Abstract-Vi anser att problemet med att använda Wireless Sensor Networks (WSN) för att mäta temporal-spatial fält av vissa skalar fysiska mängder. Vårt mål är att få en tillräckligt exakt approximation av det temporal-spatiala fältet med så lite energi som möjligt. Vi föreslår en adaptiv algoritm, baserad på den nyligen utvecklade teorin om adaptiv kompressiv avkänning, för att samla in information från WSNs på ett energieffektivt sätt. Den viktigaste idén med algoritmen är att utföra "projektioner" iterativt för att maximera mängden informationsvinst per energiutgifter. Vi bevisar att detta maximeringsproblem är NPhard och föreslår ett antal heuristiker för att lösa detta problem. Vi utvärderar prestandan hos våra föreslagna algoritmer med hjälp av data från både simulering och en utomhus WSN testbädd. Resultaten visar att våra föreslagna algoritmer kan ge en mer exakt approximation av det temporal-spatiala fältet för en given energiförbrukning.
På samma sätt fastställer författarna i REF en ram för insamling av data från ett WSN baserat på en adaptiv kompressiv avkänning som beaktar strömförbrukningen och mängden information i avkänningsdata.
Energy efficient information collection in wireless sensor networks using adaptive compressive sensing
{'venue': '2009 IEEE 34th Conference on Local Computer Networks', 'journal': '2009 IEEE 34th Conference on Local Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}