| 要約 |
IEEE 802.11無線を用いたメッシュネットワークでは，各ノードは，変調方式と符号化率の組み合わせにより定められた，複数の送信レートを利用することができる．そして，通信環境に合わせて送信レートを選択することで，スループットを最大化することができる．従来のアルゴリズムでは，Received Signal Strength Indication (RSSI)やパケット誤り率，プローブパケットを参照することでスループットの最大化を目指している．しかし，RSSIとスループットが１対１対応しないことや，隠れ端末問題による不必要な送信レート制御，さらには，複数のアンテナが存在する場合，RSSIも複数取得できることなど，様々な要因によりスループットの最大化の実現は難しい．そこで本研究では，実験により収集されたRSSIと送信レートをデータセットとし，機械学習を利用することで，各ノードが最適な送信レートを選択することによるスループットの最大化を目的とする．作成したデータセットについてサポートベクトルマシン分類(SVC），ｋ近傍法(kNN)を用いて学習を行い，テストを行った結果，最大でスループットの最適値の83％の値を達成した． |
/ 
(ローカル限定)