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J-GLOBAL ID：202102269417247632   整理番号：21A1476412

大容量デバイスアクセス負荷制御に関するNBIoT最適化【JST・京大機械翻訳】

NBIoT Optimization on massive devices access load control

著者 (4件)： Cao Weinan (Xiamen University,Dept. Informatics and Communication Engineering,Xiamen,China) ,  Wang Jianzheng (Xiamen University,Dept. Informatics and Communication Engineering,Xiamen,China) ,  Zhao Yifeng (Xiamen University,Dept. Informatics and Communication Engineering,Xiamen,China) ,  Huang Lianfen (Xiamen University,Dept. Informatics and Communication Engineering,Xiamen,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICHCI  ページ： 33-37  発行年： 2020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： 狭帯域モノのインターネット(NBIoT)は多数の機械接続をサポートし,ランダムアクセス輻輳は端末アクセスのバーストと不確実性を伴う。NBIoTランダムアクセスの4つの重要段階を考慮して,本論文は,時間スロット解析とカバレッジレベル遷移機構を組み合わせたNBIoTランダムアクセスプロセスをモデル化する。衝突確率と接続したデバイスの数を導出した。既存のACBアルゴリズムが混雑があるとき,既存のACBアルゴリズムがアクセス負荷制御の問題を効果的に解決できないという事実に狙いを定めて,本論文は強化学習に基づく負荷アクセス制御アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,基地局はシステムの輻輳状態の変化を動的に学習し,衝突確率を減らすためにアクセスレベル制限パラメータを調整する。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが迅速に収束し,混雑条件の下でアクセス衝突の確率を効果的に減らし,アクセス成功率を増加し,システムアクセス性能を改善することを示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  負荷制御 ,  基地局 ,  端末装置 ,  バースト ,  狭帯域 ,  強化学習
準シソーラス用語： ランダムアクセス ,  タイムスロット ,  衝突確率 ,  制御アルゴリズム ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大容量 ,  アクセス ,  負荷制御 ,  最適化