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| 講演名 | 2022-01-24 16:20 チャネル占有率を活用した環境適応型センサネットワークのチャネル選択 ○松嶋大稀・藤井威生（電通大）  SR2021-65 |
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| 抄録 | （和） | 無線センサネットワーク (Wireless Sensor Networks: WSNs) において、センサノード(Sensor Node: SN) が使用するチャネルをSN自身で選択する自律分散型チャネル選択手法を実装することで、効率的にパケットを送信することが可能となる．また，自律分散型チャネル選択を多腕バンディット (Multi-Armed Bandit: MAB) 問題としてモデル化し、Tug-of-War (TOW) ダイナミクスに基づくチャネル選択を実行することで、計算量を少なくしながら高効率な学習が可能となる．一方で，TOWダイナミクスに基づくチャネル選択では Acknowledgement (ACK) フレームを受信したかのみで報酬を決定しているため，SN を取り巻く環境を考慮しないまま報酬を決定しているという問題が存在する．本稿では，ACKフレームを受信したかに加え，チャネル占有率および隠れ端末の存在を利用して報酬を決定するアルゴリズムを提案する．提案手法では，報酬決定の際に，直近のチャネル占有率を算出する．そして算出したチャネル占有率や隠れ端末の有無によって報酬を適宜変更する．シミュレーション結果により，ACKフレームを受信したかのみで報酬を決定する手法と比較して，提案手法が急激な環境の変化に適応して最適なチャネルを選択可能なことを示す． |
| （英） | In Wireless Sensor Networks (WSNs), it is possible to transmit packets efficiently by implementing an autonomous distributed channel selection method in which a Sensor Node (SN) selects the channel to be used by itself. In addition, autonomous distributed channel selection is modeled as a Multi-Armed Bandit (MAB) problem, and execution of channel selection based on Tug-of-War (TOW) dynamics can achieve highly efficient learning with low computational complexity. On the other hand, channel selection based on TOW dynamics determines the reward only based on whether an Acknowledgement (ACK) frame is received, which means that the reward is determined without considering the environment surrounding the SN. In this paper, we propose an algorithm that determines the reward using the channel occupancy rate and existence of hidden terminals in addition to whether an ACK frame is received. The proposed algorithm calculates the most recent channel occupancy rate to determine the reward. Then, the reward is changed according to the calculated channel occupancy rate and the presence of hidden terminals. Simulation results show that the proposed method can adapt to rapidly changing environment and select the best channel compared to the method that determines the reward based only on whether an ACK frame is received. | |
| キーワード | （和） | 無線センサネットワーク / チャネル選択 / MAB問題 / / / / / |
| （英） | Wireless Sensor Networks / Channel Selection / Multi-Armed Bandit Problem / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 345, SR2021-65, pp. 31-36, 2022年1月. | |
| 資料番号 | SR2021-65 | |
| 発行日 | 2022-01-17 (SR) | |
| 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 | SR2021-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2022-01-24 - 2022-01-25 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | コグニティブ無線、周波数共用、異種無線融合型ネットワーク、SDＮ、機械学習応用、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2022-01-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | チャネル占有率を活用した環境適応型センサネットワークのチャネル選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Channel Selection of Environment-Adaptive Sensor Networks Using Channel Occupancy Rate |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線センサネットワーク / Wireless Sensor Networks |
| キーワード(2)（和/英） | チャネル選択 / Channel Selection |
| キーワード(3)（和/英） | MAB問題 / Multi-Armed Bandit Problem |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 松嶋 大稀 / Taiki Matsushima / マツシマ タイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤井 威生 / Takeo Fujii / フジイ タケオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-24 16:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2021-65 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.345 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-17 (SR) |
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