Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1509
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorXifilidis, Theofanis-
dc.contributor.authorPsannis, Kostas E.-
dc.date.accessioned2022-10-18T11:19:28Z-
dc.date.available2022-10-18T11:19:28Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier10.1007/s10586-021-03480-4en_US
dc.identifier.issn1386-7857en_US
dc.identifier.issn1573-7543en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1007/s10586-021-03480-4en_US
dc.identifier.urihttps://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1509-
dc.description.abstractIn this paper, the performance of Wireless Sensor Networks (WSNs) operating for environmental monitoring is investigated. The performance metrics considered are normalized reconstruction error and energy estimation error. The temporal, spatial and spatiotemporal correlations are separately considered for the above metrics. The independent case and correlated cases for dense measurement cases along with the Compressed Sensing (CS) compressibility rule by selecting a subset of measurements for metric evaluation are thoroughly examined with extensive simulations and technical interpretations. Finally, applications of the proposed scheme are formulated in terms of topology and routing in fifth generation sensor networks and Internet of Things (IoT) deployment scenarios.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceCluster Computingen_US
dc.subjectFRASCATI::Engineering and technologyen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciencesen_US
dc.subject.otherCompressed Sensingen_US
dc.subject.othercorrelationen_US
dc.subject.othererroren_US
dc.subject.otherWireless Sensor Networksen_US
dc.titleCorrelation-based wireless sensor networks performance: the compressed sensing paradigmen_US
dc.typeArticleen_US
dc.contributor.departmentΤμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικήςen_US
local.identifier.volume25en_US
local.identifier.issue2en_US
local.identifier.firstpage965en_US
local.identifier.lastpage981en_US
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
PAPER SPRINGER CLUSTER COMPUTING FINAL.pdfPaper final submitted version832,06 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons