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J-GLOBAL ID：202002264013571285   整理番号：20A2694855

無線センサネットワークの効率的データ収集戦略に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Efficient Data Collection Strategy of Wireless Sensor Network

著者 (4件)： Lv Gaocun (School of Mathematics and Computer Science, Zhejiang Normal University, Jinhua, China) ,  Wang Hui (School of Mathematics and Computer Science, Zhejiang Normal University, Jinhua, China) ,  Shan Yuchen (School of Mathematics and Computer Science, Zhejiang Normal University, Jinhua, China) ,  Zeng Lingguo (College of Physics and Electronic Information Engineering, Zhejiang Normal University, Jinhua, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1321  ページ： 16-27  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,圧縮センシング(CS)は無線センサネットワーク(WSN)におけるデータを収集するために広く研究され,通常,元の信号を再構成するために greedy欲アルゴリズムまたは凸最適化法を採用するが,雑音とデータパケット損失は圧縮センシング(CS)モデルで考慮されない。したがって,本論文は,データ取得性能とネットワーク寿命の性能を向上させるために,Bayes圧縮センシング(BCS-DCS)に基づく効率的データ収集戦略を提案する。最初に,ランダムパケット損失行列を採用して,圧縮センシング(CS)モデルを更新し,元の信号を再構成するためにBayes法を採用した。次に,再構成信号の共分散およびセンサノードのエネルギー制約に従って,ノード選択行列を迅速かつ効果的に最適化するためのアクティブノード選択最適化フレームワークを構築した。シミュレーション結果は,本論文で提案したBayes圧縮センシング(BCS-DCS)に基づく効率的データ収集戦略が,無線センサネットワーク(WSN)の信号取得性能と寿命を改善できることを示す。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 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 ,  最適化 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  共分散 ,  再構成 ,  *データ収集 ,  パケット損失
準シソーラス用語： *無線センサネットワーク ,  凸最適化 ,  センサノード ,  圧縮センシング ,  Bayes法 ,  ノード選択 ,  ネットワーク寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 無線センサネットワーク ,  Bayes圧縮センシング ,  ノード選択最適化

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

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