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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-19 11:40 Double Deep Q NetworkによるモバイルIoTアプリケーションのための自律分散型送信パラメータ選択手法 ○椙山誠也（電通大）・牧添啓吾・新井麻希・長谷川幹雄（東京理科大）・大槻知明（慶大）・李 傲寒（電通大）  RCS2024-37 |
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| 抄録 | （和） | Internet of Things（IoT）デバイス数の急増に伴い，IoTシステムでのパケット衝突が深刻な問題となっている． 加えて，モバイルIoTアプリケーションの需要の高まりから，IoTデバイスの移動性を考慮し，パケット衝突を回避できる送信パラメータ選択手法が求められる． しかし，移動性を考慮した既存の送信パラメータ選択手法は，ほぼ集中型手法であり，干渉確率やシステム遅延を増加させる可能性がある． また，既存の分散型手法では，通信チャネルを事前に割り当てる必要があるため，ネットワークにIoTデバイスを追加する場合にスケーラビリティの問題が発生する可能性がある． 上記の問題を解決するため，本稿ではDouble Deep Q Network（DDQN）を用いたIoTデバイスの移動性を考慮した自律分散型送信パラメータ選択手法を提案する． 提案手法では，IoTデバイスはACKnowledge（ACK）パケットと位置情報から適切な送信パラメータであるチャネルと拡散率（SF）を学習する． 性能評価では，提案手法はモバイルIoTシナリオにおいて，他の自律分散型手法よりも高いパケット受信成功率を達成することを示した． |
| （英） | Packet collisions have emerged as a significant issue with the rapid growth in the number of Internet of Things (IoT) devices. The increasing demand for mobile IoT applications also underscores the need for transmission parameter selection methods to accommodate the mobility of devices. However, most existing transmission parameter selection methods are centralized, which may increase interference and system latency. Furthermore, existing decentralized methods require prior information, which may lead to scalability issues when integrating new devices into an existing network. To address these problems, this paper proposes an autonomous decentralized transmission parameter selection method using Double Deep Q Network (DDQN) that considers the mobility of devices. In the proposed method, IoT devices autonomously learn optimal transmission parameters based on ACKnowledge (ACK) packets and location information. Performance evaluation results demonstrate that the proposed method can achieve a higher packet reception rate than other autonomous decentralized methods in mobile IoT scenarios. | |
| キーワード | （和） | IoT / 送信パラメータ選択 / 深層強化学習 / 自律分散制御 / / / / |
| （英） | IoT / Transmission Parameter Selection / Deep Reinforcement Learning / Autonomous Distributed Control / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 84, RCS2024-37, pp. 52-57, 2024年6月. | |
| 資料番号 | RCS2024-37 | |
| 発行日 | 2024-06-12 (RCS) | |
| 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 | RCS2024-37 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2024-06-19 - 2024-06-21 |
| 開催地（和） | 平良港フェリーターミナル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2024-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Double Deep Q NetworkによるモバイルIoTアプリケーションのための自律分散型送信パラメータ選択手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Double Deep Q Network Based Fully Autonomous Distributed Transmission Parameter Selection Method for Mobile IoT Applications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 送信パラメータ選択 / Transmission Parameter Selection |
| 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） | 自律分散制御 / Autonomous Distributed 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） | 椙山 誠也 / Seiya Sugiyama / スギヤマ セイヤ |
| 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） | 牧添 啓吾 / Keigo Makizoe / マキゾエ ケイゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新井 麻希 / Maki Arai / マキ アライ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Ohtsuki Tomoaki / オオツキ トモアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 傲寒 / Li Aohan / リ アオハン |
| 第6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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-19 11:40:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2024-37 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.84 |
| ページ範囲 | pp.52-57 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-12 (RCS) |
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