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J-GLOBAL ID：202002242790456801   整理番号：20A2483997

IEEE802.11ac無線ネットワークにおける自動リンク構成のためのオンライン学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An online learning approach for auto link-Configuration in IEEE 802.11ac wireless networks

著者 (3件)： Karmakar Raja (Department of Information Technology, Techno International New Town, Kolkata, 700156, INDIA) ,  Chattopadhyay Samiran (Department of Information Technology, Jadavpur University, Kolkata, 700091, INDIA) ,  Chakraborty Sandip (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, 721302, INDIA)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 181  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： IEEE 802.11acのようなIEEE 802.11に基づく高スループット無線規格は,自動アプローチにおけるリンク構成パラメータの選択において大きな課題を提起する。これらの高スループット無線規格は,チャネル結合,多重入力多重出力(MIMO)技術,短いガード間隔,高度変調と符号化方式(MCS),フレーム集合,ブロック認識(BA)などを含む,物理的(PHY)とメディアアクセス制御(MAC)層の両方でリンク構成パラメータの大きなプールを持ち,各無線局は,チャネルとネットワーク条件に従って,そのような多重リンク構成パラメータを動的かつ適応的に調整し,実際のシナリオで高スループットを達成する必要がある。リンク構成パラメータのこの動的調整は,自動リンク構成として知られている。本論文では,高スループット無線ネットワークにおける自動リンク構成のためのオンライン学習ベースメカニズム,BanditLinkを設計した。ネットワーク負荷とチャネル条件の両方に基づく自動リンク構成に取り組むために,BanditLinkはファジー論理とともにマルチアームバンドベース適応学習方法論を実行する。シミュレーションとテストベッド結果の両方からBanditLinkの性能を分析し,他のリンク適応方法論と比較してネットワーク性能を改善できることを観察した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 規格 ,  *ネットワーク ,  保護具 ,  IEEE ,  無線局 ,  多重化 ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： *オンライン学習 ,  *ワイヤレス ,  IEEE 802.11 ,  メディアアクセス制御 ,  MIMO ,  *無線ネットワーク ,  ハイスループット ,  ネットワーク性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： IEEE 802.11ac ,  自動リンク構成 ,  マルチアームバンディット

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： IEEE802 ,  無線ネットワーク ,  リンク ,  オンライン学習