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J-GLOBAL ID：201702210632554981   整理番号：17A0307984

無線センサネットワークにおけるエネルギーバランス圧縮データ収集【Powered by NICT】

Energy-balanced compressive data gathering in Wireless Sensor Networks

著者 (4件)： Lv Cuicui (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Qiang (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yan Wenjie (School of Computer Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Shen Yi (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 61  ページ： 102-114  発行年： 2016年02月 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシング(CS)は,多数の元のデータの,適切な基底でのスパース表現を回収するためにより少ないサンプルを使用することができる。エネルギー制約無線センサネットワーク(WSN)では,CSは効果的なデータ収集方法を提供した。Gaussランダム行列が高い確率で制限された等長変換特性(RIP)を満足する。行列のクラスは,通常,WSNにおける収集圧縮データのための測定行列として選択した。しかし,それらは緻密で,計算量は高かった。一方,各カラムにおける固定数非ゼロエントリの2値疎行列はRIP1蛋白質特性を満足する。より高いスパース性のために,2値疎行列のクラスを測定マトリックスとして選択した。ネットワークトポロジーの動的変化に適応するために,移動エージェントベース圧縮データ収集アルゴリズム(MA欲張りアルゴリズム),各センサノードはM測定で受診した均一を設計した。変動係数(CV)はエネルギー消費のバランスを評価するために提案した。数値実験は,提案したアルゴリズムがエネルギーバランスの点で他のアルゴリズム(すなわち非CS,CS,ハイブリッドCS,および分散圧縮スパースサンプリング(DCSS))に優れている。基底追跡(BP)アルゴリズムは信号回復のための用いた場合2値疎行列によるスパース零一信号を再構成する性能,提案したMA欲張りアルゴリズムで使用されている,Gaussランダム行列によるよりも良好で発見した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *エネルギー収支 ,  透視図法 ,  計算量 ,  *データ収集 ,  制約条件 ,  再構成 ,  スパース行列 ,  ランダム行列
準シソーラス用語： 数値実験 ,  欲張りアルゴリズム ,  スパース性 ,  スパース表現 ,  圧縮センシング ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 圧縮センシング ,  無線センサネットワーク ,  スパース二成分マトリックス ,  モバイルエージェント ,  エネルギー収支

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線センサネットワーク ,  エネルギーバランス ,  圧縮データ ,  収集