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J-GLOBAL ID：201002242057426558   整理番号：10A0662394

無線センサネットワークにおけるデータ収集に対する圧縮ツリーの計算について

On Computing Compression Trees for Data Collection in Wireless Sensor Networks

著者 (3件)： LI Jian (Univ. Maryland, Maryland, USA) ,  DESHPANDE Amol (Univ. Maryland, Maryland, USA) ,  KHULLER Samir (Univ. Maryland, Maryland, USA)
資料名： Proceedings. IEEE INFOCOM  (Proceedings. IEEE INFOCOM)
巻： 2010 Vol.3  ページ： 2115-2123  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0920A  ISSN： 0743-166X  資料種別： 会議録 (C)
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,効率的なデータ収集プロトコルを必要とする。しかし,多くのセンサネットワークのノード間で生じる空間相関をうまく利用する実用的なデータ収集プロトコルがまだ無い。本論文では,無線センサネットワークにおける相関のあるデータを効率的に収集する問題を,有向スパニングツリーに基づく圧縮ツリーを用いて研究する。データフローのエントロピーレートに注目すると,通信に要する総ビット数の理論的下限が分散情報源符号化定理により与えられることが知られている。本研究では,証明可能な最適性の保証を持つデータ収集アルゴリズムの設計を目指し,既知の理論的下限にどれだけ近づけるか検討する。データ収集プロトコルが2次の周辺確率分布あるいは条件付き確率分布のみを利用できる場合,すなわちセンサノード間のペアワイズ相関のみを利用できる場合を解析する。こうした制限の下で,問題の可能解は有向スパニングツリーとデータ移動方式により記述される。そして,総通信コストを最小化する最適または準最適な圧縮ツリーを求める最適化問題を解く。また,取り上げたデータ収集問題がグラフに関する弱連結支配集合問題と密接に結びついていることを利用し,欲張り法などに基づく近似アルゴリズムを提案する。合成及び実データセットを用いたシミュレーションを行い,データ収集コストを有意に小さくできることを示す。

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  *データ収集 ,  *スパンニング木 ,  相関 ,  有向グラフ ,  データフローグラフ ,  情報源符号化 ,  確率分布 ,  プロトコル ,  最適化問題 ,  連結性 ,  被覆問題 ,  計算機アルゴリズム ,  近似法 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 圧縮ツリー ,  近似アルゴリズム ,  空間相関 ,  支配集合問題 ,  周辺確率分布 ,  条件付き確率分布 ,  無線センサネットワーク ,  欲張り法

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無線センサネットワーク ,  データ収集 ,  計算