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J-GLOBAL ID：201602284531553622   整理番号：16A0770412

圧縮センシングを用いた車両遅延耐性ネットワークにおける分散型コンテクスト共有【Powered by NICT】

Decentralized Context Sharing in Vehicular Delay Tolerant Networks with Compressive Sensing

著者 (7件)： Xie Kun ,  Luo Wang ,  Wang Xin ,  Xie Dongliang ,  Cao Jiannong ,  Wen Jigang ,  Xie Gaogang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDCS  ページ： 169-178  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 種々のタイプのセンサを装備した車両は,移動センサは,道路条件を監視するとして作用することができる。情報収集プロセスを高速化するために,モニタリングデータは,運転者を促進する良好な経路を見出すことへの遭遇に車両間で共有できる。車両ネットワークは移動度の結果,車両間接触時間をデータ伝送のための希少資源と車両ネットワーク上の挑戦監視アプリケーションの支援として断続的接続性を経験する。車両遅延耐性ネットワークにおける共有効率的分散状況を可能にする新しい圧縮センシング(CS)を用いた手法を提案し,CS共有と呼ばれている。大きくデータ送信オーバヘッドを低減し,モニタリング処理を高速化するために,二つの方法:各車両遭遇における骨材メッセージを送信,データ共有の利点と車両ネットワークにおける事象の希薄性が大域的情報回復に必要な測定回数を大幅に減らして情報の迅速な収集は,CS共有を利用する。新しいデータ構造,測定行列を形成するためにランダムと日和見車両遭遇のを利用できる集約法を提案した。測定行列は,CS法に必要な制限された等長変換特性(RIP)特性を満足することを証明した。広範なシミュレーションの結果は,CS共有は,大規模ネットワークにおける車両を可能にする90%以上の成功した回復比を持つ完全なコンテクストデータを高速に得ることを実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *高速化 ,  データ構造 ,  高速度 ,  集中化 ,  移動度 ,  連結性 ,  等長変換 ,  接触時間 ,  センサ
準シソーラス用語： 大規模ネットワーク ,  データ共有化 ,  データ伝送 ,  モバイルセンサー ,  *遅延耐性ネットワーク ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  遅延耐性ネットワーク ,  コンテクスト ,  共有