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スケーラブルな通信に基づくセンサネットワーク上の高精度状態推定

基于可扩展通信的传感器网络高精度状态估计

基本信息

批准号：
20K14765
负责人：
足立亮介
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

IoT時代が到来した．IoT時代では，スマートグリッドなどのスマートな次世代型インフラシステムの実現が求められている．IoT時代における社会システムの制御では，スマートメータなどから得られた大量の情報をリアルタイムで処理し利用する事が求められる．よって，高速で大容量な無線ネットワークが求められる．現在でも5Gの通信システムの整備が急ぎ進められているが，IoT化が加速していく社会では常に通信システムの想定を上回る通信量の増加が見込まれる．通信量が飽和し続ける状況では，ネットワーク上で処理を分散化し通信量を削減できるシステム運用フレームワークが必要となる．IoT化が加速していく背景に対して，センサネットワーク上の推定問題では増加し続ける観測情報を適切に削減して，ネットワーク上で一度に通信する通信量を低減させる方法が議論されてきた．しかし，各ノードが推定問題を解くために必要とする情報が適切に確保されない場合，推定問題の性能を表す収束速度や推定精度と通信量との間にトレードオフが発生する事が知られている．よって，本研究ではこのトレードオフが発生しないような通信削減手法を提案する．この目的達成のために本研究が着目した点は（１）集中型の最適推定器と同じ推定値を得られる観測情報の低次元化（２）観測情報の低次元化をネットワーク上で実行するスケーラブルな通信則である．2022年度はこれまでに得られた結果をモデルレス手法に拡張する方法とサイバーセキュリティへの応用する手法に取り組み，基礎的な結果を得ることができた．

The IoT era が comes to た. IoT era では, スマートグリッドなどのスマートな nextgen type インフラシステムの be が now beg められている. IoT era における social システムの suppression では, スマートメータなどから have られた large の intelligence をリアルタイムで処 Richard し using する matter めが o られる. Youdaoplaceholder0, high-speed で, large-capacity な, wireless ネットワ, がが seeking められる. Now でも 5 g の communication システムの servicing が urgent ぎ into められているが, IoT change が accelerate していく social ではに communication often システムの scenarios をる traffic の raised last time see add が込まれる. Traffic が saturated し続ける condition では, ネットワーク on で処 Richard を diversify し traffic を cut できるシステム using フレームワークが necessary となる. IoT change が accelerate していく background にし seaborne て, センサネットワークの presumption on では raised plus し続ける観 measuring intelligence を appropriate に cut して, ネットワークですに communication once on る traffic を low cut させる method が comment されてきた. Presumption しかし, each ノードがを solutions くために necessary とする intelligence が appropriate に ensure されない occasions, constructive problem の performance を table す収 beam speed presumption や precision と traffic との between にトレードオフが発 raw する matter が know られている. よって, this study ではこのトレードオフが発 raw しないような communication proposed cutting technique をする. この aim to achieve のためにが this study with mesh しはた point (1) the optimal presumption concentration のと with presumption じ numerical を must られる観 measure intelligence の low dimensional change (2) low intelligence の観 test time (をネットワークで on line be するスケーラブルな communication is である. 2022 annual はこれまでに have られた results をモデルレス gimmick に company, zhang する method とサイバーセキュリティへの応 with する gimmick にみり group, the result of basic なをることができた.