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  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2022
  4. 2022-DPS-193

密集無線LAN環境におけるQ学習を用いた複数送信制御の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222719
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222719
0f3834a1-92bb-4825-aef5-ad2e9977aeb8
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS22193002.pdf IPSJ-DPS22193002.pdf (1.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-12-01
タイトル
タイトル 密集無線LAN環境におけるQ学習を用いた複数送信制御の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 無線通信
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者所属
慶應義塾大学理工学部
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Keio University
著者所属(英)
en
Faculty of Science and Technology, Keio University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Keio University
著者名 武松, 未来

× 武松, 未来

武松, 未来

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柳, 始鉉

× 柳, 始鉉

柳, 始鉉

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重野, 寛

× 重野, 寛

重野, 寛

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 無線 LAN では周波数帯域の利用効率向上のため,CST(Carrier Sense Threshold),送信電力(TP:Transmit Power),MCS(Modulation and Coding Scheme)の制御が導入されている.アルゴリズムベース制御では,チャネル状況や他ノードとの関係の正確なモデル化が必要だが,密集環境やこれらのパラメータの同時制御の際はモデルが複雑なため,適切なアルゴリズムの導出が難しい.そのため近年では,強化学習による制御が注目されているが,これらのパラメータの同時制御では,組み合わせの最適化や報酬設計による課題がある.本稿では,密集無線 LAN 環境における Q 学習を用いた複数送信制御を提案する.提案手法では,制御ごとに別々の Q 学習で学習し,さらに報酬として制御ノードのスループットとパケットロスを導入することで,スループット性能を向上させる.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2022-DPS-193, 号 2, p. 1-6, 発行日 2022-12-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:38:23.510113
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