Sammanfattning av denna webbsida: Sparse sensing system baserade på matriskomplettering för datainsamling har föreslagits för att minska strömförbrukningen av datasensorer och dataöverföring i trådlösa sensornätverk (WSN). Även om omfattande ansträngningar har gjorts för att förbättra återvinningsnoggrannheten från de glesa proverna, är det vanligtvis på bekostnad av körtiden. Dessutom är de flesta datainsamlingsmetoder svåra att genomföra med lågt provtagningsförhållande på grund av kommunikationsbegränsningen. I detta papper designar vi en ny datainsamlingsmetod som inkluderar en roterande slumpmässig Sparse Provtagningsmetod och en snabb Singular Värde Thresholding algoritm. Med den föreslagna metoden är noderna oftast i viloläge och provtagningsförhållandet varierar över tidsintervallen under provtagningsprocessen. Från proverna ges en motsvarande algoritm med Nesterov-teknik för att återställa de ursprungliga uppgifterna exakt och snabbt. Med två verkliga datauppsättningar i WSN:er verifierar simuleringarna att vårt system överträffar andra system när det gäller energiförbrukning, återuppbyggnadsnoggrannhet och hastighet. Den föreslagna provtagningsmetoden förbättrar dessutom återhämtningsalgoritmen och förlänger WSN:s livslängd.
På samma sätt, i REF, författare har föreslagit en Roterande Random Sparse Provtagningsteknik, där data kompressionsförhållandet varierar över tider, under datainsamling, och noder sover större delen av tiden.
Low-Energy Data Collection in Wireless Sensor Networks Based on Matrix Completion
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}