選択的圧縮センシングによる無線センシングデバイスの省エネルギーデータ送信

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2017-10-15
• タイトル: 選択的圧縮センシングによる無線センシングデバイスの省エネルギーデータ送信
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Energy Saving of Data Transmission for Wireless Sensing Device by Selective Compressed Sensing
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ユビキタスコンピューティングシステム（Ⅵ）] 圧縮センシング，省エネルギー，高速Walsh-Hadamard変換
• 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: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 奥谷, 文徳; 川原, 圭博; 浅見, 徹
• 著者名(英): Fuminori, Okuya; Yoshihiro, Kawahara; Tohru, Asami
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 圧縮センシングはデータのスパース性を用いて高効率な圧縮・復元を行う技術である．無線センシングデバイスでは，データの無線送信で消費エネルギーの大部分が消費され，圧縮センシングを用いて送信データの量を削減することで省エネルギー化が可能である．無線センシングは建造物・機械の障害解析に使われ，その多くは特定の周波数帯の情報のみを用いる一方で，圧縮センシングは周波数全体を含むすべての性質を分け隔てなく圧縮・復元する技術である．本稿は，必要な周波数のデータを選択的に圧縮する，効率的な圧縮センシング「選択的圧縮センシング」を紹介する．受信側の処理を従来のl1ノルム最適化としたまま，送信側の演算を以下のように工夫する．（工夫1）必要な周波数帯に対応するWalsh-Hadamard変換行列を用いて圧縮し，必要な周波数帯に特化した圧縮を行う．（工夫2）高速フーリエ変換は浮動小数点演算を必要とするが，加減算とシフト演算で計算可能である高速Walsh-Hadamard変換を用い簡単な計算で必要な周波数帯の成分を抽出する．（工夫3）従来の高速Walsh-Hadamard変換を改良し，センシングデバイスの処理をそのままに受信デバイスの追加処理のみで周波数分解能向上可能な復元と計算時間の短縮に成功した．さらに回転機の振動による診断デバイスに適用し消費エネルギーの半減に成功した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Compressed sensing is a sophisticated technique that performs high-efficiency compression/ reconstruction using sparsity of data. In the wireless sensing device, most of energy consumption is consumed by wireless transmission, and energy saving can be achieved by reducing the amount of transmission data using compressed sensing. Wireless sensing is used for failure analysis of buildings and machines, many of which use only a specific frequency band, while compressed sensing compresses all properties including the entire frequency. In this paper, we introduce efficient compressed sensing “selective compressed sensing” which selectively compresses the target band. The reconstruction process is conventional l1 norm optimization. We use following 3 techniques. (1) Compression process uses the Walsh-Hadamard transform matrix corresponding to the target band. (2) Walsh-Hadamard transform requires only addition, subtraction, and shift operation, while Fast Fourier Transform requires floating-point operation which is a burden to resource-constrained microprocessors. (3) We succeeded in improving fast Walsh-Hadamard transform which can improve the frequency resolution by integration algorithm using successively received data and reducing the calculation time. Applying this to a diagnose device for motors by their vibrations reduces its energy consumption by half.
• 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 58, 号 10, p. 1566-1577, 発行日 2017-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764