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J-GLOBAL ID：201202238036221120   整理番号：12A0607916

異種無線ネットワーク集約のための機械学習アルゴリズムを用いる自律スループット改善方式

Autonomous Throughput Improvement Scheme Using Machine Learning Algorithms for Heterogeneous Wireless Networks Aggregation

著者 (8件)： KON Yohsuke (Dep. of Electrical Engineering, Fac. of Engineering, Tokyo Univ. of Sci.) ,  HASHIGUCHI Kazuki (Dep. of Electrical Engineering, Fac. of Engineering, Tokyo Univ. of Sci.) ,  ITO Masato (Dep. of Electrical Engineering, Fac. of Engineering, Tokyo Univ. of Sci.) ,  HASEGAWA Mikio (Dep. of Electrical Engineering, Fac. of Engineering, Tokyo Univ. of Sci.) ,  HASEGAWA Mikio (Smart Wireless Lab., National Inst. of Information and Communications Technol.) ,  ISHIZU Kentaro (Smart Wireless Lab., National Inst. of Information and Communications Technol.) ,  MURAKAMI Homare (Smart Wireless Lab., National Inst. of Information and Communications Technol.) ,  HARADA Hiroshi (Smart Wireless Lab., National Inst. of Information and Communications Technol.)
資料名： IEICE Transactions on Communications (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Communications (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E95-B  号： 4  ページ： 1143-1151 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： L1369A  ISSN： 0916-8516  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 任意利用可能な無線アクセスネットワークを使用して通信スループットを最大にするために異種無線ネットワークの集約スキームを最適化することは重要である。異種ネットワークでは,スループット,遅延とパケット紛失率などのサービス品質(QoS)の違いは,集約スループットを最大化することを困難にする。本論文では,まず集約スループットへのQoSのそのような違いの影響を分析し,集約システムのパラメータを調整することによりスループットを改善することが可能であることを示した。手動パラメータ最適化は困難であり多くの時間がかかるので,筆者らは,異種無線ネットワーク集約のために機械学習アルゴリズムを用いる自律パラメータチューニング方式を提案した。筆者らは,異種コグニティブ無線ネットワークシステム上に提案方式を実装した。ネットワークエミュレータを持つ筆者らの実験ネットワークに関する結果は,提案方式が従来方式より集約スループットを改善できることを示した。また,筆者らは,HSDPA,WiMAXおよびW-CDMAなどの公共無線ネットワークサービスを用いて性能を評価し,また,提案方式が公共無線ネットワークにおいてさえ学習サイクルを繰り返すことにより集約スループットを改善できることを確認した。筆者らの実験結果は,提案方式が従来方式より2倍良い集約スループットを達成することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *通信網 ,  無線伝送 ,  ネットワーク ,  *機械学習 ,  *スループット ,  改良 ,  回線接続 ,  サポートベクトルマシン ,  調整 ,  エミュレータ ,  移動通信 ,  規格 ,  マイクロ波通信
準シソーラス用語： HSDPA ,  WiMAX ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  パラメータチューニング ,  リンクアグリゲーション ,  異種ネットワーク ,  改善 ,  *無線ネットワーク

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

引用文献 (35件)：

• FETTE, B. ed. Cognitive Radio Technology. 2006
• MITORA, J. III. Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications. MoMuC'99, Nov. 1999, 3-10
• HARADA, H. Software defined radio prototype toward cognitive radio communication systems. Proc. IEEE DySPAN, Nov. 2005. 2005, 1, 539-547
• HARADA, H. Research and development on heterogeneous type and spectrum sharing type cognitive radio system. Proc. IEEE CROWNCOM 2009. 2009
• ITU-R. Definitions of software defined radio (SDR) and cognitive radio system (CRS). 2009

タイトルに関連する用語 (6件)： 異種無線ネットワーク ,  集約 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  自律 ,  スループット改善