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J-GLOBAL ID:201802220500066049   整理番号:18A0859272

UAVSを用いた大規模なシステムのクラウド編成物理トポロジー発見【JST・京大機械翻訳】

Cloud-Orchestrated Physical Topology Discovery of Large-Scale IoT Systems Using UAVs
著者 (4件):
資料名:
巻: 14  号:ページ: 2261-2270  発行年: 2018年 
JST資料番号: W1434A  ISSN: 1551-3203  CODEN: ITIICH  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)
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無線センサネットワーク(WSNs)は,インターネット(IoT)システムのインターネットに急速に統合されており,大規模な環境監視のような豊富で多様なアプリケーションを経験している。しかしながら,センサノード(SN)のランダム配置により,WSNの物理的トポロジーは制御できず,典型的にはIoTクラウドサーバに対して未知のままである。したがって,有効なリアルタイムイベント検出のためのクラウドでの物理的トポロジーを引き出すために,無人航空機(UAVs)を用いた大規模IoTシステムのためのクラウド調整物理的トポロジー発見方式を本論文で提案した。より具体的には,大規模な監視領域は最初にUAVが可能なデータ収集のための多数のサブ領域に分割される。サブ領域の中で,並列大規模-ハスンランダムウォーク(MHRW)を開発して,それらのIDと隣接表を含むWSNノードの情報を収集した。次に,収集した情報を,論理トポロジーの初期生成のためにUAVを通してクラウドに転送した。その後,発見された論理トポロジーと多次元スケーリング法(Topo-MDS)に基づいて,ネットワーク全体の三次元位置確認アルゴリズムをさらに開発した。そこでは,グローバルな位置決めシステムを備えたUAVsが,SNを位置決めするためのモバイルアンカーとして役立つ。シミュレーション結果は,並列MHRWが論理トポロジー発見の効率と精度を改善することを示した。加えて,Topo-MDSアルゴリズムは,文献における既存のアルゴリズムと比較して,3-D位置精度を劇的に改善した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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計算機網  ,  無線通信一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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