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Policy-Based Reprogramming for Wireless Sensor Networks

机译：无线传感器网络基于策略的重新编程

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Program codes running on the sensor nodes need to be updated from time to time to fix bugs, tune the parameters, insert new functions, or delete useless codes. In this paper, we propose a policy-based reprogramming framework that can optimize the reprogramming process based on the execution characteristics of modules that constitute the WSN applications. To accomplish this we model the characteristics of a module as a tuple of the following four criteria; region, residence, synchronization and real-time properties of the module. According to the class of a module and the type of a reprogramming operation, we adaptively use 3 different reprogramming techniques; efficient code dissemination using connected dominating set, selective code dissemination, and code acquisition. Experimentation results confirm that this policy-based reprogramming can achieve substantial improvement in both the energy consumption and the reprogramming latency compared to existing solutions for various reprogramming scenarios.
机译：在传感器节点上运行的程序代码需要不时更新，以修复错误，调整参数，插入新功能或删除无用的代码。在本文中，我们提出了一个基于策略的重编程框架，该框架可以根据构成WSN应用程序的模块的执行特征来优化重编程过程。为此，我们将模块的特征建模为以下四个条件的元组。模块的区域，驻留，同步和实时属性。根据模块的类别和重编程操作的类型，我们自适应地使用3种不同的重编程技术：使用连接的支配集进行高效的代码分发，选择性代码分发和代码获取。实验结果证实，与针对各种重编程场景的现有解决方案相比，这种基于策略的重编程可以在能耗和重编程延迟方面实现显着改善。

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