Abstract-Eftersom de volymer av sensordata som ackumuleras sannolikt kommer att stiga, har datakomprimering blivit nödvändig i ett brett spektrum av sensor-data applikationer. Detta har lett till en uppsjö av datakompression tekniker för sensordata, i synnerhet modellbaserade metoder har spotlighted på grund av deras betydande komprimeringsprestanda. Dessa metoder har dock aldrig jämförts och analyserats under samma inställning, vilket gör ett "rätt" val av kompressionsteknik för en viss applikation mycket svårt. För att ta itu med detta problem presenterar detta dokument ett riktmärke som erbjuder en omfattande empirisk studie av prestandajämförelsen mellan de modellbaserade kompressionsteknikerna. Vi har genomfört flera toppmoderna metoder på ett jämförbart sätt och mätt olika prestandafaktorer med vårt riktmärke, inklusive kompressionsförhållande, beräkningstid, underhållskostnader, approximationskvalitet och robusthet mot bullriga data. Vi ger sedan en fördjupad analys av referensresultaten, som erhålls genom att använda 11 olika verkliga datamängder bestående av 346 heterogena sensordatasignaler. Vi tror att resultaten från riktmärket kommer att kunna fungera som en praktisk riktlinje för tillämpningar som behöver komprimera sensordata.
Hung m.fl. presenterade ett riktmärke som erbjuder en omfattande empirisk studie om prestandajämförelse av modellbaserade kompressionstekniker i sensornätverk REF.
An Evaluation of Model-Based Approaches to Sensor Data Compression
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}