NLOS混在環境における無線センサネットワークの集約型自己組織化ノード位置推定方式とその精度評価

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2016-02-15
• タイトル: NLOS混在環境における無線センサネットワークの集約型自己組織化ノード位置推定方式とその精度評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Cloud-based Self-Organizing Localization for Wireless Sensor Networks in Mixture Environments of LOS and NLOS and Its Accuracy
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ネットワークサービスと分散処理] 無線センサネットワーク，位置推定
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 関西大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 関西大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 関西大学環境都市工学部
• 著者所属: 関西大学環境都市工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environmental and Urban Engineering, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environmental and Urban Engineering, Kansai University
• 著者名: 北之馬, 貴正; 高島, 優斗; 安達, 直世; 滝沢, 泰久
• 著者名(英): Takamasa, Kitanouma; Yuto, Takashima; Naotoshi, Adachi; Yasuhisa, Takizawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 無線センサネットワークにおいて，センシングデータの取得位置は重要な情報である．そこで我々は自己組織化マップ（SOM）を用いたセンサノード位置推定方式（SOL: Self-Organizing Localization）を提案している．SOLは，極少数のアンカノードを使用し，測距デバイスを用いずに，高精度な位置推定が可能であり，障害物による見通し内（LOS: Line-Of-Sight）と見通し外（NLOS: Non-Line-Of-Sight）が混在する環境においても従来方式と比較して位置精度の劣化が少ない．しかし，NLOS混在環境の位置精度は十分ではない．また，SOLはセンサノード間通信が増大するという課題がある．本論文では，NLOS環境での位置推定精度の向上を行い，かつノード間通信数の削減を図るため，クラウドコンピューティングを前提とする集約型自己組織化ノード位置推定方式を提案し，その精度評価から有用性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Wireless sensor networks (WSNs) are an essential technology for Internet of Things (IoT) and Machine-to-Machine (M2M), which attempt to accommodate physical things on the Internet. WSNs are presumably applied in environments where a diverse space contains obstacles. In radio propagation, the space is the mixture space of Line-of-Sight (LOS) and Non-Line-of-Sight (NLOS), and the WSN topology is anisotropic. We previously proposed a Self-Organizing Localization (SOL), which is a localization applied to Self-Organizing Maps. A SOL is capable of estimating accurate node location with only neighbor topology information. However, it suffers from the following two issues: misestimation occasionally occurs in the LOS/NLOS mixture space and the amount of inter-node communication increases owing to the iteration exchanges of node locations between nodes. In this paper, we propose a cloud computing-based SOL that solves the above issues, furthermore we show its accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 57, 号 2, p. 494-505, 発行日 2016-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764