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J-GLOBAL ID：201802284751154081   整理番号：18A0706970

モバイルコレクタを用いた大規模無線センサネットワークにおけるビッグデータ収集のためのエネルギー消費の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Energy Consumption for Big Data Collection in Large-Scale Wireless Sensor Networks With Mobile Collectors

著者 (3件)： Ang Kenneth Li-Minn (School of Computing and Mathematics, Charles Sturt University, NSW, Australia) ,  Seng Jasmine Kah Phooi (School of Computing and Mathematics, Charles Sturt University, NSW, Australia) ,  Zungeru Adamu Murtala (Botswana International University of Science and Technology, Palapye, Botswana)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 12  号： 1  ページ： 616-626  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  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： 広い地理的領域に広がり数千のセンサノードを含む大規模無線センサネットワーク(LS-WSNs)の大規模センサベースのデータ環境と出現は,エネルギー効率の良いデータ収集のための新しい技術を必要とする。WSNsにおけるデータ収集のための最近のアプローチは,モバイルデータ収集器(MDCs)またはシンクを用いた技術に焦点を合わせている。静的シンクを用いる従来の方法と比較して,MDC技術はLS-WSNsにおけるデータ収集のために2つの利点を与えた。これらの技術は空間的に分離された地理的領域上のデータ収集を扱うことができ,より低いノードエネルギー消費を必要とすることが示されている。MDCsを用いたデータ収集のための2つの一般的なモデルを提案した:データ収集(MULE)を用いたデータ収集と移動アクセスポイント(センマ)を有するセンサネットワーク。MULEとセンマ手法は,WSNにおけるモバイルデータ収集のためのマルチホップと単一ホップアプローチの代表として特徴付けられる。MULEとセンマに対する基本アーキテクチャは良く研究されているが,データ収集の前にネットワークを複数のグループとクラスタに分割することを必要とするLS-WSNsの出現は特に取り組まれていない。本論文では,LS-WSN MDC方式に対するノードエネルギー消費を決定するための解析手法を提示し,エネルギー消費を最小化するためのクラスタの最適数を決定するためのモデルを与えた。本論文は,LS-WSN MULEとセンマモデルがよく機能するときのトレードオフにも取り組んだ。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： *最適化 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  クラスタ ,  エネルギー効率 ,  *センサネットワーク ,  *エネルギー消費 ,  地理学 ,  *携帯電話 ,  端局 ,  *データ収集
準シソーラス用語： マルチホップ ,  センサノード ,  *ビッグデータ ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  その他の無線通信  (ND08050D) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (7件)： モバイル ,  コレクタ ,  大規模 ,  無線センサネットワーク ,  データ収集 ,  エネルギー消費 ,  最適化