Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
GeoSensor Networks - Chapter 12

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG Tải xuống

Mặc dù tâm ngày càng tăng, nghiên cứu mạng cảm biến vẫn còn trong giai đoạn ban đầu của nó. Hệ thống thực tế đã được triển khai và ít dữ liệu có sẵn để kiểm tra giao thức đề xuất và thiết kế quản lý dữ liệu. Nghiên cứu mạng lưới cảm biến nhất để sử dụng dữ liệu đầu vào ngẫu nhiên tạo ra để mô phỏng hệ thống của họ. Một số nhà nghiên cứu đã đề xuất sử dụng dữ liệu giám sát môi trường thu được từ các cảm biến từ xa hoặc thiết bị. | Synthetic Data Generation to Support Irregular Sampling in Sensor Networks Yan Yu t Deepak Ganesan Lewis Girod Deborah Estrin Ramesh Govindan yDepartment of Computer Science University of California at Los Angeles Los Angeles CA 90095 yz Computer Science Department University of Southern California ISI Los Angeles CA 90089 ABSTRACT Despite increasing interest sensor network research is still in its initial phase. Few real systems have been deployed and little data is available to test proposed protocol and data management designs. Most sensor network research to date uses randomly generated data input to simulate their systems. Some researchers have proposed using environmental monitoring data obtained from remote sensing or in-situ instrumentation. In many cases neither of these approaches is relevant because they are either collected from regular grid topology or too coarse grained. This paper proposes to use synthetic data generation techniques to generate irregular data topology from the available experimental data. Our goal is to more realistically evaluate sensor network system designs before large scale field deployment. Our evaluation results on the radar data set of weather observations shows that the spatial correlation of the original and synthetic data are similar. Moreover visual comparison shows that the synthetic data retains interesting properties e.g. edges of the original data. Our case study on the DIMENSIONS system demonstrates how synthetic data helps to evaluate the system over an irregular topology and points out the need to improve the algorithm. 1 INTRODUCTION Despite increasing interest sensor network research is still in its initial phase. Few real systems are deployed and little data is available to test proposed protocol designs. Most sensor network research to date uses randomly generated 211 Copyright 2004 CRC Press LLC 212 GeoSensor Networks data input to evaluate systems. Evaluating the system with data representing real-world .