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| 講演名 | 2025-01-24 13:30 ［奨励講演］異種トラフィック混在下のIEEE 802.11ah RAWにおける強化学習に基づくCW選択法 ○山本敢大・眞田耕輔・羽多野祐之・森 香津夫（三重大）  NS2024-187 |
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| 抄録 | （和） | 広範囲, 多端末収容を想定したIEEE 802.11ah RAW(Restricted Access Window)では, ネットワーク内の端末をいくつかのグループに分け, そのグループごとの通信期間内(RAW slot)において, グループ内の端末のみでチャネルアクセスを行う. 一方, 広範囲をカバーするためグループ内の端末間での隠れ端末による衝突が発生する. そこで, 隠れ端末の影響を抑制するために, 比較的近隣の端末同士を同じグループに割り当てるグルーピング方式が提案されている.しかし, 端末が特定の箇所に集中しているネットワークでは, グループ間で通信競合度合が異なることに起因して, グループ間で通信性能差が生じる. そこで, 我々は従来手法にて, 強化学習を用いてグループ内の通信競合度合に合わせてCW(Contention Window)を選択する手法を提案した. 一方, 異種類トラフィックの混在下では, 従来手法では適切な学習が行えず十分な性能改善が行われない課題がある. そこで, 本稿では異種トラフィック混在下のIEEE 802.11ah RAWにおける強化学習に基づくCW選択法を提案する. 提案手法では, 端末のバッファにあるパケット数の状態ごとに適切なCWmin選択を行う. 計算機シミュレーションによる従来手法との比較により, 提案手法の有効性を示す. |
| （英） | IEEE 802.11ah is a new Wi-Fi standard for IoT (Internet of Things) networks. IEEE 802.11ah introduces a RAW(Restricted Access Window) to accommodate huge number of nodes. However, RAW causes concentration of transmission collisions in the networks at the start of each RAW slot. Therefore, we proposed a RL(Reinforcement Learning) based CW(Contention Window) selection method to reduce collisions. On the one hand, the method do not improve performance because it can't appropriate learning in IEEE 802.11ah network with heterogeneous traffic. Thus, this paper poposes a RL based CW selection method in IEEE 802.11ah RAW with heterogeneous traffic. The proposed methods provides a appropriate CW value for each level of contention among nodes in RAW groups, improving the network throughput. We evaluate the performance of the proposed method through computer simulation, and show the effectiveness of the proposed method. |
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| キーワード | （和） | IEEE 802.11ah / RAW(Restricted Access Window) / CW(Contention Window) / 強化学習 / / / / |
| （英） | IEEE 802.11ah / RAW(Restricted Access Window) / CW(Contention Window) / RL(Reinforcement Learning) / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 344, NS2024-187, pp. 98-103, 2025年1月. | |
| 資料番号 | NS2024-187 | |
| 発行日 | 2025-01-16 (NS) | |
| 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 | NS2024-187 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS NWS |
| 開催期間 | 2025-01-23 - 2025-01-24 |
| 開催地（和） | 東淀川区民会館 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Higashi-Yodogawa Community Center + Online |
| テーマ（和） | NWソフトウエア(ソフトウエアアーキテクチャ，ミドルウエア)，NWアプリケーション，SOA/SDP，NGN/IMS/API，分散制御・ダイナミックルーチング，グリッド，NFV，IoT，NW及びシステム信頼性，NW及びシステム評価，一般 |
| テーマ（英） | Network software (Software architecture, Middleware), Network application, SOA/SDP, NGN/IMS/API, Distributed control/Dynamic routing, Grid, NFV, IoT, Network/System reliability, Network/System evaluation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2025-01-NS-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異種トラフィック混在下のIEEE 802.11ah RAWにおける強化学習に基づくCW選択法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reinforcement Learning based Contention Window selection method in IEEE 802.11ah RAW with heterogeneous traffic |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IEEE 802.11ah / IEEE 802.11ah |
| キーワード(2)（和/英） | RAW(Restricted Access Window) / RAW(Restricted Access Window) |
| キーワード(3)（和/英） | CW(Contention Window) / CW(Contention Window) |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / RL(Reinforcement Learning) |
| 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） | 山本 敢大 / Kanta Yamamoto / ヤマモト カンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 眞田 耕輔 / Kosuke Sanada / サナダ コウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 羽多野 祐之 / Hiroyuki Hatano / ハタノ ヒロユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 香津夫 / Kazuo Mori / モリ カヅオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-24 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-187 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.344 |
| ページ範囲 | pp.98-103 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-16 (NS) |
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