論文の概要: Artificial Intelligence Techniques for Next-Generation Mega Satellite Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00414v2
• Date: Sun, 14 May 2023 10:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 01:12:00.707556
• Title: Artificial Intelligence Techniques for Next-Generation Mega Satellite Networks
• Title（参考訳）: 次世代衛星ネットワークのための人工知能技術
• Authors: Bassel Al Homssi, Kosta Dakic, Ke Wang, Tansu Alpcan, Ben Allen, Sithamparanathan Kandeepan, Akram Al-Hourani, and Walid Saad
• Abstract要約: 本稿では,地球規模の衛星ネットワーク,特にメガ衛星ネットワーク通信におけるAI技術の適用について紹介する。 それは、メガ衛星ネットワークのユニークな特徴を詳述し、現在の通信インフラへの統合と相まって、全体的な課題を詳述する。 これには、高度にダイナミックなラジオチャンネル、スペクトルセンシングと分類、信号検出と復調、衛星間リンクと衛星アクセスネットワーク最適化、ネットワークセキュリティの予測にAIを適用することが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.55872005770133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Space communications, particularly mega satellite networks, re-emerged as an appealing candidate for next generation networks due to major advances in space launching, electronics, processing power, and miniaturization. However, mega satellite networks rely on numerous underlying and intertwined processes that cannot be truly captured using conventionally used models, due to their dynamic and unique features such as orbital speed, inter-satellite links, short time pass, and satellite footprint, among others. Hence, new approaches are needed to enable the network to proactively adjust to the rapidly varying conditions associated within the link. Artificial intelligence (AI) provides a pathway to capture these processes, analyze their behavior, and model their effect on the network. This article introduces the application of AI techniques for integrated terrestrial satellite networks, particularly mega satellite network communications. It details the unique features of mega satellite networks, and the overarching challenges concomitant with their integration into the current communication infrastructure. Moreover, the article provides insights into state-of-the-art AI techniques across various layers of the communication link. This entails applying AI for forecasting the highly dynamic radio channel, spectrum sensing and classification, signal detection and demodulation, inter-satellite link and satellite access network optimization, and network security. Moreover, future paradigms and the mapping of these mechanisms onto practical networks are outlined.
• Abstract（参考訳）: 宇宙通信、特にメガ衛星ネットワークは、宇宙打ち上げ、エレクトロニクス、処理能力、小型化の大きな進歩により、次世代ネットワークの魅力ある候補として再燃した。 しかし、メガ衛星ネットワークは、軌道速度、衛星間リンク、短距離通過、衛星フットプリントなどのダイナミックでユニークな特徴のために、従来のモデルでは真に捉えられない多くの基盤的および相互接続のプロセスに依存している。 したがって、ネットワークがリンク内で急速に変化する条件に積極的に適応できるように、新しいアプローチが必要である。 人工知能(AI)は、これらのプロセスを捕捉し、その振る舞いを分析し、ネットワーク上での効果をモデル化する経路を提供する。 本稿では,統合衛星ネットワーク,特にメガ衛星ネットワーク通信におけるai技術の適用について紹介する。 メガ衛星ネットワークのユニークな特徴と、現在の通信インフラへの統合に伴う全体的な課題を詳述している。 さらに、このアーティクルは、コミュニケーションリンクのさまざまなレイヤにわたる最先端のAI技術に関する洞察を提供する。 これは、高度にダイナミックな無線チャネルの予測、スペクトル検出と分類、信号検出と復調、衛星間リンクと衛星アクセスネットワークの最適化、ネットワークセキュリティのためのaiの適用を含む。 さらに,今後のパラダイムと,それらの機構の実用ネットワークへのマッピングについて概説する。

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