論文の概要: Distributed satellite information networks: Architecture, enabling technologies, and trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12587v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 06:44:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:57:13.887672
• Title: Distributed satellite information networks: Architecture, enabling technologies, and trends
• Title（参考訳）: 分散衛星情報ネットワーク:アーキテクチャ、技術の実現、トレンド
• Authors: Qinyu Zhang, Liang Xu, Jianhao Huang, Tao Yang, Jian Jiao, Ye Wang, Yao Shi, Chiya Zhang, Xingjian Zhang, Ke Zhang, Yupeng Gong, Na Deng, Nan Zhao, Zhen Gao, Shujun Han, Xiaodong Xu, Li You, Dongming Wang, Shan Jiang, Dixian Zhao, Nan Zhang, Liujun Hu, Xiongwen He, Yonghui Li, Xiqi Gao, Xiaohu You,
• Abstract要約: 分散衛星情報ネットワーク(DSIN)は、多様な衛星システム間での情報ギャップを埋める革新的なアーキテクチャとして登場した。 この調査はまず、DSINの革新的なネットワークアーキテクチャに関する深い議論を提供する。 DSINは、ネットワークの不均一性、予測不可能なチャネルダイナミクス、スパースリソース、分散コラボレーションフレームワークといった課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.747473208256174
• License:
• Abstract: Driven by the vision of ubiquitous connectivity and wireless intelligence, the evolution of ultra-dense constellation-based satellite-integrated Internet is underway, now taking preliminary shape. Nevertheless, the entrenched institutional silos and limited, nonrenewable heterogeneous network resources leave current satellite systems struggling to accommodate the escalating demands of next-generation intelligent applications. In this context, the distributed satellite information networks (DSIN), exemplified by the cohesive clustered satellites system, have emerged as an innovative architecture, bridging information gaps across diverse satellite systems, such as communication, navigation, and remote sensing, and establishing a unified, open information network paradigm to support resilient space information services. This survey first provides a profound discussion about innovative network architectures of DSIN, encompassing distributed regenerative satellite network architecture, distributed satellite computing network architecture, and reconfigurable satellite formation flying, to enable flexible and scalable communication, computing and control. The DSIN faces challenges from network heterogeneity, unpredictable channel dynamics, sparse resources, and decentralized collaboration frameworks. To address these issues, a series of enabling technologies is identified, including channel modeling and estimation, cloud-native distributed MIMO cooperation, grant-free massive access, network routing, and the proper combination of all these diversity techniques. Furthermore, to heighten the overall resource efficiency, the cross-layer optimization techniques are further developed to meet upper-layer deterministic, adaptive and secure information services requirements. In addition, emerging research directions and new opportunities are highlighted on the way to achieving the DSIN vision.
• Abstract（参考訳）: ユビキタス・コネクティビティとワイヤレス・インテリジェンスのビジョンによって、超高密度星座ベースの衛星統合インターネットの進化が進行中であり、現在予備的な形になっている。 それでも、施設のサイロと制限された、再生不能な異種ネットワーク資源は、次世代のインテリジェントなアプリケーションの増大要求に対応するために、現在の衛星システムを苦戦させています。 この文脈において、分散衛星情報ネットワーク(DSIN)は、凝集性クラスタリング衛星システムによって実証され、革新的なアーキテクチャとして出現し、通信、ナビゲーション、リモートセンシングといった多様な衛星システム間での情報ギャップを埋め、レジリエントな宇宙情報サービスをサポートする統一されたオープンな情報ネットワークパラダイムを確立している。 この調査は、DSINの革新的なネットワークアーキテクチャに関する深い議論であり、分散再生衛星ネットワークアーキテクチャ、分散衛星コンピューティングネットワークアーキテクチャ、フレキシブルでスケーラブルな通信、コンピューティング、制御を可能にする再構成可能な衛星形成飛行を含んでいる。 DSINは、ネットワークの不均一性、予測不可能なチャネルダイナミクス、スパースリソース、分散コラボレーションフレームワークといった課題に直面している。 これらの問題に対処するために、チャネルモデリングと推定、クラウドネイティブな分散MIMO協力、認可なしの大量アクセス、ネットワークルーティング、これらすべての多様性テクニックの適切な組み合わせを含む、一連の有効技術が特定されている。 さらに, 資源効率を高めるため, 上層決定性, 適応性, セキュアな情報サービス要件を満たすために, クロスレイヤ最適化技術がさらに開発されている。 また、DSINビジョンの実現に向けて、新たな研究方向と新たな機会が強調されている。

関連論文リスト

• A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
  衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。 本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z)
• Hierarchical Learning and Computing over Space-Ground Integrated Networks [40.19542938629252]
  地上IoTデバイス上で,局所的に訓練されたモデルに対してグローバルアグリゲーションサービスを提供するための階層的学習・計算フレームワークを提案する。 モデルアグリゲーションのネットワークエネルギー問題を定式化し、これはDST問題であることが判明した。 代用有向グラフ上で最小スパンニングアーボラッセンスを求めることでDST問題を解決するためのトポロジカル・アウェア・エネルギ効率・ルーティング(TAEER)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T09:05:43Z)
• Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions [47.791246017237]
  統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。 本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:23:43Z)
• SatAIOps: Revamping the Full Life-Cycle Satellite Network Operations [9.368986073388813]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T15:34:36Z)
• Olive Branch Learning: A Topology-Aware Federated Learning Framework for Space-Air-Ground Integrated Network [19.059950250921926]
  SAGINの助けを借りてAIモデルをトレーニングすることは、高度に制約されたネットワークトポロジ、非効率なデータ転送、プライバシー問題といった課題に直面している。 まず,SAGINのための新しいトポロジ対応フェデレーション学習フレームワーク,すなわちOlive Branch Learning (OBL)を提案する。 我々はOBLフレームワークとCNASAアルゴリズムを拡張し、より複雑なマルチ軌道衛星ネットワークに適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T14:51:42Z)
• 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)
• Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated Satellite-HAPS-Ground Networks [82.58968700765783]
  第6世代通信ネットワーク(6G)の強化のための価値あるソリューション空間の提供を約束する。 本稿では,空対地統合通信におけるユーザスケジューリングにおける機械学習の可能性について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T13:09:29Z)
• 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)

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。