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J-GLOBAL ID：201902222295161331   整理番号：19A0038240

D2D通信を用いたFOGコンピューティングによる移動クラウドセンシングに関する確率論的解析【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Analysis on Fog Computing Empowered Mobile Crowdsensing with D2D Communications

著者 (4件)： Hou Haixiang ,  Jin Hai ,  Liao Xiaofei ,  Zeng Deze
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 656-663  発行年： 2018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： 新しいクラウドサービス提供パラダイムとして,霧コンピューティングは,モバイルクラウドセンシング(MCS)を含む多くのモバイルコンピューティングアプリケーションを革命させた。本研究では,タスクの普及とデータ収集の両方が霧ノード(例えば基地局)のサービスとして展開され,移動ノードが攻撃経路選定によるD2D通信を介してタスクとセンシングデータの両方を優先的に前進させる,デバイス・デバイス(D2D)通信による霧コンピューティング・エンプoMCSに焦点を合わせた。このようなシナリオにおいて発生する一つの自然の問題は,サービス展開からのセンシング(例えば,カバレッジ)への影響である。この目的のために,霧コンピューティングによって支持されたD2DベースMCSに関する確率的解析を行うことを動機づけた。特に,通常の微分方程式(ODEs)を用いて,タスクの普及フェーズとデータ収集フェーズを記述し,利用される霧ノードの数,移動ノードの数,遭遇率などのパラメータの関数として達成可能なカバレッジを導出した。また,この解析を適用して,デッドライン制約MCS応用のための最適時間割当を見出した。広範なシミュレーションに基づく評価を通して,著者らは,著者らの解析の正当性を検証し,平均誤差は9.6%未満であり,著者らの時間割当方式の最適性を検証した。Copyright 2019 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： 位相 ,  *通信 ,  時間制限 ,  応用プログラム ,  微分方程式 ,  基地局 ,  経路選定 ,  モバイルコンピューティング ,  データ収集
準シソーラス用語： 最適性 ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  移動ノード ,  クラウドサービス ,  *D2D , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： D2D通信 ,  FOG ,  コンピューティング ,  確率論的解析