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J-GLOBAL ID：201702269531477613   整理番号：17A0621530

近似センサデータ収集:調査

Approximate Sensory Data Collection: A Survey

著者 (3件)： CHENG Siyao (Harbin Inst. of Technol., Harbin, CHN) ,  CAI Zhipeng (Georgia State Univ., Atlanta, USA) ,  LI Jianzhong (Harbin Inst. of Technol., Harbin, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 3  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT),無線センサネットワーク(WSN)とその関連技術の急速な発展に伴い,センサデータ量は爆発的な成長を見せている。IoTとWSNのある種のアプリケーションでは,センサデータは既に毎年数ペタバイト増加しており,データ収集に多くのトラブルや課題をもたらし,IoTとWSNにおける主要な問題になっている。多くのWSNとIoTシステムにとって正確なデータ収集は帯域幅とエネルギーの制約から実施できない状態であり,そのため多くの近似データ収集アルゴリズムがこの10年間で提案されてきた。この調査は,最新の近似データ収集アルゴリズムをレビューするものである。それらを三つのカテゴリーに分類した。モデル型,圧縮センシング型,クエリ駆動型である。アルゴリズムの各カテゴリーについて,その長所と短所を詳述し,課題と未解決問題を指摘し,調査の見込みを予測した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  *相互接続 ,  データ ,  データ収集 ,  *近似法 ,  単位 ,  計算機アルゴリズム
準シソーラス用語： *IoT ,  センサデータ ,  ペタバイト ,  近似アルゴリズム ,  *無線センサネットワーク

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近似 ,  センサデータ ,  収集 ,  調査