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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-30 11:15 グラフ信号のためのサンプリング定理に基づくグラフ頂点分割 ○伊倉涼介・原 惇也・東 広志・田中雄一（阪大）  SeMI2025-20 |
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| 抄録 | （和） | 空間的に分布するセンサで構成されるセンサネットワークにおいて，バッテリー消費や故障による性能低下は重要な課題である． 計測・通信に伴うセンサの負担を軽減させるには，センサネットワーク中の部分センサ群を順番に作動させればよい． そのためにはセンサ全体を複数の部分センサ群へと分割する必要がある． しかしながら，既存のセンサ群分割手法は信号計測モデルに制限があると同時に，単一集合の選択に特化している場合がある． 本稿では，上記の問題を解決するため，任意の信号計測モデルに利用できると同時に，複数のセンサ集合における信号再構成誤差の平均を最小化するセンサ群分割手法を提案する． 提案法は，グラフ信号の部分空間モデルに基づき，各部分集合が同程度に重要な部分センサ群となる条件をdifference-of-convex (DC) 最適化問題として定式化し，局所最適解への収束が保証された近接DCアルゴリズムで解を求める． 合成データを用いた数値実験を通して，提案手法が既存手法と比較して平均再構成誤差を低減できることが確認されたので報告する． |
| （英） | This paper proposes a partitioning method for nodes of a graph based on sampling theory for graph signals. In sensor network applications, we may need multiple informative subsets to make a sensor network robust against battery consumption and sensor failures. In this paper, we aim to minimize the average reconstruction error for all node subsets, in contrast to a conventional single subset selection. Based on the subspace prior of graph signals, we obtain multiple equally-informative subsets that minimize the average reconstruction error across all subsets. The node partitioning problem is formulated as a difference-of-convex (DC) optimization and is solved by the proximal DC algorithm. It guarantees convergence to, at least, a local optimum. Numerical experiments on synthetic sensor network data demonstrate that the proposed method achieves lower average mean squared errors compared to alternative methods. |
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| キーワード | （和） | センサーネットワーク / グラフ信号処理 / サンプリング定理 / DC最適化 / / / / |
| （英） | Sensor Network / Graph Signal Processing / Sampling Thoery / DC optimization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 135, SeMI2025-20, pp. 19-24, 2025年7月. | |
| 資料番号 | SeMI2025-20 | |
| 発行日 | 2025-07-23 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2025-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCS RCC SeMI NS RISING HCL |
| 開催期間 | 2025-07-30 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | マリオス（盛岡地域交流センター） |
| 開催地（英） | MALIOS |
| テーマ（和） | IoT、無線分散ネットワーク、センサネットワーク、 制御通信、ネットワーク制御、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2025-07-SR-RCS-RCC-SeMI-NS-RISING-HCL |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | グラフ信号のためのサンプリング定理に基づくグラフ頂点分割 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Graph Node Partitioning based on Graph Signal Sampling Theory |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | センサーネットワーク / Sensor Network |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ信号処理 / Graph Signal Processing |
| キーワード(3)（和/英） | サンプリング定理 / Sampling Thoery |
| キーワード(4)（和/英） | DC最適化 / DC optimization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊倉 涼介 / Ryosuke Ikura / イクラ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 惇也 / Junya Hara / ハラ ジュンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東 広志 / Hiroshi Higashi / ヒガシ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 雄一 / Yuichi Tanaka / タナカ ユウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-30 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2025-20 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.135 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-23 (SeMI) |
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