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J-GLOBAL ID：202002264958024712   整理番号：20A1798204

オンラインマルチホップキャリブレーションによる時空間を意識した協調モバイルセンシング【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Aware Collaborative Mobile Sensing with Online Multi-Hop Calibration

著者 (4件)： Xi Teng (State Key Laboratory of Networking and Switching technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wang Wendong (State Key Laboratory of Networking and Switching technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Ngai Edith C.-H. (Division of Computer Systems, Department of Information Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden) ,  Liu Xiuming (Division of Computer Systems, Department of Information Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： Mobihoc ’18  ページ： 310-311  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： リアルタイム正確な大気質データは,汚染曝露モニタリングと都市計画のために非常に重要である。しかし,高い設備コストのため,都市における高品質大気質監視所(AQMS)は限られている。大面積をカバーするリアルタイムで正確なデータを提供するために,本論文では,モバイルセンサのための経路選択におけるオンラインマルチホップキャリブレーションと時空間カバレッジを同時に考慮する新しい方式を提案した。新しいセンサキャリア選択問題(SCSP)を定式化し,空間時間カバレッジ比を最大化することを目的とし,センサキャリブレーションによる測定の精度を保証した。オンラインBayesベースの協調キャリブレーション(OBCC)方式を,SCSPにおけるマルチホップキャリブレーション制約を緩和するために提案する。OBCCに基づいて,複数ホップキャリブレーション判断アルゴリズム(MCJA)を提案して,与えられた経路集合のデータ精度が協調キャリブレーションを通して保証できるかどうかを決定した。さらに,発見的センサ経路選択アルゴリズム(SRSA)を開発し,SCSPを解いた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  都市計画 ,  都市 ,  Bayes推定 ,  経路選定 ,  センサ ,  定式化
準シソーラス用語： *マルチホップ ,  実時間 ,  大気質 ,  *オンライン ,  モバイルセンサー ,  経路選択アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes推定 ,  協調的モバイルセンシング ,  マルチホップキャリブレーション ,  時空間カバレッジ

分類 (1件)： 大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時空間 ,  意識 ,  協調 ,  モバイル ,  センシング