[B-6] ネットワークシステム

[B-6-44] Reinforcement Learning based Contention Window Adjustment for IEEE 802.11ah RAW

^○山本敢大, 眞田耕輔, 羽多野裕之, 森香津夫 (三重大)

Keywords:IEEE802.11ah、強化学習、Contention Window、RAW

IoT(Internet of Things)向けの標準規格として, IEEE802.11ahが策定されている．IEEE802.11ahでは，各端末を任意のグループに割り当てて，グループごとに割り与えられた期間内に通信を行う(RAW方式). 既存研究である領域等分割方式では，隠れ端末の影響を軽減するように，近隣端末同士でグループピングすることで，通信性能の向上を得ていた．一方，領域等分割グルーピングでは，グループごとの競合端末数に偏りが生じるといった課題がある．本稿では，強化学習(RL)を用いてグループ内の競合端末数に合わせたCW(Contention Window)の調整を行うことで競合端末数の偏りによるネットワーク性能の劣化を改善する．