2014 Fiscal Year Research-status Report
コグニティブ無線最適化へのカオス理論に基づいた複雑低相関ダイナミクスの応用
| Project/Area Number |
26330117
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Science |
|---|
Principal Investigator |
長谷川 幹雄 東京理科大学, 工学部, 教授 (50358967)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| Keywords | 無線ネットワーク / コグニティブ無線 / 無線LAN / Multi-Armed Bandit問題 / カオス |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
移動通信の普及により逼迫している無線周波数資源の利用効率を改善するために、空き周波数帯域を検出し有効利用を図るコグニティブ無線技術の重要性が高まっている。本研究では、コグニティブ無線におけるチャネルや経路の最適選択問題を効率的に解くために、カオス理論に基づく複雑性を応用する新しい方式を確立することを目的としている。
平成２６年度は、コグニティブ無線メッシュネットワークおけるチャネル選択や経路選択の最適化問題、および、コグニティブ無線におけるチャネル選択などの最適化問題を対象として研究を進めた。無線メッシュネットワークにおける最適化では、スループットを最大にする組合せ最適化問題を定式化し、さらに、これを解くための最適化アルゴリズムを開発した。実験ネットワークを用いた検証を行い、提案手法の有効性を示した。この研究成果は、国際会議IEEE Consumer Communications & Network Conferenceに投稿して採録され、口頭発表を行った。コグニティブ無線におけるチャネル選択の問題は、Multi-Armed Bandit（MAB）問題として定式化し、これを効率的に解くアルゴリズムを提案した。さらに、無線LANにおけるチャネル空き状況の効率的な検索に応用し、実験によって提案手法の有効性を示した。この成果は、国際会議International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applicationsで口頭発表した。また、カオス低相互相関を用いたMABアルゴリズムについて検討し、その有効性を確認した。カオス低相互相関ダイナミクスの最適化への有効性については、執筆した著書（情報ネットワーク科学入門、第４章）の中に、詳細に記述した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究目的に対して、おおむね順調に進展している。平成２６年度までに、対象とする無線ネットワークの問題設定と定式化、最適化アルゴリズムの構築、さらに、実験検証までを実施することが出来た。カオス低相互相関ダイナミクスについては、数理的な説明を著書に示した。カオスを用いたアルゴリズムの実験検証は平成２７年度の課題とする。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画通り、前年度までに構築したアルゴリズムを基にして、コグニティブ無線ネットワークの最適動作のためのプロトコル作成に着手する。カオス低相互相関ダイナミクスを積極的に導入し、提案手法の有効性を示していく。厳密解を求めるアルゴリズムも構築して比較することにより、提案手法の性能を評価する。
また、前年度に設定した最適化問題だけでなく、無線ネットワークにおける様々な最適化問題を対象として、提案手法の有効性を示していく。シミュレーション評価だけでなく、できるだけ多くの実験を行い、本研究の有効性を検証していく。
|
