講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-08-04 14:20
BLEアドバタイズの低消費電力化に向けた強化学習に基づく手法の検討 ○安田裕之(東大)・藤澤 稔(東京理科大)・磯谷亮介・吉田宜史(セイコー)・金 成主(東京理科大)・荘司洋三(NICT)・合原一幸(東大)・長谷川幹雄(東京理科大) CCS2022-33 |
抄録 |
(和) |
Bluetooth Low Energy (BLE)はその汎用性とエネルギー効率の高さから様々なIoTサービスに応用されている.情報のブロードキャストを目的としたBLEアドバタイズでは最大3チャネルに同一パケットを送信できるが,その送信頻度やチャネル数を効率よく減らすことで省電力を実現できる.本稿では強化学習により効率的なチャネル数およびインターバルを自律的に決定する手法を提案しシミュレーションによる評価を行う.提案手法は,干渉率0.3以下の干渉が少ない環境では強化学習によりチャネル数や送信頻度を削減することで成功率99.9%以上を保ちつつ消費電力を最大55.2%削減でき,干渉率0.7の干渉が非常に多い環境においても自律的に使用チャネル数を増やし99%以上のアドバタイズ成功率を実現できることを示す. |
(英) |
Bluetooth Low Energy (BLE) has been applied to various IoT services because of its versatility and energy efficiency. In BLE advertising, BLE devices continuously broadcast their information using up to three channels, and power saving can be achieved by efficiently reducing the number of channels and transmissions. In this paper, we propose a reinforcement learning method for autonomously determining the efficient number of channels and intervals, and evaluate the method through simulations. The proposed method can reduce up to 55.2% of power consumption by reducing the number of channels and transmissions without significant loss of reliability in environments with low interference, and can achieve over 99% advertising success rate by autonomously increasing the number of channels in environments with high interference. |
キーワード |
(和) |
強化学習 / Bluetooth Low Energy / IoT / BLEアドバタイズ / Multi-Armed Bandit問題 / / / |
(英) |
Reinforcement learning / Bluetooth Low Energy / IoT / BLE advertising / Multi-armed bandit problem / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 145, CCS2022-33, pp. 35-40, 2022年8月. |
資料番号 |
CCS2022-33 |
発行日 |
2022-07-28 (CCS) |
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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CCS2022-33 |