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J-GLOBAL ID：201702238021474749   整理番号：17A1028997

異常拡散による分子通信ネットワークにおけるイベント検出【Powered by NICT】

Event Detection in Molecular Communication Networks With Anomalous Diffusion

著者 (4件)： Mai Trang C. (Institute of Electronics, Communications and Information Technology in Queen’s University Belfast, Belfast, U.K.) ,  Egan Malcolm (CITI Lab, INSA, INRIA, Universite ́ de Lyon, Villeurbanne, France) ,  Duong Trung Q. (Institute of Electronics, Communications and Information Technology in Queen’s University Belfast, Belfast, U.K.) ,  Di Renzo Marco (Laboratoire des Signaux et Systemes, CNRS, CentraleSupelec, Univ Paris Sud, Universite ́ Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette, France)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 21  号： 6  ページ： 1249-1252  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  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： ナノマシンネットワークにおける重要な問題は,センサからの情報を融合センターへ送信する方法である。本短報において,筆者らは分子通信ベースイベント検出ネットワークを提案した。特に,分子は通常のBrown運動の異常拡散代わりに応じて伝搬するシナリオに対応できる検出フレームワークを開発した。強化学習からのツールを利用することにより,ネットワークスループットを最適化するためのアルゴリズムを提案した。筆者らのアルゴリズムは,数値シミュレーション,性能と複雑さの間のトレードオフを実証すると評価した。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： 最適化 ,  *異常拡散 ,  センサ ,  アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  Brown運動 ,  強化学習
準シソーラス用語： 複雑性 ,  数値シミュレーション ,  *イベント検出 ,  *分子通信 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 異常拡散 ,  分子通信 ,  イベント検出