講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-03-02 10:25
機械学習を用いたコグニティブサイクルに基づく無線ネットワーク最適化手法 ○大島浩嗣(東京理科大/構造計画研)・小林拓夢・妙中佑基・黒田佳織・長谷川幹雄(東京理科大) SR2017-132 |
抄録 |
(和) |
今日,モバイル端末や小規模な無線ネットワークの急激な普及に伴い,
無線リソースの逼迫による通信品質の劣化は現実的な問題となっている.
コグニティブ無線技術は,そのような限られた無線リソース環境下でも,
より柔軟な無線リソース利用を通じて通信品質を向上させる技術として発展してきた.
本稿では,上記のような問題の解決を目指し,機械学習の技術を応用した
コグニティブサイクルに基づく無線ネットワーク最適化手法を提案する.
また,IEEE 802.11無線LAN機器への実装例と実環境における性能評価結果,
および計算機シミュレーション評価結果についても報告する. |
(英) |
With the spread of mobile communication devices,
the opportunities to use wireless communication technology have been increasing
regardless of the place. However communication qualities decrease due to
competing to use radio resources, interference among nearby devices and so on.
Cognitive radio technologies have been developed recently to conquer such difficulties.
In this paper, we propose a wireless network optimization method using
learning algorithms based on a control model known as cognitive cycle.
We implement the designed optimization method in IEEE 802.11 wireless LANs and
evaluate the throughput performance.
We also evaluate the method in a computer simulation environment.
The experimental results show the effectiveness of the proposed approach. |
キーワード |
(和) |
コグニティブ無線 / 無線LAN / 機械学習 / 最適化 / / / / |
(英) |
Cognitive Radio / Wireless LAN / Machine Learning / Optimization / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 457, SR2017-132, pp. 103-107, 2018年2月. |
資料番号 |
SR2017-132 |
発行日 |
2018-02-21 (SR) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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) |
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SR2017-132 |