Studies on existing sensor hardware

Studies on existing sensor hardware reveal that communicating a single bit across 20 ft costs as much energy as required in the execution of 1000 instructions. Therefore, minimizing communication is a major focus in energy conservation. Conventional textbook models and algorithms are often inadequate for many sensor network applications. For example, shared memory algorithms require each process to constantly read the states of the neighbors, which steadily drains battery power. Message-passing algorithms optimize performance in terms of number of point-to-point messages, but do not use (or rarely use) local multicasts to the immediate neighborhood, which are clearly more energy efficient. This is because each point-to-point message is as expensive (in terms of power consumption) as a local multicast. Another technique for energy conservation is aggregation. An aggregation point collects sensor readings from a subset of nodes and forwards a single message by combining these values. For example, if multiple copies of the same data are independently forwarded to a base station, then an intermediate node can act as aggregation point by suppressing the transmission of duplicate copies and thus reduce energy consumption. Furthermore, energy-aware algorithms must utilize the various power-saving modes supported by its operating system.

Результаты (русский) 1:

Исследования на существующих датчиков оборудования показывают, что общение один бит через 20 ft расходов столько энергии, как это требуется в исполнении 1000 инструкций. Таким образом сведение к минимуму связи является одним из основных направлений энергосбережения. Обычные хрестоматийный модели и алгоритмы зачастую недостаточно для многих датчиков сетевых приложений. Например алгоритмы общей памяти требуют каждого процесса постоянно читать государства соседей, который постоянно истощает батареи. Передачи сообщений алгоритмы оптимизации производительности с точки зрения количества двухточечное сообщений, но не использовать (или редко используют) местные мультивещания в непосредственной близости, которые явно более энергоэффективными. Это происходит потому, что каждое сообщение, точка-точка как дорого (с точки зрения потребления энергии) как локальной многоадресной рассылки. Другой способ энергосбережения является агрегации. Точка агрегации собирает показания датчиков подмножества узлов и направляет одно сообщение путем объединения этих значений. Например если несколько копий тех же данных независимо друг от друга направляются на базовую станцию, затем промежуточный узел может действовать как агрегации точку путем подавления передачи дублирующихся копий и таким образом сократить потребление энергии. Кроме того энергия aware алгоритмы должны использовать различные режимы энергосбережения, поддерживаемые своей операционной системой.

Результаты (русский) 2:

Исследования на существующих аппаратных датчиков показывают, что связь одного бита через 20 футов стоит столько энергии, сколько требуется в исполнении 1000 инструкций. Таким образом, сводя к минимуму общение является одним из основных направлений в области энергосбережения. Обычные модели учебника и алгоритмы часто являются неадекватными для многих датчиков сетевых приложений. Например, общие алгоритмы памяти требуют, чтобы каждый процесс постоянно читать состояния соседей, которые постоянно Водостоки мощность батареи. Алгоритмы передачи сообщений оптимизации производительности с точки зрения количества сообщений, точка-точка, но не используют (или редко используют) местные многоадресных в непосредственной близости, которые являются явно более низким энергопотреблением. Это происходит потому, что каждое сообщение точка-точка как дорого (в плане энергопотребления) в качестве локальной многоадресной рассылки. Другой метод сохранения энергии является агрегация. Точка агрегации собирает показания датчиков из подмножества узлов и передает одно сообщение путем объединения этих значений. Например, если несколько копий одних и тех же данных, которые независимо друг от друга передают в базовую станцию, то промежуточный узел может выступать в качестве точки агрегации путем подавления передачи дубликатов и, таким образом, снизить потребление энергии. Кроме того, алгоритмы энергоемких известно, должны использовать различные режимы энергосбережения, поддерживаемые операционной системой.

Результаты (русский) 3:

исследования по существующим датчик оборудования свидетельствуют о том, что общение один бит через 20 - футовых стоит столько энергии, как это требуется в исполнении 1000 инструкции.таким образом, сведения к минимуму сообщение является одним из основных приоритетов в области энергосбережения.обычный учебник модели и алгоритмы, зачастую являются неадекватными для многих датчик сетевых приложений.например, алгоритмы общей памяти от каждого процесса постоянно читать государства соседей, которые постоянно истощает заряд батареи.передача сообщений алгоритмов оптимизации работы с точки зрения число прямые сообщения, но не использовать (или, в редких случаях использования) местные multicasts для ближайших соседей, которые явно более энергоэффективные.это потому, что каждая точка - точка сообщение дороже (в плане потребления энергии) в качестве местного multicast -.другой способ сохранения энергии - это объединение.агрегирование точки собирает данные сенсоров с собой узлов и направляет послание путем объединения этих ценностей.например, если многочисленные экземпляры этого же данные самостоятельно направить базовой станции, а затем промежуточного узел может действовать как агрегирование центра путем пресечения распространения дубликаты, и, таким образом, сокращения потребления энергии.кроме того, энергетики о различных видов алгоритмов должны использовать энергосбережения, поддерживают его операционной системы.