@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00072982,
 author = {渡辺, 友太 and 栗原, 聡 and 廣津, 登志夫 and 菅原, 俊治 and Yuta, Watanabe and Satoshi, Kurihara and Toshio, Hirotsu and Toshiharu, Sugawara},
 issue = {4},
 month = {Feb},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2011}
}