論文の概要: Probabilistic Forecasting for Network Resource Analysis in Integrated Terrestrial and Non-Terrestrial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20658v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 15:54:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:18.896201
• Title: Probabilistic Forecasting for Network Resource Analysis in Integrated Terrestrial and Non-Terrestrial Networks
• Title（参考訳）: 統合地球・非地球ネットワークにおけるネットワーク資源分析の確率予測
• Authors: Cristian J. Vaca-Rubio, Vaishnavi Kasuluru, Engin Zeydan, Luis Blanco, Roberto Pereira, Marius Caus, Kapal Dev,
• Abstract要約: 予測の不確かさを定量化する確率予測は、単一点予測手法の頑健な代替手段である。 その結果、黒確率予測モデルが正確で信頼性の高い予測を提供し、その不確実性を定量化する可能性が示された。 論文の最後には,TN-NTN統合環境における確率予測の応用シナリオと標準化ロードマップも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.85420209931986
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• Abstract: Efficient resource management is critical for Non-Terrestrial Networks (NTNs) to provide consistent, high-quality service in remote and under-served regions. While traditional single-point prediction methods, such as Long-Short Term Memory (LSTM), have been used in terrestrial networks, they often fall short in NTNs due to the complexity of satellite dynamics, signal latency and coverage variability. Probabilistic forecasting, which quantifies the uncertainties of the predictions, is a robust alternative. In this paper, we evaluate the application of probabilistic forecasting techniques, in particular SFF, to NTN resource allocation scenarios. Our results show their effectiveness in predicting bandwidth and capacity requirements in different NTN segments of probabilistic forecasting compared to single-point prediction techniques such as LSTM. The results show the potential of black probabilistic forecasting models to provide accurate and reliable predictions and to quantify their uncertainty, making them indispensable for optimizing NTN resource allocation. At the end of the paper, we also present application scenarios and a standardization roadmap for the use of probabilistic forecasting in integrated Terrestrial Network (TN)-NTN environments.
• Abstract（参考訳）: 非地球ネットワーク(NTN)にとって、効率的な資源管理は、遠隔地および下層地域において一貫した高品質なサービスを提供するために重要である。 LSTM(Long-Short Term Memory)のような従来の単一点予測法は地上ネットワークで使われてきたが、衛星力学、信号遅延、カバー変数の複雑さのためにNTNでは不足することが多い。 確率予測(probabilistic forecasting)は、予測の不確実性を定量化するものであり、堅牢な代替手段である。 本稿では,NTN資源割り当てシナリオに対する確率的予測手法,特にSFFの適用性を評価する。 その結果,LSTMのような単一点予測手法と比較して,異なるNTNセグメントの確率予測における帯域幅とキャパシティ要求の予測の有効性が示された。 その結果,ブラック確率予測モデルが正確で信頼性の高い予測を行い,その不確実性を定量化する可能性を示し,NTN資源割り当ての最適化に欠かせない結果となった。 論文の最後には,TN-NTN統合環境における確率予測の応用シナリオと標準化ロードマップも提示する。

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