文献

J-GLOBAL ID：202002266192065402   整理番号：20A1110828

コグニティブ無線センサネットワークのための人工知能にヒントを得たエネルギーとスペクトルを意識したクラスタに基づく経路選定プロトコル【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence inspired energy and spectrum aware cluster based routing protocol for cognitive radio sensor networks

著者 (5件)： Stephan Thompson (Department of Computer Science & Engineering, Amity School of Engineering and Technology, Amity University, Uttar Pradesh, India) ,  Al-Turjman Fadi (Department of Artificial Intelligence Engineering, Research Center for AI and IoT, Near East University, Nicosia, Mersin 10, Turkey) ,  Suresh Joseph K. (Department of Computer Science, Pondicherry University, Puducherry, India) ,  Balusamy Balamurugan (School of Computer Science and Engineering, Galgotias University, Greater Noida, India) ,  Srivastava Sweta (Department of Computer Science & Engineering, Amity School of Engineering and Technology, Amity University, Uttar Pradesh, India)
資料名： Journal of Parallel and Distributed Computing  (Journal of Parallel and Distributed Computing)
巻： 142  ページ： 90-105  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0613B  ISSN： 0743-7315  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： コグニティブ無線センサネットワーク(CRSN)はセンサノードの分散ネットワークであり,イベント信号を送信し,多重ホップモードにおいて動的に利用可能なスペクトル帯上で協調的に通信する。CRSNに参加しているすべてのノードは,スループット最大化,遅延,およびエネルギー最小化に関連する問題を解決するための意思決定において,ネットワーク環境と自律性を認識する必要がある。CRSNにおけるクラスタリングはそのような問題に取り組み,ネットワークの寿命を拡大することが証明されている。しかしながら,WSNsのために設計された既存のクラスタリングアルゴリズムは,CRの機能性と挑戦を考慮せず,CRベースのネットワークは無制限のエネルギーの仮定に基づいている。本論文では,CRSNにおけるクラスタ化とルーティングの問題を解決するために,エネルギーとスペクトル認識の不等クラスタベースのルーティング(ESUCR)プロトコルを提案した。ESUCRにおいて,クラスタ形成は主に二次ユーザ(SU)の残留エネルギーとクラスタに対する共通データチャネルがPUsの出現確率に基づいて選択されるような相対スペクトル認識を考慮して行われる。ESUCRは,統計的な以前のチャネル状態でチャネル状態を決定することによってエネルギー効率的チャネルセンシングを実行する。クラスタヘッド(CH)の早期死亡は,クラスタ内チャネル安定性,エネルギー,距離,および隣接接続性に基づくCHの選択と回転によって最小化される。イベント検出の間,ESUCRは,CHと一次/二次ゲートウェイを通してホップ転送によってホップを採用することによって,シンクノードへのエネルギー効率的データ経路選定を実行した。提案したESUCRプロトコルの性能を広範なシミュレーションにより証明し,動的スペクトル認識データ伝送環境下での最先端のプロトコルの性能と比較した。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： 意思決定 ,  *ネットワーク ,  *スペクトル ,  クラスタ化 ,  *経路選定 ,  *人工知能 ,  多重化 ,  *クラスタ ,  スペクトルバンド ,  ゲートウェイ ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： センサノード ,  *コグニティブ無線 ,  クラスタヘッド ,  シンクノード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コグニティブ無線センサネットワーク ,  クラスタリング ,  エネルギー効率 ,  スペクトルセンシング ,  イベント駆動

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

タイトルに関連する用語 (10件)： コグニティブ無線 ,  センサネットワーク ,  人工知能 ,  ヒント ,  エネルギー ,  スペクトル ,  意識 ,  クラスタ ,  経路選定 ,  プロトコル