論文の概要: A Comparative Study on Self-Organization in Wireless Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15690v2
• Date: Sat, 04 Jan 2025 23:03:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:49.982608
• Title: A Comparative Study on Self-Organization in Wireless Sensor Networks
• Title（参考訳）: 無線センサネットワークにおける自己組織化の比較検討
• Authors: Michael Simon, Salwa M. Din, Raja Jamal Chib,
• Abstract要約: 無線センサネットワーク(WSN)は、効率的な資源利用と多数のアプリケーションへの扉を開くことができる。 WSNは、その展開領域の環境要因に影響を受けやすく、損傷を被る可能性がある。 これらの課題に対処し、リソースの制約に適応するためには、WSNメカニズムは自己組織化能力を示す必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With advancements in microelectromechanical systems, low-power integrated circuits, and wireless communications, wireless sensor networks (WSNs) have become increasingly significant [1][2]. These distributed networks enable efficient resource utilization and open doors to numerous applications, including personal healthcare, home automation, environmental monitoring, industrial automation, and defense surveillance. However, WSNs are susceptible to environmental factors in their deployment areas and may suffer damage. In such cases, the network must be reconfigured or repaired. To address these challenges and adapt to resource constraints, WSN mechanisms must exhibit self-organizing capabilities. For instance, in tasks like allocation, cooperative communication, and dynamic data collection, self-organization enhances the efficiency and robustness of WSNs across the application, network, and physical layers.
• Abstract（参考訳）: マイクロエレクトロメカニカルシステム、低消費電力集積回路、無線通信の進歩により、無線センサネットワーク(WSN)は[1][2]が増加してきている。 これらの分散ネットワークは、パーソナルヘルスケア、ホームオートメーション、環境モニタリング、産業自動化、防衛監視など、多数のアプリケーションへの効率的なリソース利用とオープンドアを可能にする。 しかし、WSNは環境要因の影響を受けやすいため、被害を受ける可能性がある。 このような場合、ネットワークは再構成されるか、あるいは修復される必要がある。 これらの課題に対処し、リソースの制約に適応するためには、WSNメカニズムは自己組織化能力を示す必要があります。 例えば、アロケーション、協調通信、動的データ収集といったタスクでは、自己組織化はアプリケーション、ネットワーク、物理層にわたるWSNの効率性と堅牢性を高めます。

関連論文リスト

• Towards Zero Touch Networks: Cross-Layer Automated Security Solutions for 6G Wireless Networks [39.08784216413478]
  本稿では,物理層認証とクロス層侵入検知システムを対象とした自動セキュリティフレームワークを提案する。 提案フレームワークはドリフト適応型オンライン学習技術と,動的ネットワーク環境向けに最適化されたMLモデルを自動的に生成する改良された逐次Halving(SH)ベースのAutomated ML(AutoML)手法を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T01:16:11Z)
• Data-driven Modality Fusion: An AI-enabled Framework for Large-Scale Sensor Network Management [0.49998148477760973]
  本稿では,DMF(Data-driven Modality Fusion)と呼ばれる新しいセンシングパラダイムを紹介する。 異なるセンシングモードからの時系列データ間の相関を利用して、DMF手法によりモニタリングに必要な物理センサの数を削減できる。 このフレームワークは、エッジデバイスからコアへ計算の複雑さを移動させ、リソースに制約のあるIoTデバイスが集中的な処理タスクに負担されないようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T14:00:04Z)
• Will 6G be Semantic Communications? Opportunities and Challenges from Task Oriented and Secure Communications to Integrated Sensing [49.83882366499547]
  本稿では,マルチタスク学習を統合した次世代(NextG)ネットワークにおけるタスク指向およびセマンティックコミュニケーションの機会と課題について検討する。 我々は、送信側の専用エンコーダと受信側の複数のタスク固有のデコーダを表すディープニューラルネットワークを用いる。 トレーニングとテストの段階において、敵対的攻撃に起因する潜在的な脆弱性を精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T04:01:20Z)
• Sensor Placement for Learning in Flow Networks [6.680930089714339]
  本稿では,ネットワークのセンサ配置問題について検討する。 まず, 流れの保存仮定に基づいて問題を定式化し, 最適に固定されたセンサを配置することがNPハードであることを示す。 次に,大規模ネットワークにスケールするセンサ配置のための効率よく適応的なグリージーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T01:08:08Z)
• Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
  デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。 無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。 そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T13:50:30Z)
• Towards Intelligent Network Management: Leveraging AI for Network Service Detection [0.0]
  本研究では,高度なネットワークトラフィック分類システムを構築するために機械学習手法を活用することに焦点を当てた。 我々は,様々なネットワークサービスタイプをリアルタイムに識別する,新しいデータ駆動型アプローチを提案する。 本システムは,ネットワークサービスを識別する際,顕著な精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T16:06:11Z)
• Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust Closed-Loop Control [63.310780486820796]
  繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。 パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T21:44:18Z)
