講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-21 09:40
[ショートペーパー]深層強化学習を用いたIEEE 802.11bcのためのACK-Lessレート制御の検討 ○神田高望(京大)・香田優介(オウル大)・紀平悠人・山本高至(京大)・西尾理志(京大/東工大) SeMI2021-74 |
抄録 |
(和) |
本稿では,ブロードキャスト無線LAN(Local Area Netowork)において,STA(Station)の配置に応じた ACK-lessレート制御手法を紹介する. ブロードキャスト無線LANでは,ACK(Acknowledgement)フレームが用いられないため, STAの配置に応じて送信データレートを制御することは困難となる. これに対して,我々のキーアイデアは,一部のSTAが非ブロードキャストAP(Access Point)に対して送信する 上りフレームのRSS(Received Signal Strength)に基づいて,全体のSTAに対する送信レート制御を行うというものである. 上りフレームのRSSを活用することで, ブロードキャストAPは,レートと受信成功STAの割合からなる評価値の統計的情報を学習し, ACK-lessレート制御を行うことができる. 統計的情報の学習には,深層強化学習を用いる. シミュレーションにより,評価値の期待値を学習することで, ブロードキャストAPはスループットを大きく低下させることなく,受信失敗を軽減できることが示された. |
(英) |
This paper introduces an ACK-less rate adaptation to locational variation of recipient stations (STAs) for broadcast wireless local area networks (WLANs). It is basically challenging in broadcast WLANs to adapt transmit rate to locational variation in recipient STAs owing to the lack of acknowledgement (ACK) mechanisms from STAs. Our key idea is that the broadcast access point (AP) control the rate based on received signal strength (RSS) of uplink frames transmitted by a partial recipient STAs to non-broadcast APs. Hence, by exploiting the RSS of the uplink frames, the broadcast AP can learn the statistics of the performance, thereby performing the ACK-less adaptation to the various STA deployments. For learning the statistics, we apply deep reinforcement learning. Simulations confirm that learning the expected value of the indicator enables the broadcast AP to alleviate the reception failures while keeping the transmit rate higher. |
キーワード |
(和) |
IEEE 802.11bc / ブロードキャスト無線LAN / 深層強化学習 / レート制御 / / / / |
(英) |
IEEE 802.11bc / broadcast WLAN / deep reinforcement learning / rate control / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 333, SeMI2021-74, pp. 86-88, 2022年1月. |
資料番号 |
SeMI2021-74 |
発行日 |
2022-01-13 (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) |
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SeMI2021-74 |