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J-GLOBAL ID：201802225712234649   整理番号：18A0520863

LTE LAAにおけるコンテンションウィンドウサイズ適応のための機械学習に基づく方式【Powered by NICT】

Machine learning based scheme for contention window size adaptation in LTE-LAA

著者 (4件)： Ali Zoraze (Centre Tecnolo`gic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA), Castelldefels(Barcelona), Spain) ,  Giupponi Lorenza (Centre Tecnolo`gic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA), Castelldefels(Barcelona), Spain) ,  Mangues-Bafalluy Josep (Centre Tecnolo`gic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA), Castelldefels(Barcelona), Spain) ,  Bojovic Biljana (Centre Tecnolo`gic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA), Castelldefels(Barcelona), Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIMRC  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 免許支援アクセス(LAA)は,無免許5GHzスペクトルにおけるLTEネットワークの展開を可能にする三rd Generation Partnership Project(3GPP)によって導入された技術である。他の技術と無免許スペクトルにおけるLAAの公平な共存を確保するために,例えば,Wi-Fi,3GPPは,LAAのデフォルトチャネルアクセス方式として前に聞く話(LBT)の使用を標準化している。しかし,LAAが共存した場合,Wi-Fiの性能は主にLBTパラメータは,LAAにより構成されるかに依存している。本論文では,LAAのLBTのコンテンションウィンドウ(CW)サイズパラメータに焦点を当てた。LAAの送信機会(TXOP)の全てのサブフレームのための負謝辞(NACK)の予測された数に基づいてCWサイズを適応するニューラルネットワーク(NN)に基づく方式を提案した。特に,筆者らの提案した方式は,あるチャネル条件の下で得られたTXOPのサブフレーム当たり数NACK過去の経験から学習する。性能評価は,最先端技術アプローチと比較した場合,著者らの提案した方式がスループットと遅延の観点でのWi-FiとLAA性能に公平性間の最良のトレードオフを提供することを示した。Copyright 2018 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： スループット ,  標準化 ,  スペクトル ,  *機械学習 ,  ライセンス ,  送信機 ,  チャネル ,  公平性 ,  ネットワーク ,  性能評価 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  *コンテンションウィンドウ ,  WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： LTE ,  コンテンション ,  ウィンドウサイズ ,  適応 ,  機械学習