文献

J-GLOBAL ID：201702286229092163   整理番号：17A0376242

無線センサネットワークを用いた効率的な事象検出のためのMarkov連鎖を用いたMarkov確率場の統合【Powered by NICT】

Integration of Markov random field with Markov chain for efficient event detection using wireless sensor network

著者 (3件)： Chen Xianda (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea) ,  Kim Kyung Tae (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea) ,  Youn Hee Yong (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 108  ページ： 108-119  発行年： 2016年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 事象検出は,無線センサネットワーク(WSN)の様々な応用で必要とされる重要な課題である。既存のアプローチは,センサデータの空間的および時間的相関を考慮する別々にまたは凝集方法でない。WSNを用いたイベント検出方式が導入され,それは,センサデータの空間的および時間的相関を効率良く統合する階層構造を採用した。センサの重量および空間情報の両者を考慮した融合アルゴリズムは,隣接ノードの決定を融合適切にMarkovランダム場に適用した。空間相関を決定する後Markov鎖も時間的相関を効果的に抽出するために採用された。シミュレーション結果は,提案方式が検出精度を増加させ,通信コストを低減し,既存の方式と比較して効果的にできることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 凝集 ,  アルゴリズム ,  階層構造 ,  *Markov連鎖 ,  *センサ ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 時間相関 ,  通信コスト ,  検出精度 ,  空間相関 ,  *確率場 ,  空間情報 ,  *Markov確率場 ,  *イベント検出 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 無線センサネットワーク ,  イベント検出 ,  空間-時間相関 ,  Markovランダム場 ,  Markov連鎖 ,  階層的モデル

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無線センサネットワーク ,  事象検出 ,  Markov連鎖 ,  Markov確率場 ,  統合