A Resource Allocation Scheme in Heterogeneous Multi-system Satellite Network with Beam-hopping
Notice bibliographique
Résumé
The emerging architecture in the next generation of mobile networks leverages the coexistence of Low Earth Orbit (LEO) and Geostationary Orbit (GEO) satellites in a heterogeneous network. This setup not only offers seamless coverage but also enhances user rates. Nevertheless, the efficient allocation of onboard resources, particularly spectrum resources, poses a significant challenge due to their scarcity in such heterogeneous satellite coexistence networks. A practical solution is found in the use of beam hopping (BH) technology. This technology enables multi-beam satellites to serve users using fewer beams than traditional spot-beam systems. This paper proposes a resource allocation strategy for the heterogeneous LEO-GEO coexistence satellite network. We formulate this resource allocation strategy as a joint optimization problem. Due to the complexity of the system arising from the coupling of multiple variables, we break down the original problem into two manageable sub-problems. The first addresses user association, subcarrier, and power allocation and employs a standard convex optimization algorithm for a solution. The second tackles the illuminated beam selection issue, with a genetic algorithm (GA) providing a solution. The effectiveness of our proposed scheme is established through simulation experiments, demonstrating clear performance gains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».