講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-01-19 11:15
強化学習による自律的無線LANアクセスポイント選択手法の検討 ○中村拓哉・西尾理志・守倉正博・山本高至(京大)・鍋谷寿久(東芝) MoNA2017-51 |
抄録 |
(和) |
様々な事業者による公衆無線LANサービスの提供により,利用者は複数のネットワークを利用することができる.多くの場合,ユーザ端末は受信信号強度(RSSI:Received Signal Strength Indicator)が最大のアクセスポイント(AP:Access Point)を選択して接続するが,ネットワークの仕様や状況によって低いスループットしか得られないことがある.RSSIベースの方式に代わるAP選択手法として強化学習の活用が検討されている.強化学習は観測データからAP選択の方策を学習するため,異なる無線通信環境やコアネットワーク帯域の差異などにも適応できることが期待される.一方で,環境の観測が完全ではない,例えば一部のAPのユーザ数や帯域の状況がわからないなど、不完全な観測のもとでの強化学習に基づくAP選択の性能については明らかになっていない.そこで,本稿では各APのコアネットワークの帯域幅に差異がある場合において,強化学習を用いたAP選択手法の評価を行い,有効性を確認した.また,接続中のAPの情報のみを利用する場合の評価を行い,学習データ量が限られた状況下ではすべてのAPのユーザ数を利用する場合と比較して高いスループットを得られることを明らかにした. |
(英) |
Many operators provide public wireless LAN services in public places such as stations or cafes. In many cases, a station (STA) selects an access point (AP) with the maximum received signal strength indicator (RSSI), which may lead to low throughput due to network conditions such as the number of connected users and bandwidths of core networks. An AP selection method based on reinforcement learning (RL) has been proposed. It enables to adapt to various situations in wireless LANs because RL learns an AP selection policy adaptively from observation data. However, it is not evaluated whether RL works well with incomplete observations, such as situations that bandwidths of core networks are different and unknown, and a STA cannot observe information of all APs. In this paper, we evaluate the effectiveness of the RL-based method under the situation where bandwidths of the core networks differ between APs, and show that the RL-based method achieves higher throughput than the opportunistic method that a STA selects the AP with fewest associated users. We also evaluate an AP selection method using the number of users associated with the AP which the STA associates with, and show that a STA using the limited information achieves higher throughput compared with a STA using the number of users of all APs, when the amount of training data is small. |
キーワード |
(和) |
強化学習 / Q学習 / AP選択 / ハンドオーバ / 無線LAN / / / |
(英) |
Reinforcement learning / Q-Learning / AP selection / Handover / Wireless LAN / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 390, MoNA2017-51, pp. 57-62, 2018年1月. |
資料番号 |
MoNA2017-51 |
発行日 |
2018-01-11 (MoNA) |
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) |
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MoNA2017-51 |
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