2016 Fiscal Year Annual Research Report
Operating Time Improvement and Low-Cost Implementation of Wireless Sensor Network
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26330108
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (90294363)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮島 廣美 鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (60132669)
寺村 正広 佐世保工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (20713481)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 無線センサネットワーク / 移動型センサノード / 稼働時間の改善 / ニューラルネットワーク / 判別回路 / 位置推定法 / 強化学習 / エアコン制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
第一の研究目的である移動可能なノードを有するモバイルWSN(Wireless Sensor Netowrk) において長期間のデータ収集を可能にすることに関して、3年間で、主に次の3つの成果をあげた。1) データを集積する「シンク」と観測ノードである「ソース」が固定であるモデルにおいて、通信と移動のトータルの電力を最小化するのに効果的な通信と移動のアルゴリズムを提案した（論文掲載2015年度2編、国際会議2014年度、2015年度）。2) シンクのみが固定でそれ以外のノードはソースであり移動可能なモデルにおいて、仮想のレールを用いた通信と移動のアルゴリズムの改善法を提案し稼働時間を改善した（論文掲載2015年度、国際会議2016年度）。3) シンクのみが移動可能でそれ以外は固定されたモデルにおいて、シンク周辺の消費電力が大きくなってしまう問題を改善できる人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムを用いた手法の改善法を提案した（国際会議2016年度）。
第二の目的であるWSNおよびモバイルWSNのための安価、省電力、高性能な実装法の開発、省エネアプリケーションのためのWSNシステムの開発、およびモバイルノードのプロトタイプ作成に関して、3年間で、主に次の3つの成果をあげた。1) 回路による実装の基盤技術として、多入力信号の比較器を実現するニューラルネットワークに基づく安価な判別回路を開発し、重心位置や物体の大きさの判別がマイコンよりも高速に行えることを示した（国際会議2016年度2件）。2) 強化学習に基づくユーザの感覚尺度を学習するエアコン制御システムを考案し、その有効性を数値実験により示した（国際会議2014年度、論文掲載2015年度）。3) モデルカー、FPGA, マイコン、無線通信モジュールを用い実装を行い、電波強度に基づく位置推定手法を提案した（学会発表2016年度）。
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