资源受限物联网设备上的高效在线分类与跟踪
网络与互联网体系结构
2021-07-27 v1
摘要
智能物联网设备对及时处理的需求日益增长，这导致直接在物联网设备上实现信息处理任务以节省带宽并保障隐私。特别是，对连续形式的观测信号进行监测与跟踪是各类近实时处理物联网设备（如智能家居、体域与环境感知应用）的常见任务。然而，这些系统多为配备紧凑存储空间的低成本资源受限嵌入式系统，存储连续信号完整信息状态的能力有限。因此，本文开发了具有紧凑存储空间的连续信号在线分类与跟踪的高效及时处理嵌入式系统解决方案。具体而言，我们聚焦于智能插座的应用，其能够以独立方式及时分类电器类型并跟踪电器行为。我们使用具有少量存储空间的低成本Arduino平台实现了智能插座原型，以演示以下及时处理操作：(1) 学习与分类与连续功耗信号相关的模式；(2) 使用小型本地存储空间跟踪信号模式的出现。此外，我们的系统设计对于其他资源受限物联网设备中的及时监测与跟踪应用也足够通用。
引用
@article{arxiv.2004.00833,
title = {Efficient Online Classification and Tracking on Resource-constrained IoT Devices},
author = {Muhammad Aftab and Sid Chi-Kin Chau and Prashant Shenoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00833},
year = {2021}
}
备注
This paper is to be published in ACM Transactions on Internet of Things (TIOT)