| 講演名 | 2022-03-03 ［ポスター講演］無線センサネットワークにおける複数の観測データ発生源省電力同定法に関する一検討 白石 順哉(関西大), 四方 博之(関西大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，無線センサネットワーク (Wireless Sensor Networks: WSNs)においてセンシング対象エリアに存在する複数の観測データ発生源を省電力に同定するためのウェイクアップ制御法について検討を行う．複数観測データ発生源の省電力同定を実現するためには，収集データから複数の観測データ発生源の位置を高精度に推定する方法を明らかにし，さらに，同定精度向上に寄与するノードのみを選択的に起動するウェイクアップ制御法を設計する必要がある．しかしこれまで，2次元平面上に拡がる複数の観測データ発生源を少ないノードセットからの収集データで高精度に同定する方法や精度向上の観点での重要データの特徴が明らかになっていない．そこで本稿ではウェイクアップ制御法として，ノードIDに応じた起動制御が可能なUnicast Wake-up (UCWu)とノードの観測データに応じた起動制御が可能なContent-based Wake-up (CoWu)の利用を想定したデータ収集手法を導入する．そして，計算機シミュレーションにより異なる観測データ発生源同定手法及びデータ収集手法の推定精度を評価し，観測データ発生源省電力同定に適したウェイクアップ制御法について検討を行う． |
| 抄録(英) | In this paper, we focus on the wake-up control to identify multiple sources of sensing data spatially spread over a sensing area in wireless sensor networks. In order to identify multiple sources efficiently in terms of energy consumed by sensor nodes, it is necessary to design a wake-up control that can activate only a subset of nodes contributing to the increase of the accuracy of identification. To this end, in this paper, we investigate how to estimate multiple sources of sensing data from the collected data set and attributes to be owned by the collected subset of data. As wake-up control, we assume two types of wake-up control: unicast wake-up (UCWu), which individually activates nodes based on ID allocated to each node, and content-based wake-up (CoWu), which can realize activations of nodes based on their observed data. We evaluate the accuracy of identification of different identification approaches and various data collection methods by computer simulations, and clarify wake-up control suited for energy-efficient identification of multiple sources. |
| キーワード(和) | WSNs / 省電力化データ収集 / 空間相関 / 観測データ発生源同定 / Convolution neural network |
| キーワード(英) | WSNs / energy-efficient data collection / spatial correlation / identification of multiple sources / CNN |
| 資料番号 | RCS2021-277,SR2021-104,SRW2021-77 |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS, SR, SRW) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / SRW |
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| 開催期間 | 2022/3/2(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 亀田 卓(広島大) / 野田 華子(アンリツ) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Hanako Noda(Anritsu) |
| 副委員長氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 水谷 圭一(京大) / 斎藤 健太郎(東京電機大) / 沢田 浩和(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Denki Univ.) / Hirokazu Sawada(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 村上 友規(NTT) / 佐々木 重信(新潟大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Tomoki Murakami(NTT) / Shigenobu Sasaki(NIigata Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 太田 真衣(福岡大) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 野田 聡人(南山大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Akihito Noda(Nanzan Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Short Range Wireless Communications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］無線センサネットワークにおける複数の観測データ発生源省電力同定法に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Study on Energy-Efficient Identification of Multiple Sources of Sensing Data for Wireless Sensor Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | WSNs / WSNs |
| キーワード(2)（和/英） | 省電力化データ収集 / energy-efficient data collection |
| キーワード(3)（和/英） | 空間相関 / spatial correlation |
| キーワード(4)（和/英） | 観測データ発生源同定 / identification of multiple sources |
| キーワード(5)（和/英） | Convolution neural network / CNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 白石 順哉 / Junya Shiraishi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 四方 博之 / Hiroyuki Yomo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-03-03 |
| 資料番号 | RCS2021-277,SR2021-104,SRW2021-77 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RCS-391,SR-392,SRW-393 |
| ページ範囲 | pp.134-139(RCS), pp.92-97(SR), pp.40-45(SRW), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS, SR, SRW) |