Effektiv fördelning av de begränsade energiresurserna i ett trådlöst sensornätverk på ett sätt som maximerar informationsvärdet av insamlade data är en viktig forskningsutmaning. I detta sammanhang fokuserar denna artikel på adaptiv provtagning som ett sätt att fokusera en sensors energiförbrukning på att få fram de viktigaste uppgifterna. Specifikt utvecklar vi ett principiellt informationsmått baserat på Fisher information och Gaussian process regression som gör det möjligt att uttrycka informationsinnehållet i en sensors observationer. Vi använder sedan detta mått för att härleda tre nya decentraliserade kontrollalgoritmer för informationsbaserad adaptiv provtagning som representerar en kompromiss i beräkningskostnader och optimalitet. Dessa algoritmer utvärderas inom ramen för ett utplacerat sensornätverk inom området övervakning av översvämningar. Den mest beräkningseffektiva av de tre visas öka värdet av information som samlats in med cirka 83 %, 27 % och 8 % per dag jämfört med riktmärken som prov på ett naivt icke adaptivt sätt, på ett enhetligt icke adaptivt sätt, och med hjälp av en toppmodern adaptiv provtagning heuristisk (USAC) motsvarande. Dessutom samlar vår algoritm in information vars totala värde är cirka 75% av den optimala lösningen (vilket kräver en exponentiell, och därmed opraktisk, tid att beräkna).
J. Kho m.fl. REF utformad decentraliserad kontroll av adaptiv provtagningsalgoritm.
Decentralized control of adaptive sampling in wireless sensor networks
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}