| No | 260267 |
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| 標題（和） | Introduction of Q-Learning to Fixed Assignment based Window Access Scheme with Capture(FAWAC) |
| 標題（英） | Introduction of Q-Learning to Fixed Assignment based Window Access Scheme with Capture(FAWAC) |
| 研究会名（和） | 通信方式, コミュニケーションクオリティ |
| 研究会名（英） | Communication Systems, Communication Quality |
| 開催年月日 | 2019-04-18 |
| 終了年月日 | 2019-04-19 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2019-10 |
| 抄録（和） | |
| 抄録（英） | This paper presents the effects of applying Q-learning to fixed assignment based window access scheme with capture, such as offering nodes to transmit packets with less collisions. FAWA (Fixed Assignment based Window Access) is a multiple access scheme taking a middle position of slotted Aloha and TDMA schemes. FAWAC is an extension of the FAWA scheme. It allows for priorities of transmissions in assigned slots with the effect of capture using power control. By applying Q-learning to these schemes, the previous transmission can be considered, therefore enabling the schemes to have performance improvement. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.119, No.6 |
| ページ開始 | 51 |
| ページ終了 | 54 |
| キーワード（和） | |
| キーワード（英） | Reinforcement Learning,Q-Learning,FAWA,FAWAC |
| 本文の言語 | ENG |
| 著者（和） | 上原裕貴 |
| 著者（ヨミ） | ウエハラ ユウキ |
| 著者（英） | Yuki Uehara |
| 所属機関（和） | 早稲田大学 |
| 所属機関（英） | Waseda University |
| 著者（和） | 齋藤恵 |
| 著者（ヨミ） | サイトウ メグミ |
| 著者（英） | Megumi Saito |
| 所属機関（和） | 早稲田大学 |
| 所属機関（英） | Waseda University |
| 著者（和） | 嶋本薫 |
| 著者（ヨミ） | シマモト シゲル |
| 著者（英） | Shigeru Shimamoto |
| 所属機関（和） | 早稲田大学 |
| 所属機関（英） | Waseda University |