A Measurement Allocation for Reliable Data Gathering in Spatially Corrected Sensor Networks

공간상관 센서필드에서 측정 스케쥴링

We consider an sensor partitioning problem for energy-efficient measurement scheduling in a spatially correlated sensor field where sensors are located randomly. We divide the whole sensors into subsets of k sensors in the way of letting each subset give similar amount of mutual information. Then it allows more prolonged life time of the sensor field than measuring the sensors that gives most information only. To this end, we compute the Shapley value of each sensor and compose the subsets so that each subset can have total Shapley value similar with the other subsets.

공간 상관관계를 갖는 무선 센서 필드에 센서들이 임의로 분포하고 있을 때, 효과적인 센서 측정스케쥴링 기법을 본 논문에서 논의한다. 즉, 전체 센서들을 k개의 부분집합으로 분할하여 각 부분집합을 순차적으로 측정하는데, 가급적 측정시마다 유사한 양의 정보를 획득할 수 있도록 센서 부분집합을 구성하는 것이다. 이는, 센서들의 제한적인 에너지 수명을 고려하여 k개의 센서들을 돌아가며 측정하는 것이다. 이를 위해, 상호정보 (mutual information)를 측정하고자 하는 계량으로 선택하고, 각 센서들의 Shapley value를 계산하여 가급적 Shapley value의 합이 유사한 센서들끼리 부분집합을 구성한다.