Minimum-Latency Aggregation Scheduling (MLAS ) är ett problem av grundläggande betydelse i trådlösa sensornätverk. Det har dock gjorts mycket lite arbete på att utforma algoritmer för att uppnå tillräckligt snabb dataaggregation under den fysiska interferensmodellen som är en mer realistisk modell än traditionell protokollinterferensmodell. Framför allt är en distribuerad lösning på problemet enligt den fysiska interferensmodellen utmanande på grund av behovet av global information för att beräkna de kumulativa störningarna vid varje enskild nod. I det här dokumentet föreslår vi en distribuerad algoritm som löser MLAS-problemet under den fysiska interferensmodellen i nätverk av godtycklig topologi i O(K)-tider, där K är logaritmen av förhållandet mellan längden på de längsta och kortaste länkarna i nätverket. Vi ger också en centraliserad algoritm för att fungera som ett riktmärke för jämförelseändamål, som aggregerar data från alla källor i O(log 3 n) tider (där n är det totala antalet noder). Detta är den nuvarande bästa algoritmen för problemet i litteraturen. Den distribuerade algoritmen partitionerar nätverket till celler enligt värdet K, vilket undanröjer behovet av global information. Den centraliserade algoritmen kombinerar strategiskt vår aggregering av trädkonstruktionsalgoritm med den icke-linjära krafttilldelningsstrategin [9]. Vi bevisar riktigheten och effektiviteten i våra algoritmer och genomför empiriska studier under realistiska inställningar för att validera våra analysresultat.
En stor litteratur är känd, men den första värsta analysen i SINR-modellen gavs i REF, med en O(log 3 n) bunden på schemalängden av en centraliserad algoritm och O (log ) av en distribuerad algoritm.
Minimum-latency aggregation scheduling in wireless sensor networks under physical interference model
{'venue': "MSWIM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}