論文の概要: Joint AoI and Handover Optimization in Space-Air-Ground Integrated Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12716v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 06:16:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.917616
• Title: Joint AoI and Handover Optimization in Space-Air-Ground Integrated Network
• Title（参考訳）: 宇宙空間統合ネットワークにおける共同AoIとハンドオーバ最適化
• Authors: Zifan Lang, Guixia Liu, Geng Sun, Jiahui Li, Jiacheng Wang, Weijie Yuan, Dusit Niyato, Dong In Kim,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.485907216785904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the widespread deployment of terrestrial networks, providing reliable communication services to remote areas and maintaining connectivity during emergencies remains challenging. Low Earth orbit (LEO) satellite constellations offer promising solutions with their global coverage capabilities and reduced latency, yet struggle with intermittent coverage and limited communication windows due to orbital dynamics. This paper introduces an age of information (AoI)-aware space-air-ground integrated network (SAGIN) architecture that leverages a high-altitude platform (HAP) as intelligent relay between the LEO satellites and ground terminals. Our three-layer design employs hybrid free-space optical (FSO) links for high-capacity satellite-to-HAP communication and reliable radio frequency (RF) links for HAP-to-ground transmission, and thus addressing the temporal discontinuity in LEO satellite coverage while serving diverse user priorities. Specifically, we formulate a joint optimization problem to simultaneously minimize the AoI and satellite handover frequency through optimal transmit power distribution and satellite selection decisions. This highly dynamic, non-convex problem with time-coupled constraints presents significant computational challenges for traditional approaches. To address these difficulties, we propose a novel diffusion model (DM)-enhanced dueling double deep Q-network with action decomposition and state transformer encoder (DD3QN-AS) algorithm that incorporates transformer-based temporal feature extraction and employs a DM-based latent prompt generative module to refine state-action representations through conditional denoising. Simulation results highlight the superior performance of the proposed approach compared with policy-based methods and some other deep reinforcement learning (DRL) benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 地上ネットワークの広範な展開にもかかわらず、遠隔地への信頼性の高い通信サービスを提供し、緊急時の接続性を維持することは依然として困難である。 ローアース軌道(LEO)衛星コンステレーションは、そのグローバルなカバー能力と遅延の低減により、有望な解決策を提供するが、間欠的なカバーと、軌道力学による限られた通信窓に苦しむ。 本稿では、LEO衛星と地上端末のインテリジェントリレーとして高高度プラットフォーム(HAP)を利用する、情報時代(AoI)対応空間空地統合ネットワーク(SAGIN)アーキテクチャを提案する。 我々の3層設計では、高容量の衛星間通信のためのFSOリンクと、HAP-地上通信のための信頼性無線周波数(RF)リンクを併用し、LEO衛星の時間的不連続性に対処し、多様なユーザの優先事項を提供する。 具体的には、AoIと衛星ハンドオーバ周波数を同時に最小化するために、最適な送信電力分布と衛星選択決定により共同最適化問題を定式化する。 時間結合制約を伴う高ダイナミックで非凸なこの問題は、従来のアプローチに重大な計算上の課題をもたらす。 このような問題に対処するため,動作分解と状態変換器エンコーダ(DD3QN-AS)を併用した新しい拡散モデル(DM)を提案する。 シミュレーションの結果は、ポリシーベースの手法や他の深層強化学習(DRL)ベンチマークと比較すると、提案手法の優れた性能を示している。

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