Abstract-This paper undersöker maximera kvaliteten på information som omfattas av kostnadsbegränsningar i datafusionssystem. Vi anser att datafusionsapplikationer som försöker uppskatta eller förutsäga något nuvarande eller framtida tillstånd i en komplex fysisk värld. Exempel på detta är målspårning, banplanering och lokalisering av sensornod. I stället för att optimera allmänna mätvärden på nätverksnivå som latency eller throughput uppnår vi en mer resurseffektiv sensornätverksdrift genom att direkt optimera ett kvalitetsbegrepp på applikationsnivå, nämligen förutsägelsefel. Detta görs samtidigt som man tar hänsyn till kostnadsbegränsningarna. Till skillnad från tidigare kostnadskänsliga förutsägelser/regressionsprogram, överväger vår lösning mer komplexa förutsägelser problem som uppstår i sensornätverk där fenomen beter sig annorlunda under olika förhållanden, och där både beställda och oordnade förutsägelser attribut används. Systemet utvärderas genom verkliga sensornätverksapplikationer i lokalisering och vägplanering. Experimentella resultat visar att icke-triviala kostnadsbesparingar kan uppnås genom vårt system jämfört med populära kostnadsokänsliga system, och ett betydligt bättre förutsägelsefel kan uppnås jämfört med kostnadskänsliga linjära regressionssystem.
Wang m.fl. REF undersöker maximering av QoI med kostnadsbegränsningar i datafusionssystem.
Optimizing quality-of-information in cost-sensitive sensor data fusion
{'venue': '2011 International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems and Workshops (DCOSS)', 'journal': '2011 International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems and Workshops (DCOSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}