Resumen

Proporcionar una exitosa recolección y agregación de datos es un objetivo principal para un amplio espectro de aplicaciones críticas de redes de sensores inalámbricos. Desafortunadamente, el problema de pérdida de conectividad, que puede ocurrir cuando una red sufre desastres naturales o sabotajes humanos, puede causar fallas en la agregación de datos. Para abordar este problema, se han ideado muchas estrategias que despliegan dispositivos de retransmisión en áreas objetivo para restaurar la conectividad. Sin embargo, todas asumen que o bien las formas de terreno de las áreas objetivo son planas o hay suficientes dispositivos de retransmisión. En escenarios reales, tales suposiciones no son realistas. En este artículo, proponemos una estrategia de recuperación híbrida basada en terreno aleatorio (simplemente, HRSRT) que tiene en cuenta tanto las influencias realistas del terreno como las limitaciones cuantitativas de los dispositivos de retransmisión. Se ha demostrado que logra la restauración de la b

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Recopilación de datos; Agregación; Redes de sensores inalámbricos; Pérdida de conectividad; Dispositivos de retransmisión; Influencias del terreno
• Keywords:Data collection; Aggregation; Wireless sensor networks; Connectivity loss; Relay devices; Terrain influences