Vi föreslår ett energieffektivt ramverk, kallat SAF, för ungefärlig fråge- och klusterbildning av noder i ett sensornätverk. SAF använder enkla tidsserieprognoser modeller för att förutsäga sensoravläsningar. Tanken är att bygga dessa lokala modeller vid varje nod, överföra dem till nätets rot ("sänkan") och använda dem för att ungefär svara på användarfrågor. Vår strategi minskar dramatiskt kommunikationen i förhållande till tidigare metoder för att fråga ut sensornätverk genom att utnyttja egenskaperna hos dessa lokala modeller, eftersom varje sensor kommunicerar med diskbänken endast när dess lokala modell varierar på grund av förändringar i den underliggande datadistributionen. I våra experimentella resultat utförda på ett spår av verkliga data, observerade vi i genomsnitt ca 150 meddelandeöverföringar från varje sensor över en vecka (inklusive inlärningsfasen) för att korrekt förutsäga temperaturer till inom +/-0.5 • C. SAF ger också en mekanism för att upptäcka data likheter mellan noder och organisera noder i kluster vid diskbänken utan ytterligare kommunikationskostnad. Detta uppnås igen genom att utnyttja egenskaperna hos våra lokala tidsseriemodeller, och genom en ny definition av datalikhet mellan noder som inte bygger på rådata utan på förutsägelsevärden. Vår klusteralgoritm är både mycket effektiv och påtagligt optimal i antalet kluster. Våra kluster har flera intressanta funktioner: för det första kan de fånga likheter mellan avlägsna noder som inte är geografiskt angränsande; för det andra, klustermedlemskap till variationer i sensorers lokala modeller; för det tredje, noder inom ett kluster krävs inte för att spåra medlemskap i andra noder i kluster. Vi presenterar ett antal simuleringsbaserade experimentella resultat som visar dessa egenskaper hos SAF.
SAF REF använder tidsserieprognoser med mycket svagare felgarantier.
An energy-efficient querying framework in sensor networks for detecting node similarities
{'venue': "MSWiM '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}