Distributed Coding Schemes for Continuous Data Collection in Wireless Sensor Networks

 無線センサネットワークは，無線通信デバイスを持つセンサノードを多数設置し，温度や湿度などの観測データを収集する．基地局は，センサノードからデータを収集し，そのデータをインターネット接続を介してユーザに送信する．無線センサネットワークは，環境観測，災害時の情報収集，防犯システムなど多くのアプリケーションで利用されており，広く研究が行われている．しかし，センサノードは計算能力やメモリ容量，バッテリーなどの資源制限がある．そのため，センサノードは保存できるデータの数は限られている．また，限られたエネルギーと厳しい環境であるため，大災害などの非常時には，センサノードに故障が起こりやすい｡ 故障したセンサノードは保存したデータを失う．信頼性を改善するために，データをほかのノードにも保存し，大災害などの非常時であってもデータ収集を行うことができる．
 
 本研究では，データの損失を防ぐために，コーディング手法を用いて，データを多数のセンサノードに分散保存し，高い信頼性を得ます．データの保存メモリ容量と送信コストを減らすことを目的として，一部分の最新なデータ収集のための分散コーディング手法とすべてのデータ収集のための分散コーディング手法を新たに提案した．

 一部分の最新なデータ収集のための分散コーディングの提案手法では，複数のデータを分散コーディングし，各センサノードで保存した．センサノードで古いデータが新しいデータに置き換えられ，データコレクタがいつデータの収集を行っても，最新データを収集することができた．データコレクタはランダムに若干のセンサノードからコーディングしたデータを収集し，そのデータをデコーディングした．提案手法では，センサノードにデータを保存するため必要なメモリ容量を減らし，データコレクタにデータ送信のコストを削減することができた．解析およびシミュレーションの結果を利用して提案手法と既存手法の比較を行い，データ収集の成功率と無線センサネットワークのエネルギー効率が大幅に改善されることを示した．

 一方，すべてのデータ収集のための分散コーディング手法は，前の一部分の最新なデータ収集シナリオと違うのは，データ収集の数が多いことや，変数になったことである．提案手法では，いくつのコーディングしたデータをセンサノードに保存し，もしデータコレクタに遅延が発生した場合には，新しいデータを続けて既存データにコーディングした．提案手法においては，データ保存に必要なメモリ容量を調整し，1つのデータ生成時間間隔以内のデータを全部収集することができた．性能評価により，提案手法においてのデータ収集の成功率，無線センサネットワークのエネルギー効率とデータ収集の適時性が大幅に改善されることを明らかにした．