Abstract-Pervasive computing applikationer innebär ofta sensorrika nätverksmiljöer som fångar olika typer av användarkontext såsom platser, aktiviteter, vitala tecken, och så vidare. Sådan bakgrundsinformation är användbar i många olika tillämpningar, t.ex. för att övervaka hälsoinformation för att främja ett självständigt liv i "aging-in-place"-scenarier eller för att skapa trygghet och trygghet för människor och infrastrukturer. I verkligheten är både uppfattade och tolkade sammanhang ofta tvetydiga, vilket leder till potentiellt farliga beslut om de inte hanteras på rätt sätt. Därför ligger en betydande utmaning i utformningen och utvecklingen av realistiska och utplaceringsbara kontextmedvetna tjänster för genomträngande datortillämpningar i förmågan att hantera tvetydiga sammanhang. I detta dokument föreslår vi en resursoptimerad, kvalitetssäkrad ram för medling av sensornätverk. Den underliggande metoden bygger på effektiv kontext-medveten datafusion, informations-teoretiska resonemang, och val av sensorparametrar, vilket leder till en optimal tillståndsuppskattning. I synnerhet tillämpar vi dynamiska Bayesianska nätverk för att härleda sammanhang och hantera kontextvis tvetydighet eller fel på ett probabilistiskt sätt. Experimentella resultat med hjälp av SunSPOT-sensorer visar löftet om detta tillvägagångssätt.
Författarna i REF föreslår ett resursoptimerat ramverk för sensornätverk baserat på DBN och informationsteoretiskt resonemang för att minimera tvetydighet i kontextuppskattningsprocessen och kontextkvalitetsbestämning.
Resource-Optimized Quality-Assured Ambiguous Context Mediation Framework in Pervasive Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}