Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review

論文の概要: Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10899v1
Date: Mon, 25 Jan 2021 13:01:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-15 10:59:30.244946
Title: Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review
Title（参考訳）: 衛星通信における人工知能の展望
Authors: Fares Fourati, Mohamed-Slim Alouini
Abstract要約: この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概要を提供する。さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、スペースエアグラウンド統合、エネルギー管理など、優れた可能性を実証しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Satellite communication offers the prospect of service continuity over uncovered and under-covered areas, service ubiquity, and service scalability. However, several challenges must first be addressed to realize these benefits, as the resource management, network control, network security, spectrum management, and energy usage of satellite networks are more challenging than that of terrestrial networks. Meanwhile, artificial intelligence (AI), including machine learning, deep learning, and reinforcement learning, has been steadily growing as a research field and has shown successful results in diverse applications, including wireless communication. In particular, the application of AI to a wide variety of satellite communication aspects have demonstrated excellent potential, including beam-hopping, anti-jamming, network traffic forecasting, channel modeling, telemetry mining, ionospheric scintillation detecting, interference managing, remote sensing, behavior modeling, space-air-ground integrating, and energy managing. This work thus provides a general overview of AI, its diverse sub-fields, and its state-of-the-art algorithms. Several challenges facing diverse aspects of satellite communication systems are then discussed, and their proposed and potential AI-based solutions are presented. Finally, an outlook of field is drawn, and future steps are suggested.
Abstract（参考訳）: 衛星通信は、未発見領域や未発見領域に対するサービス継続性、サービスユビキティ、サービスのスケーラビリティを提供する。しかし、衛星ネットワークの資源管理、ネットワーク制御、ネットワークセキュリティ、スペクトル管理、エネルギー利用が地上ネットワークよりも難しいため、これらの利点を実現するために、まずいくつかの課題に対処しなければならない。一方、機械学習、ディープラーニング、強化学習などの人工知能(AI)は、研究分野として着実に成長しており、無線通信を含む多様なアプリケーションで成果を発揮しています。特に、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、宇宙-地上統合、エネルギー管理など、さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は優れた可能性を実証しています。この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概観を提供する。衛星通信システムの多様な側面に直面するいくつかの課題が議論され、その提案と潜在的なAIベースのソリューションが提示される。最後に、フィールドの見通しが描かれ、将来のステップが提案される。
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