Abstract-Vi föreslår en ny probabilistisk täckning protokoll (betecknas av PCP) som behandlar probabilistiska avkänningsmodeller. PCP är ganska allmänt och kan användas med olika avkänningsmodeller. I synnerhet kräver PCP beräkning av en enda parameter från den antagna avkänningsmodellen, medan allt annat förblir detsamma. Vi visar hur denna parameter kan härledas i allmänhet, och vi gör faktiskt beräkningarna för två exempel sensing modeller: (i) den probabilistiska exponentiella avkänning modell, och (ii) den allmänt använda deterministiska disk avkänning modell. Den första modellen väljs därför att den är konservativ när det gäller att uppskatta avkänningskapaciteten, och den har använts tidigare i ett annat probabilistiskt täckningsprotokoll, vilket gör det möjligt för oss att göra en rättvis jämförelse. Eftersom den är konservativ kan den exponentiella avkänningsmodellen användas som en första approximation för många andra avkänningsmodeller. Den andra modellen väljs för att visa att vårt protokoll enkelt kan fungera som ett deterministiskt protokoll. I detta fall jämför vi vårt protokoll med två nyligen framlagda deterministiska protokoll som visade sig överträffa andra i litteraturen. Våra jämförelser visar att vårt protokoll överträffar alla andra protokoll i flera aspekter, inklusive antal aktiverade sensorer och total energiförbrukning. Vi visar också robustheten i vårt protokoll mot slumpmässiga nodfel, knutpunktsfel och ofullständig tidssynkronisering.
Probabilistic Coverage Protocol (PCP) REF är utformad för att fungera med olika probabilistiska avkänningsmodeller.
A Probabilistic Coverage Protocol for Wireless Sensor Networks
{'venue': '2007 IEEE International Conference on Network Protocols', 'journal': '2007 IEEE International Conference on Network Protocols', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}