Compressed Sensing の無線センサーネットワークへの適用に関する研究動向

摘要

無線センサネットワークはセンサノードを空間中に配置し，センシングデータをノード間で無線通信することで広範囲に渡る情報を収集する技術であり，環境モニタリングなどへの適用が期待されている．しかし，大規模な無線センサネットワークではセンサノードの数が膨大になるため，センサノード全体のエネルギー消費や通信コストが莫大なものになってしまう．この問題に対して，近年新たにCompressed Sensing によるアプローチが注目されてきている．Compressed Sensing は，スパース性や圧縮可能性を持つ信号を極めて少ない観測敦から復元する，信号の圧縮・復元技術である．本稿では，Compressed Sensing について概要を述べた後に，無線センサネットワークへの適用における研究動向を紹介し，我々の研究目標としてスペクトラムセンシング時の計測地点低減への適用について示す．%Wireless sensor networks (WSN) gather sensing data from spatially deployed sensor nodes through wireless communications. However, the enormous energy consumption and communication costs are challenges inherent in a large-scale WSN because of a number of sensor nodes. Recently, Compressed Sensing attracts attention as a solution of these challenges. Compressed Sensing is a novel sampling technology which can recover the original signals from the low sampling data by exploiting the sparsity or compressibility of signals. This report introduces a summary of Compressed Sensing and its applications to WSN and explains its application to spectrum sensing, as our research target.