論文の概要: PPO-Based Dynamic Positioning of HAPS-BS in Wind-Disturbed Stratospheric Maritime Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05240v1
- Date: Sun, 03 May 2026 14:35:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.300764
- Title: PPO-Based Dynamic Positioning of HAPS-BS in Wind-Disturbed Stratospheric Maritime Networks
- Title（参考訳）: 風分散成層圏網におけるHAPS-BSのPPOに基づく動的位置決め
- Authors: Azim Akhtarshenas, German Svistunov, Matteo Bernabè, Kuangyu Zheng, David López-Pérez,
- Abstract要約: 高高度プラットフォームステーション(HAPS)は、陸域のインフラが欠如している海洋地域において、広範囲の無線通信に有望なソリューションを提供する。
船の動的移動と大気障害のため、信頼性の高い性能を維持することは困難である。
本稿では,海上ネットワークにおける風分散HAPS搭載基地局の動的位置決めのための枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5702778578740744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: High-Altitude Platform Stations (HAPS) offer a promising solution for wide-area wireless coverage in maritime regions lacking terrestrial infrastructure. However, maintaining reliable performance is challenging due to dynamic ship mobility and atmospheric disturbances, particularly stratospheric wind effects on HAPS positioning. This paper proposes a deep reinforcement learning (DRL)-based framework for dynamic positioning of wind-disturbed HAPS-mounted base stations in maritime networks. A centralized DRL agent deployed on a coordinator HAPS controls multiple serving HAPS using radio measurements and network feedback, capturing realistic channel conditions and user mobility. A Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm is employed to learn robust positioning policies that enhance coverage stability and system throughput under wind disturbances. Simulation results show that the proposed approach effectively mitigates wind-induced positioning deviations while ensuring reliable wide-area connectivity for maritime users.
- Abstract（参考訳）: 高高度プラットフォームステーション(HAPS)は、陸域のインフラが欠如している海洋地域において、広範囲の無線通信に有望なソリューションを提供する。
しかし, 船舶の動的移動と大気障害, 特に成層圏風の影響により, 信頼性の高い性能を維持することは困難である。
本稿では,海上ネットワークにおける風分散HAPS搭載基地局の動的位置決めのための深層強化学習(DRL)に基づくフレームワークを提案する。
コーディネータHAPSに展開される集中型DRLエージェントは、無線測定とネットワークフィードバックを用いて複数のサービスHAPSを制御し、現実的なチャネル条件とユーザモビリティをキャプチャする。
The Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm is used to learn robust positioning policy that enhance coverage stability and system throughput under wind disturbances。
シミュレーションの結果, 提案手法は風による位置ずれを効果的に軽減し, 海上利用者の信頼性の高い広域接続性を確保した。
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