講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-11-25 09:30
深層強化学習を用いたスペクトルアクセス制御法の提案 ○寺木悠人・王 瀟岩(茨城大)・梅比良正弘(南山大) SRW2021-29 |
抄録 |
(和) |
モノのインターネット(IoT)における、多数のデバイスが同時に通信することにより、周波数資源の不足が問題になる。周波数資源の利用効率を向上するために,ダイナミックスペクトラムアクセス(DSA)が注目されている。DSAでは,セカンダリユーザ(SU)がプライマリユーザ(PU)の時間・空間的に利用していない帯域を二次的に利用することができる。これにより、SUからPUへの干渉を制限する形で,システムのスペクトル利用効率を向上させることが出来る。本研究では,深層強化学習を利用して,PUの利用状況を適応できるスペクトルアクセス制御法を提案した。シミュレーションによってその性能を評価し、既存の方式と比較することで、提案方式の優位性を検証した。 |
(英) |
In the Internet of Things (IoT), the shortage of frequency resources becomes a problem when many devices communicate at the same time. Dynamic spectrum access (DSA) is attracting attention in order to improve the efficiency of frequency resource utilization. In DSA, the bandwidth that the secondary user (SU) does not use in time and space of the primary user (PU) can be secondarily used. This makes it possible to improve the spectrum utilization efficiency of the system by limiting the interference from the SU to the PU. In this study, we proposed a spectral access control method that can adapt the usage status of PU by using deep reinforcement learning. The superiority of the proposed method was verified by evaluating its performance by simulation and comparing it with the existing method. |
キーワード |
(和) |
/ / / / / / / |
(英) |
/ / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 265, SRW2021-29, pp. 1-6, 2021年11月. |
資料番号 |
SRW2021-29 |
発行日 |
2021-11-18 (SRW) |
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 |
SRW2021-29 |