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J-GLOBAL ID：202202264870610394   整理番号：22A0203571

分割センサネットワークにおけるモバイルデータ収集のための目的可変ツアー計画【JST・京大機械翻訳】

Objective-Variable Tour Planning for Mobile Data Collection in Partitioned Sensor Networks

著者 (6件)： Liu Xuxun (College of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong, China) ,  Lin Peihang (College of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong, China) ,  Liu Tang (College of Computer Science, Sichuan Normal University, Chengdu, China) ,  Wang Tian (College of Computer Science and Technology, Huaqiao University, Xiamen, Fujian, China) ,  Liu Anfeng (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Xu Wenzheng (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 21  号： 1  ページ： 239-251  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  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： モバイル要素によるデータ収集は,無線センサネットワーク(WSNs)におけるエネルギー効率とバランス負荷分布を改善できる。しかし,複雑なネットワーク環境は,経路設計の不便さをもたらす。本研究は,分割されたWSNsにおけるモバイルデータ収集のための客観的変数旅行計画(OVTP)戦略を提示することにより,ネットワーク環境問題を扱う。接続ネットワークに関する既存の研究とは異なり,本研究は,接続性要件を有する互いに素なネットワークに焦点を合わせ,それぞれ,遅延ハッシュアプリケーションとエネルギー効率の良いシナリオを果たす。著者らは,最初に収束意識位置選択機構を設計し,それは,巨視的にランデブーポイント(RPs)を収束して,短いツアーの基礎を築く。次に,新しい凸包アルゴリズムと新しい遺伝的操作によって,すべてのセグメントを接続する短いトルを構築できる遅延意識経路形成メカニズムを開発した。さらに,データ伝送のエネルギー枯渇を低減するために,特定のメトリックに従って適切な余分なRPを選択するエネルギー意識経路拡張機構を考案した。広範なシミュレーションは,経路長,エネルギー枯渇,およびデータ収集比に関して,新しい戦略の有効性と利点を実証した。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 ,  *ネットワーク ,  *旅行 ,  遺伝 ,  *データ収集 ,  有効性 ,  凸包 ,  *携帯電話 ,  エネルギー効率 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： データ伝送 ,  互いに素 ,  無線センサネットワーク ,  ホップ数 ,  ネットワーク環境 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (6件)： センサネットワーク ,  モバイル ,  データ収集 ,  可変 ,  ツアー ,  計画