Effektiviteten av dataaggregation i sensornätverk är en funktion av graden av rumslig korrelation i det uppfattade fenomenet. Medan flera dataaggregationsmetoder (dvs. routing med datakompression) har föreslagits i litteraturen, saknas en förståelse för prestandan hos olika dataaggregeringssystem inom intervallet för rumsliga korrelationer. Vi analyserar prestandan av routing med komprimering i trådlösa sensornätverk med hjälp av ett applikationsoberoende mått på datakomprimering (en empiriskt erhållen approximation för gemensamma entropi av källor som en funktion av avståndet mellan dem) för att kvantifiera storleken på komprimerad information, och en bit-hop metrisk för att kvantifiera den totala kostnaden för led routing med kompression. Analytisk modellering och simuleringar visar att medan arten av optimal routing med kompression beror på korrelationsnivån, överraskande finns det ett praktiskt statiskt klustersystem som kan ge nära optimal prestanda för ett brett spektrum av rumsliga korrelationer. Detta resultat är av stor praktisk betydelse eftersom det visar att en enkel klusterbaserad systemdesign kan utföra såväl som sofistikerade adaptiva system för gemensam routing och komprimering.
Pattem m.fl. REF studerade det korrelerade datainsamlingsproblemet och följde tanken på att använda en empiriskt framställd approximationsfunktion för den gemensamma entropin hos källor.
The impact of spatial correlation on routing with compression in wireless sensor networks
{'venue': "IPSN '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}