論文の概要: Space-O-RAN: Enabling Intelligent, Open, and Interoperable Non Terrestrial Networks in 6G

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15936v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 21:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.887314
• Title: Space-O-RAN: Enabling Intelligent, Open, and Interoperable Non Terrestrial Networks in 6G
• Title（参考訳）: Space-O-RAN:6Gにおける知的・オープン・インターオペラビリティな非地球ネットワークの実現
• Authors: Eduardo Baena, Paolo Testolina, Michele Polese, Dimitrios Koutsonikolas, Josep Jornet, Tommaso Melodia,
• Abstract要約: 本稿では,オープンラジオアクセスネットワーク(RAN)の原則を非地球ネットワーク(NTN)に拡張するフレームワークであるSpace-O-RANを紹介する。 階層的なクローズループ制御とSpace RAN Intelligent Controllers (Space-RICs)を使用して、両方のドメインにわたる操作を動的に管理し最適化する。 核となる機能は動的リンクインターフェースマッピングであり、ネットワーク関数が特定のアプリケーション要求に適応できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.472121677010268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-terrestrial networks (NTNs) are essential for ubiquitous connectivity, providing coverage in remote and underserved areas. However, since NTNs are currently operated independently, they face challenges such as isolation, limited scalability, and high operational costs. Integrating satellite constellations with terrestrial networks offers a way to address these limitations while enabling adaptive and cost-efficient connectivity through the application of Artificial Intelligence (AI) models. This paper introduces Space-O-RAN, a framework that extends Open Radio Access Network (RAN) principles to NTNs. It employs hierarchical closed-loop control with distributed Space RAN Intelligent Controllers (Space-RICs) to dynamically manage and optimize operations across both domains. To enable adaptive resource allocation and network orchestration, the proposed architecture integrates real-time satellite optimization and control with AI-driven management and digital twin (DT) modeling. It incorporates distributed Space Applications (sApps) and dApps to ensure robust performance in in highly dynamic orbital environments. A core feature is dynamic link-interface mapping, which allows network functions to adapt to specific application requirements and changing link conditions using all physical links on the satellite. Simulation results evaluate its feasibility by analyzing latency constraints across different NTN link types, demonstrating that intra-cluster coordination operates within viable signaling delay bounds, while offloading non-real-time tasks to ground infrastructure enhances scalability toward sixth-generation (6G) networks.
• Abstract（参考訳）: 非地球ネットワーク (NTN) はユビキタス接続に不可欠であり、遠隔地や未観測地域をカバーしている。 しかし、NTNは現在独立して運用されているため、分離、限られたスケーラビリティ、高い運用コストといった課題に直面している。 衛星星座と地上ネットワークを統合することで、人工知能(AI)モデルの適用を通じて、適応的でコスト効率の高い接続を可能にしながら、これらの制限に対処することができる。 本稿では,オープンラジオアクセスネットワーク(RAN)の原則をNTNに拡張するフレームワークであるSpace-O-RANを紹介する。 階層的なクローズループ制御とSpace RAN Intelligent Controllers (Space-RICs)を使用して、両方のドメインにわたる操作を動的に管理し最適化する。 適応的なリソース割り当てとネットワークオーケストレーションを実現するため、提案アーキテクチャはリアルタイム衛星最適化と制御をAI駆動管理とデジタルツイン(DT)モデリングと統合する。 分散スペースアプリケーション(sApps)とdAppsを組み込んで、高度にダイナミックな軌道環境におけるロバストなパフォーマンスを保証する。 ネットワーク機能は特定のアプリケーション要件に適応し、衛星上のすべての物理リンクを使用してリンク条件を変更することができる。 シミュレーションの結果,NTNリンクタイプ間の遅延制約を解析し,クラスタ内調整が実行可能な信号遅延境界内で動作し,非リアルタイムタスクを地上インフラストラクチャにオフロードすることで,第6世代(6G)ネットワークへのスケーラビリティが向上することを示した。

