Resumen

El Internet de las Cosas (IoT) ha atraído el interés tanto de la academia como de la industria y permite diversas aplicaciones del mundo real. La adquisición de grandes cantidades de datos de sensores es un problema fundamental en el IoT. Una forma eficiente es obtener suficientes datos a través de la multidetección móvil. Es un paradigma prometedor que aprovecha la capacidad de detección de dispositivos móviles portátiles. La plataforma de multidetección es la entidad clave que asigna tareas a los participantes en un sistema de multidetección móvil. La estrategia de asignación de tareas es crucial para la plataforma de multidetección, ya que afecta la confianza de los solicitantes de datos, la confianza de los participantes y su propio beneficio. Los algoritmos de asignación tradicionales consideran la preservación de la privacidad, lo que puede hacer que se pierda la confianza de los participantes. En este documento, proponemos un novedoso algoritmo de tres pasos que asigna tareas a los participantes con consideración a la privacidad. Maxim

• Materias:Programación centralizada Dispositivos móviles Redes heterogéneas Cooperación de retransmisión Antenas inteligentes
• Subjects:Centralized scheduling Mobile devices Heterogeneous networks Relay cooperation Smart antennas
• Palabras claves:Internet de las cosas; Crowdsensing móvil; Adquisición de datos; Plataforma de crowdsensing; Asignación de tareas; Preservación de la privacidad
• Keywords:Internet of things; Mobile crowdsensing; Data acquisition; Crowdsensing platform; Task allocation; Privacy preservation