【论文推荐】卫星通信相关论文本周推荐20230408

大漠孤烟狼

2022年开始的一个新系列，主要是整理最近发表的卫星通信相关论文，这一期一共包含15篇论文，希望对相关领域的小伙伴有所帮助。获取这些论文的全文可以私信回复20230408，仅供大家交流学习。欢迎转发和关注！
目录

[1] A joint strategy for service deployment and task offloading in satellite–terrestrial IoT
[2] A Load Balance Local LEO Satellite Network AP Selection Strategy
[3] A novel deep reinforcement learning architecture for dynamic power and bandwidth allocation in multibeam satellites
[4] Aerial-Aided Multi-Access Edge Computing: Dynamic and Joint Optimization of Task and Service Placement and Routing in Multi-Layer Networks
[5] Decentralized H∞ Observer-Based Attack-Tolerant Formation Tracking Network Control of Large-Scale LEO Satellites via HJIE-Reinforced Deep Learning Approach
[6] Demand Island Routing for LEO satellite constellations
[7] Dishing out DoS: How to Disable and Secure the Starlink User Terminal
[8] Dynamic Networking for Continuable Transmission Optimization in LEO Satellite Networks
[9] Equilibrium Approximating and Online Learning for Anti-Jamming Game of Satellite Communication Power Allocation
[10] Fountain Coded Streaming for SAGIN With Learning-Based Pause-and-Listen
[11] Non-Euclidean Graph-Convolution Virtual Network Embedding for Space–Air–Ground Integrated Networks
[12] Routing Architecture Design for the Space-Ground Integrated Information Network
[13] Satellite Visibility Window Estimation Using Doppler Measurement for IoT Applications
[14] SFC Deployment in Space-Air-Ground Integrated Networks Based on Matching Game
[15] Some Power Allocation Algorithms for Cognitive Uplink Satellite Systems
具体内容

[1] A joint strategy for service deployment and task offloading in satellite–terrestrial IoT
作者：Sun J, Wang H, Nie L, et al.
出处：Computer Networks, 2023
摘要：近年来，作为6G重要组成部分的近地轨道卫星星座被认为是实现偏远地区无缝网络服务的潜在解决方案。基于网络功能虚拟化(NFV)的业务部署已成为卫星网络中实现灵活网络服务的重要趋势。然而，目前的卫星-地面物联网任务卸载方案很少考虑基于NFV的卫星服务部署，这限制了卫星网络的性能。在这项研究中，我们通过提出一个联合考虑服务部署和任务卸载的优化问题来解决这个问题。为了解决具有许多耦合决策变量的此类问题，我们使用两阶段方法解耦该问题。我们提出了一种基于深度强化学习的服务部署策略来解决服务部署子问题，并提出了一种基于交替方向乘数法的分布式方法来解决任务卸载子问题，目的是最大限度地减少物联网设备的任务延迟和能耗。仿真实验表明，该方案可以获得近似最优解，适用于大规模星地物联网网络场景。
链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128623001019

[2] A Load Balance Local LEO Satellite Network AP Selection Strategy
作者：Shouyao Z, Wei L, Xiangtong W, et al.
出处：International Journal of Aeronautical and Space Sciences, 2023
摘要：LEO卫星可以作为地面网络的空间延伸，通过低时延和便捷的接入引入高质量的服务。主要挑战是LEO卫星和地面终端之间的高相对速度引起的动态性。因此如何做出正确的接入点(AP)选择决策是一个关键问题。本文针对AP选择问题，提出了一种以均衡网络负载为目标的本地卫星AP选择策略。我们建立了终端覆盖模型和数据传输速率模型，用于数据收集和性能评估。对比实验结果表明，所提出的策略能够在保持良好的吞吐量期望的同时平衡网络负载，降低切换频率。
链接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s42405-023-00575-7

