Motiverade av nya applikationer, anser vi sensornätverk där sensorerna själva (inte bara sänkor) är mobila. Vi fokuserar på mobilitetsscenarier som kännetecknas av heterogena, mycket föränderliga mobilitetsroller i nätverket. För att fånga upp denna höga dynamik föreslår vi en ny nätverksparameter, mobilitetsnivån, som, även om den är enkel och lokal, helt korrekt tar hänsyn till både rörelsernas rumsliga och hastighetsmässiga egenskaper. Vi föreslår sedan adaptiva protokoll för spridning av data som använder uppskattningen av mobilitetsnivån för att förbättra prestandan. Genom att i princip utnyttja hög rörlighet (redundant meddelandefärja) som en kostnadseffektiv ersättning av översvämningar, t.ex., sensorer tenderar att dynamiskt sprida mindre data i närvaro av hög rörlighet, medan noder av hög rörlighet gynnas för att flytta data runt. Dessa spridningssystem förstärks av ett avståndskänsligt probabilistiskt meddelande om inhibering av översvämningar som ytterligare minskar kommunikationskostnaderna, särskilt för snabba noder med hög rörlighetsnivå, och eftersom avståndet till datadestinationen minskar. Våra simuleringsresultat visar på betydande prestandavinster i våra protokoll jämfört med icke-adaptiva protokoll, dvs. anpassning ökar framgångsgraden och minskar latensen (även med 15 %) samtidigt som den avsevärt minskar energiavledningen (i de flesta fall med 40 %). Dessutom, våra adaptiva system uppnå betydligt högre budskap leverans ratio och tillfredsställande energi-latency kompromisser jämfört med översvämningar när sensorn noder har begränsade meddelande köer.
För nätverk av mobila sensorer föreslår REF att sensorrörelsen utnyttjas för att på ett anpassningsbart sätt sprida data, t.ex. Sprida överflödiga data när rörligheten är låg och samtidigt sprida mindre data i närvaro av hög rörlighet; i motsats till vår strategi antas diskbänken vara statisk, och data färdas många humle mot diskbänken.
Adaptive redundancy for data propagation exploiting dynamic sensory mobility
{'venue': "MSWiM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}