無線センサネットワークにおける離散型粒子群最適化法を用いたフラッディングの効率化
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概要
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ユビキタス情報化社会が進展する中,無線センサネットワークへの期待が高まっている.無線センサネットワークでは,一般にセンサノードを観測領域内に多数設置し,各ノードのセンシング情報をノード間の無線通信によってシンクノードまで転送することで,対象とする大規模領域の状態観測を実現する.個々のセンサノードは,観測ポイントや観測対象の状態情報(温度,湿度,動きなど)を測定するセンシング機能,限られた情報処理機能,及び簡単な無線送受信機能で構成され,一般にバッテリーなどの電源容量に制約のあるリソースで動作する.よって,無線センサネットワークの長期間運用のためには,通信処理負荷の抑制が必要となる.無線センサネットワークでは,シンクノードから各センサノードへのセンシング情報送信要求等でフラッディングが多用される.しかし,一般的なフラッディングでは,全ノードが受信情報をローカルブロードキャストすることになるため,ネットワークを構成する各ノードに多くの通信処理負荷が加わることになる.電源容量などのリソースに制約のあるノード群で構成される大規模無線センサネットワークにおいて,フラッディングによる負荷の影響は大きい.多くの場合,全ノードが受信情報をローカルブロードキャストしなくても,ネットワークを構成する全ノードに情報を普及させることができる.我々は既往の研究において,受信した情報をローカルブロードキャストするノード(Forwarding Node)を選定する手法(Influence Updating Algorithm)を提案した.しかし,この手法だけでは最適な数のForwarding Nodeを選定することができない.よって,本研究では群知能アルゴリズムの1つである粒子群最適化法を組み合わせ最適化問題のために改良した手法(Discrete Particle Swarm Optimization;DPSO)に着目した.Influence Updating Algorithmによって選定されたForwarding NodeをDPSOの初期粒子集団に加えることで,安定的,効率的にForwarding Nodeに関する1つの最適解を得ることができる.本稿ではシミュレーション実験を通して提案方式の有効性を示すとともに,今後の発展性についても言及する.
- 2009-02-23
著者
-
宇谷 明秀
東京都市大学知識工学部
-
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
-
長島 淳也
武蔵工業大学大学院工学研究科
-
宇谷 明秀
武蔵工業大学知識工学部
-
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
-
宇谷 明秀
武蔵工業大学
-
長島 淳也
東京都市大学大学院工学研究科
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