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J-GLOBAL ID：202002233209407884   整理番号：20A2364005

深層ニューラルネットワークを用いた6LoWPANにおけるネットワーク寿命とQoSの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing network lifetime and QoS in 6LoWPANs using deep neural networks

著者 (2件)： Kharche Shubhangi (Department of Electronics & Telecommunication, SIES Graduate School of Technology, Nerul, Navi Mumbai, India) ,  Pawar Sanjay (Department of Electronics & Communication, Usha Mittal Institute of Technology, SNDT Women’s University, Juhu, Mumbai, India)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 87  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  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： 低電力無線パーソナルエリアネットワーク(6LoWPANs)上のインターネットプロトコルバージョン6(IPv6)は,サービス品質(QoS)が多数のセンサ入力に対して義務的になる,モノのインターネット(IoT)におけるトラヒックシェアの大部分を形成する。6LoWPANは,データリンクと物理層が通信のためにIEEE802.15.4標準を利用するという事実により,干渉しやすい。6LoWPANにおける干渉は,パケット受信比およびパケット損失率に関して,また,貧弱なネットワーク安定性および減少したネットワーク寿命において,貧弱なQoSをもたらした。干渉問題に対して多重解を提供し,干渉を減らすために最良の解を選択する,深いニューラルネットワークベースのルーティングアルゴリズムを提案した。提案したルーティングアルゴリズムは,標準6LoWPANルーティングプロトコルと比較して,それぞれ,平均50%,40%,および25%で,ネットワーク寿命,遅延,およびジッタを改善する。信号対干渉と雑音比も平均18デシベルで改善した。Copyright 2020 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： 干渉 ,  *最適化 ,  雑音 ,  *ニューラルネットワーク ,  受信 ,  多重化 ,  ジッタ ,  音の強さ ,  パケット
準シソーラス用語： パケット損失率 ,  *WPAN ,  ルーティングプロトコル ,  物理層 ,  IEEE 802.15.4 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： ディープネット ,  6LoWPAN ,  QoS ,  干渉 ,  IEEE802.15.4 ,  RPL ,  SINR ,  ネットワーク寿命

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層ニューラルネットワーク ,  6lowPAN ,  ネットワーク寿命 ,  QOS ,  最適化