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J-GLOBAL ID:201802290488992579   整理番号:18A1773566

多腕バンディットアルゴリズムによるLORA伝送のノードベース最適化【JST・京大機械翻訳】

Node-based optimization of LoRa transmissions with Multi-Armed Bandit algorithms
著者 (5件):
資料名:
巻: 2018  号: ICT  ページ: 521-526  発行年: 2018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:
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低コスト,エネルギー効率および範囲に関する利点により,低電力広域ネットワーク(LPWAN)の利用が増大している。LPWANsは産業とネットワークオペレータの興味を引き付けるが,それはエネルギー消費,ネットワークカバレッジ,サービス品質に関連するある制約に直面している。本論文では,最も広く使われているLPWAN技術の一つであるLoRaWAN(Long Range Wide Area Network)技術の性能を最適化する可能性を実証した。著者らは,ノードが軽量学習方法,すなわち,マルチアーム化されたbanditアルゴリズムを用いて,通信パラメータ(拡大係数と放出パワー)を選択することを提案した。広範なシミュレーションにより,このような学習法により,エネルギー消費とパケット損失の間のトレードオフを,信号対干渉および雑音比(SINR)値に基づいて,拡散係数および送信電力を適応する適応データレート(ADR)アルゴリズムよりもはるかに良く管理できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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NMR一般  ,  図形・画像処理一般  ,  医用画像処理 
タイトルに関連する用語 (4件):
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