論文の概要: SatAIOps: Revamping the Full Life-Cycle Satellite Network Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08722v2
- Date: Wed, 17 May 2023 17:59:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 08:44:49.667837
- Title: SatAIOps: Revamping the Full Life-Cycle Satellite Network Operations
- Title(参考訳): SatAIOps:全ライフサイクルの衛星ネットワーク運用を改善
- Authors: Peng Hu
- Abstract要約: 非静止衛星ネットワーク(NGSO)は、地球上のあらゆる場所で高品質なインターネット接続を提供する。
衛星運用に対する従来のアプローチは、NGSO衛星ネットワークにおける新しい課題に対処できない。
本稿では,SatAIOpsという新しいアプローチを全体解として提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.368986073388813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently advanced non-geostationary (NGSO) satellite networks represented by
large constellations and advanced payloads provide great promises for enabling
high-quality Internet connectivity to any place on Earth. However, the
traditional approach to satellite operations cannot address the new challenges
in the NGSO satellite networks imposed by the significant increase in
complexity, security, resilience, and environmental concerns. Therefore, a
reliable, sustainable, and efficient approach is required for the entire
life-cycle of satellite network operations. This paper provides a timely
response to the new challenges and proposes a novel approach called "SatAIOps"
as an overall solution. Through our discussion on the current challenges of the
advanced satellite networks, SatAIOps and its functional modules in the entire
life-cycle of satellites are proposed, with some example technologies given.
SatAIOps provides a new perspective for addressing operational challenges with
trustworthy and responsible AI technologies. It enables a new framework for
evolving and collaborative efforts from research and industry communities.
- Abstract(参考訳): 近年,大型コンステレーションやペイロードで表現されたngso衛星ネットワークは,地球上のあらゆる場所に高品質なインターネット接続を実現する上で大きな期待を寄せている。
しかし、衛星運用に対する従来のアプローチは、複雑さ、セキュリティ、レジリエンス、環境上の懸念の増大によって課されるNGSO衛星ネットワークにおける新たな課題に対処できない。
そのため、衛星ネットワークのライフサイクル全体において、信頼性があり、持続可能で効率的なアプローチが必要である。
本稿では,新たな課題に対するタイムリーな回答として,SatAIOpsと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
高度衛星ネットワークの現在の課題に関する議論を通じて,サタイオプスとその機能モジュールを衛星のライフサイクル全体に適用することを提案する。
SatAIOpsは、信頼できる責任あるAI技術で運用上の課題に対処するための、新たな視点を提供する。
これは、研究と産業コミュニティの進化と協力のための新しいフレームワークを可能にする。
関連論文リスト
- Dynamic Routing for Integrated Satellite-Terrestrial Networks: A
Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning Approach [41.714453335170404]
地上局と衛星が共同でパケットを送信するためのパケットルーティングについて検討する。
CMADRと呼ばれる新しい制約付きマルチエージェント強化学習(MARL)動的ルーティングアルゴリズムを提案する。
その結果、CMADRはパケット遅延を最小21%と15%削減し、一方、厳しいエネルギー消費とパケット損失率の制約を満たし、いくつかのベースラインアルゴリズムより優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T03:36:35Z) - Artificial Intelligence Techniques for Next-Generation Mega Satellite
Networks [37.87439415970645]
本稿では,地球規模の衛星ネットワーク,特に大規模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。
巨大な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容れない課題を詳述する。
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、衛星間および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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T13:56:32Z) - Bridging the Urban-Rural Connectivity Gap through Intelligent Space,
Air, and Ground Networks [68.8204255655161]
農村部におけるコネクティビティは、通信ネットワークの主な課題の1つである。
我々は、農村部における最新のコネクティビティの取り組みを強調し、地球外ネットワークのソリューションについて議論し、地球外ネットワークの潜在的なメリットについて検討する。
我々は、農村部におけるコネクティビティの課題について議論し、最新のプロジェクトや研究、AIを用いたネットワークの強化について強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T13:40:35Z) - Learning Emergent Random Access Protocol for LEO Satellite Networks [51.575090080749554]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T07:44:45Z) - Deep Learning Aided Routing for Space-Air-Ground Integrated Networks
Relying on Real Satellite, Flight, and Shipping Data [79.96177511319713]
現在の海上通信は主に単なる送信資源を持つ衛星に依存しており、現代の地上無線ネットワークよりも性能が劣っている。
大陸横断航空輸送の増加に伴い、商業旅客機に依存した航空アドホックネットワークという有望な概念は、空対地およびマルチホップ空対空リンクを介して衛星ベースの海上通信を強化する可能性がある。
低軌道衛星コンステレーション、旅客機、地上基地局、船舶がそれぞれ宇宙、航空、船舶として機能する、ユビキタスな海上通信を支援するための宇宙地上統合ネットワーク(SAGIN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T14:12:10Z) - Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review [91.3755431537592]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T13:01:16Z) - Reconfigurable Intelligent Surfaces in Action for Non-Terrestrial
Networks [22.345609845425493]
次世代通信技術は、地球外ネットワークと非地球外ネットワーク(NTN)の連携によって実現される。
構成可能なインテリジェントサーフェス (RIS) を用いて, サイズ, 重量, パワー要件と完全に一致しているという事実から, このコラボレーションを改善し, エスカレートする。
RISが支援する地球外・惑星間通信の包括的枠組みは、課題の特定、ユースケース、オープンな課題によって提示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T05:11:51Z) - Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning
for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T05:39:27Z) - Artificial Intelligence Aided Next-Generation Networks Relying on UAVs [140.42435857856455]
動的環境において,人工知能(AI)による無人航空機(UAV)による次世代ネットワーク支援が提案されている。
AI対応のUAV支援無線ネットワーク(UAWN)では、複数のUAVが航空基地局として使用され、ダイナミックな環境に迅速に適応することができる。
AIフレームワークの利点として、従来のUAWNのいくつかの課題が回避され、ネットワークパフォーマンスが向上し、信頼性が向上し、アジャイル適応性が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T15:10:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。