Joint Optimization Algorithm for Adaptive Filtering and Dynamic Resource Allocation in 5G NTN Low Earth Orbit Satellite Communications
Notice bibliographique
Résumé
With the deep integration of 5G and Non-Terrestrial Networks (NTN), Low Earth Orbit (LEO) satellites have emerged as key enablers for constructing integrated space-air-ground communication networks due to their wide coverage and flexible deployment.However, the high-speed movement of LEO satellites results in rapidly time-varying channels and multipath fading, causing significant signal degradation from noise and interference.Meanwhile, the surge in access devices demands urgent dynamic allocation of resources such as spectrum and power.Existing studies show that traditional fixed-parameter filtering algorithms struggle to track time-varying channels, static resource allocation schemes fail to fully exploit channel state information, and single-resource optimization neglects the coupling between multiple resources.Some joint optimization approaches suffer from poor dynamic adaptability and high computational complexity.To address these challenges, this paper proposes a joint optimization method for adaptive filtering and dynamic resource allocation tailored for 5G NTN LEO satellite communications.First, an improved adaptive filtering algorithm with dynamic parameter adjustment is designed to optimize filtering parameters in real time based on channel state estimation, enhancing signal interference resilience.Then, leveraging precise channel state information, a dynamic resource allocation algorithm considering service demands and resource constraints is developed to achieve cross-layer collaborative allocation of spectrum and power resources.A joint optimization framework aligned with the LEO satellite communication scenario is constructed, where the synergy between signal processing and resource allocation effectively improves system communication reliability and resource utilization efficiency.This provides theoretical and technical support for the practical deployment of 5G NTN LEO satellite systems.
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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 | 0,000 |
| 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 ».