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講演抄録/キーワード
講演名 2014-05-30 15:35
[奨励講演]パターン情報を用いたボディセンサネットワークにおける圧縮センシングのための効率化手法
伊藤 瑛Naoya Namatame中澤 仁徳田英幸慶大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 圧縮センシングは、低い計算コストでより高い圧縮率を得られるデータ圧縮手法である。その特徴より、無線センサネットワークでの応用に適しているが、実用するためには様々な課題がある。センサデータは動的に値が変化するので、 正しい設定をエンコードで行うことが出来ず、復元率が下がったり、多くの電力を消費してしまったりすることがある。特に、人のモニタリングなどを目的としたボディセンサネットワーク環境では、 顕著にその影響が出てしまう。本研究では、あらかじめ設定されたパターンにより、動的に圧縮センシングのパラメータを変化させる、Pattern-based Matrix-size Optimization Algorithm (PMOA) を提案し、より高い復元率と低消費電力を実現する。実験の結果、PMOA は 11.7%の消費電力の改善を可能にした。 
(英) Compressive Sensing (CS) is a novel approach for data representation, which can represent signals at a rate below the Nyquist rate with low computation costs on encoder. For these characteristics, CS is very suitable for low power sensor nodes to save power consumption that is a primary problem in Wireless Sensor Networks (WSN). But there are many problems when using CS in a real environment, especially in Body Sensor Network which aims to monitor human health and detect context. We attack the dynamics of sensor data problem that decrease the efficiency of power consumption and accuracy of recovery. To solve the problem, we propose Pattern-based Matrix-size Optimization Algorithm (PMOA), which aims to improve the accuracy of exact recovery and power consump- tion. We performed experiments both in real world and simulation and the result show our approach is effective in energy consumption and reliable. The result shows our approach can achieve the improvement of battery life- time by 11.7%.
キーワード (和) 無線センサネットワーク / ボディセンサネットワーク / 消費電力 / 圧縮センシング / / / /  
(英) Wireless Sensor Network / Body Sensor Network / Energy Consumption / Compressive Sensing / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 65, ASN2014-38, pp. 149-154, 2014年5月.
資料番号 ASN2014-38 
発行日 2014-05-22 (ASN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 ASN  
開催期間 2014-05-29 - 2014-05-30 
開催地(和) 東京大学先端科学技術研究センター An棟2階 コンベンションホール 
開催地(英) Convention Hall, RCAST, The University of Tokyo 
テーマ(和) 知的環境, センサネットワーク, スマート建築, スマートシティ, 構造モニタリング,
ゼロエネルギービルディング, 社会基盤センシング, BIM/CIM, 国土基盤モデル, 一般
建築学会・スマート建築モニタリング応用小委員会後援
土木学会・土木情報学委員会後援 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ASN 
会議コード 2014-05-ASN 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) パターン情報を用いたボディセンサネットワークにおける圧縮センシングのための効率化手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Pattern-based Matrix-size Optimization Algorithm for Compressive Sensing in Real-world Body Sensor Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 無線センサネットワーク / Wireless Sensor Network  
キーワード(2)(和/英) ボディセンサネットワーク / Body Sensor Network  
キーワード(3)(和/英) 消費電力 / Energy Consumption  
キーワード(4)(和/英) 圧縮センシング / Compressive Sensing  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 瑛 / Akito Ito / イトウ アキト
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Naoya Namatame / Naoya Namatame /
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中澤 仁 / Jin Nakazawa / ナカザワ ジン
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 徳田 英幸 / Hideyuki Tokuda / トクダ ヒデユキ
第4著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2014-05-30 15:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ASN 
資料番号 IEICE-ASN2014-38 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.65 
ページ範囲 pp.149-154 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-ASN-2014-05-22 


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