UniPreCIS：面向共享物联网上共址服务的边缘数据预处理方案
网络与互联网体系结构
2022-08-03 v1 信号处理
摘要
下一代智慧城市应用依托物联网（IoT）与信息物理系统（CPS）的能力，显著依赖于感知数据的质量。随着城市发展智能应用以及企业提供感知即服务（sensing-as-a-service）的激增，构建共享感知基础设施以实现资源更好利用势在必行。然而，利用低成本感知设备提供高性价比方案的共享感知基础设施仍属未充分探索的领域。为使基于边缘的数据整形方案更可靠、功能更丰富且更具成本效益，同时应对多共址服务在多样化服务质量（QoS）需求下共享感知基础设施的相关挑战，仍需大量研究努力。为此，我们提出一种新颖的基于边缘的数据预处理方案 UniPreCIS，其考虑了低成本环境传感器的固有特性以及相对于具体应用 QoS 所呈现的测量动态。UniPreCIS 旨在通过传感器排序与选择进而多模态数据预处理，识别并筛选高质量数据源，以满足异构应用 QoS，同时降低资源受限网络边缘的资源消耗足迹。如观测所示，所提方法的处理时间与内存占用均得以降低，同时实现了高达 90% 的准确率，相较于最先进的感知技术颇具意义。UniPreCIS 的有效性已通过室内占用估计特定用例的测试床得到评估，证实了其效用。
引用
@article{arxiv.2208.01394,
title = {UniPreCIS : A data pre-processing solution for collocated services on shared IoT},
author = {Anirban Das and Navlika Singh and Suchetana Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01394},
year = {2022}
}