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J-GLOBAL ID：201702259153935176   整理番号：17A0826824

カバレッジと接続性のためのエネルギーハーベスティング無線センサネットワークにおけるノード配置について【Powered by NICT】

On Nodes Placement in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks for Coverage And Connectivity

著者 (2件)： Yang Changlin (School of Electrical, Computer, and Telecommunications Engineering, University of Wollongong, Wollongong, NSW, Australia) ,  Chin Kwan-Wu (School of Electrical, Computer, and Telecommunications Engineering, University of Wollongong, Wollongong, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 1  ページ： 27-36  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線センサネットワークは,ターゲットの連続監視に用いることができる。は,センサノードは,エネルギー中性運転を仮定し,ターゲットを監視するために消費されるエネルギーは,収穫されたエネルギーよりも小さい。本論文では,新しい問題:エネルギー中性カバレージと接続性(MEHNP ENCC)のための最小エネルギーハーベスティングノード配置を考察した。配置されたノード1)は全てのターゲットをカバーするセンシングと中継に使用されるノードの最小数を配置する位置を決定することを目的とし,2)シンクへの道を持ち,3)エネルギー中性運転を有していた。最初の混合整数線形計画法(MILP)としてMEHNP ENCCをモデル化した。後,欲張りMILP(GMILP)と呼ばれるMILPアプローチを提案し,それによって欲張りヒューリスティックを用いて位置の収集を生成することであることを示した。も二つの発見的方法を提案した1)DirectSearchはシンクに標的接続1段階以上をカバーする位置を考慮し,一方,2)GreedySearchも高充電速度を有することをこの株からafield離れた位置を考察した。シミュレーション結果はDirectSearchは最適解に比べて20%多いセンサノードを必要とするこの値はGreedySearchとGMILPで10%であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 発見的方法 ,  *センサネットワーク ,  充電 ,  モデリング ,  *連結性 ,  シミュレーション ,  最適解 ,  混合整数線形計画法 ,  中性 ,  センサノード ,  *無線センサネットワーク ,  *エネルギーハーベスティング
準シソーラス用語： ヒューリスティック ,  連続監視 ,  *カバレッジ【プログラム検証】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： カバレッジ ,  接続性 ,  エネルギーハーベスティング ,  無線センサネットワーク ,  ノード