[3] A novel deep reinforcement learning architecture for dynamic power and bandwidth allocation in multibeam satellites
作者：Xu J, Zhao Z, Wang L, et al.
出处：Acta Astronautica, 2023
摘要：由于用户需求的爆炸式增长和动态变化，高效的功率和带宽分配算法对于具有灵活数字有效载荷的多波束卫星非常重要。为了适应多波束卫星通信的实时使用，我们构建了一种用于动态功率和带宽分配的新型深度强化学习(DRL)架构。为了最小化未满足的系统容量(USC)，所提出的DRL架构采用近端策略优化算法直接在连续空间中分配资源。在所提出的DRL架构下，与pDRL和bDRL的单独功率或带宽分配方法相比，用于联合功率和带宽分配的DRL策略（称为pbDRL）获得了最佳的USC性能。此外，通过将pbDRL确定的分配决策实施到现有遗传算法(GA)的初始种群中，我们还开发了另一种改进的GA，即drlGA。数值结果验证(i)pbDRL优于现有的GA和PSO；(ii)与现有的优化GA方法相比，pbDRL在显着减少的计算时间内实现了可比的USC性能；(iii)与其他三种相关的启发式算法相比，drlGA在相同的计算时间内获得了改进的USC性能。这些结果得出的结论是，所开发的pbDRL和drlGA方法能够分别满足高及时性和理想的需求满足的要求。
链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0094576522006907

[4] Aerial-Aided Multi-Access Edge Computing: Dynamic and Joint Optimization of Task and Service Placement and Routing in Multi-Layer Networks
作者：von Mankowski J, Durmaz E, Papa A, et al.
出处：IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2022
摘要：无处不在的网络覆盖是5G的主要特征之一，有望在6G中扩展到计算领域。为了提供无处不在的通信和计算，可以预见卫星、空中和地面网络的集成。特别是，机上娱乐和连接服务(IFECS)和支持软件定义网络的卫星等应用数量不断增加，使网络管理更具挑战性。此外，由于严格的服务质量(QoS)要求，边缘计算对于这些应用程序至关重要。通过将空中网络的组件（例如飞机）视为潜在的多访问边缘计算(MEC)节点，可以提高网络性能。因此，为了迎合QoS关键型应用，我们提出了一种空中辅助多路访问边缘计算(AA-MEC)架构，该架构为空中计算资源和基于互联网的服务的优化管理提供了一个框架。此外，我们制定了优化问题，以最大限度地减少为空中其他飞机提供IFECS和提供从卫星卸载AI/ML任务的服务这两个用例的网络延迟。由于卫星和空中网络的动态特性，我们提出了一种可重新配置的优化。对于转换网络，我们不断为每个应用程序确定最佳MEC节点以及到目标MEC节点的最佳路径。总之，我们的结果表明，与仅使用地面MEC节点的传统方法相比，使用AA-MEC可将网络延迟性能提高10.43%，用于在线游戏等延迟关键型应用程序。此外，在将我们提出的动态方法与静态方法进行比较时，我们记录了IFECS的流延迟至少减少了6.7%，计算卸载减少了56.03%。
链接：
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9930746/

[5] Decentralized H∞ Observer-Based Attack-Tolerant Formation Tracking Network Control of Large-Scale LEO Satellites via HJIE-Reinforced Deep Learning Approach
作者：Chen B S, Lin H Y.
出处：IEEE Access, 2023
摘要：在这项研究中，针对外部干扰和攻击信号下的大型低轨卫星团队网络控制系统(NCS)，设计了一种基于H∞攻击的分散观测器的编队跟踪控制策略。首先，将攻击信号的平滑信号模型嵌入到每颗卫星中，以避免其对Luenberger观测器状态估计的破坏，并补偿其对大型卫星编队跟踪的影响。此外，每颗卫星的基于观测器的编队跟踪NCS必须有效衰减来自相邻卫星的外部干扰、测量噪声和耦合效应。对于提出的分散式H∞攻击容忍观测器的大型卫星团队编队NCS，每颗卫星都需要求解一个非常复杂但解耦的Hamilton Jacobi Isaacs方程(HJIE)。因此，针对每颗卫星采用所提出的基于HJIE强化学习的深度神经网络(DNN)来直接解决分散H∞攻击容限控制问题的相应非线性偏微分控制-观测器耦合HJIEi。当使用所提出的HJIE-reinforcementAdam深度学习算法进行训练时，DNN可以被增强以解决HJIEi的H∞控制增益和观测器增益以及最坏情况下的外部干扰、测量噪声和组队每颗卫星的耦合在离线训练阶段。也就是说，在每个卫星NCS中提出的基于HJIE强化学习算法的DNN方案可以实现鲁棒的分散式H∞攻击容忍基于观察者的团队编队控制策略。当基于HJIE强化的Adam学习算法收敛时，我们可以证明所提出的每颗卫星的基于强化学习的DNN编队跟踪控制方案可以接近理论鲁棒的分散式H∞攻击容忍基于观测器的大卫星编队跟踪策略。规模卫星NCS。仿真算例中,给出了一个具有外部干扰、测量噪声和无线通信恶意攻击的卫星组,分别验证了所提方法的有效性。
链接：
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10047860/

