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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)
PDFダウンロード SeMI2021-74

研究会情報
研究会 SeMI  
開催期間 2022-01-20 - 2022-01-21 
開催地(和) 野沢温泉スパリーナ コンベンションホール 
開催地(英)  
テーマ(和) センシング,モビリティ,モバイル・ユビキタスコンピューティング,センサ・アドホック・モバイルネットワーク,アプリケーション,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SeMI 
会議コード 2022-01-SeMI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study of ACK-Less Rate Adaptation for IEEE 802.11bc Using Deep Reinforcement Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) IEEE 802.11bc / IEEE 802.11bc  
キーワード(2)(和/英) ブロードキャスト無線LAN / broadcast WLAN  
キーワード(3)(和/英) 深層強化学習 / deep reinforcement learning  
キーワード(4)(和/英) レート制御 / rate control  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神田 高望 / Takamochi Kanda / カンダ タカモチ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 香田 優介 / Yusuke Koda / コウダ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) オウル大学 (略称: オウル大)
University of Oulu (略称: Univ. of Oulu)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 紀平 悠人 / Yuto Kihira / キヒラ ユウト
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 高至 / Koji Yamamoto / ヤマモト コウジ
第4著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ
第5著者 所属(和/英) 京都大学/東京工業大学 (略称: 京大/東工大)
Kyoto University/Tokyo Institute of Technology (略称: Kyoto Univ./Tokyo Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-21 09:40:00 
発表時間 10分 
申込先研究会 SeMI 
資料番号 SeMI2021-74 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.333 
ページ範囲 pp.86-88 
ページ数
発行日 2022-01-13 (SeMI) 


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