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Energy-Efficient Data-Aggregation Technique for Correlated Spatial and Temporal Data in Cluster-Based Sensor Networks

机译：基于集群的传感器网络中相关的空间和时间数据的节能数据聚合技术

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Continuous-monitoring applications in sensor network applications require periodic data transmissions to the base-station (BS), which may lead to unnecessary energy depletion. The energy-efficient data aggregation solutions in sensor networks have evolved as one of the favorable fields for such applications. Former research works have recommended many spatial-temporal designs and prototypes for successfully minimizing the data-gathering overheads, but these are constrained to their relevance. This work has proposed a data aggregation technique for homogeneous application set-ups in sensor networks. For this, the authors have employed two ways of model generation for reducing correlated spatial-temporal data in cluster-based sensor networks: one at the Sensor nodes (SNs) and the other at the Cluster heads (CHs). Building on this idea, the authors propose two types of data filtration, first at the SNs for determining temporal redundancies (TRs) in data readings by both relative deviation (RD) and adaptive frame method (AFM) and second at the CHs for determining spatial redundancies (SRs) by both RD and AFM.
机译：传感器网络应用中的连续监控应用需要定期数据传输到基站（BS），这可能导致不必要的能量耗尽。传感器网络中的节能数据聚合解决方案已经进化为这种应用的有利领域之一。前研究工程建议了许多空间 - 时间设计和原型，以便成功地最小化数据收集的架空开销，但这些都受到其相关性的限制。这项工作提出了一种用于传感器网络中的均匀应用程序设置的数据聚合技术。为此，作者已经采用了两种模型生成方式，用于减少基于群集的传感器网络中的相关空间数据：一个在传感器节点（SNS）处，另一个在簇头（CHS）处。在这个想法上，作者提出了两种类型的数据过滤，首先是通过相对偏差（RD）和自适应帧方法（AFM）在CHS中确定数据读数中的时间冗余（TRS），以确定空间redundancies（srs）由rd和afm。

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