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J-GLOBAL ID:202002265974108038   整理番号:20A0381340

(RELBT): iotにおけるLTE-LAAおよびWi-Fi共存のためのトーク機構の前の強化学習により可能にされた聴取【JST・京大機械翻訳】

(ReLBT): A Reinforcement learning-enabled listen before talk mechanism for LTE-LAA and Wi-Fi coexistence in IoT
著者 (5件):
資料名:
巻: 150  ページ: 498-505  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0443B  ISSN: 0140-3664  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)
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モノのインターネット(IoT)の出現は,接続されたデバイスの数を増加させ,その結果,インターネット上のトラフィックを伝送する。これに関して,Long Terme Evolution(LTE)は,非免許スペクトルにおけるその利用を増加させている。そして,Licensed Assisted Access(LAA)技術は,例の1つである。しかし,免許のないスペクトルは,Wi-Fiなどの他の無線技術によって既に占有されている。LTE-LAAとWi-Fiの多様で異種の物理層と媒体アクセス制御(MAC)層構成は,ネットワークにおける共存課題をもたらす。現在,LTE-LAAは,listebe(LBT)機構を用いており,Wi-Fiは,チャネルアクセスメカニズムとして,衝突回避(CSMA/CA)によるキャリアセンス多重アクセスを用いている。LBTとCSMA/CAは適度に類似したチャネルアクセスメカニズムである。しかしながら,これらの2つの技術が共存するとき,効率的な共存問題がある。そこで,本論文では,LTE-LAAとWi-Fiシナリオの効率的な共存のために,再強化学習可能なLBT(ReLBT)機構を提案した。特に,ReLBTは,チャネルアクセスパラメータを最適化するための報酬関数としてチャネル衝突確率を利用する。シミュレーション結果は,提案したReLBT機構がLBTと比較してLTE-LAAとWi-Fiの共存を効率的に強化し,従って公平性性能を改善することを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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電話・データ通信・交換一般  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (6件):
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