Handover Strategy for LEO Satellite Networks Using Bipartite Graph and Hysteresis Margin
Notice bibliographique
Résumé
The low Earth orbit (LEO) satellite constellation has become a highly effective solution for non-terrestrial networks (NTN), offering reliable, uninterrupted, and high-speed global communication. However, the rapid movement of LEO satellites results in a significant handover rate across satellites. Therefore, satellite handover management is essential to ensure the stability and continuity of communication services. This paper proposes a novel weighted bipartite graph-based handover strategy in LEO constellations to enhance quality of service (QoS) and overcome the challenge of frequent satellite handovers. The proposed approach utilizes the Kuhn-Munkres (KM) algorithm to achieve optimal matching with maximum weight, thereby ensuring efficient load distribution and high-quality communication. Moreover, the implementation of hysteresis margin (HM) reduces unnecessary handovers and thus enhances the overall performance of the network. The numerical results demonstrate a significant reduction in handover rate and latency, while improving energy efficiency and achieving enhanced data rates. In particular, our scheme effectively adapts to varying Rician K-factors and demonstrates flexibility under different signal conditions. Furthermore, the obtained results highlight a significant reduction in handover costs and ensure efficient and reliable communication in LEO satellite networks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».