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J-GLOBAL ID：201702271057963367   整理番号：17A1024017

後方散乱センサネットワークのための最適データスケジューリングと受付制御【Powered by NICT】

Optimal Data Scheduling and Admission Control for Backscatter Sensor Networks

著者 (5件)： Hoang Dinh Thai (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Niyato Dusit (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Wang Ping (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Kim Dong In (Sungkyunkwan University, Suwon, South Korea) ,  Bao Le Long (Institut National de la Recherche Scientifique, Universite ́ du Que ́bec, Montre ́al, Que ́bec, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 65  号： 5  ページ： 2062-2077  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  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： 後方散乱センサネットワーク(BSN)のためのデータスケジューリングと受付制御問題を検討した。ネットワークでは,送信を開始の代わりに,センサはそれらのアンテナインピーダンスをスイッチングすること及び磁場受信RF信号を反映しただけで,ゲートウェイにそれらのデータを送ることができる。そのようなものとして,著者らは,複雑さ,電力消費及びセンサノードの実装コストを著しく減少させることができる。異なるセンサは異なる機能を持つ可能性があり,各センサから収集したデータは,異なる状態を持つ可能性がある,例えば,緊急または正常であり,このようにして著者らは,これらの因子を考慮する必要がある。そこで本論文では,BSNにおけるデータ収集とスケジューリング問題を解決するために,第一の機構と共にシステムモデルを導入した。をマルコフ決定過程フレームワークを用いた最適化解と線形関数近似法に基づく強化学習アルゴリズムを提案し,ゲートウェイのための最適データ収集ポリシーを見つけることを目的とした。シミュレーション結果を通して,著者らは他のベースライン政策と比較して提案した解法の有効性を示すだけでなく,異なるクラスのセンサの各種データの下でのデータ受付制御ポリシーの解析を行った。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： 電力消費 ,  システムモデル ,  *後方散乱 ,  *センサ ,  ゲートウェイ ,  *センサネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  データ収集 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *スケジューリング ,  近似法
準シソーラス用語： Markov決定過程 ,  センサノード ,  *受付制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 後方散乱 ,  センサネットワーク ,  スケジューリング ,  受付制御