[6] Demand Island Routing for LEO satellite constellations
作者：Markovitz O, Segal M.
出处：Computer Networks, 2023
摘要：低地球轨道(LEO)星座创建一个网络，其中包括通过卫星间链路(ISL)连接的卫星（作为路由节点）和动态连接到一颗或多颗卫星的终端。由于终端切换导致的网络拓扑瞬态高速变化，以及路由节点之间端到端的高传播时间，这对设计能够支持频繁变化的保证带宽路由协议提出了独特的挑战。另外，多星连接的终端可以根据链路情况在一个帧粒度内均衡多条路径之间的流量，需要实时的多路径保证带宽。之前的工作侧重于多个网关和终端之间的端到端路由，不提供多路径保证带宽服务。
本文解决了将流量从源终端发送到通过多颗卫星连接的目标终端的问题，同时保证和实现多路径服务指标（带宽和延迟）的规划并处理卫星切换。提出了一种称为需求岛的新范例。该范例利用了需求的地理属性。服务区被分成地理矩形（需求岛），网关位于每个岛的中心。每个需求岛都与覆盖它的一组卫星动态关联。我们将卫星集建模为网格。路由算法利用网格特性为分配给每个终端的需求提供实时的多路径保证带宽路由。每颗卫星都执行算法，以O(1)的时间复杂度计算接收到的消息的下一跳。分析和仿真展示了该算法的独特之处，可以将实时保证带宽路由到连接到多颗卫星的终端。
链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128623001007

[7] Dishing out DoS: How to Disable and Secure the Starlink User Terminal
作者：Smailes J, Salkield E, Birnbach S, et al.
出处：arXiv, 2023
摘要：对于寻求以卫星通信网络为目标的对手来说，卫星用户终端是一个很有前途的目标。尽管如此，地面路由器中常见的许多保护措施在某些用户终端中并不存在。
作为案例研究，我们审核了Starlink路由器管理界面呈现的攻击面，使用模糊测试来发现对Starlink用户终端的拒绝服务攻击。我们探讨了攻击的影响，特别是在驾车攻击者和能够在网络上保持持续存在的攻击者的情况下。最后，我们讨论了更广泛的影响，研究了地面路由器安全方面的经验教训，以及如何在这种新环境中正确实施它们。
链接：
Dishing Out DoS: How to Disable and Secure the Starlink User Terminal

[8] Dynamic Networking for Continuable Transmission Optimization in LEO Satellite Networks
作者：Wang F, Jiang D, Wang Z, et al.
出处：IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2022
摘要：低地球轨道(LEO)卫星网络(LSN)被设想为地面网络的补充和增强。LEO星座为全球用户，特别是偏远地区的用户提供低延迟、高速的数据传输。但是，由于移动性的性质，必须预先配置LSN网络模式。与固定模式相比，LSN的动态组网将带来更多好处，但同时也面临更多挑战。动态LSN网络中的两个主要问题是如何增加网络传输容量(NTC)以及如何在服务期间保持出色的NTC性能。受这两个问题的启发，我们首先构建了一个时变连通图来表示LSN特征随时间的变化。然后提出了一种基于支持向量机(SVM)的LSN组网方案，以提高NTC性能。SVM模型在每个时隙预测每种链路类型，以优先考虑类型匹配任务的传输。接下来，构建网络性能图(NPG)以显示不同时隙划分的潜在NTC性能。利用动态规划寻找LSN服务连续性最优的时隙序列。仿真结果表明，与现有的LSN组网方案相比，所提出的基于SVM的动态规划传输接触规划(NSDP)方案可以实现卓越的NTC性能和服务连续性。
链接：
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10002869/

