Presentation Information
[B-15-20]Task-Oriented Proactive Relay Selection in Mm-Wave channels
〇Tomoya Kageyama1, Hisashi Nagata1, Shoki Ohta1, Takayuki Yamada1 (1. NTT, Inc.)
Keywords:
mm-wave,Reinforcement learning
ミリ波を用いた移動通信は大容量通信が可能な一方で, 遮蔽による不安定性が課題であり, 将来の品質を予測してプロアクティブに制御することが有効である. 本稿では, 屋内における複数の自動走行ロボットによる監視作業において, 4K映像やLiDARデータ等の大容量なデータを定期的に伝送するタスクを想定し, 全ロボットが中継を利用してデータ伝送を完了することを目的とする. 物理空間情報[1]を用いたマルチエージェント強化学習による,タスク指向のプロアクティブ中継制御方式を提案し, 屋内実験評価により, 従来のQoS (Quality of Service) 最適化の手法と比べてタスク完了時間を同等以上に短縮できたことを報告する.