Emergent strategies to optimise collaborative transmission schemes
Emergent strategies to optimise collaborative transmission schemes
批准号:
133877679
负责人:
Professor Dr. Michael Beigl
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Priority Programmes
财政年份:
2009
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2008-12-31 至 2011-12-31
中文摘要
无线传感器网络中的协作传输策略使传输距离受限的节点能够通过叠加传输信号到达远处的接收方。这解决了无线传感器网络的一个重要的实际问题。在这个提议中,我们通过涌现特性扩展了这个策略:我们建立了一种方法,以适应合作紧急优化过程,通过a)记住以前的行为,从类似的情况下,B)通过使用随机化和基于反馈的方法,使用该信息来调整当前优化运行,以确定用于传输的最优预同步节点集合,以及优化和学习观察到的随机过程的优化行为,这比我们迄今为止在内存中的行为更好。使用反馈信息是一种自然和直观的方法,可以适应场景的动态,而无需外部干预。因此,我们的方法将同时显示紧急和自组织属性。我们将通过实施和部署一个具有100个节点的传感器网络来证明该方法的适用性,并在农业环境中进行测试。该演示将展示如何在全球范围内最大限度地减少和均衡用于协作传输的能源。
英文摘要
Cooperative and collaborative strategies for transmission in wireless sensor networks enable transmission range restricted nodes to reach distant receivers by superimposing transmission signals. This addresses an important practical problem of wireless sensor networks. In this proposal we extend this strategy by emergent properties: We establish a method to adapt the collaborative emergent optimisation process by a) remembering previous behaviour from similar situations, b) using this information to adapt the current optimisation run by using randomised and feedbackbased approaches to determine an optimally pre-synchronised set of nodes for transmission and c) optimising and learning observed optimisation behaviour for the random process, which is better than the behaviour we had in memory so far. Using feedback information is a natural and intuitive approach to adapt to the the scenario's dynamics without the requirement for external intervention. Our approach will therefore show both emergent and self-organisation properties. We will demonstrate the suitability of the method by implementing and deploying a sensor network with 100 nodes in an setting, and testing this also in an agriculture setting. The demonstration will show how to globally minimise and equalise the energy used for collaborative transmission.
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会议论文
Einsatz von Kontext-Prognose-Methoden zur Optimierung des Datenaufkommens in Sensornetzen
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批准号:101210982
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项目类别:Research Grants
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资助金额:$0.0万
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财政年份:2008
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负责人:Professor Dr. Michael Beigl
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依托单位:
国内基金
海外基金
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批准号:--
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资助金额:--
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