| 研究課題/領域番号 |
17H04680
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
情報ネットワーク
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
|---|
研究代表者 |
廣田 悠介 国立研究開発法人情報通信研究機構, ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室, 主任研究員 (20533136)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
19,890千円 (直接経費: 15,300千円、間接経費: 4,590千円)
2019年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2018年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2017年度: 12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
|
|---|
| キーワード | 光ネットワーク / 全光 / ルーティング / 周波数割当 / 空間分割多重 / エラスティック光ネットワーク / 機械学習 / 全光ネットワーク / フォトニックネットワーク / 空間多重 / 周波数資源割当 / 資源割当 |
|---|
| 研究成果の概要 |
複数の多重技術を組み合わせた全光ネットワークは、多種多様な通信要求を収容する将来のネットワークとして期待されている一方で、デバイス技術に関する研究開発が中心であり、ネットワーク制御に関しては研究課題が多く残されている。本研究では、ネットワークの大域的な需要変動に対応可能な機械学習型周波数資源割当手法を含むシステムアーキテクチャを提案した。ヒューリスティック手法並びに遺伝的アルゴリズムを用いた周波数資源割当手法も合わせて開発を進めた結果、資源競合を避ける学習機構により、光パスの呼損確率を大幅に改善可能であることをシミュレーション評価により明らかにした。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
空間分割多重技術として光デバイスや通信実験は近年活発に行われているのに対し、それらを活用したネットワーク全体での制御に関する研究開発は限られたものになっている。本研究は、従来の数十倍以上の光パスを収容する全光ネットワークのための周波数資源割当を中心課題としたものであり、将来の社会に必須であるフレキシブル全光ネットワークの要素技術を確立した。機械学習の通信ネットワークへの応用という側面もあり、本学術領域の活性化の一助となる。
|
