論文の概要: Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated Satellite-HAPS-Ground Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13958v1
• Date: Fri, 27 May 2022 13:09:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:56:49.055675
• Title: Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated Satellite-HAPS-Ground Networks
• Title（参考訳）: 衛星・衛星統合ネットワークにおける機械学習に基づくユーザスケジューリング
• Authors: Shasha Liu, Hayssam Dahrouj, Mohamed-Slim Alouini
• Abstract要約: 本稿では,統合空間空地ネットワークにおけるユーザスケジューリングの文脈における機械学習の可能性を示すことに焦点を当てる。 この論文は、宇宙空間のネットワークにおけるユーザスケジューリングポリシーを最適化するために、深層ニューラルネットワークを組み込んだ特定のユースケースを1つ提案し、その利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.58968700765783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrated space-air-ground networks promise to offer a valuable solution space for empowering next generation of communication networks (6G), particularly in the context of connecting the unconnected and ultraconnecting the connected. Such digital inclusion thrive makes the resource management problem of particular interest. However, the classical model-based optimization methods cannot meet the real-time processing and user's QoS needs, due to the high heterogeneity of the space-air-ground networks and the complexity of its associated resource allocation problems. Given the premises of artificial intelligence at automating wireless networks design, this paper focuses on showcasing the prospects of machine learning in the context of user scheduling in integrated space-air-ground communications. The paper first overviews the most relevant state-of-the art in the context of machine learning applications to the resource allocation problems in integrated space-air-ground networks. The paper then proposes, and shows the benefit of, one specific use-case that adopts ensembling deep neural network for optimizing the user scheduling policies in space-high altitude platform station (HAPS)-ground networks. Finally, the paper presents some challenges and sheds light on several open issues in the context of machine learning applications in space-air-ground networks, namely, power limit, imperfect channel state information, multi-HAPSs scenarios and flying taxis-empowered systems.
• Abstract（参考訳）: 統合スペース・エア・グラウンド・ネットワークは次世代の通信ネットワーク (6g) を強力にするための貴重なソリューション空間を提供することを約束している。 このようなデジタルインクルージョンは、特に関心のあるリソース管理問題を引き起こす。 しかし,従来のモデルベース最適化手法では,空間空対地ネットワークの高度不均一性とそれに伴う資源配分問題の複雑さのため,リアルタイム処理やユーザのQoSのニーズを満たすことができない。 本稿では,ワイヤレスネットワーク設計における人工知能の前提を考慮し,空間・地上統合通信におけるユーザスケジューリングの文脈における機械学習の展望を示す。 本稿ではまず,統合的空間・地上ネットワークにおける資源割当問題に対する機械学習応用の文脈における最も関連する技術について概説する。 そこで本稿では,高高度プラットフォームステーション(haps)地上ネットワークにおけるユーザのスケジューリングポリシを最適化するために,深層ニューラルネットワークを用いた特定のユースケースを提案する。 最後に,空対地ネットワークにおける機械学習の応用,すなわち電力制限,不完全なチャネル状態情報,マルチHAPSシナリオ,空飛ぶタクシー搭載システムなど,いくつかの課題と課題について述べる。

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