カオスニューラルネットワークを用いた無線センサネットワークにおける効率的なフラッディング手法(脳活動の計測と解析,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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無線センサネットワーク(WSN)では,広告や制御メッセージの送信にフラッディングを用いる.一般的なフラッディングでは,すべてのセンサノードが情報をローカルブロードキャストするため,WSN全体の電力消費が問題となる.WSNの長期運用ためには,フォワーディングを行うノード(FN)を適切に選定することが重要となる.本稿では,カオスニューラルネットワークを用いたFNの選定手法を提案する.提案手法を用いれば,FNの総数を大幅に削減することができ,ネットワークの長期運用が可能となる.数値実験を行い,提案手法の有効性を示す.
- 2009-07-06
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
-
中野 秀洋
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大学
-
佐々木 智志
東京都市大学
-
宇谷 明秀
東京都市大学
-
山本 尚生
東京都市大学
-
山本 尚生
東京都市大
-
宮内 新
東京都市大 大学院工学研究科
-
宇谷 明秀
東京都市大学大学院工学研究科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部
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