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アイテム
段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジー推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/72982
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/729826a8b3ba8-f366-4289-9ac8-afc102ba289e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-02-28 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジー推定 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Sensor Network Topology Estimation Using Incremental Estimation Model | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 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 | ||||||||
| 早稲田大学基幹理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学産業科学研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 法政大学情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 早稲田大学基幹理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science and Engineering, Waseda University, Japan | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University, Japan | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Computer and Information Sciences, Hosei University, Japan | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science and Engineering, Waseda University, Japan | ||||||||
| 著者名 |
渡辺, 友太
栗原, 聡
廣津, 登志夫
菅原, 俊治
× 渡辺, 友太 栗原, 聡 廣津, 登志夫 菅原, 俊治
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| 著者名(英) |
Yuta, Watanabe
Satoshi, Kurihara
Toshio, Hirotsu
Toshiharu, Sugawara
× Yuta, Watanabe Satoshi, Kurihara Toshio, Hirotsu Toshiharu, Sugawara
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究では,赤外線センサを用いたセンサネットワークのトポロジーを,センサの時系列データのみから推定するモデルを提案する.提案手法では,より確実性の高い隣接関係の推定結果を用いながら,段階的に推定する隣接関係の数を増やす手法を用いる.これにより,推定の精度を保ちながら,より多くの隣接関係を推定することを可能とする.実験では,実際の環境で収集したセンサデータを用いて提案手法を評価し,従来手法と比較して高精度・広範囲に隣接関係が推定できることを示す. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper proposes the method for accurately estimating topology of sensor networks from time-series data obtained from infrared proximity sensors. Our proposed method is an incremental estimation methods in which the reliable adjacent-relationship results are first identified, then other relationships are gradually estimated based on the previous results. It can estimate more topology with high accuracy. We show that, using actual data gathered from real-world environments, our method can estimate the topology more accurately than the conventional methods. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 巻 2011-MPS-82, 号 4, p. 1-6, 発行日 2011-02-28 |
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| 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 | |||||||