| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| B-11 |
| セッション名 |
| コミュニケーションクオリティ |
| 講演日 |
| 2020/3/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| 総合科学部 K棟２F K208講義室 |
| 講演番号 |
| B-11-11 |
| タイトル |
| 強化学習を用いたMCS選択アルゴリズムの一検討 |
| 著者名 |
| ○依田大輝, 鍋谷寿久, |
| キーワード |
| MCS選択, 強化学習, 無線リソース制御 |
| 抄録 |
| 工場のスマート化において通信の無線化は重要であり、増加する無線通信機器のリソース制御を効率化・安定化することは急務である。しかしながら、フェージングによるダイナミックな無線環境変動や、設備起因のノイズ等により工場の通信環境は不安定である。そこで本検討では、パラメータの一つであるMCSの制御に着目し、遅延時間を低減するようなMCS選択を、強化学習を用いて自動的に学習する手法を提案する。加えて、実際の工場内で観測された受信信号強度データを用いて、提案手法の有効性を評価する。 |
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