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J-GLOBAL ID：202002223275722170   整理番号：20A2186525

無線マルチホップネットワークにおける機械学習を用いたルーティング手法

A Routing method using machine learning for wireless multi-hop networks

著者 (3件)： 田中優希 (山形大 大学院理工学研究科) ,  鈴木裕幸 (山形大 大学院理工学研究科) ,  小山明夫 (山形大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 162(NS2020 40-53)  ページ： 51-56 (WEB ONLY)  発行年： 2020年09月03日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 無線ネットワークの利用エリアを拡張する試みとして,無線マルチホップネットワークの研究が以前より盛んに行われている.無線マルチホップネットワークである無線メッシュネットワーク,センサーネットワーク,アドホックネットワークなどでは,端末やAP(Access Point)を相互に無線接続し,広域な通信エリアや移動性を提供する。端末やAPの処理能力や無線環境は各々異なるため,ネットワーク性能を向上するためにはルーティングの方法が重要となる。特に負荷の集中や様々なネットワーク環境への対応は,解決すべき課題である。本稿では,機械学習の一手法である強化学習を用いて負荷が集中した経路の使用を抑え,様々なネットワーク環境への適応を達成するルーティング手法を提案する。シミュレーションにより性能評価を行った結果,従来手法と比較し通信性能が向上することを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *通信網 ,  *機械学習 ,  *経路選定 ,  *通信操作 ,  強化学習 ,  *適応 ,  環境 ,  性能
準シソーラス用語： *無線マルチホップネットワーク ,  *適応ルーティング ,  ネットワーク環境 ,  通信性能

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (13件)：

• 総務省 (2020) “令和元年通信利用動向調査”, https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/200529_1.pdf
• 総務省(2016) “平成28年公衆無線LAN利用に係る調査結果”, http://www.soumu.go.jp/main_content/000347144.pdf
• 阪田史郎,青木秀憲,間瀬憲一,“アドホックネットワークと無線 LAN メッシュネットワーク,” 電子情報通信学会論文誌 B,Vol.J89-B, No.6, pp.811-823,2006.
• 電子情報通信学会(2010) “センサーネットワーク”, http://www.ieice-hbkb.org/files/04/04gun_05hen_03.pdf
• 山上一郎,山下二郎,“パラメトリック増幅器,”信学論(B), vol.J62-B, no.1, pp.20-27, Jan.1979.

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線マルチホップネットワーク ,  機械学習 ,  ルーティング ,  手法