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J-GLOBAL ID：201002284589408153   整理番号：10A0662284

大規模センサネットワークにおけるBernoulliサンプリングに基づく(ε,δ)近似集約

Bernoulli Sampling Based (ε,δ)-Approximate Aggregation in Large-Scale Sensor Networks

著者 (4件)： CHENG Siyao (Harbin Inst. Technol., CHN) ,  LI Jianzhong (Harbin Inst. Technol., CHN) ,  REN Qianqian (Harbin Inst. Technol., CHN) ,  YU Lei (Harbin Inst. Technol., CHN)
資料名： Proceedings. IEEE INFOCOM  (Proceedings. IEEE INFOCOM)
巻： 2010 Vol.2  ページ： 1181-1189  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(WSN)において極めて重要なセンシングデータの集約を近似的に行うアルゴリズムでは,固定した誤差限界を持つものが多いため,任意の精度要求を満たすことができない。これに対し本論文では,大規模WSNにおけるBernoulliサンプリングに基づく(ε,δ)近似集約手法を提案した。問題の定式化を行い,数学的基礎を与えるとともに,サンプリングアルゴリズムに関しては,サンプリング確率の決定,Bernoulliサンプリングアルゴリズム,について詳細な議論を行った。提案の(ε,δ)近似的集約アルゴリズムに関しては,多重クエリー処理のサポート方法,サンプル情報のメンテナンス,について論じた。大規模ネットワークにおける提案アルゴリズムの性能評価実験をns2シミュレータを用いて実施し,大規模ネットワークの場合と小規模の場合に分けてその結果を示した。それにより,提案アルゴリズムは,精度およびエネルギー消費量に関して高い性能を持つことを確認した。

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  大規模系 ,  *近似法 ,  *標本抽出 ,  精度 ,  誤差 ,  数学的性質 ,  確率モデル ,  シミュレータ ,  計算機シミュレーション ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： *Bernoulliサンプリング ,  サンプリング【統計】 ,  ネットワークシミュレータ ,  *無線センサネットワーク

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  センサネットワーク ,  サンプリング ,  近似 ,  集約