Abstract-I detta dokument studerar vi hur man kan minska energiförbrukningen i storskaliga sensornätverk, som systematiskt provar ett spatio-temporellt fält. Vi börjar med att formulera en distribuerad kompression problem som är föremål för aggregering (energi) kostnader till en enda diskho. Vi visar att den optimala lösningen är girig och bygger på att beställa sensorer enligt deras aggregeringskostnader-typiskt relaterade till närhet-och, kanske förvånande, det är oberoende av distributionen av datakällor. Därefter överväger vi en förenklad hierarkisk modell för ett sensornätverk som inkluderar flera sänkor, kompressorer/aggregationsnoder och sensorer. Med hjälp av ett rimligt mått för energikostnader, visar vi att den optimala organisationen av enheter är associerad med en Johnson-Mehl tessellation induceras av deras platser. Med hjälp av tekniker från stokastisk geometri analyserar vi den energibesparing som optimala hierarkier ger i förhållande till tidigare föreslagna organisationer baserade på närhet, d.v.s. tillhörande Voronoi tessellations. Vår analys och simuleringar visar att en optimal organisation av aggregering/kompression kan ge 8%-28% energibesparingar beroende på kompressionsförhållandet.
I REF formulerade upphovsmännen problem med datakomprimering i trådlösa nätverk baserat på energin.
Minimizing energy consumption in large-scale sensor networks through distributed data compression and hierarchical aggregation
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}