| 講演名 | 2021-01-26 周波数共用のための多腕バンディットアルゴリズムを用いたチャネル選択手法の検討 今中 崇詞(福岡大), 太田 真衣(福岡大), 太郎丸 真(福岡大), |
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| 抄録(和) | 現在，無線通信においてトラヒック量の増加に伴う周波数資源の逼迫が懸念され，限られた周波数帯（無線資源）を効率的に使う無線通信システムが求められている．無線資源を柔軟に利用するシステムとしてコグニティブ無線システムが最も有名であり，無線資源を効率的に利用するためには新たなチャネル選択法が必要である．本稿では，競合する端末数が多い場合，占有率が低いチャネルにアクセスが集中してしまうことをなるべく回避するため，送信パケット長に合うチャネルを選択する手法を提案した．強化学習を用い，送信後の空きリソース長が短いチャネルを選択することで効率的な周波数資源の利用を実現させる．シミュレーション結果により提案手法の有効性を確認した． |
| 抄録(英) | Recently, there is growing concern about scarcity of frequency resources due to the increase of traffic in wireless communications. A cognitive radio system has attracted attention since in effectively uses limited frequency resources. In order to realize the effective frequency use, a new channel selection method is needed. To share a spectrum with many terminals, it is expected that the channel with the lowest channel occupancy rate is accessed from many terminals. Therefore, we proposed new channel selection method that selects a channel according to a length of transmission packets. In the proposed method, a reinforcement learning is used to select the channel where the length of frequency resource after packet transmissions is short. The performances are evaluated by simulation. |
| キーワード(和) | コグニティブ無線 / チャネル選択 / 強化学習 |
| キーワード(英) | Cognitive radio / Channel selection / Reinforcement learning |
| 資料番号 | SR2020-54 |
| 発行日 | 2021-01-18 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2021/1/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | コグニティブ無線，周波数共用，異種無線融合型ネットワーク，SDN，機械学習応用，一般 |
| テーマ（英） | Cognitive Radio, Spectrum Management, Heterogeneous Network, SDN, Machine Learning Application, etc. |
| 委員長氏名（和） | 有吉 正行(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ariyoshi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) / 小林 健太郎(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 周波数共用のための多腕バンディットアルゴリズムを用いたチャネル選択手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Channel Selection Method with Multi-Armed Bandit Algorithm for Spectrum Sharing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | コグニティブ無線 / Cognitive radio |
| キーワード(2)（和/英） | チャネル選択 / Channel selection |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 今中 崇詞 / Takashi Imanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 太田 真衣 / Mai Ohta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 太郎丸 真 / Makoto Taroumaru |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-01-26 |
| 資料番号 | SR2020-54 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SR-341 |
| ページ範囲 | pp.39-44(SR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-18 (SR) |