受信信号強度を考慮したマルコフ近似によるアクセスポイント選択法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN18014

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2018/06/28

タイトル(英語): RSSI-based Access-Point Selection Method Using Markov Approximation

著者名: 可香谷 昌人(東京理科大学),木村 共孝(同志社大学),平田 孝志(関西大学),村口 正弘(東京理科大学)

著者名(英語): Masato Kagaya(Tokyo University of Science),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Kouji Hirata(Kansai University),Masahiro Muraguchi(Tokyo University of Science)

キーワード: アクセスポイント選択|マルコフ近似|最適化問題|時間可逆連続時間マルコフ連鎖|access-point selection|Markov approximation|optimization problem|continuous-time Markov chain

要約(日本語): 本稿では，受信信号強度 (RSSI) を考慮したマルコフ近似によるアクセスポイント選択法を提案する．マルコフ近似は，ユーザの個々の挙動によってネットワークが最適化される分散最適化フレームワークである．提案手法では，各ユーザはRSSIの小さなAPへ接続変更を行わないように制限することで，不必要な接続変更を抑制する．シミュレーション実験によって，提案手法の有効性を示す．

要約(英語): In this paper, we propose an access-point selection method based on RSSI value using Markov approximation, where a network is optimized by individual behavior of users forming a time-reversible continuous-time Markov chain. In the proposed method, each user does not select an access point with small RSSI value, and thus the number of state transitions can be reduced. Through simulation experiments, we show the effectiveness of the proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 685 Kバイト