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J-GLOBAL ID：201802246568932557   整理番号：18A1027387

スマート地震取得ネットワークのための分散主成分分析圧縮【JST・京大機械翻訳】

A Distributed Principal Component Analysis Compression for Smart Seismic Acquisition Networks

著者 (5件)： Liu Bo (Electrical Engineering Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Mohandes Mohamed (Electrical Engineering Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Nuha Hilal (Electrical Engineering Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Deriche Mohamed (Electrical Engineering Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Fekri Faramarz (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 56  号： 6  ページ： 3020-3029  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 本論文は,分布主成分分析(DPCA)を用いることによって,地震センサネットワークにおけるデータ圧縮のための新しいフレームワークを開発した。提案したDPCA方式は,センサレベルでネットワークにおけるすべての地震トレースを圧縮する。最初に,すべてのセンサで得られた地震トレースの統計を,多数の確率密度関数の混合モデルによって表現した。この混合モデルに基づいて,DPCAは融合センターでグローバルPCを見つける。これらのPCはすべてのセンサに送られ,各センサはこれらのPC上で自身のトレースをプロジェクトする。この方式は,元のトレースを送信する必要がなく,ここでは,局所PC解析(LPCA)を用いて得られた圧縮と比較して,低い計算負荷と高い圧縮比をもたらす。さらに,実用的なセンサネットワーク上でのDPCA実装のための効率的な通信ソリューションを開発した。最後に,提案した方式を,LPCAと従来の2-D離散余弦変換(DCT-2-D)圧縮の上で改善された性能を示す実および合成地震データを用いて評価した。具体的には,圧縮中に与えられた信号エネルギーを保存するために,DPCAはLPCAおよびDCT-2-Dよりも高い圧縮比を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： DCT【変換】 ,  データ圧縮 ,  センサ ,  センサネットワーク ,  圧縮比 ,  確率密度関数 ,  *ネットワーク ,  *地震 ,  *主成分分析 ,  通信
準シソーラス用語： 地震データ ,  計算負荷 ,  混合モデル ,  地震センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 地震 ,  主成分分析