• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2019 年度 研究成果報告書

2次元反辞書を用いたセンサネットワークにおけるノードの配置支援

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 17K00147
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 情報ネットワーク
研究機関長野県工科短期大学校

研究代表者

太田 隆博  長野県工科短期大学校, 情報技術科, 教授 (60579001)

研究分担者 眞田 亜紀子  湘南工科大学, 工学部, 講師 (20631138)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワードワイヤレスセンサネットワーク / 2次元無ひずみデータ圧縮手法 / 2次元反辞書 / 線形計算量 / 漸近的最良性 / 無ひずみデータ圧縮 / 2次元 / センサ配置
研究成果の概要

ワイヤレスセンサネットワークにおいては,センサ間の電波干渉や減衰による通信不良を低減するために,センサ間の最小距離と最大距離に制約がある.これまでセンサの配置手法に関しては,総当たり探索による手法のみであり,計算量が非常に大きい問題があった.これらの背景に対して,本研究の主要な成果として,1つ目は,与えられた大きさの2次元平面に対して,センサ配置を高速に行える手法を考案し,その手法によるセンサ配置のパターン数を評価したことである.2つ目は,生成したパターンを保存するために,2次元パターンの無ひずみデータ圧縮手法を考案し,その手法の一般情報源に対する漸近的最良性を証明したことである.

自由記述の分野

情報理論,アルゴリズム,計算量,データ圧縮

研究成果の学術的意義や社会的意義

研究成果の学術的意義としては,制約のある2次元パターンの生成に関し,与えられたサイズに対して,これまでは指数時間かかる総当たり手法しかなかった一方で,提案手法は,すべてのパターンを生成できない場合もあるが,高速に線形時間で制約あるパターンを生成する手法を示した.また,提案手法で生成可能なパターン数の評価式を示した.また,2次元パターンの効率的な無ひずみデータ圧縮手法を考案し,提案手法が一般情報源上の2次元データに対して漸近的に裁量であることを示した.
社会的意義としては,IoTの進展によりワイヤレスセンサネットワークが多く利用されている中で,研究成果は,その配置や保存の基盤技術の確立に貢献した.

URL: 

公開日: 2021-02-19  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi