Conceptos Básicos
デジタルツインを衛星-地上統合ネットワークの複数のレイヤーに配置することで、システムの遅延を削減し、ユーザーサービスの品質を向上させる。
Resumen
本研究では、衛星-地上統合ネットワーク(STIN)にデジタルツイン(DT)技術を導入したモデルを提案している。DTは物理ネットワークの状態を仮想的に反映し、監視、分析、最適化を行うことができる。
従来のエッジネットワークでは、DTの配置場所と資源割当てが性能に影響を及ぼす課題があった。そこで本研究では、STINにおいてDTを複数のレイヤーのノードに配置することで、単一レイヤーでの配置の柔軟性不足を緩和する。
DTの配置に伴う課題に対処するため、マルチエージェント強化学習(MARL)を用いて、STINにおけるDTの多層配置問題を解決する。シミュレーション結果から、提案手法が遅延の大幅な削減を実現することが示された。
Estadísticas
ユーザiのデータサイズDi: [0.5, 2] MB
1ビットデータの処理に必要な計算リソースμ: [50, 150] cycle/bit
ユーザiの計算リソースfi: [0.5, 20] GHz
ノイズ電力密度N0: -174 dBm/Hz
Citas
"デジタルツインを衛星-地上統合ネットワークの複数のレイヤーに配置することで、システムの遅延を削減し、ユーザーサービスの品質を向上させる。"
"マルチエージェント強化学習(MARL)を用いて、STINにおけるDTの多層配置問題を解決する。"