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 |
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