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J-GLOBAL ID：201802229884709228   整理番号：18A0033228

地域化圧縮センシングに基づく無線センサネットワークデータ収集手法【JST・京大機械翻訳】

Data Gathering Based on Regionalized Compressive Sensing in WSN

著者 (2件)： Yang Hao (塩城師范学院信息工程学院 江蘇塩城224002;清華大学軟件学院&无錫清華信息科学与技術国家実験室物聯网技術中心 北京 100084) ,  Wang Xiwei (東北伊利諾伊大学計算机科学系 芝加哥 美国 60625)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 40  号： 8  ページ： 1933-1945  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無線センサネットワークにおけるデータ収集において,従来の伝送方式は,シンクノードに近い中継ノードを大量のデータを受信し,送信することができ,シンクノードを中心とする領域を形成する。他のノードと比較して,この領域のセンサのエネルギーはより速く消費され,ネットワーク負荷の不均衡をもたらす。現在、圧縮センシング(Compressive Sensing、CS)はすでに無線センサネットワークの領域に応用され、センサの転送量を減少させ、ネットワークの寿命を延長する目的に達している。エネルギーの効率的な伝送を実現するために,本論文は,領域圧縮センシング(RCS)に基づくデータ収集方法を提案した。まず第一に,ネットワークトポロジーはランダムにいくつかの領域に分割され,分割原理は収集データの特性または相関に依存しない。次に,1つの領域の中心ノードを選択し,他のノードのサンプリング値を受信した。次に,領域中心ノードは,CS方法を用いて,領域測定値を得た。最後に,これらのノードはそれらをSinkノードに送り,データ再構成に用いた。RCSの有効性を保証するために,本論文は,実際の応用における2つの問題,領域測定マトリックスの設計,およびサンプリング停止時期の選択について考察した。現在の典型的な伝送方法と比較して、RCS方法の性能は直接転送、分散圧縮センシング及び混合アルゴリズムより優れており、同時に実験により、提案した区域測量マトリックスの設計原則とサンプリング停止原則が実行可能であることが検証された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *データ収集 ,  中継局 ,  送信方式 ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  *センサ
準シソーラス用語： データ再構成 ,  ネットワークトポロジー ,  不均衡 ,  シンクノード ,  *無線センサネットワーク ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： compressive sensing ,  regionalized compressive sensing ,  data gathering ,  wireless sensor network ,  Internet of Things ,  Cyber-Physical System

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地域化 ,  圧縮センシング ,  無線センサネットワーク ,  データ収集 ,  手法