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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.19 No.1
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
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Reinforcement learning is an area of machine learning that studies how an intelligent agent takes actions in a given environment to maximize the cumulative reward. In this paper, we propose a new MAC protocol based on the Q-learning technique of reinforcement learning to improve the performance of the IEEE 802.11 wireless LAN CSMA/CA MAC protocol. Furthermore, the operation of each access point (AP) and station is proposed. The AP adjusts the value of the contention window (CW), which is the range for determining the backoff number of the station, according to the wireless traffic load. The station improves the performance by selecting an optimal backoff number with the lowest packet collision rate and the highest transmission success rate through Q-learning within the CW value transmitted from the AP. The result of the performance evaluation through computer simulations showed that the proposed scheme has a higher throughput than that of the existing CSMA/CA scheme.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORKS
Ⅲ. REINFORCEMENT LEARNING-BASED CSMA/CA MAC PROTOCOL
Ⅳ. SIMULATION RESULTS
Ⅴ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
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