A Compressive Sensing Method Using Randomized Circulant Matrices for Memory Constrained Wireless Sensor Nodes and Application for Soil Moisture Monitoring
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
Abstract
来るべきIoT(Internet of Things) の時代に向けて，無線センサネットワークのもつ重要性は増している．本研究では，無線センサネットワークにおいて圧縮センシングと呼ばれる情報の圧縮，復元技術を用いることで，単一センサノード上でのセンシングデータの圧縮を行うことで，センサノードの消費エネルギーを低減し，センサノードを長寿命化することを目指している．無線センサネットワークを構築するにあたっては，センサノードが使用することのできる資源が限られているという問題がある．特に，電源の確保は最大のボトルネックであり，多くのセンサノードは一次電池のようなバッテリーで駆動するため，バッテリー寿命がセンサノードの寿命と直結してしまい，バッテリー切れの際には，バッテリーの交換を行うかセンサノードの再配置をしなければならず，管理コスト，導入コストが増大してしまう．このため，センサノードの消費エネルギーを低減し，バッテリー負荷を最大限減らすことが必要不可欠である．センサノードの動作のうち，通信は特に消費エネルギーが大きいことで知られている．そこで，本研究では無線センサネットワークにおけるセンサノードの長寿命化のため，センサノード上で情報を圧縮する手段として圧縮センシングに注目し，数学的な原理と性質を整理することで，圧縮センシングがセンサノード上での圧縮に適する方法であることを述べた．次に，この圧縮センシングを単一のセンサノード上に実装するためには，通常用いられるような小型センサノードの主記憶容量が不足してしまうという問題を明らかにし，観測行列として循環行列を用いることでメモリ搭載量の乏しいセンサノード上に実装可能な圧縮センシングの手法を提案した．また，観測行列に循環行列を用いると行列のランダム性が低下し，復元効率が著しく低下してしまうということが明らかになり，これに対して乱数配列を用いることで，行列のランダム性を確保し復元効率の低下を防ぐ提案を行った．さらに，実際のセンサノード上に提案手法を実装し，圧縮計算とデータ送信にかかる消費エネルギーを測定することで，消費エネルギーの削減効果を見込める圧縮率の一般関係を求め，土壌水分モニタリングへ応用することで具体的なアプリケーションへの効果を確かめた．
発行年
2013-03-25
学位名
修士(情報理工学)
学位
master
研究科・専攻
情報理工学系研究科・電子情報学専攻
学位授与年月日
2013-03-25
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センサノードメモリ上に実装可能なランダム性を確保した循環行列を用いた圧縮センシング手法と土壌水分モニタリングへの応用
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