Trådlösa sensornätverk har uppmärksammats av en mängd olika forskare, på grund av den unika kombinationen av distribuerade, resurs- och databearbetningsbegränsningar. Hittills har dock bristen på verkliga distributioner av sensornätverk resulterat i ad hoc-antaganden om ett brett spektrum av frågor, inklusive topologikarakteristika och datadistribution. I takt med att spridningen av sensornät blir allt vanligare [1, 2] måste många av dessa antaganden ses över. Detta dokument behandlar den grundläggande frågan om spatio-temporär oegentlighet i sensornätverk Vi argumenterar för förekomsten av sådan oregelbunden spatio-temporal provtagning, och visar att det påverkar många prestandaproblem i sensornätverk. Till exempel, dataaggregation system ger felaktiga resultat, kompressionseffektivitet minskas dramatiskt, datalagring skews lagringsbelastning bland noder och ådrar sig betydligt större routing overhead. För att minska oegentlighetens effekter skisserar vi ett spektrum av lösningar. För dataaggregation och komprimering föreslår vi användning av rumslig interpolering av data (först föreslagna av Ganeriwal et al in [3] ) och tidssignalsegmentering följt av anpassning. För att minska kostnaden för datacentrerad lagring och routing föreslår vi användning av virtualisering och gränsdetektering.
Den partiskhet som kan införas i beräkningen av aggregat på grund av icke-uniforma sensor platser erkändes i REF, där författarna föreslog användning av rumslig interpolering av data för att sampla data mer enhetligt i ett område.
Coping with irregular spatio-temporal sampling in sensor networks
{'venue': 'CCRV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}