Застосування машинного навчання під час інтеграції супутникового та БПЛА­зв’язку

D O I : 1 0.31673/2412-9070.2023.010309

Анотація

Інтеграція супутникового та БПЛА-зв’язку — це перспективний напрямок розвитку телекомунікацій. Завдяки низькій вартості та високій мобільності БПЛА можуть брати на себе велику кількість важливих завдань, включно з передаванням даних як між абонентами, так і між іншими БПЛА, при цьому мережі, що використовують БПЛА, легко та швидко розгортаються. Супутниковий зв’язок у багаторівневій системі застосовується як магістральний канал зв’язку для передавання великої кількості даних на великі відстані. Використання технологій штучного інтелекту дасть змогу покращити параметри передавання як супутникового, так і БПЛА-сегмента багаторівневої системи зв’язку, а також автоматизувати процес розподілення трафіку з мобільних станцій до БПЛА та супутникового сегмента. У статті досліджено методи виявлення завад та оптимізації супутникового зв’язку, а також моделі машинного навчання для БПЛА-зв’язку.

Ключові слова: БПЛА; супутниковий зв’язок; машинне навчання.

Список використаної літератури
1. Machine Learning-Based Methods for Enhancement of UAV-NOMA and D2D Cooperative Networks / L. Tsipis [et al.]. 2023. URL: https://doi.org/10.3390/s23063014.
2. Performance of Hybrid Satellite-UAV NOMA Systems / C. Gamal [et al.]. 2022. URL: https://doi.org/10.36227/techrxiv.19614810
3. Prospects of using UAV-repeaters in integrated TN and NTN-networks / V. Yakovets [et al.] // Telecommunication and Information Technologies. 2022. Vol. 74, no. 1. URL: https://doi.org/10.31673/2412-4338.2022.013646
4. Machine Learning for Satellite Communications Operations / M. Vazquez [et al.] // IEEE Communications Magazine. 2021. 59. Р. 22–27. https://doi.org/10.1109/MCOM.001.2000367.
5. Spatial Modulation of Signals Using Polarization Methods for Wireless Communication Systems in the Optical and Radio Bands / Y. Kremenetskaya [et al.] // IEEE 41st International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO), Kyiv, Ukraine, 10–14 October 2022. Київ, 2022. URL: https://doi.org/10.1109/elnano54667.2022.9927077
6. A Novel Access and Handover Authentication Scheme in UAV-Aided Satellite-Terrestrial Integration Networks Enabling 5G / R. Xiongpeng [et al.] // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2023. P. 1–1. URL: https://doi.org/10.1109/TNSM.2023.3246732.
7. Load Balancing Routing Algorithm of Low-Orbit Communication Satellite Network Traffic Based on Machine Learning / L. Tie [et al.] // Wireless Communications and Mobile Computing. 2021. Р. 1–14. URL: https://doi.org/10.1155/2021/3234390.