Rate-constrained uniform data collection in wireless sensor networks
Rate-constrained uniform data collection in wireless sensor networks
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无线传感器网络中速率受限的统一数据收集
DOI：
10.1049/iet-com.2010.0100
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发表时间：
2011-07
影响因子：
1.6
通讯作者：
Jun Zheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hanlin Deng;Baoxian Zhang;Jun Zheng
在无线传感器网络（WSNs）中，由于网络资源有限，传感器节点可能并不总是能够将其所有读数报告给汇聚节点。因此，期望具有用于在这样的网络中进行数据报告的具有高准确度的有效数据报告策略。在这项研究中，作者研究了在无线传感器网络中的数据报告，没有先验信息的未来传感器读数，并分析了广泛使用的等间隔数据报告策略背后的基本原理，在数据收集的准确性。为了支持等间隔数据报告策略，提出了一种自适应速率控制算法，在带宽约束条件下实现最大数据报告速率，并将该算法扩展为基于传感器剩余能量自适应调整传感器的报告速率，以延长网络生存时间.仿真结果表明，等间隔数据报告策略比其他策略具有更高的准确性，与所提出的速率控制算法相结合，可以进一步提高网络的数据准确性和网络生存时间。
In wireless sensor networks (WSNs), a sensor node may not always be able to report all its readings to the sink node because of limited network resources. Thus, it is desirable to have an efficient data reporting strategy with high accuracy for data reporting in such networks. In this study, the authors study data reporting in a WSN with no a priori information on future sensor readings and analyse the rationale behind the widely used equi-interval data reporting strategy in terms of the accuracy in data collection. To support the equi-interval data reporting strategy, the authors propose an adaptive rate control algorithm to achieve the maximum data reporting rate under the bandwidth constraint, and further extend this algorithm to one that can adaptively adjust the reporting rate of a sensor based on the residual energy of the sensor in order to prolong the network lifetime. Simulation results show that the equi-interval data reporting strategy can achieve higher accuracy than other strategies and with the proposed rate control algorithms it can further improve the network performance in terms of data accuracy and network lifetime.
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DOI：
10.1145/1142473.1142492
发表时间：
2006-06
期刊：
Proceedings of the 2006 ACM SIGMOD international conference on Management of data
影响因子：
--
作者：
Adam Silberstein;R. Braynard;Jun Yang
通讯作者：
Adam Silberstein;R. Braynard;Jun Yang
影响因子：
3.7
作者：
Malone, David;Duffy, Ken;Leith, Doug
通讯作者：
Leith, Doug
DOI：
10.1109/icde.2006.21
发表时间：
2006-04
期刊：
22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)
影响因子：
--
作者：
D. Chu;A. Deshpande;J. Hellerstein;W. Hong
通讯作者：
D. Chu;A. Deshpande;J. Hellerstein;W. Hong
DOI：
10.1016/j.jpdc.2007.05.008
发表时间：
2007-09
期刊：
J. Parallel Distributed Comput.
影响因子：
--
作者：
Qi Han;S. Mehrotra;N. Venkatasubramanian
通讯作者：
Qi Han;S. Mehrotra;N. Venkatasubramanian
DOI：
10.1016/j.jweia.2006.04.003
发表时间：
2023-12
影响因子：
4.8
作者：
P. Hémon;Franccoise Santi
通讯作者：
P. Hémon;Franccoise Santi