Fugu-MT 論文翻訳(概要): Intelligent Spectrum Management in Satellite Communications

論文の概要: Intelligent Spectrum Management in Satellite Communications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00286v1
Date: Sat, 30 Aug 2025 00:34:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.161797
Title: Intelligent Spectrum Management in Satellite Communications
Title（参考訳）: 衛星通信におけるインテリジェントスペクトル管理
Authors: Rakshitha De Silva, Shiva Raj Pokhrel, Jonathan Kua, Sithamparanathan Kandeepan,
Abstract要約: 動的スペクトル管理(DSM)は、無線機器の環境条件への動的適応性を最適性能に実現している。我々は、SatComにおける知的DSMの実現における貢献とハードルについて論じ、CagSatネットワークを実現するDSM技術を深く掘り下げる。 DSMに活用される最先端人工知能(AI)/機械学習(ML)手法の評価と分類を行った。この調査はまた、オープンな課題を特定し、規制フレームワーク、ネットワークアーキテクチャ、インテリジェントなスペクトル管理における今後の研究方向性を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.024921806058944
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Satellite Communication (SatCom) networks represent a fundamental pillar in modern global connectivity, facilitating reliable service and extensive coverage across a plethora of applications. The expanding demand for high-bandwidth services and the proliferation of mega satellite constellations highlight the limitations of traditional exclusive satellite spectrum allocation approaches. Cognitive Radio (CR) leading to Cognitive Satellite (CogSat) networks through Dynamic Spectrum Management (DSM), which enables the dynamic adaptability of radio equipment to environmental conditions for optimal performance, presents a promising solution for the emerging spectrum scarcity. In this survey, we explore the adaptation of intelligent DSM methodologies to SatCom, leveraging satellite network integrations. We discuss contributions and hurdles in regulations and standardizations in realizing intelligent DSM in SatCom, and deep dive into DSM techniques, which enable CogSat networks. Furthermore, we extensively evaluate and categorize state-of-the-art Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) methods leveraged for DSM while exploring operational resilience and robustness of such integrations. In addition, performance evaluation metrics critical for adaptive resource management and system optimization in CogSat networks are thoroughly investigated. This survey also identifies open challenges and outlines future research directions in regulatory frameworks, network architectures, and intelligent spectrum management, paving the way for sustainable and scalable SatCom networks for enhanced global connectivity.
Abstract（参考訳）: 衛星通信(SatCom)ネットワークは、現代のグローバル接続における基本的な柱であり、信頼性の高いサービスと、多数のアプリケーションにまたがる広範なカバレッジを促進する。高帯域サービスの需要が拡大し、メガ衛星コンステレーションの急増は、従来の排他的衛星スペクトル割り当てアプローチの限界を浮き彫りにしている。動的スペクトル管理(DSM)を通じて認知衛星(CogSat)ネットワークに導かれる認知無線(CR)は、無線機器の環境条件への動的適応性を最適な性能で実現し、新たなスペクトル不足に対する有望な解決策を提供する。本稿では,衛星ネットワークの統合を活用して,インテリジェントDSM手法のSatComへの適応について検討する。我々は、SatComにおけるインテリジェントDSMの実現における規制と標準化の貢献とハードル、およびCogSatネットワークを実現するDSM技術について論じる。さらに,DSMに利用される最先端人工知能(AI)/マシンラーニング(ML)手法を,運用上のレジリエンスと堅牢性を探求しながら,広範囲に評価・分類する。さらに,CogSatネットワークにおける適応的資源管理とシステム最適化に重要な性能評価指標について,徹底的に検討した。この調査ではまた、オープンな課題を特定し、規制フレームワーク、ネットワークアーキテクチャ、インテリジェントなスペクトル管理における今後の研究方向を概説する。

関連論文リスト

Multiconnectivity for SAGIN: Current Trends, Challenges, AI-driven Solutions, and Opportunities [17.30652577458711]
次世代ネットワークの鍵となる手段として,SAGIN (Space-air-ground-integrated Network) とMC (Multiconnectivity) が登場している。空対空、空対空、空間対地、地上対地通信といったリンクタイプの多様性は、最適な資源割り当てを非常に複雑にしている。近年の強化学習(RL)とエージェントインテリジェンス(AI)の進歩は,複雑・動的環境における最適意思決定において顕著な効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-12-25T15:40:52Z)
Security-Aware Joint Sensing, Communication, and Computing Optimization in Low Altitude Wireless Networks [83.84711311344918]
I SCCは低高度無線ネットワーク(LAWN)の中核部の一つである。本稿では,通信の秘密性を考慮したI SCCの連成性能最適化について検討する。進化的最適化の目的に応じて進化的演算子を適応的に選択する深層Q-network(DQN)に基づく多目的進化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-03T11:06:41Z)
Joint AoI and Handover Optimization in Space-Air-Ground Integrated Network [48.485907216785904]
ローアース軌道(LEO)衛星コンステレーションは、地球をカバーし、遅延を減少させる有望な解決策を提供する。しかし、軌道力学による間欠的カバレッジと間欠的な通信窓に苦しむ。我々の3層設計では、HAP-地上通信のための高容量衛星間通信と信頼性無線周波数(RF)リンクに、ハイブリッド自由空間光(FSO)リンクを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-16T06:16:56Z)
Resource Allocation for RIS-Assisted CoMP-NOMA Networks using Reinforcement Learning [8.13094889619588]
この論文は、STAR-RIS、CoMP、NOMAの3つの変換技術の相乗的統合を探求する。この研究は、データレートの増大、スペクトル効率の向上、進化途上の6G開発環境のカバー範囲の拡大などにより、これらの技術が将来の無線ネットワークに革命をもたらす可能性を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-01T17:14:01Z)
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)
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)
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)
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)
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。