Content-based Wake-up Control for Energy-Efficient Sensing Data Collections

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本研究課題では、コンテンツ指向ウェイクアップ制御技術の確立とその有効性実証を目指している。本年度は、ウェイクアップ制御とデータ通信制御の連携効果の詳細検討および広域センシングを実現するためのマルチホップ化に関する検討を行った。ウェイクアップ制御とデータ通信制御の連携について、センサ観測値の空間相関に基づいた方式設計および詳細評価を行った。本検討では、空間相関を有する観測データを生成するデータ発生源の同定に対して、コンテンツベースウェイクアップ制御を用いたデータ収集が有効であることを示した。同定では、ディープラーニングの一種であるConvolutional Neural Network (CNN)を用いており、このような機械学習による推定の省電力化および高精度化にウェイクアップ制御が影響するという知見を得た。また、マルチホップ化に関する検討として、クラスタリングを適用した2-hopネットワークへのコンテンツ指向ウェイクアップ制御の拡張を行った。各クラスタのクラスタメンバ数に応じて適切なウェイクアップ制御をコンテンツ指向制御とIDベース制御の間で切り替える方式を提案した。本提案方式のデータ収集遅延およびノードの消費エネルギーに関するシミュレーション評価を行い、その有効性を確認した。さらに、2-hopネットワークにおける隠れ端末のウェイクアップ制御への影響を緩和する方式を提案し、提案方式のシミュレーション評価および有効性検証を行った。その結果、提案方式を用いることで、隠れ端末によるデータ収集精度の劣化を抑制可能である事を示した。上記の検討により、観測データの特質考慮によりウェイクアップ制御の特性向上を実現できる事を実証するとともにマルチホップ化に適した方式を明確にした。