段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジー推定
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概要
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本研究では,赤外線センサを用いたセンサネットワークのトポロジーを,センサの時系列データのみから推定するモデルを提案する.提案手法では,より確実性の高い隣接関係の推定結果を用いながら,段階的に推定する隣接関係の数を増やす手法を用いる.これにより,推定の精度を保ちながら,より多くの隣接関係を推定することを可能とする.実験では,実際の環境で収集したセンサデータを用いて提案手法を評価し,従来手法と比較して高精度・広範囲に隣接関係が推定できることを示す.
- 2011-02-28
著者
-
栗原 聡
大阪大学産業科学研究所
-
菅原 俊治
早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科情報理工学専攻
-
菅原 俊治
早稲田大学
-
菅原 俊治
Nttソフトウェア研究所
-
菅原 俊治
Ntt基礎研究所
-
菅原 俊治
Ntt ソフトウェア研究所
-
廣津 登志夫
法政大学情報科学部
-
廣津 登志夫
法政大学
-
菅原 俊治
Ntt ソフトウエア研
-
菅原 俊治
理工学部コンピュータ・ネットワーク工学科
-
渡辺 友太
理工学部コンピュータ・ネットワーク工学科
-
菅原 俊治
早稲田大
-
菅原 俊治
Ntt光ネットワークシステム研究所
-
菅原 俊治
NTT SoftwareLaboratories
-
渡辺 友太
早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻
-
渡辺 友太
早稲田大学基幹理工学研究科
-
廣津 登志夫
法政大学情報科学研究科
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