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J-GLOBAL ID：201802228028548451   整理番号：18A1508357

モバイルセンサネットワークにおけるトラップ被覆率と目標追跡のロバスト機構【JST・京大機械翻訳】

Robust Mechanism of Trap Coverage and Target Tracking in Mobile Sensor Networks

著者 (3件)： Kuo Chia-Hsu (Department of Software Engineering and Management, National Kaohsiung Normal University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Chen Tzung-Shi (Department of Computer Science and Information Engineering, National University of Tainan, Tainan, Taiwan) ,  Syu Siou-Ci (Department of Computer Science and Information Engineering, National University of Tainan, Tainan, Taiwan)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 5  号： 4  ページ： 3019-3030  発行年： 2018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： 本論文では,移動センサネットワーク(MSN)およびインターネット(IoT)におけるアプリケーションのためのモバイルセンサを用いた,ロバストなエリアカバレッジモデルによるトラップカバレッジの適応メカニズムを提案した。ターゲット追跡と移動センシングを含む多くの有望な応用を,トラップサイズとセンサ移動度を適応的に調整することに基づいて,トラップ被覆機構の特性を組み込んだ後に,合理的に実現し,改善することができた。トラップは,無線センサネットワークにおけるセンサの配置を通して明らかに存在し,そこでは,ターゲットが予測的に消滅するか,あるいはアプリケーションサービスが検出されないままである。トラップ被覆機構におけるトラップの特性は,ターゲット追跡とサービス検出の目的と反対である。これは,MSNにおける目標追跡とサービス検出のための重大な問題を作り出す。本論文では,MSNsにおけるアプリケーションのためのターゲットトラッキングとサービス検出における移動センサの使用を含むトラップカバレッジのロバストなメカニズムを提案した。実験結果は,提案方法が効率的にターゲット欠落時間と利用できないセンサの総数を減らし,シミュレーション結果と解析に基づくMSNにおける移動センサの移動を通して,トラップ被覆の維持を強化することを明らかにした。性能比較は,適応的なトラップ被覆率におけるセンサの総量を調整することによって行われる。新しい機構は,MSNsをより柔軟にし,静的センサネットワークよりもIoTにおいて費用対効果の高い解決策を提供する。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】

シソーラス用語： インターネット ,  *被覆率 ,  シミュレーション ,  モデル ,  *ネットワーク ,  *ロバスト性 ,  *被覆 ,  *センサネットワーク ,  応用プログラム ,  *センサ
準シソーラス用語： 無線センサネットワーク ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  モノのインターネット ,  モバイルセンサー ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイルセンサネットワーク ,  トラップ ,  被覆率 ,  目標追跡 ,  ロバスト