Abstract-Energibevarande är en av de viktigaste problemen i trådlösa sensornätverk. En av mekanismerna för att bättre hantera energi i trådlösa sensornätverk är adaptiv provtagning, genom vilken i stället för att använda ett fast frekvensintervall för avkänning och dataöverföring, det trådlösa sensornätverket använder ett dynamiskt system baserat på hur ofta mönster av avkännbara data förändras. Att välja en lämplig provtagningshastighet för trådlösa sensornätverk för att säkerställa både lång nätverkslivslängd och hög datakvalitet är en utmaning. Brist på samarbete mellan sensornoder för att göra det möjligt för dem att anpassa sina provtagningsfrekvenser samtidigt som man håller ett öga på den totala energianvändningen är en av de största nackdelarna med den nuvarande datainsamlingstekniken i trådlösa sensornätverk. Genom samarbete kan sensornoder få tillräckligt med kunskap om tillgängliga resurser i nätverket och miljöförhållanden som de observerar. Denna information kan hjälpa dem att bättre och mer intelligent välja sina egna provtagningsfrekvenser. I detta dokument föreslår vi en samarbetsmekanism för adaptiv provtagning baserad på pris- och straffkonceptet för att motivera sensornoder att samarbeta med varandra. Vi definierar en nyttofunktion för varje sensornod, som syftar till att hitta en bra balans mellan dess dataförutsägelsefel och återstående energi. När vissa sensornoder i ett grannskap upplever frekventa miljöförändringar, sänker andra noder sina provtagningsfrekvenser så att de kan öka sin provtagningsfrekvens för att hålla den övergripande nätverksdatakvaliteten hög och energiförbrukningen låg.
I REF föreslås en belöning och bestraffning baserad kooperativ adaptiv provtagning.
Reward and punishment based cooperative adaptive sampling in wireless sensor networks
{'venue': '2010 Sixth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing', 'journal': '2010 Sixth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}