予測メモリを用いた省電力センサネットワーク(フレッシュマンセッション,フレッシュマンセッション,ユビキタス・センサネットワークを支える理論,一般)
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概要
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本研究では測定値を予測することで送受信回数を削減し,無線センサネットワークの省電力化を図る予測センシングに着目する.これまでに提案されてきた予測センシングの多くはデータベースを持つ必要があり,予測機構をハードウェア的制約の厳しいノードに実装することが困難であった.そこで本稿では,ノード上での予測を可能とする予測メモリを提案した.予測メモリは過去2時刻と現在の測定値,予測値を保存するメモリで構成され,メモリに保存された値を比較することで予測を行う.予測性能を評価するため,農業用ビニルハウスのデータを用いて送信回数の削減率を検討した.結果,送信回数を最大97%削減することができた.
- 2011-05-13
著者
-
大平 孝
豊橋技術科学大学
-
高 博昭
豊橋技術科学大学大学院電子・情報工学専攻
-
大平 孝
豊橋技術科学大学大学院
-
大平 孝
Atr適応コミュニケーション研
-
三村 恭弘
豊橋技術科学大学情報工学系
-
高 博昭
豊橋技術科学大学大学院電子・情報工学専攻博士後期課程
-
上原 秀幸
豊橋技術科学大学電気・電子情報工学系
-
上原 秀幸
豊橋技術科学大学大学院電気・電子情報工学系
-
大平 孝
国立大学法人豊橋技術科学大学電気・電子情報工学系
-
三村 恭弘
豊橋技科大 大学院
-
三村 恭弘
豊橋技術科学大学大学院情報・知能工学専攻
-
上原 秀幸
豊橋技術科学大学
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