HOAH:モバイルネットワークのための自己回帰モデルと隠れMarkovモデルによるハイブリッドTCPスループット予測

WEI Bo; KANAI Kenji; KAWAKAMI Wataru; KATTO Jiro

文献

J-GLOBAL ID：201802257465539586 整理番号：18A1341917

HOAH:モバイルネットワークのための自己回帰モデルと隠れMarkovモデルによるハイブリッドTCPスループット予測

HOAH: A Hybrid TCP Throughput Prediction with Autoregressive Model and Hidden Markov Model for Mobile Networks

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資料名：
巻： E101.B 号： 7 ページ： 1612-1624(J-STAGE) 発行年： 2018年
JST資料番号： U0467A ISSN： 1745-1345 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)

スループット予測は,モバイルアプリケーションのサービス品質(QoS)と体感品質(QoE)を向上させる有望な技術の1つである。様々なシナリオ,特に移動するユーザのシナリオにおいて,大きなスループット変動を示す全セッションでの将来のスループット分布を正確に予測する問題を処理するために,モバイルネットワーク通信のための時系列解析と機械学習技術を利用する履歴ベースのスループット予測手法を提案した。この方法を,自己回帰モデルと隠れMarkovモデル(HOAH)によるハイブリッド予測と呼称した。HOAHは,既存の方法とは異なり,サポートベクトルマシン(SVM)を用いてスループット遷移を2つのクラスに分類し,自己回帰モデル(ARモデル)とGauss混合モデル-隠れMarkovモデル(GMM-HMM)の間のスイッチングにより伝送制御プロトコル(TCP)スループットを予測した。著者らは,7つの異なるシナリオで提案方法を評価するために現場実験を実施した。結果により,HOAHが効果的に将来のスループットを予測することができて,他の方法と比較して55.95%の最大値によって予測誤差を減少することができるということを示した。(翻訳著者抄録)

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移動通信 , 計算機網

引用文献 (37件)：

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