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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-13 16:25 ［ショートペーパー］無線MACプロトコルにおける学習を用いたクロスレイヤ適応の検討 ○有賀高志郎・藤井威生（電通大）  SR2023-40 |
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| 抄録 | （和） | 近年，無線通信技術の発展に伴い，ネットワークは大規模かつ複雑になっている．これまでネットワークで使用されるプロトコルとそのパラメータは，人間が経験等に基づいて決定していたが，環境の変化に対応できず，性能が下がってしまうことが問題となっている．よって，この問題を解決するために，ネットワークが自律的に制御を行うことで様々な環境や用途に適応できる無線MACプロトコルが必要とされる．提案手法では，各ノードの情報をゲートウェイ（GW: GateWay）に収集し学習することで，搬送波感知多重アクセス／衝突回避方式（CSMA/CA: Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance）におけるパラメータを環境に応じて選択する．加えて，各ノード上でアダプティブビットレート（ABR: Adaptive bitrate）を用いた動画視聴アプリケーションが動作している環境を想定して，適切なビットレート選択を行うことでQoEの向上を図る．提案手法の性能を評価するために，パラメータの調整を行っていないCSMA/CAとの比較を行った．比較には計算機シミュレーションを用い，同時に通信を行うノード数を変化させて評価を行った．シミュレーション結果より，本提案手法は，パラメータの調整を行っていないプロトコルと比較して高い平均スループットおよびQoEを得られることを確認した． |
| （英） | In recent years, with the development of wireless communication technology, networks have become larger and more complex. Until now, the protocols and parameters used in networks have been determined by humans based on their experience, but this has led to the problem of performance degradation due to the inability to adapt to changes in the environment. To solve this problem, a wireless MAC protocol is needed that can adapt to various environments and applications by allowing the network to control itself autonomously.The proposed method collects and learns information about each node in the gateway (GW), and selects parameters for Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance (CSMA/CA) according to the environment. In addition, the system selects the parameters on each node according to the environment. In addition, assuming an environment in which a video viewing application using adaptive bitrate (ABR) is running on each node, the proposed method improves QoE by selecting an appropriate bitrate. We show that the proposed method improves the average throughput and QoE compared to CSMA/CA without parameter adjustment. To evaluate the performance of the proposed method, we compared it with CSMA/CA without parameter tuning. Computer simulation was used for the comparison, and the number of nodes communicating simultaneously was varied. The simulation results show that the proposed method achieves higher average throughput and QoE than the protocol without parameter adjustment. | |
| キーワード | （和） | 深層強化学習 / DQN / ネットワークプロトコル / / / / / |
| （英） | Deep Reinforcement Learning / DQN / Network Protocol / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 109, SR2023-40, pp. 55-57, 2023年7月. | |
| 資料番号 | SR2023-40 | |
| 発行日 | 2023-07-05 (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 | SR2023-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI RCS RCC NS SR |
| 開催期間 | 2023-07-12 - 2023-07-14 |
| 開催地（和） | 大阪大学中之島センター+オンライン開催 |
| 開催地（英） | Osaka University Nakanoshima Center + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2023-07-SeMI-RCS-RCC-NS-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 無線MACプロトコルにおける学習を用いたクロスレイヤ適応の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of Cross-Layer Adaptation using Learning in Wireless MAC Protocols |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層強化学習 / Deep Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | DQN / DQN |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワークプロトコル / Network Protocol |
| 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） | 有賀 高志郎 / Koshiro Aruga / アルガ コウシロウ |
| 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) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-13 16:25:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2023-40 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.109 |
| ページ範囲 | pp.55-57 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2023-07-05 (SR) |
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