• Causal Reasoning: Charting a Revolutionary Course for Next-Generation AI-Native Wireless Networks [63.246437631458356]
  次世代無線ネットワーク(例:6G)は人工知能(AI)ネイティブである。 本稿では、新たな因果推論分野を基盤として、AIネイティブな無線ネットワークを構築するための新しいフレームワークを紹介する。 因果発見と表現によって対処できる無線ネットワークの課題をいくつか挙げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T00:05:39Z)
• Emergent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning for Future Wireless Networks [30.678152524314225]
  創発的コミュニケーションを用いたマルチエージェント強化学習(EC-MARL)は,高次元連続制御問題に対処するための有望な解である。 本稿では,将来の6G無線ネットワークにおけるEC-MARLの重要性を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T07:40:53Z)
• A Deep Reinforcement Learning-based Adaptive Charging Policy for Wireless Rechargeable Sensor Networks [14.67786743033424]
  センサをエネルギ化するための信頼性の高いソリューションとして、ワイヤレス電力伝送技術が登場している。 深部強化学習(DRL)を用いた適応型充電方式を提案する。 我々のモデルはネットワークトポロジの自然変化に適応できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T16:10:52Z)
• AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks [7.318997639507269]
  本稿では,ネットワーク層とエンティティにまたがるさまざまな機械学習手法に関連するタスクを分散する,階層ベースの新しいHetNetアーキテクチャを提案する。 このようなHetNetは、複数のアクセス方式と、エネルギー効率を高めるためのデバイス間通信(D2D)を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T22:03:19Z)
• Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated Satellite-HAPS-Ground Networks [82.58968700765783]
  第6世代通信ネットワーク(6G)の強化のための価値あるソリューション空間の提供を約束する。 本稿では,空対地統合通信におけるユーザスケジューリングにおける機械学習の可能性について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T13:09:29Z)
• An Online Ensemble Learning Model for Detecting Attacks in Wireless Sensor Networks [0.0]
  我々は、アンサンブル学習として知られる重要な機械学習の概念を適用して、インテリジェントで効率的で、かつ、高機能な侵入検知システムを開発する。 本稿では,感覚データ解析における同種・異種のオンラインアンサンブルの応用について検討する。 提案されたオンラインアンサンブルのうち、アダプティブ・ランダム・フォレスト(ARF)とHoeffding Adaptive Tree(HAT)アルゴリズムを組み合わせた異種アンサンブルと、10モデルからなる同種アンサンブルHATは、それぞれ96.84%と97.2%という高い検出率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T23:10:47Z)
• Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review [91.3755431537592]
  この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概要を提供する。 さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、スペースエアグラウンド統合、エネルギー管理など、優れた可能性を実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T13:01:16Z)
• Decentralized Control with Graph Neural Networks [147.84766857793247]
  分散コントローラを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。 GNNは、自然分散アーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を示すため、タスクに適している。 分散コントローラの学習におけるGNNの可能性を説明するために、群れとマルチエージェントパス計画の問題を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T18:59:14Z)
• A Comprehensive Overview on 5G-and-Beyond Networks with UAVs: From Communications to Sensing and Intelligence [152.89360859658296]
  5Gネットワークは、拡張モバイルブロードバンド(eMBB)、超信頼性低遅延通信(URLLC)、大規模機械型通信(mMTC)の3つの典型的な利用シナリオをサポートする必要がある。 一方、UAVはコスト効率のよい航空プラットフォームとして利用でき、地上の利用者に高い高度と3D空間での操作性を利用して通信サービスを強化することができる。 一方,UAVと地上ユーザの両方に同時に通信サービスを提供することは,ユビキタスな3D信号網と強力な地上ネットワーク干渉の必要性から,新たな課題を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T08:56:04Z)
• Phase Configuration Learning in Wireless Networks with Multiple Reconfigurable Intelligent Surfaces [50.622375361505824]
  RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波伝搬の動的制御を提供する、高度にスケーラブルな技術である。 RISを内蔵した無線通信における大きな課題の1つは、複数のRISの低オーバーヘッドダイナミックな構成である。 RISの位相構成に対する低複雑さ教師あり学習手法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T05:35:27Z)
• Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Communications: A Tutorial [64.77665786141166]
  インテリジェント反射面(Intelligent Reflecting Surface、IRS)は、無線ネットワークにおける電波伝搬を工学する技術である。 IRSは無線チャネルを動的に変更して通信性能を向上させることができる。 その大きな可能性にもかかわらず、IRSは無線ネットワークに効率的に統合されるための新たな課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-06T13:59:09Z)
• Deep Learning for Radio Resource Allocation with Diverse Quality-of-Service Requirements in 5G [53.23237216769839]
  本研究では,基地局の最適資源配分ポリシーを近似するディープラーニングフレームワークを開発する。 完全接続ニューラルネットワーク(NN)は,近似誤差とサブキャリア数の量子化誤差により,要求を完全に保証できないことがわかった。 無線チャネルの分布と無線ネットワークにおけるサービスのタイプが定常的でないことを考慮し,非定常的無線ネットワークにおけるNNの更新にディープトランスファー学習を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-29T04:48:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。