Sensornoder utrustade med olika sensoriska enheter kan känna ett brett utbud av information om människor eller saker, vilket ger en grund för Internet of Thing (IoT). Snabb och energieffektiv datainsamling till kontrollcentret (CC) är av betydelse men ändå mycket utmanande. För att hantera denna utmaning föreslås ett system med uppgiftsinsamling med låg redundans (LRCC) för att minska både förseningar och energiförbrukning för övervakning av nätverk genom att använda matriskompletteringsteknik. På grund av korrelationen mellan lokaliseringsberoende avkänningsdata kan vissa data, utan att samlas in, fortfarande återvinnas genom matriskompletteringsteknik, vilket minskar datamängden för datainsamling och dataöverföring, minskar nätenergiförbrukningen och påskyndar processen för datainsamling. Baserat på matriskompletteringsteknik kan LRDC-schemat endast välja en del av noderna för att känna av data och överföra mindre data till CC. På så sätt kan de data som samlas in av nätverket minskas avsevärt, vilket effektivt kan förbättra nätverkets livslängd. Dessutom föreslår LRDC-systemet också en metod för att snabbt kompensera urvalsdata vid förlust av paket, där en del av överflödiga uppgifter skickas i förväg till området närmare CC. Om de data som krävs för matriskomplettering går förlorade kan dessa överflödiga data snabbt erhållas med hjälp av CC, så LRDC-systemet har låga fördröjningsegenskaper. Simuleringsresultat visar att LRDC-systemet kan uppnå bättre prestanda än den traditionella strategin, och det kan minska den maximala energiförbrukningen i nätet med 27.6–57,9 % och minska fördröjningen med 0,7–17,9 %.
På klacken av MC teori, Tan et al., Ref, har inriktat sig på att förbättra nätet energieffektivitet och föreslog en låg redundans datainsamling system.
A low redundancy data collection scheme to maximize lifetime using matrix completion technique
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}