研究業績：詳細表示
|
|
研究業績：詳細表示 |
|
| |
| 著者 | 渡邊壮輝 |
|---|---|
| 題目 | 無線LANにおける送信レート選択への機械学習の適用 |
| 出典 | 修士論文 |
| 要約 | IEEE802.11にはサブキャリアの変調方式，符号化率の組み合わせにより，多段階で送信レートが規定されている． 通信品質やアクセス制御方式など様々な要因により，規定された送信レートの値より実際のスループットは低下するため，状況に応じた適切な送信レートの選択がスループット最大化のために必要である． スループット低下の一要因として空間あたりの端末数の増加がある． 従来の送信レート選択手法は競合や隠れ端末問題が十分の考慮されておらず，そのような状況下でスループットが低下してしまう． 本論文では，通信品質に関する多次元な情報と機械学習を組み合わせた手法を提案し，競合・隠れ端末存在下で従来手法を上回るスループットを達成したことを示す． |
| Authors | S. Watanabe |
| Title | Applying Machine Learning to Rate Adaptation in Wireless LANs |
| Authority | master thesis |
| Summary | |
| 年月 | 2021年3月 |
| DOI/Handle | |
| 研究テーマ | アドホック・メッシュネットワーク 機械学習 |
| 言語 | 日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |  /  (ローカル限定) |