関連論文リスト

• Constellation as a Service: Tailored Connectivity Management in Direct-Satellite-to-Device Networks [51.982277327318656]
  グローバルなモバイルサービス拡張のための有望なソリューションとして,DS2D(Direct-Satellite-to-Device)通信が登場している。 マルチコンステレーションにおけるDS2D接続管理の課題は顕著である。 この記事では、コンステレーション・アズ・ア・サービス・フレームワークを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-01T16:06:29Z)
• Agentic Semantic Control for Autonomous Wireless Space Networks: Extending Space-O-RAN with MCP-Driven Distributed Intelligence [15.037873741966921]
  月面操作は無線通信システムに 厳しい要求を課します モデルコンテキストプロトコル(MCP)とエージェント・ツー・エージェント(A2A)通信プロトコルによって実現された意味的エージェント層を組み込んだ新しい拡張を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T17:35:36Z)
• Satellite Federated Fine-Tuning for Foundation Models in Space Computing Power Networks [42.14666281406915]
  衛星-地上協調型ファインチューニングフレームワークを提案する。 通信資源と計算資源の両方を統合した通信戦略を導入する。 シミュレーションの結果,約33%の改善でトレーニング時間が大幅に短縮された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T16:52:34Z)
• Satellite Edge Artificial Intelligence with Large Models: Architectures and Technologies [43.24943201324192]
  極度の気象予報、災害監視、戦場監視はリアルタイムのデータ処理を必要とする。 衛星エッジ大型AIモデル(LAM)は、トレーニング(微調整)と推論フェーズの両方を含む。 時間変化トポロジを持つ資源制約付き宇宙ネットワークにおけるLAM展開
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T12:25:57Z)
• Distributed satellite information networks: Architecture, enabling technologies, and trends [56.747473208256174]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T06:44:05Z)
• FusionLLM: A Decentralized LLM Training System on Geo-distributed GPUs with Adaptive Compression [55.992528247880685]
  分散トレーニングは、システム設計と効率に関する重要な課題に直面します。 大規模深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング用に設計・実装された分散トレーニングシステムFusionLLMを提案する。 本システムと手法は,収束性を確保しつつ,ベースライン法と比較して1.45～9.39倍の高速化を実現可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T16:13:19Z)
• SatFed: A Resource-Efficient LEO Satellite-Assisted Heterogeneous Federated Learning Framework [19.59862482196897]
  資源効率の高い衛星支援ヘテロジニアスFLフレームワークであるSatFedを提案する。 SatFedは、高度に制約された衛星地上帯域の利用を最適化するために、鮮度に基づくモデルの優先順位付けキューを実装している。 実世界のLEO衛星ネットワークを用いた実験により、SatFedは最先端のベンチマークよりも優れた性能と堅牢性を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T13:44:00Z)
• 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)
• Collaborative Ground-Space Communications via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning [113.48727062141764]
  地中直接通信を実現するために,分散コラボレーティブビームフォーミング(DCB)に基づくアップリンク通信パラダイムを提案する。 DCBは、低軌道(LEO)衛星と効率的な直接接続を確立することができない端末を分散アンテナとして扱う。 本稿では,進化的多目的深層強化学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:13:02Z)
• Satellite Federated Edge Learning: Architecture Design and Convergence Analysis [47.057886812985984]
  本稿では,FEDMEGAという新しいFEELアルゴリズムを提案する。 軌道内モデルアグリゲーションのための衛星間リンク(ISL)を統合することにより、提案アルゴリズムは低データレートと断続的なGSLの使用を著しく削減する。 提案手法は,環全リデューサに基づく軌道内アグリゲーション機構と,グローバルモデルアグリゲーションのためのネットワークフローベースのトランスミッションスキームを組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T11:59:58Z)
• Adaptive Hierarchical SpatioTemporal Network for Traffic Forecasting [70.66710698485745]
  本稿では,AHSTN(Adaptive Hierarchical SpatioTemporal Network)を提案する。 AHSTNは空間階層を利用し、マルチスケール空間相関をモデル化する。 2つの実世界のデータセットの実験により、AHSTNはいくつかの強いベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T14:50:27Z)
• 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 Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
  テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。 いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。 本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T03:00:24Z)
• 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)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)
• Learning Autonomy in Management of Wireless Random Networks [102.02142856863563]
  本稿では,任意の数のランダム接続ノードを持つ無線ネットワークにおいて,分散最適化タスクに取り組む機械学習戦略を提案する。 我々は,ネットワークトポロジとは無関係に,前方および後方に計算を行う分散メッセージパスニューラルネットワーク(DMPNN)と呼ばれる,柔軟な深層ニューラルネットワーク形式を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T09:03:28Z)

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。