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講演抄録/キーワード
講演名 2019-10-17 11:40
Q-Learningを用いた無線メッシュネットワークの通信性能評価
小林卓矢澤 健太郎角 武憲太田 佳山内尚久三菱電機ICTSSL2019-20 IN2019-34
抄録 (和) 工場及びビル内監視システムやスマートメータにおいて, 広域で配線レスを実現する無線メッシュネットワークの適用が進んでいる. 無線メッシュネットワークは, 子機が通信環境に応じて適切な通信経路を選択し, マルチホップすることで親機との通信を行うことを特長とするため, 広域エリアで且つ多数の端末を収容するシステムに適している. 通信経路の判定は, 各子機が自律的に, 周辺子機から受信する電波の信号強度などに基づき行うが, 無線機の通信性能は, 設置場所, 設置間隔, 設置台数にも依存する. また, 災害時においては, 周辺環境の変化や無線機の故障等が影響し, 有効な通信経路を選択できないことが想定される. このため, 予め設定した受信信号強度閾値等の経路選択用パラメータは設置環境に適していない場合がある. 本稿では, 無線メッシュネットワークの経路選択用パラメータの決定手段に強化学習を適用し, 無線機の設置環境に適したパラメータの最適化を行うことにより要求通信性能の最大化を実現する方式を提案する. また, 計算機シミュレーションにより強化学習後の通信性能および学習パラメータを定量的に示す. 
(英) In the factory monitoring systems and smart meter, the application of wireless mesh network advances to realize no wiring and wide area. In wireless mesh network, a slave unit selects an appropriate communication path according to the communication environment, and communicates with a master unit by multi-hop. Therefore, it is suitable for the system which accommodates many terminals in a wide area. The determination of the communication route is performed autonomously based on the signal strength of the radio wave received from each peripheral handset, but the communication quality also depends on the installation location, interval, and number of radios installed. Also, in the event of a disaster, it is assumed that a valid route cannot be selected due to changes in the surrounding environment or radio equipment failures. Therefore, route selection parameters such as received signal strength thresholds that are set in advance may not be suitable for the installation environment. In this paper, we propose a method of applying reinforcement learning to the determination method of communication quality measurement parameter of route selection method in wireless mesh network, and aim at automatic determination of parameter suitable for installation environment of wireless device and improvement of communication performance. We also show that the communication performance of the wireless device after parameter learning is improved by computer simulation.
キーワード (和) 無線メッシュネットワーク / 強化学習 / 経路選択 / / / / /  
(英) Wireless Mesh Network / Reinforcement Learning / Routing / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 226, ICTSSL2019-20, pp. 23-28, 2019年10月.
資料番号 ICTSSL2019-20 
発行日 2019-10-10 (ICTSSL, IN) 
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)
PDFダウンロード ICTSSL2019-20 IN2019-34

研究会情報
研究会 ICTSSL IN  
開催期間 2019-10-17 - 2019-10-18 
開催地(和) 別府国際コンベンションセンター B-ConPlaza 
開催地(英)  
テーマ(和) サイバー攻撃対策、災害対策・障害対策、BCP・レジリエンス、スマートグリッド、省エネルギー、データ分析、及び一般
※※※ 本研究会は電気学会スマートファシリティ研究会との連催です。※※※ 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICTSSL 
会議コード 2019-10-ICTSSL-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Q-Learningを用いた無線メッシュネットワークの通信性能評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evaluation of Wireless Communication Performance Using Q-Learning in Wireless Mesh Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 無線メッシュネットワーク / Wireless Mesh Network  
キーワード(2)(和/英) 強化学習 / Reinforcement Learning  
キーワード(3)(和/英) 経路選択 / Routing  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 卓矢 / Takuya Kobayashi / コバヤシ タクヤ
第1著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Co.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 澤 健太郎 / Kentaro Sawa / サワ ケンタロウ
第2著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Co.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 角 武憲 / Takenori Sumi / スミ タケノリ
第3著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Co.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 太田 佳 / Kei Ota / オオタ ケイ
第4著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Co.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 山内 尚久 / Takahisa Yamauchi / ヤマウチ タカヒサ
第5著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Co.)
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講演者
発表日時 2019-10-17 11:40:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ICTSSL 
資料番号 ICTSSL2019-20, IN2019-34 
巻番号(vol) 119 
号番号(no) no.226(ICTSSL), no.227(IN) 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数
発行日 2019-10-10 (ICTSSL, IN) 


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