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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-09 14:00
A Deep Learning Based Spatial Spectrum Reuse Approach in Multiple Dense WLAN Scenarios
Jin LiuMasahide HatanakaTakao OnoyeOsaka Univ.CAS2018-153 CS2018-121
抄録 (和) Recently, with the development of wireless local area network (WLAN) applications, a considerable expansion of wireless devices has resulted in dense WLANs. However, due to the limited resource such as spectrum, an increasing number of these wireless devices are working on the same channel. This dense deployment may incur co-channel interference and lead to the degradation of the overall network performance. To solve this problem, IEEE 802.11ax task group (IEEE 802.11 TGax) will adopt dynamic sensitivity control (DSC) in the next generation WLAN. DSC is a new scheme to improve spatial spectrum reuse by configuring the carrier sensing threshold (CST). In this study, we propose a deep belief network based DSC (DBN-DSC) algorithm to improve the spatial spectrum reuse in dense WLANs. We evaluate the DBN-DSC algorithm under all six standard dense scenarios proposed by IEEE 802.11 TGax. Our simulation results show that both the throughput and fairness of DBN-DSC algorithm outperform the established, beacon RSSI based DSC (BR-DSC) algorithm, under all six scenarios. 
(英) Recently, with the development of wireless local area network (WLAN) applications, a considerable expansion of wireless devices has resulted in dense WLANs. However, due to the limited resource such as spectrum, an increasing number of these wireless devices are working on the same channel. This dense deployment may incur co-channel interference and lead to the degradation of the overall network performance. To solve this problem, IEEE 802.11ax task group (IEEE 802.11 TGax) will adopt dynamic sensitivity control (DSC) in the next generation WLAN. DSC is a new scheme to improve spatial spectrum reuse by configuring the carrier sensing threshold (CST). In this study, we propose a deep belief network based DSC (DBN-DSC) algorithm to improve the spatial spectrum reuse in dense WLANs. We evaluate the DBN-DSC algorithm under all six standard dense scenarios proposed by IEEE 802.11 TGax. Our simulation results show that both the throughput and fairness of DBN-DSC algorithm outperform the established, beacon RSSI based DSC (BR-DSC) algorithm, under all six scenarios.
キーワード (和) IEEE 802.11ax / Deep learning / Dynamic sensitivity control (DSC) / Dense deployment / Spatial spectrum reuse / / /  
(英) IEEE 802.11ax / Deep learning / Dynamic sensitivity control (DSC) / Dense deployment / Spatial spectrum reuse / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 489, CS2018-121, pp. 81-86, 2019年3月.
資料番号 CS2018-121 
発行日 2019-03-01 (CAS, CS) 
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 CAS2018-153 CS2018-121

研究会情報
研究会 CAS CS  
開催期間 2019-03-08 - 2019-03-09 
開催地(和) 湘南工科大学 
開催地(英) Shonan Institute of Technology 
テーマ(和) ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理回路,無線LAN/PAN,一般 
テーマ(英) Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CS 
会議コード 2019-03-CAS-CS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Deep Learning Based Spatial Spectrum Reuse Approach in Multiple Dense WLAN Scenarios 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) IEEE 802.11ax / IEEE 802.11ax  
キーワード(2)(和/英) Deep learning / Deep learning  
キーワード(3)(和/英) Dynamic sensitivity control (DSC) / Dynamic sensitivity control (DSC)  
キーワード(4)(和/英) Dense deployment / Dense deployment  
キーワード(5)(和/英) Spatial spectrum reuse / Spatial spectrum reuse  
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) 劉 錦 / Jin Liu / リュウ キン
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 畠中 理英 / Masahide Hatanaka / ハタナカ マサヒデ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 尾上 孝雄 / Takao Onoye / オノエ タカオ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2019-03-09 14:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CS 
資料番号 IEICE-CAS2018-153,IEICE-CS2018-121 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.488(CAS), no.489(CS) 
ページ範囲 pp.81-86 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2019-03-01,IEICE-CS-2019-03-01 


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