論文の概要: Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning for Non-Terrestrial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12521v1
• Date: Tue, 26 May 2020 05:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 00:49:18.197266
• Title: Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning for Non-Terrestrial Networks
• Title（参考訳）: 非地球ネットワークのための強化学習によるLEO衛星とUAV中継の統合
• Authors: Ju-Hyung Lee, Jihong Park, Mehdi Bennis, and Young-Chai Ko
• Abstract要約: 低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。 軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。 エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。 本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.05735925326235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A mega-constellation of low-earth orbit (LEO) satellites has the potential to enable long-range communication with low latency. Integrating this with burgeoning unmanned aerial vehicle (UAV) assisted non-terrestrial networks will be a disruptive solution for beyond 5G systems provisioning large scale three-dimensional connectivity. In this article, we study the problem of forwarding packets between two faraway ground terminals, through an LEO satellite selected from an orbiting constellation and a mobile high-altitude platform (HAP) such as a fixed-wing UAV. To maximize the end-to-end data rate, the satellite association and HAP location should be optimized, which is challenging due to a huge number of orbiting satellites and the resulting time-varying network topology. We tackle this problem using deep reinforcement learning (DRL) with a novel action dimension reduction technique. Simulation results corroborate that our proposed method achieves up to 5.74x higher average data rate compared to a direct communication baseline without SAT and HAP.
• Abstract（参考訳）: 低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。 これを無人航空機(UAV)と統合することは、大規模な3次元接続を提供する5Gシステムを超えて、破壊的な解決策となるだろう。 本稿では、軌道星座から選択されたLEO衛星と固定翼UAVなどの移動高高度プラットフォーム(HAP)を介して、2つの遠地端末間のパケット転送の問題について検討する。 エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAP位置を最適化する必要がある。 本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。 シミュレーションの結果,SATとHAPのない直接通信ベースラインと比較して,提案手法が平均データレートを最大5.74倍に向上することがわかった。

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