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J-GLOBAL ID：201902228241514984   整理番号：19A0516386

分散センサネットワークにおける異なるデータ集約技術の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Different Data Aggregation Techniques in Distributed Sensor Networks

著者 (4件)： Harb Hassan (Department of Computer Science, American University of Culture and Education, Tyre, Lebanon) ,  Makhoul Abdallah (FEMTO-ST Institute, Univ. Bourgogne Franche-Comte ́, CNRS, 19 Av Mare ́chal Juin, Belfort, France) ,  Tawbi Samar (Department of Computer Science, Lebanese University, Beirut, Lebanon) ,  Couturier Raphael (FEMTO-ST Institute, Univ. Bourgogne Franche-Comte ́, CNRS, 19 Av Mare ́chal Juin, Belfort, France)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 4250-4263  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 無線センサネットワーク(WSNs)はほとんどどこにもあり,それらは高密度に分布した方法で数千の応用に利用されている。このような展開により,WSNは,今日,大きなデータの非常に予想される重要な寄与者の一つになっている。したがって,データ集約は,センシングデータ間の冗長性を除去することにより,WSNsで生成される膨大なデータ量を低減するための効率的な方法として,研究者から多くの注目を集めている。本論文では,クラスタリングに基づく周期的無線センサネットワークのための効率的なデータ集約技術を提案した。さらに,センサノードレベルでの局所集約に対して,本手法はクラスタヘッドにより,3つのデータ集約法を適用することにより,隣接ノードにより生成される冗長データ集合を除去することを可能にする。これらの提案方法は,集合類似性関数,統計的試験による一方向のAnovaモデル,および距離関数に基づいている。実センサデータに基づいて,エネルギー消費とデータ待ち時間と精度に従って性能を分析し,これらの方法がセンサネットワークの性能を大幅に改善できることを示した。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： クラスタ化 ,  *集中化 ,  エネルギー消費 ,  冗長性 ,  待ち時間 ,  *センサネットワーク ,  類似性
準シソーラス用語： センサデータ ,  距離関数 ,  クラスタヘッド ,  センサノード ,  データ量 ,  高密度 ,  無線センサネットワーク ,  *データ集約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

タイトルに関連する用語 (2件)： センサネットワーク ,  データ集約