相関のあるデータを観測する無線センサネットワークのためのデータ集約手法

書誌事項

タイトル別名
  • Data Gathering in Wireless Sensor Networks using Correlation of Sensor Data

この論文をさがす

抄録

気象データのように，観測されるデータの間に相関性があるセンサネットワークでは，Slepian-Wolf Coding と Shortest-Path Tree を使ったルーティング手法を組み合わせることで，通信コストを最小化できることが知られている．この，Slepian-Wolf Coding の実装法としては，LDPC 符号を用いる方法がある．しかし LDPC 符号を用いる場合，符号化に用いる行列式の情報をセンサノードとシンクノードで共有する必要があり，行列式の情報を伝送すると大きな通信コストがかかる．そこで本研究では，サイズの小さな基礎行列を対角線上にタイルパターンのように配置して行列を生成した行列を使う，LDPC-CC 符号を用いる．さらに，行列式の生成を擬似乱数を利用して少量のパラメータで生成できるようにすることで，センサノードとシンクノードの間で伝送する行列式に関する情報量を抑えた．The combination of Splepian-Wolf Coding and Shortest-Path Tree routing can minimize the communication cost of the correlated data gathering on wireless sensor networks. LDPC (Low Density Parity Check) code is one of the most popular encoding methods for Slepian-Wolf Coding. The sink node and a sensor node, however, must share large matrix data for encoding and decoding. To share the matrix data beteen these nodes, the sensor node must send large data to the sensor node. To solve this problem, we introduce LDPC-CC whose matrix data can be generatad with a small base matrix. Moreover, we propose the algorithm to generate the base matrix with several parameters.

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570572702062277248
  • NII論文ID
    110008682489
  • NII書誌ID
    AA11838947
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

問題の指摘

ページトップへ