6V-04
深層学習のLSTMを用いた無線LAN通信時のパケット解析とスループットに基づく輻輳の予測
○山本　葵（お茶の水女子大），山口実靖（工学院大），神山　剛（九大），小口正人（お茶の水女子大）
近年，世界中に増え続けているスマートフォン，タブレット端末は機能や性能も強化されている. 気軽にネットワークにアクセスし，動画やゲームなどのデータ通信を楽しむことが出来るようになり，大容量かつ高速な通 信に対する需要は増大している. しかし有線接続に比べ低帯域かつノイズの多い無線接続においては，膨大なパケットが通信中に無線 LAN アクセスポイントに蓄積され，その結果輻輳が発生 してしまうという問題も生じている. 本研究では輻輳発生前に制御を加え無線 LAN AP の輻輳を回避することを最終目的とし，本稿では目的達成のため輻輳の予測を行う.Android 端末を用いて無線 LAN 通 信を行い，アクセスポイント周りのパケットをキャプチャした. そ のパケットを深層学習のLSTMモデル を用いて解析し無線LAN 通信時のトラフィックの予測性能を評価した.
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