論文の概要: Learning Emergent Random Access Protocol for LEO Satellite Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01765v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 07:44:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-07 00:48:43.274492
- Title: Learning Emergent Random Access Protocol for LEO Satellite Networks
- Title（参考訳）: LEO衛星ネットワークのための創発的ランダムアクセスプロトコルの学習
- Authors: Ju-Hyung Lee and Hyowoon Seo and Jihong Park and Mehdi Bennis and
Young-Chai Ko
- Abstract要約: 創発的ランダムアクセスチャネルプロトコル(eRACH)と呼ばれるLEO SATネットワークのための新しい許可なしランダムアクセスソリューションを提案する。
eRACHは、非定常ネットワーク環境との相互作用によって生じるモデルフリーなアプローチである。
RACHと比較して,提案するeRACHは平均ネットワークスループットが54.6%向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.575090080749554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A mega-constellation of low-altitude earth orbit (LEO) satellites (SATs) are
envisaged to provide a global coverage SAT network in beyond fifth-generation
(5G) cellular systems. LEO SAT networks exhibit extremely long link distances
of many users under time-varying SAT network topology. This makes existing
multiple access protocols, such as random access channel (RACH) based cellular
protocol designed for fixed terrestrial network topology, ill-suited. To
overcome this issue, in this paper, we propose a novel grant-free random access
solution for LEO SAT networks, dubbed emergent random access channel protocol
(eRACH). In stark contrast to existing model-based and standardized protocols,
eRACH is a model-free approach that emerges through interaction with the
non-stationary network environment, using multi-agent deep reinforcement
learning (MADRL). Furthermore, by exploiting known SAT orbiting patterns, eRACH
does not require central coordination or additional communication across users,
while training convergence is stabilized through the regular orbiting patterns.
Compared to RACH, we show from various simulations that our proposed eRACH
yields 54.6% higher average network throughput with around two times lower
average access delay while achieving 0.989 Jain's fairness index.
- Abstract（参考訳）: 低高度地球軌道(LEO)衛星(SAT)のメガコンステレーションを構想し、第5世代(5G)セルシステムを超えてグローバルなSATネットワークを提供する。
LEO SATネットワークは、時間変化のSATネットワークトポロジーの下で、多くのユーザの非常に長いリンク距離を示す。
これにより、固定地上ネットワークトポロジ用に設計されたランダムアクセスチャネル(RACH)ベースのセルプロトコルなど、既存の複数のアクセスプロトコルが不適切である。
そこで本稿では,LEO SAT ネットワークに対して,創発的ランダムアクセスプロトコル (eRACH) と呼ばれる新しい許可不要なランダムアクセスソリューションを提案する。
既存のモデルベースおよび標準化プロトコルとは対照的に、eRACHは、マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)を用いて、非定常ネットワーク環境との相互作用を通じて生じるモデルフリーアプローチである。
さらに、既知のSAT軌道パターンを活用することで、eRACHはユーザー間の集中的な調整や追加の通信を必要とせず、トレーニング収束は通常の軌道パターンを通して安定化される。
RACHと比較して,提案するeRACHは平均ネットワークスループットが54.6%向上し,平均アクセス遅延が約2倍低下し,0.989 Jainの公正度指数が得られた。
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