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J-GLOBAL ID：201702271799934600   整理番号：17A0113618

マルチビームアンテナを用いたマルチチャネル無線メッシュネットワークにおける見習い学習に基づくスペクトル決定【Powered by NICT】

Apprenticeship Learning Based Spectrum Decision in Multi-Channel Wireless Mesh Networks with Multi-Beam Antennas

著者 (6件)： Wu Yeqing (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alabama, Tuscaloosa, AL) ,  Hu Fei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alabama, Tuscaloosa, AL) ,  Kumar Sunil (Department of Electrical and Computer Engineering, San Diego State University, San Diego, CA) ,  Matyjas John D. (Air Force Research Laboratory, Rome, NY) ,  Sun Qingquan (Department of Computer Science and Engineering, California State University-San Bernardino, San Bernardino, CA) ,  Zhu Yingying (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California-Riverside, CA)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 16  号： 2  ページ： 314-325  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチビーム指向性アンテナを備えた多重チャネルおよびノードを用いた無線メッシュネットワーク(WMN)のための新しいスペクトル決定スキーム(すなわち,チャネル選択とハンドオフ)を提案した。提案方式は次の特徴を持っている(i)種々のWMNパラメータを考慮することによりスペクトル決定を行い,チャネル品質,ビーム方向,アンテナcaused難聴と捕獲効果と応用優先レベルを含む。(ii)長期マルチメディア伝送の最適品質を実現するための強化学習(RL)をベースにしたスペクトル決定過程を用いた。しかし,新しく接合WMNノードは初期RLパラメータの困難な選択による正確なスペクトル意思決定を行うために長時間を要することができた。,提案方式では,RLモデルと結合した見習い学習を用い,新たに接合ノード(「徒弟」と呼ばれる)を教えるための適切な隣接ノード(「専門家」と呼ばれる)を選択することによりスペクトル意思決定プロセスをスピードアップした。著者らの実験は,提案したスペクトル決定方式は,ネットワーク性能とマルチメディア伝送品質を改善することを示す。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 伝送品質 ,  マルチメディア ,  *スペクトル ,  *学習 ,  *マルチビームアンテナ ,  品質 ,  指向性アンテナ ,  *アンテナ ,  強化学習 ,  意思決定 ,  ハンドオーバ
準シソーラス用語： チャネル品質 ,  チャネル選択 ,  *無線メッシュ網 ,  *マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチビームアンテナ ,  マルチチャネル ,  無線メッシュネットワーク ,  学習 ,  スペクトル