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J-GLOBAL ID：201702224064600161   整理番号：17A0852661

階層的圧縮データ収集のための圧縮性に基づくクラスタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

A Compressibility-Based Clustering Algorithm for Hierarchical Compressive Data Gathering

著者 (2件)： Lan Kun-Chan (Computer Science and Information Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Wei Ming-Zhi (Computer Science and Information Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 8  ページ： 2550-2562  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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(WSN)における収集データは,電力消費の主要な源の一つである。圧縮は,データ収集に必要なパケット伝送の数を減らすために使用される。しかし,従来のデータ圧縮技術は重におけるノード計算を導入することができる,このようにして,WSNデータ収集のための圧縮センシング(CS)の使用は,最近注目を集めている。既存のCSベースデータ収集手法の中で,階層的圧縮データ収集(HCDG)法は現在最も伝送効率的アーキテクチャを提供する。HCDGを用いた場合,クラスタリングアルゴリズムは,データ伝送の数に影響を与えることができる。ほとんどの既存HCDG工事は,クラスタリングアルゴリズム,いくつかのケースではかなりの数の変速機の生産が可能なランダムクラスタリング(RC)法を用いた。本論文では,HCDGの圧縮ベースクラスタリングアルゴリズム(CBCA)を提案した。CBCAでは,ネットワークトポロジーは最初の論理的鎖に変換され,PEGASIS[1]で提案された考えに類似しており,クラスタノードの読みの空間相関は,CSのために採用した。CBCAはほとんど回復精度損失を有するRC法よりもデータ伝送有意に少ないを必要とすることを示す。も数学的解析によるCBCAの最適パラメータを同定し,シミュレーションによりその有効性を確認する。最後に,実世界の洪水氾濫モニタリングシステムから収集された水位データを用いてシミュレーション実験を駆動するとCBCAの有効性を示した。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： *データ収集 ,  変速装置 ,  電力消費 ,  計算機アーキテクチャ ,  シミュレーション ,  監視装置 ,  センサネットワーク ,  データ圧縮
準シソーラス用語： 空間相関 ,  ネットワークトポロジー ,  データ伝送 ,  伝送効率 ,  圧縮センシング ,  パケット伝送 ,  無線センサネットワーク ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮データ ,  収集 ,  圧縮性 ,  クラスタリングアルゴリズム