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J-GLOBAL ID：202202262691119696   整理番号：22A0482137

大規模無線センサネットワークのための協調軌道計画による効率的な空中データ収集【JST・京大機械翻訳】

Efficient Aerial Data Collection With Cooperative Trajectory Planning for Large-Scale Wireless Sensor Networks

著者 (2件)： Zhu Yuchao (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Shaowei (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 70  号： 1  ページ： 433-444  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  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： 柔軟性と機敏性のため,無人機(UAV)は,無線センサネットワークによって発生するデータ収集のための有望な方法である。しかし,UAVの限られた電池容量は,多くの機会,例えば,野生に配備されたネットワークへのその応用を制限する。本論文では,UAVのエネルギー問題を扱う協調軌道計画方式を提案し,そこでは,トラック輸送バックアップバッテリーが「モバイル再充電ステーション」として作用するUAVと共に移動する。著者らの最適化タスクは,2つの問題を解決することによって達成できるすべてのセンサノードからデータを収集するための全任務時間を最小にすることであり,それは,最初に,UAVが,電池容量の制約の下で,ただ1つの離陸と着陸を通して,センサノードのデータを収集するために,各々のサブ領域にわたって,全体の任務領域を分割する必要があった。第2に,トラックの最適軌道を見つけ,UAVがトラックから各サブ領域のホバリング位置を得ることができ,実世界の道路条件を考慮した電池排水の前にそれに戻る。UAVの動きの数を最小化するために,負荷平衡方法でサブ領域へ領域を分割するための効率的なクラスタリングアルゴリズムを導入した。軌道計画タスクを協調巡回セールスマン問題として定式化し,それを発見的に3段階軌道計画アルゴリズムによって解決し,また,性能保証を実証するために上限と下限の解析を行った。数値結果により,提案スキームは,実際のシナリオにおける大規模無線センサネットワークのデータ収集に対して,有効でコスト効率の良い方法を提供することを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  電池 ,  *ネットワーク ,  排水 ,  最適軌道 ,  ホバリング ,  無人機 ,  *データ収集 ,  定式化 ,  携帯電話 ,  電池容量
準シソーラス用語： *無線センサネットワーク ,  *軌道計画 ,  センサノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  無線センサネットワーク ,  協調 ,  軌道計画 ,  データ収集