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J-GLOBAL ID：202002253835512349   整理番号：20A2281009

UAV可能無線センサネットワークのためのデータ収集最大化【JST・京大機械翻訳】

Data Collection Maximization for UAV-Enabled Wireless Sensor Networks

著者 (3件)： Chen Mengyu (The Australian National University,Canberra,ACT,Australia,2601) ,  Liang Weifa (The Australian National University,Canberra,ACT,Australia,2601) ,  Li Yuchen (The Australian National University,Canberra,ACT,Australia,2601)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCCN  ページ： 1-9  発行年： 2020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： 基本的な問題として無線センサネットワーク(WSNs)のデータ収集は過去に広く研究されている。5Gネットワークの高速展開により,WSNsにおけるデータ収集のための無人航空機(UAV)の使用は,その高い柔軟性,低コストおよび展開の容易さにより有望な技術になった。データ収集のためのUAVの使用のほとんどの既存の研究は,1対1データ収集方式に焦点を合わせ,UAVは各時間において1つのセンサからセンシングデータを収集できる。UAVが直交周波数分割多重アクセス技術を通して複数センサから同時にセンシングデータを収集できる別の1対1データ収集方式がある。本論文では,UAVにおけるエネルギー容量を対象とする,収集したデータ量を最大化する目的で,1対人データ収集方式を採用することによって,WSNにおけるデータ収集を研究した。具体的には,まず,新しいマルチセンサデータ収集最適化問題を定式化し,この問題がNP困難であることを示した。次に,この問題に対する(1-1/e)近似アルゴリズムを考案した。最後に,実験シミュレーションを通して提案アルゴリズムの性能を評価する。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが有望であり,他の発見的方法より著しく優れていることを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  *ネットワーク ,  発見的方法 ,  無人機 ,  センサ ,  *データ収集 ,  定式化 ,  NP困難 ,  OFDM
準シソーラス用語： *無線センサネットワーク ,  近似アルゴリズム ,  データ量 ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： UAV ,  無線センサネットワーク ,  データ収集 ,  最大化