文献

J-GLOBAL ID：202202251121513036   整理番号：22A1066856

映像伝送の要求条件に基づいた無線周波数帯選択への深層強化学習の適用

Application of Deep Reinforcement Learning to Radio Frequency Band Selection Based on Requirements for Video Transmission

著者 (5件)： 中村理 (シャープ ソリューション事業推進セ) ,  山田良太 (シャープ ソリューション事業推進セ) ,  佐藤拓広 (シャープ ソリューション事業推進セ) ,  留場宏道 (シャープ ソリューション事業推進セ) ,  浜口泰弘 (シャープ ソリューション事業推進セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 391(RCS2021 251-299)  ページ： 127-132 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月23日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： トラヒックの多いプライベートネットワークが互いに隣接した場合,大容量・低遅延トラヒックの収容に必要となる帯域や通信機会の確保が困難な干渉爆発の状態になる.無線LANは,複数の無線周波数帯を利用可能な無線通信システムであり,各STAが適切な無線周波数帯選択を行うことができれば干渉爆発の影響を緩和できる可能性がある.本稿では,代表的な大容量アプリケーションである映像伝送に着目し,映像伝送の要求条件を考慮した映像スループットを定義し,映像スループットを最大化する無線周波数帯選択について検討を行う.さらに映像スループットから算出される報酬によって深層強化学習による無線周波数帯選択を実現できることを計算機シミュレーションにより示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *無線LAN ,  周波数帯 ,  資源割付 ,  信号伝送 ,  画像通信 ,  通信運用管理 ,  *周波数割当 ,  *強化学習 ,  スループット ,  UHF【周波数】 ,  SHF【周波数】
準シソーラス用語： 映像伝送 ,  周波数帯域選択 ,  *深層強化学習 ,  無線周波数管理

分類 (2件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• 浜口泰弘,留場宏道,中村理,山田良太,“アクティブ空間無線リソース制御技術に関する研究開発,” 電子情報通信学会総合大会,March 2022.
• 佐藤拓広,山田良太,中村理,留場宏道,浜口泰弘,“映像伝送の要求条件に基づいた無線周波数帯選択に関する一検討,” 電子情報通信学会総合大会,March 2022.
• 山田良太,留場宏道,佐藤拓広,中村理,浜口泰弘,“映像伝送の要求条件を用いるレイヤ間連携無線リソース割当ての一検討,” 電子情報通信学会総合大会,March 2022.
• F. D. Tilahun and C. G. Kang, “Decentralized Deep Reinforcement Learning-based Dynamic Uplink Band Selection in Enhanced Licensed-Assisted Access,” Proc. Int. Conf. Inf. Netw. (ICOIN), pp. 477-480, Jan. 2020.
• T. H. L. Dinh, M. Kaneko, K. Wakao, H. Abeysekera, and Y. Takatori, “Reinforcement Learning-aided Distributed User-to-Access Points Association in Interfering Networks,” IEEE GLOBECOM, pp. 1-6, Dec. 2019.

タイトルに関連する用語 (3件)： 映像伝送 ,  無線周波数 ,  深層強化学習