地理的依存性のある無線伝搬路に対するグラフフーリエ変換を用いたネットワークトモグラフィ

森田達也; 松田崇弘; 滝根哲哉

文献

J-GLOBAL ID：201502205439228513 整理番号：15A1315615

地理的依存性のある無線伝搬路に対するグラフフーリエ変換を用いたネットワークトモグラフィ

Graph Fourier Transform-Based Network Tomography for Location-Dependent Wireless Channels

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巻： 115 号： 206(CQ2015 40-74) ページ： 31-36 発行年： 2015年08月25日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

ネットワークトモグラフィは,エンド-エンド間の観測結果からネットワーク内部の状態を推定する技術である。本稿では,地理的依存性のある無線伝搬路上に構築された無線マルチホップネットワークにおいて,各ノードのパケットロス率を推定するためのグラフフーリエ変換を用いたネットワークトモグラフィを提案する。グラフフーリエ変換は,グラフの隣接行列より得られるラプラシアン行列の固有ベクトルを用いて定義され,各ノードにおける通信品質の空間的変動をスペクトル領域で表現することができる。各ノードのパケットロス率を要素とするベクトルをノード状態ベクトルとすると,地理的依存性のある無線伝搬路上では,グラフフーリエ変換されたノード状態ベクトルをスパースベクトルを用いて近似的に表現できる。そこで提案方式では,グラフフーリエ変換されたノード状態ベクトルに対して圧縮センシングを適用することにより,ノードのパケットロス率を推定する。シミュレーション実験により性能評価を行い,提案手法の有効性を確認する。(著者抄録)

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無線通信一般 , 計算機網

引用文献 (18件)：

A. Beck and M. Teboulle, "A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems," SIAM Journal on Imaging Sciences, vol. 2, no. 1, pp. 183-202, Apr. 2009.
R. Cáceres, N. G. Duffield, J. Horowitz, and D. F. Towsley, "Multicast-Based Inference of Network-Internal Loss Characteristics," IEEE Transactions on Information Theory, vol. 45, no. 7, pp. 2462-2480, Nov. 1999.
E. J. Candès and M. B. Wakin, "An Introduction to Compressed Sampling," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 25, no. 2, pp. 21-30, Mar. 2008.
F. R. K. Chung, Spectral Graph Theory, American Mathematical Society, May 1997.
M. Coates, A. O. Hero III, R. Nowak, and B. Yu, "Internet Tomography," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 19, no. 3, pp. 47-65, May. 2002.

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