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J-GLOBAL ID：201702257941845265   整理番号：17A0699043

コグニティブ無線ネットワークにおける遅延最小化のためのマルチエージェント学習に基づくルーティング【Powered by NICT】

Multi-agent learning based routing for delay minimization in Cognitive Radio Networks

著者 (3件)： Pourpeighambar Babak (Computer Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Dehghan Mehdi (Computer Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Sabaei Masoud (Computer Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 84  ページ： 82-92  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： underutilizing免許の必要なスペクトルの問題を克服するために,コグニティブ無線ネットワーク(CRN)は,二次ユーザ(SU)が一次ユーザ(PU)に独占的に割り当てられた許可されたスペクトルを日和見的にアクセスすることを可能にしたが出現した。CRNにおいて,ルーティングプロセスである目的地SUへの発生源SUからのデータを送るのに不可欠である。CRN(コグニティブ無線ネットワーク)では,分散経路選定解をCRNを考慮すべきである,SUは,ルーティングを実行するため局所情報のみを用いるからである。また,SUによって生起する多面データフローした場合,マルチエージェントルーティング解を考慮すべきである,各SUのルーティング性能は他のSUのルーティング決定により影響されるからである。最近の実試料分析は時間領域でPUスペクトル使用パターンはデータトラヒック特性を示すことを示した。,PUsのデータトラヒックを考察し,センシングによるPU交通に関する不完全な情報が得られたことを,SUが経路選定のためのPUデータパケット間の短寿命スペクトルホールを利用するために決定する。本論文では,分散部分観測可能なMarkov決定過程(DEC POMDP)を用いてモデル化し,マルチホップCRN(コグニティブ無線ネットワーク)における分散協調マルチエージェントルーティング問題があるしきい値以下のPUへの干渉を維持しながらSUは,エンドツーエンド遅延を最小化したいを導入した。学習ベース方式は,問題を解くために開発した。シミュレーション結果は,提案したベース学習スキームの収束を実証し,提案した方法の性能は最適な方法(提案した方法は,SUsを仮定とは異なり,PU交通についての完全な情報を有し,SU流のルーティングのためのQ学習を用いた)に近いことを示した。また,シミュレーション結果は,提案した方式は,低レベルのパケットが経験したエンドツーエンド遅延を維持し,干渉制御での関連研究よりも大幅に優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： パケット ,  モデリング ,  スペクトル ,  *学習 ,  シミュレーション ,  *経路選定 ,  干渉 ,  分散協調
準シソーラス用語： Q学習 ,  エンドツーエンド遅延 ,  マルチホップ ,  Markov決定過程 ,  トラヒック特性 ,  *マルチエージェント学習 ,  *コグニティブ無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  エンドツーエンド遅延の最小化 ,  干渉確率制約 ,  データトラヒック伝送を用いた一次利用者 ,  マルチエージェント学習に基づく経路選定

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  遅延 ,  最小化 ,  マルチエージェント学習 ,  ルーティング