Intelligent Channel Assignment for WI-FI System Based on Reinforcement Learning

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F14%3APU110397" target="_blank" >RIV/00216305:26220/14:PU110397 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Intelligent Channel Assignment for WI-FI System Based on Reinforcement Learning

Popis výsledku v původním jazyce

This paper focuses on enhanced channel planning for WI-FI systems. Based on a real measurement of the frequency spectrum background, the quality of each channel has been classified. Machine learning algorithms are used to process these data and control the system. Reinforcement learning (a special example of machine learning) is used due to its complexity as a test-trial agents system. In the proposed system punishment and reward schema are utilized making it possible to change channels during the transmission and use the one with minimal interference. The promising increase of SINR up to 5% for outdoor scenarios and up to 30% for indoor scenarios should be applied to improve modulation schemas and increase data throughput.

Název v anglickém jazyce

Intelligent Channel Assignment for WI-FI System Based on Reinforcement Learning

Popis výsledku anglicky

This paper focuses on enhanced channel planning for WI-FI systems. Based on a real measurement of the frequency spectrum background, the quality of each channel has been classified. Machine learning algorithms are used to process these data and control the system. Reinforcement learning (a special example of machine learning) is used due to its complexity as a test-trial agents system. In the proposed system punishment and reward schema are utilized making it possible to change channels during the transmission and use the one with minimal interference. The promising increase of SINR up to 5% for outdoor scenarios and up to 30% for indoor scenarios should be applied to improve modulation schemas and increase data throughput.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

<a href="/cs/project/ED2.1.00%2F03.0072" target="_blank" >ED2.1.00/03.0072: Centrum senzorických, informačních a komunikačních systémů (SIX)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of PIERS 2014 in Guangzhou

ISBN

978-1-934142-28-8

ISSN

1559-9450

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

2322-2325

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Guangzhou

Datum konání akce

25. 8. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000393225900515