カオス的パルス結合ニューラルネットワークによる同期型センシング情報収集機構
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概要
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センサネットワークでは,例えば電源容量や処理能力に制約のある小型軽量で低機能な無線センサ端末を観測領域に数多く散布し,アドホックにネットワークを形成して定期的にセンシング情報を収集する.このようなセンサ端末の特徴及び利用目的を考慮した場合,情報収集のタイミングに合わせて端末間で同期を取って基地局ヘセンシング情報を転送する同期型の情報収集機構が有効である.同期を実現することによって,各端末は情報収集及び転送に関わらない時間帯は無線送受信機の電源を切ること,情報集約によって送受信回数を削減することができ,これにより消費電力を抑えることが可能となる.本稿では,カオス的パルス結合ニューラルネットワーク(CPCNN)によるセンサネットワークからの同期型センシング情報収集機構を提案する.同期制御機構にCPCNNを導入することによって,各端末は生成するスパイク信号から,空間に対して局所的,時間に対して間欠的な同期を自律的に実現する.このカオティックな同期の実現によって,基地局への転送経路の固定化や複数の端末による同一情報の転送を緩和することができる.シミュレーション実験を通して既往の同期型センシング情報収集機構と比較することで,提案手法の有効性を示し,今後の発展性を議論する.
- 2007-10-11
著者
-
山本 尚生
東京都市大学知識工学部
-
山本 尚生
武蔵工業大学 大学院 工学研究科 システム情報工学専攻
-
宮内 新
武蔵工業大学
-
中野 秀洋
武蔵工業大学
-
宇谷 明秀
武蔵工業大学
-
中野 秀洋
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大学
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