Core Concepts
위성-지상 통합 네트워크에서 서로 다른 서비스 지연 요구사항과 효율적인 자원 사용을 충족시키기 위한 셀 간 조정을 통한 새로운 자원 슬라이싱 기법을 제안한다.
Abstract
위성-지상 통합 네트워크(STIN)는 다양한 서비스를 지원하기 위한 유망한 아키텍처로 여겨진다. 이 논문에서는 STIN에서 서로 다른 서비스 지연 요구사항과 효율적인 자원 사용을 충족시키기 위한 셀 간 조정을 통한 새로운 자원 슬라이싱 기법을 제안한다.
서비스 수요와 위성 이동성의 시공간적 역동성으로 인한 문제를 해결하기 위해, 장기 최적화 문제로 자원 슬라이싱 문제를 정식화하고 확장성 있고 유연한 자원 관리를 위한 분산 자원 슬라이싱(DRS) 기법을 제안한다. 구체적으로, 비동기 다중 에이전트 강화 학습 기반 알고리즘을 통해 각 셀에 대한 최적의 위성 집합을 결정하고, 분산 최적화 기반 알고리즘을 통해 각 슬라이스에 대한 자원 예약 결정을 내린다.
시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 기준 방법에 비해 자원 사용과 지연 성능 측면에서 우수한 성능을 보임을 입증한다.
Stats
제안된 DRS 기법은 약 850회 에피소드 만에 수렴하여 순수 AMAPPO 기법보다 약 650회 더 빨리 수렴한다.
최소 고도각이 작을수록 지연 불만족 확률이 낮고 더 많은 자원이 예약되어 전체 시스템 비용이 낮다.
서비스 수요가 다른 경우, DRS 기법은 IDOA 기법보다 우수한 성능을 보이며 순수 AMAPPO와 유사한 성능을 달성한다.
Quotes
"위성-지상 통합 네트워크(STIN)는 다양한 서비스를 지원하기 위한 유망한 아키텍처로 여겨진다."
"서비스 수요와 위성 이동성의 시공간적 역동성으로 인한 문제를 해결하기 위해, 장기 최적화 문제로 자원 슬라이싱 문제를 정식화하고 확장성 있고 유연한 자원 관리를 위한 분산 자원 슬라이싱(DRS) 기법을 제안한다."