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J-GLOBAL ID：201802226624007499   整理番号：18A0026845

バッテリレスモノのインターネットのためのクラスタ化されたデータ収集【Powered by NICT】

Clustered Data Collection for Internet of Batteryless Things

著者 (2件)： Ju Qianao (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Zhang Ying (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 4  号： 6  ページ： 2275-2285  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  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： エネルギー収穫技術によって力を得て,無電池モノ(IoBT)のインターネットは,物のインターネットの寿命制約のための有望な解決策であると考えられている。種々の周囲のエネルギー源は協同的に働くとハイスループットデータ収集を達成するために,複数IoBTノードのための自明でないにしている。本論文では,IoBTネットワークのための新しいクラスタ化データ収集フレームワークを提案し,クラスタヘッド(CH)選択と辞書式レート割当を組み合わせた。エネルギー貯蔵装置の残りのエネルギー準位を用いたエネルギー収支として,提案したフレームワークは,完全に除去エネルギーを利用し,同時に高と公平なデータ収集速度を達成するために各IoBTノードを可能にする辞書式最適速度ベクトルを割り当てる。二CH選択方式を開発した。一つはクラスタ中のすべての可能なCH候補を横断することによって最適CH選択である。もう一つは辞書式最適レート割当の固有エネルギー消費特徴に基づく近似探索である。実世界エネルギーハーベスティングプロファイルを用いて,提案した方法論の有効性を検証することである。既存の戦略と比較して,提案したフレームワークは,データ集約比の全ての範囲でより高いスループットを達成した。シミュレーション結果はまた,近似に基づくCH選択方式は非常に低い計算コストで最適CH選択方式と同様のデータ収集速度性能を持つことを示した。Copyright 2018 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： 近似法 ,  スループット ,  エネルギー収支 ,  *データ収集 ,  *インターネット ,  シミュレーション ,  エネルギー貯蔵 ,  電池 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： データ集約 ,  クラスタヘッド ,  ハイスループット ,  エネルギーハーベスティング ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： インターネット ,  クラスタ ,  データ収集