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J-GLOBAL ID：202002212743191824   整理番号：20A0855865

着色への学習:UAV支援災害軽減ネットワークにおける摂動に対する高速応答【JST・京大機械翻訳】

Learn to Coloring: Fast Response to Perturbation in UAV-Assisted Disaster Relief Networks

著者 (4件)： Wang Bowen (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Sun Yanjing (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Zhao Nan (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Gui Guan (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 69  号： 3  ページ： 3505-3509  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  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： 本論文において,著者らは無人航空機(UAV)支援災害救助ネットワークに取り組んだ。そこでは,UAVsは,マルチキャスト方式においてそれらの地上ユーザに緊急情報を広めることができた。スペクトル資源の限界により,複数のUAVsは同一チャネルを再利用しなければならないが,一方,共同チャネル干渉管理が必要である。移動度により誘起される動的トポロジー構造は,二つの頂点(マルチキャストクラスタ)間のエッジ(干渉関係)の存在が動的に変化する動的グラフとしてモデル化できる。このように,チャネル選択問題は,グラフ構造が連続時間スロットで進化し,以前の着色戦略が有効になる動的グラフ彩色問題に変換できる。これに関して,急速に収束できる確率学習ベースのアルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,提案した方法が動的環境における摂動に応答して高速であることを実証した。Copyright 2020 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】

シソーラス用語： スペクトル ,  アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  *防災 ,  彩色問題 ,  着色 ,  移動度 ,  再利用 ,  *学習 ,  シミュレーション ,  干渉 ,  マルチキャスト ,  無人機 ,  位相幾何学 ,  チャネル ,  *ネットワーク

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 着色 ,  学習 ,  UAV ,  支援 ,  災害軽減 ,  摂動 ,  高速応答