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J-GLOBAL ID：201502220353273426   整理番号：15A1211378

無線センサネットワークのための受動エンドツーエンド測定に基づく故障リンク集合推論【Powered by NICT】

Fault link set inference based on passive end-to-end measurements for wireless sensor networks

著者 (3件)： Xu Ke (Coll. of Computer Sci. & Technol., Chongqing Univ. of Posts & Telecommunications, Chongqing) ,  Wang Jian (Coll. of Computer Sci. & Technol., Chongqing Univ. of Posts & Telecommunications, Chongqing) ,  Shang Fengjun (Coll. of Computer Sci. & Technol., Chongqing Univ. of Posts & Telecommunications, Chongqing)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 32  号： 7  ページ： 2123-2127,2132  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 指標としての受動エンドツーエンド測定とリンク損失率を使用して,貪欲な発見的アルゴリズムを提案した。更なるエネルギーを節約するために,受動エンドツーエンドデータに基づく故障リンク集合の最大確率を推定。,経路行列の次元を減少させたパス損失速度としきい値を比較することによって経路集合から良好な経路を除去した。第二に,悪いリンクセットの故障確率を推定するための既存のアルゴリズムを最適化した。結果は,新しいアルゴリズムが優れた精度とCPU効率を持つことを示した。最後に,各リンクの重量を計算した反復的に,最適な重みと以上のリンクを含む経路を持つリンクを除去し,すべての故障を解釈した。実験により,この新しいアルゴリズムが,より高い故障検出率を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *エンドツーエンド方式 ,  故障検出 ,  *故障 ,  故障率
準シソーラス用語： 経路損失 ,  発見的アルゴリズム ,  損失率 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無線センサネットワーク ,  エンドツーエンド ,  故障 ,  リンク ,  集合 ,  推論