Gossip-algoritmer för distribuerad beräkning är attraktiva på grund av deras enkelhet, distribuerade natur och robusthet i bullriga och osäkra miljöer. Men att använda vanliga skvalleralgoritmer kan leda till ett betydande slöseri i energi genom att upprepade gånger återcirkulera överflödig information. För realistiska sensor nätverk modell topologier som rutnät och slumpmässiga geometriska grafer, är ineffektiviteten av skvaller system relaterade till den långsamma blandningstiderna av slumpmässiga promenader på kommunikationsgrafen. Vi föreslår och analyserar ett alternativt skvallerprogram som utnyttjar geografisk information. Genom att använda geografisk routing i kombination med en enkel omsampling metod, visar vi betydande vinster över tidigare föreslagna skvaller protokoll. För regelbundna grafer som ringen eller rutnätet, vår algoritm förbättrar standard skvaller genom faktorer av n respektive ε n. För den mer utmanande fallet med slumpmässiga geometriska grafer, beräknar vår algoritm det sanna genomsnittet till noggrannhet  och använder O (som ger en q n log n faktor förbättring jämfört med vanliga skvaller algoritmer. Vi illustrerar dessa teoretiska resultat med experimentella jämförelser mellan vår algoritm och standardmetoder som tillämpas på olika klasser av slumpmässiga fält.
Genom att använda geografisk routing i kombination med en enkel omsampling metod, de visar betydande vinster över tidigare föreslagna skvaller protokoll REF.
Geographic Gossip: Efficient Averaging for Sensor Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}