5G連携衛星通信システムにおける機械学習駆動型通信リソース制御の自動最適化

点击翻译按钮获取中文摘要

世界各地で加速中の衛星通信システムと5G網間の連携において、近年では宇宙空間および空中から通信環境を広範囲に提供可能な宇宙-空-地上統合ネットワーク（SAGIN: Space-Air-Ground Integrated Network）の構築に向けた研究開発が進展している。衛星及び高高度プラットフォーム（HAPS: High-Altitude Platform Station）等の飛翔体が多層的に接続されるSAGINでは、飛翔体を中継基地局として活用することで、衛星と地上端末間の双方向通信において通信リソースの利用効率向上が期待される。今年度は、SAGINにおける双方向中継伝送を効率化するために、アップ/ダウンリンクを使用する各地上端末群からの通信要求の地理的分布に応じて、HAPSでの両リンクに対する送信電力配分を統合的に制御可能な数理モデルを設計し、当該モデルを活用した新たな通信リソース制御方式を構築した。具体的には、SAGINでの双方向中継伝送において、アップ/ダウンリンクに配分するHAPSの送信電力等に基づいた両リンクの伝送容量を定式化した。そして、通信要求を満足する地上端末数の割合を示す要求満足度を最大限担保しつつ、電力効率を向上可能なHAPSの送信電力配分モデルを設計した。提案モデルの有効性評価を実施した結果、HAPSの送信電力配分が各リンクで同一の状態に維持される場合と比較して地上端末群の要求満足度を最大限担保しつつ、HAPSにおける使用電力の低減効果を確認した。以上から、SAGINにおけるHAPSを用いた双方向中継伝送の高効率化を可能とする動的な通信リソース制御方式の確立を完了した。