論文の概要: Satellite Connectivity Prediction for Fast-Moving Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00877v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 10:33:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-10 09:30:49.28601
- Title: Satellite Connectivity Prediction for Fast-Moving Platforms
- Title（参考訳）: 高速移動プラットフォームにおける衛星接続性予測
- Authors: Chao Yan, Babak Mafakheri,
- Abstract要約: 衛星接続は、航空機、車両、列車などの高速移動物体にとって重要である。
このような場合の信頼性の高い接続を維持するには、衛星ビーム、星座、軌道の切り替えを頻繁に行う必要がある。
機械学習(ML)アルゴリズムは、過去の接続データを分析し、特定の場所でネットワーク品質を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.092502508276965
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Satellite connectivity is gaining increased attention as the demand for seamless internet access, especially in transportation and remote areas, continues to grow. For fast-moving objects such as aircraft, vehicles, or trains, satellite connectivity is critical due to their mobility and frequent presence in areas without terrestrial coverage. Maintaining reliable connectivity in these cases requires frequent switching between satellite beams, constellations, or orbits. To enhance user experience and address challenges like long switching times, Machine Learning (ML) algorithms can analyze historical connectivity data and predict network quality at specific locations. This allows for proactive measures, such as network switching before connectivity issues arise. In this paper, we analyze a real dataset of communication between a Geostationary Orbit (GEO) satellite and aircraft over multiple flights, using ML to predict signal quality. Our prediction model achieved an F1 score of 0.97 on the test data, demonstrating the accuracy of machine learning in predicting signal quality during flight. By enabling seamless broadband service, including roaming between different satellite constellations and providers, our model addresses the need for real-time predictions of signal quality. This approach can further be adapted to automate satellite and beam-switching mechanisms to improve overall communication efficiency. The model can also be retrained and applied to any moving object with satellite connectivity, using customized datasets, including connected vehicles and trains.
- Abstract（参考訳）: 衛星接続は、特に交通機関や遠隔地において、シームレスなインターネットアクセスの需要が高まっているため、注目を集めている。
航空機、車両、列車などの高速移動物体にとって、衛星との接続は、その移動性や地上のカバーのない地域での頻繁な存在のために重要である。
このような場合の信頼性の高い接続を維持するには、衛星ビーム、星座、軌道の切り替えを頻繁に行う必要がある。
ユーザエクスペリエンスを高め、長時間の切り替え時間のような課題に対処するために、機械学習(ML)アルゴリズムは、過去の接続データを分析し、特定の場所でネットワーク品質を予測する。
これにより、接続上の問題が発生する前にネットワークスイッチングなどの積極的な対策が可能になる。
本稿では,測地軌道(GEO)衛星と航空機の複数の飛行における通信の実際のデータセットをMLを用いて解析し,信号品質を推定する。
予測モデルはテストデータに対して0.97点のF1スコアを達成し,飛行中の信号品質の予測における機械学習の精度を実証した。
衛星コンステレーションとプロバイダ間のローミングを含むシームレスなブロードバンドサービスを実現することで、我々のモデルは信号品質のリアルタイム予測の必要性に対処する。
このアプローチはさらに衛星とビームスイッチング機構の自動化に適応し、全体的な通信効率を向上させることができる。
モデルは、接続された車両や列車を含む、カスタマイズされたデータセットを使用して、衛星接続のある移動物体に再訓練および適用することができる。
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