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J-GLOBAL ID：202002263985435568   整理番号：20A0857002

SCRA: iotにおける効率的情報収集のための構造化圧縮ランダムアクセス【JST・京大機械翻訳】

SCRA: Structured Compressive Random Access for Efficient Information Collection in IoT

著者 (5件)： Sun Peng (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Wu Liantao (Shanghai Huawei Technologies Corporate Campus, Shanghai, China) ,  Wang Zhibo (School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Feng Yunhe (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA) ,  Wang Zhi (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 7  号： 3  ページ： 2356-2367  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  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： ランダム(チャネル)アクセスが不可欠な役割を果たすモノのインターネット(IoT)における効率的な情報収集を達成することは,特にIoTエンドノード間の協調が達成できない場合に基本的な問題である。圧縮センシング(CS)はエネルギー効率的で正確なデータ収集を容易にするためにランダムアクセスで広く使われてきた。しかし,異なるエンドノードによって取得される信号の間に一般的に存在する共同スパース性構造は,既存のCSベースのランダムアクセス方式によって長く無視されており,不十分なエネルギー効率と精度をもたらす。本論文では,データ収集のための精度保証により最大エネルギー効率を達成するために,このジョイントスパース性構造に関する資本化,構造化圧縮ランダムアクセス(SCRA)機構を提案した。具体的には,まず,各ノードに対する独立CS測定プロセスとしてランダムアクセス中のパケット衝突により誘起されたデータ損失をモデル化し,そこでは対応するCS射影行列をデータ損失パターンにより決定した。さらに,チャネル内で送られたデータ量を制御し,パケット衝突を軽減するために,送信前に各終端ノードでランダムなサブサンプリングを行うためのセンシング確率の概念を用い,そこでは最適センシング確率を導出した。最後に,CSにおける単一測定ベクトル問題としてデータ収集プロセスを定式化することにより,グループスパース性の概念に基づいて,すべてのノードにおける元の信号の集合を共同的に回復することを提案した。評価結果は,ベンチマーク法と比較して優れた性能を得るために,ジョイントスパース性構造の利用におけるSCRAの有効性を検証した。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： *情報収集 ,  エネルギー効率 ,  有効性 ,  チャネル ,  定式化 ,  ベクトル ,  データ収集
準シソーラス用語： サブサンプリング ,  データ量 ,  射影行列 ,  パケット衝突 ,  スパース性 ,  圧縮センシング ,  モノのインターネット ,  *ランダムアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  情報収集 ,  構造化 ,  ランダムアクセス