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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-26 11:50 進化的神経回路モデルを用いたダイナミックTDDの資源割り当て ○シン ルー・村田正幸（阪大）  IN2022-3 |
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| 抄録 | （和） | ローカル5Gでは需要に応じたネットワーク制御が可能となり、特にアクセス制御としてダイナミックTDD（Time Division Duplex）が注目されている。ダイナミックTDDでは、ユーザの需要に応じて、TDDフレームパターンの上り／下り通信のタイムスロットを動的に切り替えることが可能であり、動的な通信環境に適応可能なダイナミックTDDのフレームパターン構成は広く研究されている。しかし、既存研究の多くは連続的或いはランダム性の高い通信環境が想定されており、身近な通信環境と隔たりがある。身近な通信環境は、比較的規則的でありながらも短時間で素早く変化することが多い。それゆえ、このような変化に追随可能な学習手法が求められる。近年、脳の発達過程を模した、進化的計算と神経回路モデルを組み合わせた進化的神経回路モデルが提案されている。神経回路モデルを個体とする集団から構成され、変異や選択による進化的計算が行われると同時に、個々の神経回路モデルで学習が行われる。神経回路モデルの学習によりアトラクタを継続的に更新しながらも、進化的計算により複数の神経回路モデルが有するアトラクタの重ね合わせが期待でき、単一の神経回路モデルでは到達できないアトラクタに素早く到達することが期待される。本研究では、進化的神経回路モデルをダイナミックTDDのフレームパターン構成の制御に応用し、規則的でありながらも素早く変化する通信環境における有用性を示す。 |
| （英） | Following the launch of 5G mobile network services, private 5G networks are getting started to be available, and have a large potential for its application. Dynamic TDD (D-TDD) is a key technology in access control of 5G NR since they are able to dynamically configure TDD subframes following user demand. Many approaches have been studied for the configuration of TDD subframes in dynamic communication environment. However, the dynamic communication environments they studied are mostly with continuity or having high randomness, which are not the case we meet in daily life. The communication environment in daily life rather have regularity, and vary in a short time range. Therefore, an algorithm that can follow such changes is needed. Recently, a model of Darwinian neurodynamics is proposed for modeling brain development. The model combines genetic inheritance and neural network learning, which allows the model to reach a broad range of attractors, and continuously update the stored attractors at the same time. In this paper, We apply Darwinian neurodynamics model to learn D-TDD configurations. From evaluation under a repeatedly suddenly changing environment, we show that the learning mechanism of Darwinian neurodynamics is able to follow the changes. | |
| キーワード | （和） | ローカル5G / ダイナミックTDD / 進化的計算 / 神経回路モデル / / / / |
| （英） | Private 5G / Dynamic TDD / Evolutionary computation / Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 48, IN2022-3, pp. 13-18, 2022年5月. | |
| 資料番号 | IN2022-3 | |
| 発行日 | 2022-05-19 (IN) | |
| 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 | IN2022-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN RCS NV |
| 開催期間 | 2022-05-26 - 2022-05-27 |
| 開催地（和） | 慶應大学 日吉キャンパス |
| 開催地（英） | Keio University (Hiyoshi Campus) |
| テーマ（和） | アドホック・センサネットワーク・MANET，モバイルネットワーク，M2M・IoT通信制御，無線LAN(Wi-Fi)，IEEE802.15(ZigBee)及び一般 |
| テーマ（英） | Ad-Hoc/Sensor Networks/MANET, Mobile Networks, M2M/IoT Communications, Wi-Fi, IEEE802.15(ZigBee) and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2022-05-IN-RCS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 進化的神経回路モデルを用いたダイナミックTDDの資源割り当て |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Darwinian Neurodynamics Model for Dynamic TDD Resource Allocation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ローカル5G / Private 5G |
| キーワード(2)（和/英） | ダイナミックTDD / Dynamic TDD |
| キーワード(3)（和/英） | 進化的計算 / Evolutionary computation |
| キーワード(4)（和/英） | 神経回路モデル / Neural Network |
| 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） | シン ルー / Lu Chen / シン ルー |
| 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） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 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） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-05-26 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2022-3 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.48 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-19 (IN) |
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