Resumen

El retraso, el costo y la pérdida son bajos en las redes de satélites en Órbita Terrestre Baja (LEO), las cuales desempeñan un papel fundamental en la asignación de canales en el sistema de comunicación móvil global. Debido a la distribución no uniforme de usuarios, los esquemas de asignación de canales existentes no pueden adaptarse a las diferencias de carga entre haces. Sobre la base del conjunto de recursos satelitales, este artículo propone una arquitectura de red de satélites LEO que utiliza un conjunto de recursos centralizado y diseña una asignación combinada de preasignación de canales fijos y programación dinámica de canales. La programación dinámica de canales puede asignar o reciclar canales libres según los requisitos del servicio. El algoritmo Q-Learning en aprendizaje por refuerzo cumple con los requisitos de canales entre haces. Además, el descenso de gradiente exponencial y la actualización de intensidad de información aceleran la velocidad de convergencia del algoritmo Q-Learning. Los resultados de la simulación muestran que el esquema propuesto mejora la proporción de oferta y demanda del sistema en un 14%, en comparación con el esquema de asignación de canales fijos (FCA) y en un 18%, en comparación con el esquema de asignación de canales de algoritmo de Lagrange (LACA). Los resultados también demuestran que nuestro esquema de asignación puede aprovechar efectivamente los recursos del canal.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Retardo; Coste; Pérdidas; órbita terrestre baja; Redes de satélites; Asignación de canales
• Keywords:Delay; Cost; Loss; Low earth orbit; Satellite networks; Channel allocation