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J-GLOBAL ID：202202262728370754   整理番号：22A0848471

IoT可能WSNのためのエネルギーを意識した知的故障検出方式【JST・京大機械翻訳】

An Energy Aware Intelligent Fault Detection Scheme for IoT-Enabled WSNs

著者 (2件)： Kaur Gagandeep (School of Computer Science Engineering and Technology, Bennett University, Greater Noida, India) ,  Chanak Prasenjit (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (BHU) Varanasi, Varanasi, India)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 5  ページ： 4722-4731  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 近年,モノのインターネット(IoT)の需要に爆発が見られた。IoTは,センシング能力を提供することによって,任意の物理的物体をスマートにする。物理的物体をセンサのネットワークを形成するセンサで埋め込んだ。しかし,センサは,エネルギー枯渇,ソフトウェア故障,およびハードウェア故障により故障に対して脆弱である。既存の故障検出方式は,センサノードの早期死亡を受ける電池制限および低計算容量センサノードに巨大な計算オーバヘッドを与えた。また,それらは故障検出精度が低く,ネットワークの全体的性能を大幅に低減する巨大な誤り警報率に悩まされる。本論文では,故障検出精度を著しく改善し,誤り警報率を低減するIoT可能無線センサネットワークのためのエネルギー意識知的故障検出方式を提案した。新しい3-Tierハード故障検出機構を,センサノードのハードウェアユニット故障を検出するために使用した。さらに,最適化深層学習機構を,センサノードの早期死を防ぐ様々なソフト故障検出に用いた。本論文は,エネルギー消費,時間複雑性,およびメッセージ複雑性の観点から,提案した方式を数学的に分析する。大規模なシミュレーションは,故障検出精度,誤り警報率,偽陽性率,エネルギー消費,およびネットワーク寿命に関して,最先端のアルゴリズムと比較して,提案した方式の強化された性能を示した。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 ,  *故障 ,  ネットワーク ,  死 ,  *故障検出 ,  端末装置 ,  ソフトウェア障害 ,  ハードウェア障害 ,  耐用年数 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： 無線センサネットワーク ,  オーバヘッド ,  誤警報 ,  センサノード ,  *モノのインターネット ,  ネットワーク寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  エネルギー ,  意識 ,  故障検出