Sammanfattning av denna webbsida: Den framväxande metoden för tillnärmning av låggradig matris (LRMA) ger ett energieffektivt system för datainsamling i trådlösa sensornätverk (WSN) genom att slumpmässigt ta prover på en undergrupp av sensornoder för dataanalys. De befintliga LRMA-baserade metoderna underutnyttjar dock generellt den rumsliga eller tidsmässiga korrelationen av avkänningsdata, vilket resulterar i ojämn energiförbrukning och därmed förkortar nätverkets livslängd. I detta dokument föreslår vi en korrelerad metod för insamling av spatiotemporella data för WSN baserade på LRMA. I den föreslagna metoden integreras både den tidsbundna sammansättningen och den rumsliga korrelationen av avkänningsdata samtidigt under en ny LRMA-modell. Dessutom beaktas frågan om nätenergiförbrukning i urvalsförfarandet för nod. Vi använder Gini index för att mäta både den rumsliga fördelningen av de utvalda noderna och jämnheten i nätverkets energistatus, sedan formulera och lösa ett optimeringsproblem för att uppnå optimerad nodprovtagning. Den föreslagna metoden utvärderas på både simulerade och verkliga trådlösa nätverk och jämförs med toppmoderna metoder. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt minskar nätets energiförbrukning och förlänger nätverkets livslängd med hög dataåterställningsnoggrannhet och god stabilitet.
Baserat på en liknande idé föreslog Piao et al en korrelerad metod för insamling av spatiotemporaldata baserad på approximation av matriser med låg rang och optimerad nodprovtagning. i REF................................................................................................
Correlated Spatio-Temporal Data Collection in Wireless Sensor Networks Based on Low Rank Matrix Approximation and Optimized Node Sampling
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}