| 研究概要 |
Wireless Sensor Networks(WSNs)はセンサ・ノードをたくさん協調させて実現される。
WSNではセンサ・ノードが持つ電力に制限があるので、電力の消費を抑える必要がある。さらに、WSNにアクタを加えたWireless Sensor and Actor Networks(WSANs)が提案されつつある。WSANは現実世界から情報を収集してデータを処理し、集めた情報に基づいて最適なアクションを実行する。WSANではセンサ・ノードの密度が高く、アクタ・ノードの密度が低い。
また、WSANのセンサ・ノード、アクタ・ノードは移動できるのでネットワークのトポロジーは変化する。WSNとWSANを実現するためには経路制御および電力制御が重要な研究テーマとなっている。しかし、経路制御をするためには複数のパラメータが必要となり、NP完全問題となる。そこで、我々はヒューリスティックな手法(知的アルゴリズム)を用いたWSNとWSANの経路制御と電力制御のための新しい解決法を探すことを目指している。また、センサ・ノードを設置する時にはランダム配置が利用されてきた。しかし、小規模な範囲ではランダム配置の適用は難しい。このため、ネットワーク・トポロジーや伝搬モデルに応じたパラメータの最適化が必要となる。本研究では、WSANのシミュレーション・システムを構築し、エネルギー使用量の最適化ができるネットワーク・トポロジーとネットワーク・プロトコルを検討し、評価を行った。シミュレーションによる評価の結果を利用し,テストベッドの実装を行う。
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