ランダムグラフ理論のセンサネットワークへの適用

摘要

一定範囲内に多数のノードを厳密な計画なしで配置するセンサネットワークでは，伝統的な固定ネットワークとは異なる考え方が必要だが，その際に強力な手法となるのが確率論である．本稿では，グラフの頂点や辺がランダムに形成されるランダムグラフ理論を紹介し，センサネットワークモデル化への適用について説明する．特に，パーコレーションの理論を適用した場合を例にとり，ネットワークモデル，数値例を示す．また，ランダムグラフネットの特徴的な性質である相転移現象をセンサネットの連結性と対応付けて考察する．