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J-GLOBAL ID：202202233972428799   整理番号：22A0696525

AIoTネットワークのための非連続広帯域スペクトルのマルチプレイマルチアームバンディットアルゴリズムベースセンシング【JST・京大機械翻訳】

Multiplay Multiarmed Bandit Algorithm Based Sensing of Noncontiguous Wideband Spectrum for AIoT Networks

著者 (5件)： Joshi Himani (Electronics and Communications Department, Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, Delhi, India) ,  Santra Shubhrajit (Electronics and Communications Department, Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, Delhi, India) ,  Darak Sumit (Electronics and Communications Department, Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, Delhi, India) ,  Hanawal Manjesh (Department of Industrial Engineering and Operations Research, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India) ,  Santosh S. V. Sai (Electronics and Communications Department, Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, Delhi, India)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 5  ページ： 3337-3348  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 現実感(AIoT)の大規模人工知能を現実化するために,無線ネットワークは,限られた共有非コンティグレートスペクトルにおける資源を同定するための知能を必要とする。本論文では,AIoTゲートウェイに配備されたサブNyquistサンプリングベース広帯域スペクトルアナライザを介してこの課題に取り組んだ。非コンティグリティな性質はチャネル占有を学習する。しかし,チャネル状態の同定は,選択された部分集合のバスチャネルの数がアナログ対ディジタル変換器,Kの数より高いときに失敗する。この部分集合選択問題をマルチプレイマルチアームバンドとしてモデル化した。最初に,著者らは,Kの部分集合サイズ(検出故障なし)を有する学習アルゴリズムを介して,そのような問題の学習可能性を実証した。広帯域スパーススペクトルに対して,著者らは,最良の可能なスループットを与える最適部分集合を同定し,Kよりも潜在的に大きいサイズを持つ,新しい部分集合サイズ推定手法を用いて,このアルゴリズムを拡張した。これらのアルゴリズムは,システムオンチップ上にマッピングされ,そして,詳細な性能分析は,最先端のアプローチに対する優位性を示す。Copyright 2022 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 ,  故障 ,  *ネットワーク ,  *スペクトル ,  人工知能 ,  無線伝送 ,  スループット ,  ディジタル方式 ,  *広帯域 ,  チャネル ,  性能分析 ,  ゲートウェイ ,  学習アルゴリズム ,  スペクトルアナライザ
準シソーラス用語： システムオンチップ ,  無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 広帯域 ,  スペクトル ,  マルチ