結合エントロピーに基づくデータ集約モデルの導出と省電力センサネットワークへの適用(ネットワーク,<特集>通信技術の未来を切り拓く学生論文)
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概要
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無線センサネットワークにおいて,センサノードの消費電力を削減することは非常に重要な研究課題である.省電力化を実現するアプローチ手法の一つとして,データ集約が挙げられる.データ集約とは,センサノードで得られたデータに対して演算や符号化等を行うことでデータ量を削減し,省電力化を図る方式である.本論文では,データ集約効果の定式化を目的とし,ノード数と観測値の結合エントロピー増加量の関係性を示す集約モデルを定義,導出する.集約モデルは実環境モデルから導出し,決定係数による検証からモデルの妥当注を示した.また,この集約モデルの利用の一例としてクラスタリングにおける間欠送信手法について述べる.この方式は,クラスタごとに集約モデルを導出し,集約モデルに応じて各クラスタ内のノードの送信確率を設定することで送信データ量を削減し,消費電力の削減を図る方式である.シミュレーションにより,間欠送信手法により送信回数削減が可能であることを確認した.
- 2012-02-01
著者
-
大平 孝
豊橋技科大
-
大平 孝
豊橋技術科学大学
-
大平 孝
Atr波動工学研究所:(現)豊橋技術科学大学
-
大平 孝
Atr
-
大平 孝
Atr波動工学研
-
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
-
大平 孝
豊橋技術科学大学電気・電子情報工学系
-
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
-
上原 秀幸
豊橋技術科学大学
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