| Project/Area Number |
17J04854
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Communication/Network engineering
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
神矢 翔太郎 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 2019: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 確率幾何学 / 強化学習 / バンディットアルゴリズム / メカニズムデザイン / 無線LAN / 無線リソース制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、前年度の実績にもある2つのテーマについて、論文誌への採録までを行った。具体的には、「セルラ通信品質の定量的評価を目的とする確率幾何解析」に関して、研究成果がIEEE Transactions on Wireless Communicationsに採録された。これは，ユーザスケジューリングが適用された上り回線セルラネットワークの確率幾何解析を行っているものであり、昨今の複雑化するセルラシステムの解析を簡易にする意味で重要である。
また、「無線LANスループットを経験的に改善する強化学習手法」について原案を国際会議で発表し、またその研究を進展させたものがIEEE Accessに採録された。これは、無線LANスループット改善のために、効率的なチャネル選択則を強化学習で獲得するものであり、従来モデル化の難しかった無線LANのスループットを、強化学習によって制御可能であることを明らかにしている。
上記に加え、今年度から取り組んだテーマである「確率幾何学を援用した干渉緩和のためのチャネル選択」に関しても、国際会議で発表、並びにその研究を進展させたものの論文誌への投稿を行い、その発展形がIEEE Accessへと採録された。具体的には、確率幾何学を援用したトンプソンサンプリングを用いて、ネットワークの干渉を緩和するチャネル選択を行わせるものであるが、このアイデアはこれまでの研究成果を統合する形で、それぞれの成果の長所をうまく結びつけたものであり、確率幾何学の可能性を発展させる意味で重要な成果と捉えている。
個々の成果は上に述べた通りであるが、これらの研究成果は、規格や特定の特化技術に対するものではなく、次世代の無線通信システムを含むより広範な範囲へと適用可能な技術であり、世代を超えた重要な知見となりうるものである。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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