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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 34 - 37 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.1.34
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본 레터에서는 Slotted-ALOHA 시스템의 성능을 높이기 위해 기계학습을 이용하는 전송 백오프(backoff)기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 지수백오프 방식과 기계학습을 이용하여 구한 최적의 경쟁윈도우 크기를 고정적으로 사용하는 방식이 유기적으로 결합되어 사용된다. 또한 최적 경쟁 윈도우 크기를 결정하는 기능을 하나의 제어기에 집중시킴으로써, ALOHA의 장점인 단순함을 훼손하지 않는다. 레터에서는 시뮬레이션을 이용하여 제안하는 기법이 시스템의 성능을 현저히 향상시킴을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 제안하는 기법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
D. G. Jeong and W. S. Jeon, “Performance of an exponential backoff scheme for slotted-ALOHA protocol in local wireless environment,” IEEE Trans. Veh. Tech., vol. 44, no. 3, pp. 470-479, Aug. 1995.
W. S. Jeon and D. G. Jeong, “Combined channel access and sensing in cognitive radio slotted-ALOHA networks,” IEEE Trans. Veh. Tech., vol. 64, no. 5, pp. 2128-2133, May 2015.
M. Wang, Y. Cui, X. Wang, S. Xiao, and J. Jiang, “Machine learning for networking: Workflow, advances and opportunities,” IEEE Netw., vol. 32, no. 2, pp. 92-99, Apr. 2018.
D. Lim, “Performance improvement of fast time-varying OFDM channel estimation by machine learning,” J. KICS, vol. 44, no. 2, pp. 281-284, Feb. 2019.
C. Zhang, P. Patras, and H. Haddadi, “Deep learning in mobile and wireless networking: A survey,” IEEE Commun. Surv. & Tuts., vol. 21, no. 3, pp. 2224-2287, Mar. 2019.
W. S. Jeon and D. G. Jeong, “Combined channel access and sensing in cognitive radio slotted-ALOHA networks,” IEEE Trans. Veh. Tech., vol. 64, no. 5, pp. 2128-2133, May 2015.
M. Wang, Y. Cui, X. Wang, S. Xiao, and J. Jiang, “Machine learning for networking: Workflow, advances and opportunities,” IEEE Netw., vol. 32, no. 2, pp. 92-99, Apr. 2018.
D. Lim, “Performance improvement of fast time-varying OFDM channel estimation by machine learning,” J. KICS, vol. 44, no. 2, pp. 281-284, Feb. 2019.
C. Zhang, P. Patras, and H. Haddadi, “Deep learning in mobile and wireless networking: A survey,” IEEE Commun. Surv. & Tuts., vol. 21, no. 3, pp. 2224-2287, Mar. 2019.
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