研究課題
移動ロボットが経路上で集中した場合には，輻そうによりネットワークへの接続が困難となりバックログが増大する．これに対処するため，本研究では，移動ロボットが利用可能な複数のWiFi回線のトラヒック，SN比などのネットワーク環境を認知した上で，それぞれのWiFi回線の利用適格度メトリックを定義してWiFi回線を選択し，トラヒック集中地点を迂回するためのルーティングを行う「コグニティブ型マネジメント」を提案し，無線LANシミュレーションを用いてネットワーク特性を明らかにした．具体的には，次に示す項目の開発と評価を行った．１．SN比推定法：仲上フェージング通信路において尤度を用いたSNR推定法を提案し、解析を用いてその評価を行った．次に，無線LANを対象として，既知のシンボルであるプリアンブルを用いてSNR推定を行い，SN比が最大となる無線LANアクセスポイントを選択する方式を提案し，その有効性を明らかにした．２．ユーザ数推定法：CSMA/CAにおける送信制御のためのランダム遅延の観測結果を用いたトラヒック推定法を提案し，状態遷移を用いた解析，時間軸での解析，ならびに計算機シミュレーションを用いてその有効性を明らかにした． また，ランダム遅延と衝突の観測情報を用いるユーザ数推定を提案し，その性能改善を確認した．３．利用適格度メトリックの評価：SN比とユーザ数を３次関数で表現するメトリックを提案し，メトリックの誤差の数値計算結果ならびにメトリックが有効となるSN比とユーザ数の領域を明らかにした．次に，SN比とユーザ数の影響を遅延時間に組み込むメトリックの評価を行い，メトリックの特性を明らかにした．また，スループットをメトリックとする場合では，多値変調と組み合わせて高いスループットが得られ負荷分散が可能であることを示した．
すべて 2020
すべて 雑誌論文 (1件)
Memoirs of the Faculty of Engineering, Osaka City University
巻: 61 ページ: 1,7
