TCP通信における機械学習をを用いたロス分類アルゴリズム(ネットワーク,並列/分散/協調とディペンダブルコンピューティング及び一般)

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概要

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携帯端末の普及により、無線通信はなくてはならないものとなっている。技術の進歩により、ギガビット級の通信ができる無線技術も登場してきており、高速な無線通信の需要はますます高まっていくと考えられる。しかし、無線通信においては、偶発的なパケットロスにより通信のスループットが低下してしまうという問題が発生する。これは、輻輳によらないパケットロスに対して、輻輳ウィンドウを下げる処理を行うことによって生じる。本論文では、パケットロス前の遅延情報に基づき、ネットワークの輻輳によって起こるパケットロスとパケット転送時の物理的な干渉によって起こるパケットロスを区別することによって、不要なウィンドウ低下を防止し、それによってTCP通信のスループットを改善するための手法を提案する。シミュレータにより評価実験を行い、偶発ロスが頻繁に起こる状況において高い分類精度を実現し、従来のTCPのスループットを50%ほど改善した。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2013-07-25

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