Motiverade av problemet med effektiv insamling av data från trådlösa sensornätverk via en mobil diskho, presenterar vi en accelererad slumpmässig gång på Random Geometriska Grafer. Random promenader i trådlösa sensornätverk kan fungera som helt lokala, lätta strategier för sjunkrörelse som avsevärt minskar energiavledning men införa högre latens i datainsamlingsprocessen. I de flesta fall studeras slumpmässiga promenader på grafer som Gn, P och Grid. Istället väljer vi här Random Geometriska Grafer modell (RGG), som abstracts mer exakt rumslig närhet i ett trådlöst sensornätverk. Vi utvärderar först en adaptiv promenad (Slumpmässig promenad med Inertia) på RGG-modellen; dess prestanda visade sig vara dålig och ledde oss att definiera och experimentellt utvärdera en ny slumpmässig gång som vi kallar γ-strängad slumpmässig gång. Dess grundidé är att gynna att besöka avlägsna grannar till den nuvarande noden för att minska överlappningen mellan noderna och påskynda täckningstiden. Vi definierar också ett nytt prestandamått kallat Proximity Cover Time som, tillsammans med andra mått såsom besök överlappar statistik och närhet variation, vi använder för att utvärdera prestanda egenskaper och egenskaper hos de olika promenader.
I REF, en slumpmässig geometriska grafer (RGG) modell införs för att hantera rumslig närhet för trådlösa sensornätverk, och genomföra den slumpmässiga promenad med tröghet att passera avlägsna grannnoder mot minska område överlappning samt påskynda täckningstiden.
Efficient collection of sensor data via a new accelerated random walk
{'venue': 'Concurr. Comput. Pract. Exp.', 'journal': 'Concurr. Comput. Pract. Exp.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}