| 研究概要 |
ユビキタスネットワーク実現の基盤技術である無線センサネットワークにおいては、長期的な観測を可能とするために、センサノードの省電力化が必要とされている。そこで本研究では、「電力効率に優れる通信プロトコルの開発」と「効果的な情報統合の実現」について研究をすすめた。
「電力効率に優れる通信プロトコルの開発」では、クラスタリングを用いたセンサデータ収集機構において、中央管理型と自律分散型の二つの手法を提案した。クラスタリングを用いたデータ収集では、ネットワークを構成するセンサノードが複数のクラスタに分割され、各クラスタからはクラスタ内のデータを集約した代表ノードのみが基地局へのデータ送信を行うことで低消費電力を実現する。この場合、クラスタリングに電池残量と消費電力を反映させることと通信オーバーヘッドが大きくないことが重要である。中央管理型の提案法では、データを集約する基地局においてクラスタリングを行い、電池残量とノードの配置を考慮するように拡張された適応的ベクトル量子化法を新たに提案した。自律分散型としては、通信オーバーヘッドを小さく保ったまま、電池残量とノード密度を考慮する手法を提案した。従来法のLEACH, HEED, ANTCLUSTと比べ、提案法はいずれも稼働時間の改善に効果があり、特に、中央管理型と自律分散型はそれぞれノード密度が低い時と高い時に効果的であることを数値実験により示した。
「効果的な情報統合の実現」に関しては、データ圧縮やデータのクラスタリングに有用な処理であるベクトル量子化の精度の改善について検討した。提案法として、アンサンブル学習のBoostingとAdaBoostを導入した手法を考案し、従来法より高精度なデータ圧縮とクラスタリングが可能であることを数値実験により示した。
|
