送受信量時系列データの類似性に注目した無線通信の複数経路推定手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-12-14
• タイトル: 送受信量時系列データの類似性に注目した無線通信の複数経路推定手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Presuming Communication Routes in Multi-hop Sensor Nework using Time Series Traffic Trend Similarity
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 通信方式
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 創価大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 神奈川工科大学情報学部
• 著者所属: 創価大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Soka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Soka University
• 著者名: 小林, 悠生; 清原, 良三; 寺島, 美昭
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，農業におけるセンサネットワーク（WSN）において，各センサ端末のデータ送受信量時系列データを解析し，それらの類似性を用いて複数の通信経路を推定する手法について提案する．無線通信を行う際，送信ノードのデータ送信量と受信ノードのデータ受信量を時系列的に観察した場合，送信されたデータはほぼ同時に受信されるため，類似した変化傾向を示す．これにより隣り合った通信端末同士の類似性が最も高く，それ以外の端末とは類似性が低くなる．この類似性を用いることで通信経路を推定する．無線通信では，バーストトラフィックなどの発生により時系列データの一部に大きな変化が発生する場合があり，通信経路推定の精度が低下させる要因となる．本稿では，この問題を解決するために，時系列データの一部が大きく異なる場合でも，全体の類似性を重視して類似性評価ができる類似度尺度として傾向類似時間割合を利用して類似性を評価する．また，評価した類似性を基に，2 つのフィルタ処理を行うことで，トポロジ内に複数の通信が存在する場合でも，それらを区別して高い精度で通信経路を推定することができる．実験では，農地におけるツリー型のネットワークトポロジを想定したシミュレーション結果を基に，本アルゴリズムによる経路推定を行い，精度の評価と考察を行う．
• 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: AN10116224
• 書誌情報: 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS）; 巻 2023-DPS-197, 号 9, p. 1-7, 発行日 2023-12-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8906
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会