実ネットワークにおける異種無線アグリゲーションのパラメータ最適化(コグニティブ無線ネットワーク,クロスレイヤ技術,一般)

概要

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異なる種類の実無線ネットワークを束ねる異種無線アグリゲーションにおいて、パケット振り分け数やバッファサイズなどのパラメータを最適化することで、スループットの最大化を試みる。異種無線アグリゲーションは、無線リソースの効率的利用のために、利用されていないRANを同時に複数用いることで、可能な限りスループットを向上させる技術である。しかし、異種無線アグリゲーションを行う場合、各RANのQoS(Quality of Service)の差異が原因となり、場合によってはアグリゲーションスループットがシングルリンクのスループット以下にまで低下してしまうという問題がある。この問題に対し、異種無線アグリゲーションのパラメータを調整することで、スループットが改善可能であることが仮想的な実験によって示されている。そこで本研究では、実ネットワークにおいて、TCPカプセリングを用いた無線リンクアグリゲーション機能を搭載したコグニティブ無線クラウドシステムを用いて、スループットの最適化を試みる。異種無線アグリゲーションのパラメータである各RANへのトラフィック分配量及びバッファサイズを最適に設定することで、シングルリンクに比べ50%前後のアグリゲーションスループットを改善し、90%以上の無線リソース効率での異種無線アグリゲーションが実現可能であることを示す。
2011-01-20

実ネットワークにおける異種無線アグリゲーションのパラメータ最適化(コグニティブ無線ネットワーク,クロスレイヤ技術,一般)

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