| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-02-22 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
サンプリング定理とオンライン辞書学習に基づくグラフ上の動的なセンサ配置選択 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Dynamic sensor placement on graphs based on sampling theory and online dictionary learning |
| 言語 |
|
|
言語 |
eng |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
SIP1 |
| 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 |
|
|
|
東京農工大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Tokyo Univ. of Agriculture and Tech. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Osaka Univ. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Osaka Univ. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Osaka Univ. |
| 著者名 |
野村, 紗希
原, 惇也
東, 広志
田中, 雄一
|
| 著者名(英) |
Saki, Nomura
Junya, Hara
Hiroshi, Higashi
Yuichi, Tanaka
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
本稿では，グラフ上での動的なセンサ配置問題を考える．センサ配置問題は，???? 個の候補から ???? 個 (???? < ????) のセンサ位置を選択することが目的である．多くのセンサ配置問題は，静的なセンサ配置を想定している．すなわち，一度決めたセンサが動くことはない．結果として，観測環境の時間的な変化に柔軟に対応することが難しい．提案手法では，動的にセンサ位置を変更可能とすることで，観測環境の変化に応じてセンサ配置を決定する手法を提案する．センサデータの再構成のために，観測データからスパースコーディングを用いて辞書を逐次的に学習する．さらに，学習した辞書を用いて，サンプリングされた信号の復元誤差が最小となるようにセンサ位置を動的に決定する．合成データを用いた実験において，提案手法の再構成精度が既存手法より高くなることを報告する． |
| 論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
In this paper, we consider a dynamic sensor placement problem where sensors can move within a network over time. Sensor placement problem aims to select ???? sensor positions from ???? candidates where ???? < ????. Most existing methods assume that sensors are static, i.e., they do not move, however, many mobile sensors like drones, robots, and vehicles can change their positions over time. Moreover, underlying measurement conditions could also be changed that are difficult to cover the statically placed sensors. We tackle the problem by allowing the sensors to change their positions in their neighbors on the network. In experiments, we validate the effectiveness of the proposed method via the mean squared error (MSE) of the reconstructed signals. The proposed dynamic sensor placement outperforms the existing static ones in synthetic data. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN10442647 |
| 書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理（SLP）
巻 2024-SLP-151,
号 31,
p. 1-6,
発行日 2024-02-22
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8663 |
| 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 |
IPSJ-SLP24151031.pdf (3.1 MB)
