Thí nghiệm được thực hiện trên máy 2.2GHz Core dual 2, chạy hệ điều hành Microsoft Windows XP, bộ nhớ main 1GB, sử dụng SQLServer 2008 và Microsoft Visual 2012. Tập dữ liệu bao gồm các bản ghi thu được từ bộ 5, 7 và 9 cảm biến được triển khai trong khoảng thời gian từ 25 tháng 3 đến 02 tháng 4 năm 2014. Tập dữ liệu chứa khoảng từ 8 đến 10 triệu bản ghi thu được về nhiệt độ và các giá trị gửi về trong khoảng 30 giây.
Để xác nhận hiệu quả của phương pháp tiếp cận, giả thiết các cảm biến trong mạng giống như thực hiện trong phòng thí nghiệm và thực hiện mô phỏng để tạo dữ liệu trong thời gian thực.
Thí nghiệm đánh giá hiệu quả lưu trữ của các cảm biến bằng cách áp dụng cơ chế giảm dữ liệu 3 pha Naïve, Level1, Level2. Sau đó so sánh độ chính xác của kết quả xử lý truy vấn bằng cơ chế giảm dữ liệu 3 pha với một trong những xử lý theo phương pháp lấy mẫu dựa trên sự kiện của TinyDB [Madd 2005]. Ngoài ra thí nghiệm còn đánh giá hiệu suất truy vấn lịch sử với sự hỗ trợ proxy trong việc xây dựng các truy vấn. Trong trường hợp của phương pháp lấy mẫu dựa trên sự kiện, sự kiện được lấy mẫu từ bất kỳ nút cảm biến không được truyền đến trạm cơ sở, nhưng được lưu trữ trong lưu trữ cục bộ và phạm vi thay đổi của các giá trị, được gọi là Event-weight. Bảng 6.2 hiển thị tóm tắt của các tham số với phương pháp tiếp cận được đề xuất.
Bảng 6.2 Tóm tắt các thông số
Yếu tố đánh giá Tham số Cơ chế
Hiệu quả lưu trữ Xử lý tràn Event-weight, Naïve, Level1,
Độ chính xác của kết quả truy vấn
Mẫu trung bình nhiệt độ - Theo thời gian - Theo từng cảm biến
Event-weight, Naïve, Level1, Level2
Phạm vi sai số trung bình - Theo thời gian
- Theo từng cảm biến
Event-weight, Naïve, Level1, Level2
Hiệu quả của truy vấn lịch sử sử dụng proxy
Số lượng dữ liệu giảm trong
phạm vi truy vấn Non-proxy, proxy