@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00043320,
 author = {武田, 太一 and 黒田, 多朗 and 長谷川, 幹雄 and 村田, 嘉利 and 原田, 博司 and 加藤修三 and Taichi, Takeda and Taro, Kuroda and Mikio, Hasegawa and Yoshitoshi, Murata and Hiroshi, Harada and Shuzo, Kato},
 issue = {94(2008-MBL-046)},
 month = {Sep},
 note = {無線通信技術の進歩により、様々な無線ネットワークサービスが実用化されてきた。近年、それらの異なる種類の無線アクセスネットワークを適応的に切り換えながら通信するための垂直ハンドオーバに関する様々な研究、及びその標準化が進められている。本稿では、異種無線ネットワーク間の垂直ハンドオーバが実行可能なネットワーク環境において、自律分散的に無線リソースの利用効率を最適化するハンドオーバ決定方式を提案する。相互結合型ニューラルネットワークの自律型最適化ダイナミクスを応用し、平均スループットの最大化、及び、スループットの平等性 （フェアネス） の最適化を試みた。計算機シミュレーションにより、本アプローチによってどちらも最適化可能であることを示した。さらに、 IEEE P1900.4 で標準化されているアーキテクチャを利用して提案アルゴリズムを実装し、その動作の有効性を検証した。, Various advanced wireless systems have been developed and commercialized. In order to utilize them efficiently by switching among different wireless networks without interruption of an on-going session, vertical handover technologies have been developed and standardized. In order to optimize radio resource usage, we propose an autonomous and decentralized radio resource selection algorithm based on the optimization dynamics of the mutually-connected neural networks. The proposed neural network maximizes the average throughput per terminal and minimizes the differences of the throughput among the terminals at same time by using the fourth-order energy function. We show that the radio resource usage could be optimized by the proposed method based on decentralized and autonomous computing. Furthermore, we have implemented the proposed method using wireless LANs and PCs and confirmed its effectiveness on a real system.},
 title = {ニューラルネットワークによる自律分散型最適無線リソース選択方式とその実装},
 year = {2008}
}