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J-GLOBAL ID：201702270553238533   整理番号：17A1392497

多チャネルコグニティブ無線ネットワークにおける異種サービス提供のための動的負荷分散スペクトル判定【Powered by NICT】

Dynamic Load-Balancing Spectrum Decision for Heterogeneous Services Provisioning in Multi-Channel Cognitive Radio Networks

著者 (5件)： Cao Huijin (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Tian Hongqiao (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Cai Jun (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Alfa Attahiru S. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Huang Shiwei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Wireless Communications  (IEEE Transactions on Wireless Communications)
巻： 16  号： 9  ページ： 5911-5924  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1329A  ISSN： 1536-1276  CODEN： ITWCAX  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： 本論文では,二次ユーザ(SU)からのパケットを異なる利用可能な一次チャンネルに動的コグニティブ無線ネットワーク(CRN)のための動的負荷分散スペクトル判定を研究した。SU,すなわち,遅延感受性(DS)とベストエフォート(BE)サービスでの二つの異なったクラスのサービスを考察し,DSサービスへの高い優先度を割り当てた。優先待ち行列モデルを適用しCRNにおけるこの優先問題に対処する。待ち行列モデルに基づいて,二Markov決定過程(MDPs)は,両サービスの平均遅延を最小化する目的で定式化したDSサービスの優先度を保証した。交通とチャネル特性が未知の場合の強化学習は,最適解を見出すために適用した。MDP溶液における計算量問題を解決するために,推定したパケット滞在時間に基づいて近視法,フェーズ型分布を定式化することにより導出したを提案した。シミュレーション結果は,負荷分散スペクトル意思決定のためにすべての提案したアルゴリズムの有効性を示した。も提案した近視性スキームは,低優先度BEサービスの遅延性能に及ぼすコストと計算量の有意な減少を達成できることを示した。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： *スペクトル ,  強化学習 ,  近視 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  パケット ,  計算量 ,  優先度 ,  *負荷分散 ,  定式化
準シソーラス用語： 最適解 ,  Markov決定過程 ,  待ち行列モデル ,  *動的負荷分散 ,  *コグニティブ無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多チャネル ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  サービス提供 ,  動的負荷分散 ,  スペクトル