Med utvecklingen och den utbredda tillämpningen av trådlösa sensornätverk (WSN), ökar mängden sensoriska data kraftigt och volymerna av vissa sensoriska datamängder är större än terabyte, petabyte, eller exabyte, som redan har överskridit bearbetningsförmågan hos nuvarande WSN. Sådana stora sensoriska data är dock inte nödvändiga för de flesta tillämpningar av WSN, och endast en liten delmängd med kritiska datapunkter kan vara tillräckligt för analys, där kritiska datapunkter inklusive extrem- och böjningspunkter i den övervakade fysiska världen under en given period. Därför är det ett effektivt sätt att minska mängden stora sensoriska data som endast hämta kritiska datapunkter under sensoriska datainsamlingsprocessen. Eftersom de flesta av de traditionella sensoriska datainsamlingsalgoritmerna endast var utformade för diskreta data och inte stödde att hämta kritiska punkter från en ständigt varierande fysisk värld, kommer detta papper att studera ett sådant problem. För att lösa det gav vi först den formella definitionen av de ungefärliga kritiska punkterna. Därefter föreslås en datainhämtningsalgoritm baserad på numerisk analys och Lagrange interpolation att förvärva de kritiska punkterna. De omfattande teoretiska analys- och simuleringsresultaten tillhandahålls, som visar att den föreslagna algoritmen kan uppnå hög noggrannhet för att hämta de ungefärliga kritiska punkterna från den övervakade fysiska världen.
Ett annat arbete inom REF justerar provtagningsfrekvensen för att hämta kritiska datapunkter för varje sensor, vilket avsevärt kan minska energiförbrukningen.
Critical data points retrieving method for big sensory data in wireless sensor networks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}