Vi anser att gemensam optimering av sensorplacering och överföringsstruktur för datainsamling, där ett visst antal noder måste placeras i ett fält så att de sensed data kan rekonstrueras vid en diskho inom angivna distorsion gränser samtidigt minimera den energi som förbrukas för kommunikation. Vi antar att noderna använder antingen gemensam entropikodning baserad på explicit kommunikation mellan sensornoder, där kodning görs när sidoinformation finns tillgänglig, eller Slepian-Wolf-kodning där noderna har kunskap om nätverks korrelationsstatistik. Vi anser att det finns både maximala och genomsnittliga snedvridningsgränser. Vi bevisar att denna optimering är NP-komplett eftersom det innebär ett samspel mellan utrymmen av möjliga överföringsstrukturer med tanke på radioåtkomliga begränsningar, och möjliga placeringar som uppfyller distorsionsgränser. Vi tar itu med detta problem genom att först titta på det förenklade problemet med optimal placering i det endimensionella fallet. En analytisk lösning erhålls för det fall då det finns ett enkelt aggregeringsschema, och numeriska resultat anges för de fall då gemensam entropikodning används. Vi använder insikten från vår 1-D-analys för att utöka våra resultat till 2-D-fallet och jämföra det med typiska enhetliga slumpmässiga placeringar och kortaste möjliga träd. Vår algoritm för tvådimensionell placering och överföringsstruktur ger två till trefaldig minskning av total strömförbrukning och mellan en till två storleksordningar minskning av flaskhalsens strömförbrukning. Vi utför en uttömmande prestandaanalys av vårt system under varierande korrelationsmodeller och tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av delar eller allt detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller direkta kommersiella fördelar och att kopior visar detta meddelande på första sidan eller första skärmen av en display tillsammans med den fullständiga citering. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar, för att omfördela till listor, eller för att använda någon komponent i detta verk i andra verk krävs förhandsgodkännande och/eller avgift. Behörighet kan begäras från Publications Department., ACM, Inc., 1515 Broadway, New York, NY 10036 USA, fax: +1 ( modellparametrar och visa att prestandaförbättringen är typisk över en rad data korrelationsmodeller och parametrar. Vi studerar också effekten av att utföra beräkningseffektiv datakonditionering över en lokal omfattning snarare än hela nätverket. Slutligen utökar vi våra explicita placeringsresultat till en randomiserad placeringsplan och visar att ett sådant system kan vara effektivt när utplaceringen inte tillåter exakt nodplacering.
Ganesan m.fl. REF studerade den gemensamma optimeringen av sensorplacering och överföringsstruktur för att minimera den totala strömförbrukningen i nätet under de maximala och genomsnittliga distorsionsbegränsningarna, med hjälp av olika kodningssystem och korrelationsmodeller.
Power-efficient sensor placement and transmission structure for data gathering under distortion constraints
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}