ニューロダイナミクスに基づいた自律的無線ネットワーク最適化

摘要

Various radio access technologies have been developed and commercialized. Since available frequency band for new wireless services is limited, it becomes important to utilize radio resources efficiently by cognitive wireless network technologies. In this paper, we developed an algorithm for distributed radio resource usage optimization of legacy radio access networks. In order to balance the load among different radio access networks managed by different operators, we apply autonomous and distributed optimization dynamics of mutually connected neural networks. Since the objective function for optimizing fairness becomes fourth order equation, we introduce third order neural network to optimize it. We showed effectiveness of the proposed approach by simulation. Moreover, we also implemented the neural network based algorithm on laptop PCs with wireless LANs for distributed decision making. The results showed that this approach can optimize the total system by distributed processing on the terminal side.%無線通信技術の進歩によって、近年様々な無線アクセスネットワークが実用化され、今後もさらに高速なデータ通信を提供するサービスも開始されようとしている。しかし、割り当て可能な周波数帯域は有限であるため、無線リソースを出来るだけ効率よく利用するための技術が重要となっている。本稿では、既存の無線アクセスネットワークの利用状況から、周波数利用効率が最適な状態になるように端末が自律的に無線アクセスネットワークを切り替える Distributed Radio Resource Usage Optimization のための最適化アルゴリズムについて検討した。管理するオペレータが異なる無線アクセスネットワークを切り替えてリソースの有効利用を図るには、自律分散型のアルゴリズムが適すると考えられる。そこで、相互結合型ニューラルネットワークの並列分散的な最適化ダイナミクスを適用する。スループットのフェアネスを最適化する目的関数が4次式となるため、3次の結合を持つニューロンを用いる。まず、シミュレーションにより、提案方式によって平均スループットとフェアネスを最適化させることが可能であることを示した。さらに、複数の無線LANを用いた実ネットワークに、本基地局選択アルゴリズムを実装し、各端末上に分散させた演算とハンドオーバ決定によって、システム全体の状態を最適化することが可能であることを示した。