Abstract-Wireless sensornätverk (WSN) är väl lämpade för miljöövervakning. Vissa mycket specialiserade sensorer (t.ex. hydrologiska sensorer) har hög strömförbrukning, och utan vederbörlig omsorg, kan de uttömma batteriförsörjningen snabbt. Att göra mätningar med den här typen av sensorer kan också överväldiga kommunikationsresurserna ojämförligt. Ett sätt att minska den effekt som dessa högspänningssensorer drar är adaptiv provtagning, dvs. att hoppa över provtagningen när dataförlusten uppskattas vara låg. Här presenterar vi en adaptiv provtagningsalgoritm baserad på Box-Jenkins metod i tidsserieanalys. För att mäta våra algoritmers prestanda använder vi förhållandet mellan reduktionsfaktorn och rotens genomsnittliga kvadratfel (RMSE). Bakgrunden till metriska är att den bästa algoritmen är den algoritm som ger mest minskning av mängden provtagning och ändå den minsta RMSE. För de dataset som används i våra simuleringar, vår algoritm kan minska mängden provtagning med 24% till 49%. För sju av åtta datauppsättningar presterar vår algoritm bättre än den bästa i litteraturen hittills när det gäller reduktion/RMSE-förhållandet.
Förutsägelsemetoden i REF är Box-Jenkins metod.
Energy-Efficient Data Acquisition By Adaptive Sampling for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IWCMC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Computer Science']}