Abstract-Vi tar itu med problemet med energieffektiv avkänning genom att anpassningsbart samordna viloscheman av sensorn noder samtidigt som man garanterar att värden av sovande noder kan återvinnas från de vakna noderna inom en användares specificerade fel bunden. Vår strategi har två faser. För det första, utveckling av modeller för att förutsäga mätning av en sensor med hjälp av data från andra sensorer. För det andra, skapandet av det maximala antalet undergrupper av separata noder, vars data är tillräckliga för att återställa mätningarna av hela sensornätverket. För att förutsäga sensormätningarna introducerar vi en ny optimal icke-parametrisk polynomtidsisoton regression. Med hjälp av förutsägelsemodellerna är problemet med sömnsamordning abstrakt till ett domatiskt talproblem och kan lösas optimalt med hjälp av en ILP-lösare. För att fånga den föränderliga dynamiken i den instrumenterade miljön övervakar vi ibland förutsägelsefelen för att utlösa anpassning av modellerna och domatiska partitioner efter behov. Experimentella utvärderingar av spår av ett medelstort nätverk med temperatur- och fuktighetsgivare visar att metoden kan förlänga nätverkets livslängd med en faktor på 4 eller högre även för ett strikt felmål.
På senare tid har tillämpningar av isoton regression i statistisk modellering av sensornätverksdata visats REF.
Sleeping Coordination for Comprehensive Sensing Using Isotonic Regression and Domatic Partitions
{'venue': 'Proceedings IEEE INFOCOM 2006. 25TH IEEE International Conference on Computer Communications', 'journal': 'Proceedings IEEE INFOCOM 2006. 25TH IEEE International Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}