Abstract-Vi analyserar effekten av data hämtning mönster på återuppbyggnaden prestanda av ett endimensionellt homogent slumpmässigt fält mätt av ett storskaligt sensornätverk. Ur ett nätverksperspektiv kopplar vi samman datahämtningsprotokoll och olika provtagningssystem. Specifikt visar vi att datahämtningsmönstret påverkar återuppbyggnadens effektivitet; när antalet mottagna paket ökar, resulterar det deterministiska hämtningsmönstret som schemalägger sensorer för att överföra från lika mellanslagna platser i ett snabbare förfall av förvrängning än det slumpmässiga mönstret gör. Framför allt visar vi att förhållandet mellan den överdrivna återuppbyggnadsförvrängningen under det slumpmässiga hämtningsmönstret och den under den deterministiska växer som log + (log log ). När vi jämför återuppbyggnadsprestandan direkt visar vi vidare att fördelarna med att noggrant schemalägga sensoröverföringar från specifika platser i stället för att samla in på ett slumpmässigt sätt är betydande i systemet med hög signal/brus-förhållande (SNR). I den låga SNR-regimen leder dock det slumpmässiga mönstret till små förluster i återuppbyggnaden. Slutligen, som, Vi visar den starka konvergens egenskapen av återuppbyggnad snedvridning under det slumpmässiga mönstret.
Dong m.fl. REF analyserar datahämtningens inverkan på återuppbyggnadsarbetet.
Impact of Data Retrieval Pattern on Homogeneous Signal Field Reconstruction in Dense Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}