Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kinh Doanh Marketing
Tổ chức sự kiện
REED: Robust, Efficient Filtering and Event Detection in Sensor Networks
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
REED: Robust, Efficient Filtering and Event Detection in Sensor Networks
Hà Tiên
82
12
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
A widely cited application of sensor networks is event- detection, where a large network of nodes is used to iden- tify regions or resources that are experiencing some phe- nomenon of particular concern to the user. Examples in- clude condition-based maintenance in industrial plants [14], where engineers are concerned with identifying ma- chines or processes that are in need of repair or adjustment, process compliance in food and drug manufacturing [25], where strict regulatory requirements require companies to certify that their products did not exceed certain environ- mental parameters during processing, and applications centered around homeland security, where shippers. | REED Robust Efficient Filtering and Event Detection in Sensor Networks Daniel J. Abadi Samuel Madden and Wolfgang Lindner MIT CSAIL dna madden wolfgang @csail.mit.edu Abstract This paper presents a set of algorithms for efficiently evaluating join queries over static data tables in sensor networks. We describe and evaluate three algorithms that take advantage of distributed join techniques. Our algorithms are capable of running in limited amounts of RAM can distribute the storage burden over groups of nodes and are tolerant to dropped packets and node failures. REED is thus suitable for a wide range of event-detection applications that traditional sensor network database and data collection systems cannot be used to implement. 1. Introduction A widely cited application of sensor networks is eventdetection where a large network of nodes is used to identify regions or resources that are experiencing some phenomenon of particular concern to the user. Examples include condition-based maintenance in industrial plants 14 where engineers are concerned with identifying machines or processes that are in need of repair or adjustment process compliance in food and drug manufacturing 25 where strict regulatory requirements require companies to certify that their products did not exceed certain environmental parameters during processing and applications centered around homeland security where shippers are concerned with verifying that their packages and crates were not tampered with in some unsavory manner. A natural approach to implementing such systems is to use an existing query-based data collection system for sensor networks. Through queries a user can ask for the data he or she is interested in without concern for the technical details of how that data will be retrieved or processed. A number of research projects including Cougar 31 Directed Diffusion 12 and TinyDB 19 20 have advocated a query-based interface to sensornets and several implementations of query systems have
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
REED: Robust, Efficient Filtering and Event Detection in Sensor Networks
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.