| 研究課題/領域番号 |
21K14162
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
Hashima Sherief 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (00865462)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | D2D Communications / millimeter Wave (mmWave) / Radio frequency (RF) / Multi-armed bandit (MAB) / Metaverse / Thompson sampling (TS) / UAV / V2X communications / RIS / Bandits / mmWave / V2X Communications / Over the air updates / UAV-mounted RIS / RIS relaying / Hybrid band RF/VLC / Load Balancing / MAB / PHE / RUCB, ETC / millimeter wave (mmWave) / radio frequency (RF) / multi-armed bandit (MAB) / UCB / MOSS / WSNs / B5G / 6G / ML / D2D |
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| 研究開始時の研究の概要 |
we develop combinatorial online ML algorithms to overcome mmWave D2D network problems to increase the efficiency and reliability of these networks. We propose novel online prediction methods for spectrum sensing/sharing in mmWave cognitive radio communications and mmWave interference mitigation to ease its deployment at highly dense scenarios. we implement different configurations of mmWave networks using commercial WiGig devices to assure the proposed ML schemes' validity and scalability in real scenarios.
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| 研究成果の概要 |
このプロジェクトでは、オンライン学習アルゴリズムを使用して、さまざまな無線通信シナリオの数学的定式化をモデル化しました。これらのシナリオにさまざまな種類のマルチアーム バンディットを適用し、エネルギーを考慮するように変更しました。利用されたバンディット ソリューションは、適切な選択と独自の学習ポリシーにより、さまざまな設定でほぼ最適なパフォーマンスと高速な収束率を示しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Thr project contributes to fullfilling the requirments of advanced communication technology(6G) with effective energy aware performance. The project also has social impact in disaster relief as it ensured reliable communications in challenging environments. Also,it contributes to autonomus vehicles
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