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J-GLOBAL ID：202002280315610250   整理番号：20A2013450

タスク割当によるモバイルクラウドセンシングにおけるデータ鮮度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improve Data Freshness in Mobile Crowdsensing by Task Assignment

著者 (2件)： Zhao Ming (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Yang Shanshan (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12239  ページ： 399-410  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： リアルタイムクラウドセンシングにおいて,主要因は情報の鮮度である。しかし,モバイルユーザのランダム性と不確実性のため,いくつかのタスクは,状態更新を入手せず,多くのアウトド情報を残す。この問題を解決するために,受信機側のデータの鮮度を確保するために,効率的なタスク割当て戦略を用いた。空間と時間を考慮した。最初に,モバイルユーザの位置およびタスクのセンシング領域を取り除くことなく,正確な位置ベースタスク割当てを達成するために,サービスプロバイダのためのマトリックスベース位置マッチング機構を開発した。次に,情報の鮮度を表現するための計量として「情報量」(AoI)を用い,システム全体の平均AoIを低減し,そのAoI性能を解析する簡単な線形AoI認識割当戦略アルゴリズムを考察した。広範なシミュレーションを行い,解析結果を検証した。解析とシミュレーション結果により,提案したスケジューリング戦略の有効性を検証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 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 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  スケジューリング ,  不確実性 ,  受信機 ,  情報量 ,  線形性 ,  新鮮度 ,  有効性 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  サービスプロバイダ ,  *タスク割当 ,  ランダム性 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： クラウドセンシング ,  AoI ,  タスク割当

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： タスク割当 ,  モバイルクラウドセンシング ,  鮮度