講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-26 16:45
衛星-地上間光通信における地上局選択への強化学習アルゴリズムの応用 ○牧添啓吾・湯本貴裕(東京理科大)・大島浩嗣・鈴木健治(NICT)・長谷川幹雄(東京理科大) CCS2022-80 |
抄録 |
(和) |
Beyond 5G/6Gでは,非地上系ネットワークの基盤技術として大容量な通信を可能にする光衛星通信が注目されている.光衛星通信では衛星-地上間リンクに雲が発生することにより光通信が遮断される.衛星は通信先の地上局を通信可能な別の地上局に切り替えることで通信遮断を緩和することができるが,光リンクの確立にさらなる遅延が発生する.本研究では,衛星の移動性を考慮した衛星-地上間光通信において高速かつ安定的な通信システムを実現するために,強化学習アルゴリズムを用いた地上局選択手法を提案する.強化学習アルゴリズムとして2つのmulti-armed banditアルゴリズムとQ-learning,Deep Q-Networkを適用する.光衛星通信のavailabilityに関する実データを用いて,これらのアルゴリズムを評価する.シミュレーションの結果より,提案方式は様々な環境下で通信リンクの状態の変化に効率的に追従し,高い平均スループットを得ることを示す. |
(英) |
Optical satellite communications enable high-capacity communications, one of the fundamental technologies for a non-terrestrial network in Beyond 5G/6G. It is affected by the interruption of optical communications due to clouds on the communication path. A satellite can miti-gate the interruption by switching its destination ground station to another, though it brings additional delays in acquiring the beam. In this study, we propose a ground station selection method using a reinforcement learning algorithm to realize a fast and stable satellite-terrestrial optical communication system considering the mobility of the satellite. We show its effectiveness through simulation evaluation using pseudo and real data. |
キーワード |
(和) |
非地上系ネットワーク / 光通信 / Deep Q-Network / / / / / |
(英) |
non-terrestrial network / optical communication / Deep Q-Network / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 453, CCS2022-80, pp. 97-100, 2023年3月. |
資料番号 |
CCS2022-80 |
発行日 |
2023-03-19 (CCS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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CCS2022-80 |