環境発電型センサシステムのためのデータ中心型タスクスケジューリング方式

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  • Data Centric Task Scheduling for Energy Harvesting Sensor Systems

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本稿では，筆者らが進めている軍艦島モニタリングプロジェクトにおけるタスクスケジューリングについて述べる．軍艦島モニタリングプロジェクトは，建築構造物の崩壊が進んでいる軍艦島において映像や音声，加速度データといった崩壊現象のデータを収集し，建築構造解析に貢献することを目的としている．軍艦島モニタリングでは太陽光発電を電源として用いるため，限られたエネルギーを効率的に利用する仕組みが求められる．本稿ではDC-LQ（Data Centric LQ-Tracker）とBLT allocation（Battery Level Task allocation）の2つの手法から構成されるデータ中心型のタスクスケジューリング方式として，BAAD scheduling（BAttery Aware Data centric scheduling）を提案する．DC-LQによってセンサノードのスリープ時間の変動を抑えることで，限られたエネルギーでデータを偏りなく取得する．さらにBLT allocationによって，エネルギー残量に応じて実行するタスクを決定する．シミュレーションによる評価によって，BAAD schedulingが先行研究と比較して優れた性能を備えていることを示す．

Energy harvesting sensor systems, like our Battleship Island monitoring system, need to acquire a lot of data and use energy efficiently. Our Battleship Island monitoring system acquires data of images, sounds, and acceleration of collapsing buildings for structural health monitoring. The system is powered by solar energy. To enable the efficient use of solar-powered energy, this paper proposes BAAD scheduling (BAttery Aware Data centric scheduling) which consists of DC-LQ (Data Centric LQ-Tracker) and BLT allocation (Battery Level Task allocation). DC-LQ decides sleep time as the fluctuation is decreased. BLT allocation decides to perform tasks by the battery level. Evaluations using computer simulation show that BAAD scheduling outperforms conventional task scheduling.

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