AMF
發(fā)布時間:2012/4/6 16:23:28 訪問次數(shù):1664
不同于利用硬件驅(qū)動的傳感器設(shè)計技術(shù)CS5343-CZZ來節(jié)約傳感器的能量,AMFn2] (Adaptive MiddlewareFramework)采用以質(zhì)量換取資源的方法來減少分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下數(shù)據(jù)采集的能量消耗。因為一些現(xiàn)實世界中的應(yīng)用可以容忍應(yīng)用的不精確性,也就是說只要保證在應(yīng)用的質(zhì)量限制要求內(nèi),我們可以在預(yù)先設(shè)定的精確級別下采集近似的數(shù)據(jù),這樣減吵了傳感器和服務(wù)器之間通信的消耗的能量,從而節(jié)約了傳感器的能量。
AMF的體系結(jié)構(gòu)如圖7-13所示,它支持基于精確性和基于預(yù)測的自適應(yīng)。
AMF包括“傳感器側(cè)(sensor-side)”和“服務(wù)器側(cè)(server-side)”,它們各自都含有許多組件。AMF為應(yīng)用層和底層的傳感器網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建立了連接。服務(wù)器側(cè)(server-side)的組件包括:應(yīng)用質(zhì)量(AQ)與傳感器采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量(DQ)轉(zhuǎn)換器組件(AQ-DQ)、自適應(yīng)精確度設(shè)置組件、傳感器選擇組件、傳感器數(shù)據(jù)管理組件及容錯組件。傳感器側(cè)( sensor-side)的組件包括傳感器狀態(tài)管理組件和精確度驅(qū)動的自適應(yīng)組件。
除了以上描述的組件,AMF設(shè)想一個依賴于傳感器側(cè)和服務(wù)器側(cè)且與基于精確性模型并行執(zhí)行的兩組件預(yù)測模型。在基于精確性的自適應(yīng)中,將傳感器的現(xiàn)有讀數(shù)和它以前的讀數(shù)進(jìn)行比較.從而決定是否需要更新。如果傳感器側(cè)和服務(wù)器側(cè)都同意這兩個讀數(shù)是相同的則遵循靜態(tài)模型并且不需要發(fā)送信息。一般來說,更加復(fù)雜的預(yù)測模型可以挖掘傳感器預(yù)測讀數(shù)從而進(jìn)一步減少通信開銷。
AMF試圖在信息采集的期間取得資源和質(zhì)量之間的折中。就此而論,它在不損害結(jié)果準(zhǔn)確性的情況下減少采樣頻率( sampling frequency)。
不同于利用硬件驅(qū)動的傳感器設(shè)計技術(shù)CS5343-CZZ來節(jié)約傳感器的能量,AMFn2] (Adaptive MiddlewareFramework)采用以質(zhì)量換取資源的方法來減少分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下數(shù)據(jù)采集的能量消耗。因為一些現(xiàn)實世界中的應(yīng)用可以容忍應(yīng)用的不精確性,也就是說只要保證在應(yīng)用的質(zhì)量限制要求內(nèi),我們可以在預(yù)先設(shè)定的精確級別下采集近似的數(shù)據(jù),這樣減吵了傳感器和服務(wù)器之間通信的消耗的能量,從而節(jié)約了傳感器的能量。
AMF的體系結(jié)構(gòu)如圖7-13所示,它支持基于精確性和基于預(yù)測的自適應(yīng)。
AMF包括“傳感器側(cè)(sensor-side)”和“服務(wù)器側(cè)(server-side)”,它們各自都含有許多組件。AMF為應(yīng)用層和底層的傳感器網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建立了連接。服務(wù)器側(cè)(server-side)的組件包括:應(yīng)用質(zhì)量(AQ)與傳感器采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量(DQ)轉(zhuǎn)換器組件(AQ-DQ)、自適應(yīng)精確度設(shè)置組件、傳感器選擇組件、傳感器數(shù)據(jù)管理組件及容錯組件。傳感器側(cè)( sensor-side)的組件包括傳感器狀態(tài)管理組件和精確度驅(qū)動的自適應(yīng)組件。
除了以上描述的組件,AMF設(shè)想一個依賴于傳感器側(cè)和服務(wù)器側(cè)且與基于精確性模型并行執(zhí)行的兩組件預(yù)測模型。在基于精確性的自適應(yīng)中,將傳感器的現(xiàn)有讀數(shù)和它以前的讀數(shù)進(jìn)行比較.從而決定是否需要更新。如果傳感器側(cè)和服務(wù)器側(cè)都同意這兩個讀數(shù)是相同的則遵循靜態(tài)模型并且不需要發(fā)送信息。一般來說,更加復(fù)雜的預(yù)測模型可以挖掘傳感器預(yù)測讀數(shù)從而進(jìn)一步減少通信開銷。
AMF試圖在信息采集的期間取得資源和質(zhì)量之間的折中。就此而論,它在不損害結(jié)果準(zhǔn)確性的情況下減少采樣頻率( sampling frequency)。
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