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J-GLOBAL ID：201802280412671425   整理番号：18A0198414

エネルギーハーベスティング無線センサネットワークのためのグラフベース結合信号/電力回復【Powered by NICT】

Graph-Based Joint Signal/Power Restoration for Energy Harvesting Wireless Sensor Networks

著者 (4件)： Kaneko Megumi ,  Cheung Gene ,  Su Weng-Tai ,  Lin Chia-Wen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： スペクトル効率の良い無線センサネットワーク(WSN)のエネルギー及びの設計は,モノのインターネット(IoT)モバイルデータトラヒックの今後の展開を支援するために重要である。本研究では,センサデータはスパース集合アクティブセンサの融合センター(FC)に報告された周期的にするエネルギーハーベスティングWSN(無線センサネットワーク)を考察した。多くの既存研究とは異なり,各センサの送信電力レベルはこの分散環境におけるFCで未知であると仮定した。FC a挑戦的な劣決定分離問題で結合信号/電力回復の逆問題を検討した。悪条件問題を調整するために,筆者らはグラフ信号平滑事前(シグナルであるセンサ間のグラフモデリング空間相関に関して平滑)と二種の未知変数のための事前スパース性電力を仮定している。は一つの変数を固定し,他の収束までを解く交互に効率的なアルゴリズムを設計した。具体的には,信号を固定した場合,線形計画法(LP)におけるヘルペスピボット演算を用いた電力ベクトルを解く疎な実行可能解を同定する反復的,局所的に目的を最小化した。シミュレーション結果は,筆者らの提案は,非常に低い再構成誤差を達成し,従来の方式より優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベクトル ,  *センサ ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  周波数利用効率 ,  線形計画法 ,  逆問題 ,  演算 ,  *電力 ,  再構成 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： スパース性 ,  空間相関 ,  モノのインターネット ,  *無線センサネットワーク ,  *エネルギーハーベスティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： エネルギーハーベスティング ,  無線センサネットワーク ,  グラフ ,  回復