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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-02 10:25
機械学習を用いたコグニティブサイクルに基づく無線ネットワーク最適化手法
大島浩嗣東京理科大/構造計画研)・小林拓夢妙中佑基黒田佳織長谷川幹雄東京理科大SR2017-132
抄録 (和) 今日,モバイル端末や小規模な無線ネットワークの急激な普及に伴い,
無線リソースの逼迫による通信品質の劣化は現実的な問題となっている.
コグニティブ無線技術は,そのような限られた無線リソース環境下でも,
より柔軟な無線リソース利用を通じて通信品質を向上させる技術として発展してきた.
本稿では,上記のような問題の解決を目指し,機械学習の技術を応用した
コグニティブサイクルに基づく無線ネットワーク最適化手法を提案する.
また,IEEE 802.11無線LAN機器への実装例と実環境における性能評価結果,
および計算機シミュレーション評価結果についても報告する. 
(英) With the spread of mobile communication devices,
the opportunities to use wireless communication technology have been increasing
regardless of the place. However communication qualities decrease due to
competing to use radio resources, interference among nearby devices and so on.
Cognitive radio technologies have been developed recently to conquer such difficulties.
In this paper, we propose a wireless network optimization method using
learning algorithms based on a control model known as cognitive cycle.
We implement the designed optimization method in IEEE 802.11 wireless LANs and
evaluate the throughput performance.
We also evaluate the method in a computer simulation environment.
The experimental results show the effectiveness of the proposed approach.
キーワード (和) コグニティブ無線 / 無線LAN / 機械学習 / 最適化 / / / /  
(英) Cognitive Radio / Wireless LAN / Machine Learning / Optimization / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 457, SR2017-132, pp. 103-107, 2018年2月.
資料番号 SR2017-132 
発行日 2018-02-21 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    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 SR2017-132

研究会情報
研究会 RCS SR SRW  
開催期間 2018-02-28 - 2018-03-02 
開催地(和) YRP 横須賀リサーチパーク 
開催地(英) YRP 
テーマ(和) 移動通信ワークショップ 
テーマ(英) Mobile Communication Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2018-02-RCS-SR-SRW 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習を用いたコグニティブサイクルに基づく無線ネットワーク最適化手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Wireless Network Optimization Method based on Cognitive Cycle using Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コグニティブ無線 / Cognitive Radio  
キーワード(2)(和/英) 無線LAN / Wireless LAN  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(4)(和/英) 最適化 / Optimization  
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) 大島 浩嗣 / Koji Oshima / オオシマ コウジ
第1著者 所属(和/英) 東京理科大学/構造計画研究所 (略称: 東京理科大/構造計画研)
Tokyo University of Science/Kozo Keikaku Engineering Inc. (略称: TUS/KKE)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 拓夢 / Takumu Kobayashi / コバヤシ タクム
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) 妙中 佑基 / Yuki Taenaka / タエナカ ユウキ
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) 黒田 佳織 / Kaori Kuroda / クロダ カオリ
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) 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ
第5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)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-03-02 10:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SR 
資料番号 SR2017-132 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.457 
ページ範囲 pp.103-107 
ページ数
発行日 2018-02-21 (SR) 


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