スマートフォン対応モバイルクラウドセンシングのためのエネルギー意識参加者選択

モバイルクラウドセンシングシステムはさまざまな領域で広く使用されていますが、現在新たな課題に直面しています。一方では、ますます複雑化するサービスは、大量の参加者を必要とし、それにより多次元的な高品質情報（QoI）要件を満たすためのセンサーデータを要求します。他方では、参加者の参加意欲はエネルギー消費や日常活動への影響のため、常に高いわけではありません。本論文では、新たに「QoI満足度比率」と呼ばれる指標を提案し、収集したセンサーデータがどれだけ多次元タスクのQoI要件をデータの粒度と量に関して満たすことができるかを定量化します。さらに、参加者の初期エネルギーと参加の関係を定量化する参加者サンプリング行動モデルを提案します。最後に、定義された最適化問題に対する準最適な解を提供するQoI意識のエネルギー効率的な参加者選択アプローチを提示します。最後に、私たちは北京の一般市民の実際の移動痕跡に基づく広範なシミュレーションを通じて、提案した手法と既存の方法を比較しました。広範なシミュレーション結果は、私たちのアプローチの効果と堅牢性を十分に証明しています。