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[MCS-1] A Survey of Mobile Crowdsensing Techniques: A Critical Component for The Internet of Things

作者:互联网

1.文章内容

1.1 Introduction

1.2 Background

1.2.1 IoT

(1)IoT定义

“The Internet of Things allows people and things to be connected Anytime, Anyplace, with Anything and Anyone, ideally using Any path/network and Any service.” 

(2)IoT应用领域

L. Atzori, A. Iera, and G. Morabito. 2010. The internet of things: A survey. Computer Networks 54, 15 (2010), 2787–2850.

1.2.2 MCS

(1)分类方式

1)按照参与者的感知行为

S. Jami, A. Basalamah, A. Lbath, and M. Youssef. 2015. Hybrid participatory sensing for analyzing group dynamics in the largest annual religious gathering. In Proceedings of the ACM UbiComp.547–558.

2)按照感知现象、内容

R. K. Ganti, F. Ye, and H. Lei. 2011. Mobile crowdsensing: Current state and future challenges. IEEE Communications Magazine 49, 11(November 2011), 32–39.

(2)MCS系统结构

(3)MCS基本流程

1)数据收集

2)数据存储

3)数据上传

4)数据去重

考虑群体感知平台的移动性和内容的稳定程度,将群体感知应用分类为下表所示:

1.3 现存移动群体感知策略

1.3.1 MCS策略用于减少资源消耗

1.3.2 MCS策略用于提高QoS

强调减少数据冗余的群体感知技术:


近年来常用的移动群体感知策略及其实例:

1.3.3 数据集

1.4 不同应用领域的群体感知策略

1.4.1 自然环境监测

面向环境保护的群体感知策略

M. Mun, S. Reddy, K. Shilton, N. Yau, J. Burke, D. Estrin, M. Hansen,E. Howard, R. West, and P. Boda. 2009. PEIR, the personal environmental impact report, as a platform for participatory sensing systems research. In Proceedings of the ACM MobiSys.

衡量及减少噪音污染

空气污染监测

1.4.2 交通信息收集和管理

1.4.3 城市动态感知

主要研究城市居民移动或行为模式

1.4.4 位置服务

1.4.5 基于社交网络应用

1.4.6 医疗保健

1.4.7 公众安全

1.5 面临的挑战与未来研究方向

1.5.1 MCS的挑战

传感设备的自动配置:

资源局限:

数据冗余、质量、不一致:

动机和激励:

隐私、安全以及数据完整性

1.5.2 IoT的挑战

1.5.3 未来研究方向

2.文章术语

3.生词

标签:1.4,数据,Mobile,Things,IoT,Component,感知,MCS,群体
来源: https://blog.csdn.net/KoalaZB/article/details/88667585