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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-19 09:10 衛星-地上リンクにおける広域的最適化を指向したMARLによる周波数リソース割当制御手法の検討 ○久保田菜緒・橋田紘明・川本雄一・加藤 寧（東北大）・長谷川洋平・有吉正行（NEC）  SAT2025-64 |
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| 抄録 | （和） | 近年，増大する通信需要に対応する手段として，低軌道 (LEO: low Earth orbit) 衛星コンステレーションを用いた地上衛星統合ネットワークが注目されている．本研究では，降雨減衰が生じる環境におけるLEO衛星から地上局へのダウンリンク通信を想定し，天候変化やトラフィック量の変動，およびハンドオーバに伴う引継データが周波数リソース割当を不適切にし，通信遅延を増大させる課題に着目する．システム全体の通信遅延削減を目的として，引継データを考慮した地上局の周波数リソース割当を動的に決定する手法としてマルチエージェント強化学習を導入する．シミュレーション結果から，提案手法が通信遅延低減に有効であることを示す． |
| （英） | In recent years, integrated satellite–terrestrial networks using low Earth orbit (LEO) satellite constellations have attracted attention as a solution to growing communication demand. This study considers the downlink from LEO satellites to ground stations under rainfall attenuation, where weather variations, traffic fluctuations, and handover data can lead to inefficient frequency resource allocation and increased communication delay. To reduce system-wide delay, we apply multi-agent reinforcement learning to dynamically allocate frequency resources at ground stations while accounting for handover-related data. Simulation results demonstrate that the proposed method effectively reduces communication delay. | |
| キーワード | （和） | 低軌道衛星 / ハンドオーバ / 周波数リソース割当 / マルチエージェント強化学習 / / / / |
| （英） | low Earth orbit satellites / handover / frequency resource allocation / multi agent reinforcement learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 359, SAT2025-64, pp. 13-18, 2026年2月. | |
| 資料番号 | SAT2025-64 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (SAT) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SAT2025-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SAT SANE |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ |
| 開催地（英） | Eef-Jouhou-Plaza |
| テーマ（和） | 衛星応用技術及び一般 |
| テーマ（英） | Satellite Application and General Issues |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SAT |
| 会議コード | 2026-02-SAT-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 衛星-地上リンクにおける広域的最適化を指向したMARLによる周波数リソース割当制御手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Wide-Area Optimization of Frequency Resource Allocation in Satellite-Ground Links |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 低軌道衛星 / low Earth orbit satellites |
| キーワード(2)（和/英） | ハンドオーバ / handover |
| キーワード(3)（和/英） | 周波数リソース割当 / frequency resource allocation |
| キーワード(4)（和/英） | マルチエージェント強化学習 / multi agent reinforcement learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保田 菜緒 / Nao Kubota / クボタ ナオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋田 紘明 / Hiroaki Hashida / ハシダ ヒロアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川本 雄一 / Yuichi Kawamoto / カワモト ユウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 寧 / Nei Kato / カトウ ネイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 洋平 / Yohei Hasegawa / ハセガワ ヨウヘイ |
| 第5著者 所属（和/英） | NECアドバンストネットワーク研究所 (略称： NEC) NEC Advanced Network Research Laboratories (略称： NEC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有吉 正行 / Masayuki Ariyoshi / アリヨシ マサユキ |
| 第6著者 所属（和/英） | NECアドバンストネットワーク研究所 (略称： NEC) NEC Advanced Network Research Laboratories (略称： NEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-19 09:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SAT |
| 資料番号 | SAT2025-64 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.359 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (SAT) |
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