2015 Fiscal Year Annual Research Report
ファジィ強化学習を用いた車両ネットワーク通信プロトコルの設計と実証実験
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25730053
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
策力 木格 電気通信大学, 大学院情報システム学研究科, 准教授 (90596230)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 車両アドホックネットワーク / VANET / マルチホッププロトコル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，事故・渋滞情報を周囲の車両に配布するためのマルチホッププロトコルを提案している．提案プロトコルでは，ファジィ論理に基づき車両間距離，車両の移動，無線帯域，無線電波の伝搬特性を柔軟に考慮し情報を中継する，また強化学習を用いて全体最適な経路を定めることを特徴とする．平成２7年度には，実ネットワーク環境にて提案プロトコルの性能を評価し，提案プロトコルの改良を行った．提案プロトコルを実無線デバイスにて実装して，実無線環境での提案プロトコルの動作を確認した．さらに無線装置を車に搭載させることにより，実車両アドホックネットワークにおける動作確認をした．また提案プロトコルとINTERNETプロトコルの接続を可能にして，実際の音声，ビデオなどのアプリケーションを用いて提案プロトコルを評価した．ユーザ体感品質まで考慮した評価を行うために，Linux OSにおいて提案プロトコルを実装し，現実なファイル転送アプリケーション，ビデオ送信アプリケーションなどを用いて提案プロトコルの評価を行った．
提案プロトコルを実無線環境にて評価しながら，実環境における各層で連携することによる最適な通信方式を見つけることに焦点をあてた．具体的には，経路選択が上位レイヤにおける影響を明らかにした．経路変更がTCPの輻輳制御に関する影響，ホップ数がTCP性能に対する影響，経路上のノードのチャンネル競争がTCPスループットに対する影響などを考慮して，バックボーン車両で中継を行う方式，ならびにエンド・ツー・エンドのスループットを考慮した全体最適な経路を決定する方式を提案した．
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