論文の概要: Privacy-Aware Spectrum Pricing and Power Control Optimization for LEO Satellite Internet-of-Things
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00814v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 09:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 22:38:24.162928
- Title: Privacy-Aware Spectrum Pricing and Power Control Optimization for LEO Satellite Internet-of-Things
- Title（参考訳）: LEO衛星インターネットのプライバシ対応スペクトル価格と電力制御最適化
- Authors: Bowen Shen, Kwok-Yan Lam, Feng Li,
- Abstract要約: LEO IoTのためのハイブリッドスペクトル価格と電力制御フレームワークを提案する。
まず、LEO衛星システムのための局所的な深層強化学習アルゴリズムを設計し、収益最大化価格と電力制御方式を学習する。
また、FLのグローバルモデル集約フェーズで使用される評判に基づくブロックチェーンを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.706902417174039
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low earth orbit (LEO) satellite systems play an important role in next generation communication networks due to their ability to provide extensive global coverage with guaranteed communications in remote areas and isolated areas where base stations cannot be cost-efficiently deployed. With the pervasive adoption of LEO satellite systems, especially in the LEO Internet-of-Things (IoT) scenarios, their spectrum resource management requirements have become more complex as a result of massive service requests and high bandwidth demand from terrestrial terminals. For instance, when leasing the spectrum to terrestrial users and controlling the uplink transmit power, satellites collect user data for machine learning purposes, which usually are sensitive information such as location, budget and quality of service (QoS) requirement. To facilitate model training in LEO IoT while preserving the privacy of data, blockchain-driven federated learning (FL) is widely used by leveraging on a fully decentralized architecture. In this paper, we propose a hybrid spectrum pricing and power control framework for LEO IoT by combining blockchain technology and FL. We first design a local deep reinforcement learning algorithm for LEO satellite systems to learn a revenue-maximizing pricing and power control scheme. Then the agents collaborate to form a FL system. We also propose a reputation-based blockchain which is used in the global model aggregation phase of FL. Based on the reputation mechanism, a node is selected for each global training round to perform model aggregation and block generation, which can further enhance the decentralization of the network and guarantee the trust. Simulation tests are conducted to evaluate the performances of the proposed scheme. Our results show the efficiency of finding the maximum revenue scheme for LEO satellite systems while preserving the privacy of each agent.
- Abstract（参考訳）: 低地球軌道(LEO)衛星システムは、遠隔地や基地局を費用効率よく展開できない孤立した地域において、広範囲のグローバルな通信網を提供できるため、次世代通信網において重要な役割を担っている。
LEO衛星システムの普及に伴い、特にLEO Internet-of-Things(IoT)シナリオでは、大規模なサービス要求と地上端末からの高帯域要求により、そのスペクトルリソース管理要件が複雑化している。
例えば、地球上のユーザーにスペクトルをリースし、アップリンク送信電力を制御する場合、衛星は通常、位置、予算、QoS(Quality of Service)要求などの機密情報である機械学習目的のユーザーデータを収集する。
データのプライバシを保持しながらLEO IoTでのモデルトレーニングを容易にするために、ブロックチェーン駆動のフェデレーションラーニング(FL)は、完全に分散化されたアーキテクチャを活用して広く使用されている。
本稿では,ブロックチェーン技術とFLを組み合わせたLEO IoTのためのハイブリッドスペクトル価格と電力制御フレームワークを提案する。
まず、LEO衛星システムのための局所的な深層強化学習アルゴリズムを設計し、収益最大化価格と電力制御方式を学習する。
そして、エージェントが協力してFLシステムを形成する。
また、FLのグローバルモデル集約フェーズで使用される評判に基づくブロックチェーンを提案する。
評価機構に基づいて、各グローバルトレーニングラウンド毎にノードを選択してモデルアグリゲーションとブロック生成を行い、ネットワークの分散化をさらに促進し、信頼を保証する。
提案手法の性能評価のためにシミュレーション試験を行った。
本結果から,LEO衛星システムの最大収益化手法は,各エージェントのプライバシを保ちながら,効率よく得られることを示した。
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