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首页> 外文会议>Proceedings of the 2013 international conference on wireless networks >Delay-Efficient Data Collection with Dynamic Traffic Patterns in Wireless Sensor Networks
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Delay-Efficient Data Collection with Dynamic Traffic Patterns in Wireless Sensor Networks

机译：无线传感器网络中具有动态流量模式的延迟有效数据收集

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Data collection is one of the most important applications in Wireless Sensor Networks (WSNs), where the data are gathered from sensor nodes to the base station. To reduce energy consumption, the sensor node may not report every sensed data sample to the base station. Thus, the network traffic of continuous data collection application often varies unpredictably over different sampling intervals. In this paper, we propose an energy-efficient scheme, Delay-Efficient Traffic Adaptive (DETA), for collecting data from sensor nodes with minimum delay according to the traffic load. The DETA scheme minimizes data collection delay by constructing a delay-efficient, collision-free schedule, and by using an adaptive mechanism to enable every node to self-adapt to the change of traffic. The simulation results show that our proposed solution could significantly decrease data collection delay and obtain reasonable values of energy consumption compared with other schemes.
机译：数据收集是无线传感器网络（WSN）中最重要的应用程序之一，在该应用程序中，数据是从传感器节点收集到基站的。为了减少能量消耗，传感器节点可以不将每个感测到的数据样本报告给基站。因此，连续数据收集应用程序的网络流量通常会在不同的采样间隔内发生不可预测的变化。在本文中，我们提出了一种节能方案，即延迟高效流量自适应（DETA），用于根据流量负载从传感器节点以最小延迟收集数据。 DETA方案通过构造延迟有效，无冲突的调度表，并使用自适应机制使每个节点都能够自适应流量变化，从而将数据收集延迟最小化。仿真结果表明，与其他方案相比，我们提出的解决方案可以显着减少数据收集延迟，并获得合理的能耗值。

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