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J-GLOBAL ID：201802292078989286   整理番号：18A1263994

無線センサネットワークのためのスパースフィードバックベースのデータ収集アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A sparsity feedback-based data gathering algorithm for Wireless Sensor Networks

著者 (4件)： Lv Cuicui (School of Computer and Control Engineering, YanTai University, YanTai, China) ,  Wang Qiang (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yan Wenjie (School of Computer Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Li Jia (The 54th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Shijiazhuang, China)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 141  ページ： 145-156  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線センサネットワーク(WSNs)における異常事象を検出する手段として,本論文では,最小スパンニング木と移動エージェントベースのGre欲(MST-MA-GSP)と呼ばれる圧縮センシング(CS)ベースのアルゴリズムを提示した。最初にアルゴリズムは,センサ測定のスパース性kを正確に推定するためにスパース性フィードバック機構を使用する。次に,モンテカルロ実験を用いて,必要な測定M_minの最小数を決定した。M_minの値に従って,アルゴリズムは,その回復性能を最大にするために,測定Mの数を適応的に調整する。実験は,提案したアルゴリズムがエネルギー収支に関して他の圧縮データ収集(CDG)アルゴリズムより優れていることを示した。一方,適応可能なM_min機構は少なくとも99%の再構成精度を保証した。さらに,MST-MA-GSPアルゴリズムで使用されるスパース二値行列は,他のCDGベースの測定行列よりもスパースなゼロ-1データのより良い回復を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese 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 ,  モンテカルロ法 ,  再構成 ,  *アルゴリズム ,  *センサ ,  *データ収集 ,  エネルギー収支 ,  *フィードバック
準シソーラス用語： フィードバックメカニズム ,  スパース性 ,  圧縮センシング ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 無線センサネットワーク ,  圧縮センシング ,  圧縮データ収集 ,  スパース性フィードバック ,  エネルギーバランス

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無線センサネットワーク ,  データ収集 ,  アルゴリズム