[9] Equilibrium Approximating and Online Learning for Anti-Jamming Game of Satellite Communication Power Allocation
作者：Zou M, Chen J, Luo J, et al.
出处：Electronics, 2022
摘要：卫星通信系统日益面临恶意干扰、监控和拦截等严峻的环境挑战。作为当前人工智能的发展方向，具有学习能力的智能干扰机能够有效感知周围频谱环境，动态改变干扰策略。因此，目前主流的基于宽区间高速跳频的卫星通信抗干扰技术无法有效解决这一问题。在这项工作中，我们关注卫星通信领域的抗干扰问题，并将两种对抗场景下的功率分配问题重新表述为一次性和重复博弈模型。具体来说，针对单发对抗场景下的多信道功率分配问题，我们首先基于Blotto博弈模型对多信道上通信双方和干扰机之间分配有限功率资源的问题进行建模。其次，设计了DO-SINR算法来逼近双方博弈的纳什均衡。实验表明，DO-SINR算法可以有效地得到博弈的近似纳什均衡。针对重复对抗场景下的多通道功率分配问题，首先将问题转化为图结构的在线最短路径问题，使问题求解过程更加直观，然后设计Exp3-U (Exp3-Uniform)算法，利用图结构解决多通道功率分配问题。实验表明，我们的算法可以最大限度地减少在线对抗过程中通信双方的预期遗憾，同时保持良好的运行效率。本文构建的两个权力分配问题是在对抗场景中形成的共性问题。我们的研究分析可以模拟卫星通信功率分配的一些实际对抗场景，可以用来提高卫星通信系统在复杂环境中的适应性。
链接：
https://www.mdpi.com/1915408

[10] Fountain Coded Streaming for SAGIN With Learning-Based Pause-and-Listen
作者：Li Y, Feng R, Gao R, et al.
出处：IEEE Networking Letters, 2022
摘要：长距离和有损空地一体化网络(SAGIN)链路上的高效自适应比特率流(ABS)是一项重要需求，其中喷泉传输很有吸引力，因为它不需要反馈/重传。然而，由于停止消息的传播延迟，传统的喷泉方案可能会浪费许多数据包。这篇论文提出了一种新颖的喷泉编码ABS设计，采用暂停和聆听的方法，跨ABS的各个部分，基于多臂老虎机建模以在线方式学习适当的暂停时间。使用实际实施进行的评估表明，该方案可以避免大多数数据包浪费，同时仍保持喷泉传输的主要优势。
链接：
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9973386/

[11] Non-Euclidean Graph-Convolution Virtual Network Embedding for Space–Air–Ground Integrated Networks
作者：Chen N, Shen S, Duan Y, et al.
出处：Drones, 2023
摘要：为了实现无缝的全球覆盖和实时通信，同时提供具有更高服务质量(QoS)的智能应用，基于AI的天空地一体化网络(SAGIN)引起了各界的广泛关注。然而，高强度交互对资源编排和安全问题提出了根本性挑战。同时，虚拟网络嵌入(VNE)由于其灵活性被应用于各种物理网络的功能解耦。受上述启发，对于具有非欧几里德结构的SAGIN，我们提出了一种图卷积虚拟网络嵌入算法。具体来说，基于深度强化学习(DRL)的出色决策特性，我们设计了一个结合图卷积的编排网络来计算节点的嵌入概率。它融合邻域结构信息，充分贴合物理网络原有特征，利用特定的奖励机制引导正向学习。此外，通过对物理节点施加安全级别约束，它限制了资源访问。在模拟环境中进行全方位、严密的实验。最后，关于长期平均收入、VNR接受率和长期收入成本比的结果表明，所提出的算法优于高级基线。
链接：
https://www.mdpi.com/article/10.3390/drones7030165

[12] Routing Architecture Design for the Space-Ground Integrated Information Network
作者：Xu X, Dong C, Cai J.
出处：2023 6th World Conference on Computing and Communication Technologies (WCCCT)
摘要：天地一体化信息网是未来信息获取、分发、传输和应用的核心基础设施。路由体系结构是该网络的关键部分。本文提出了天地一体化信息网基于边界网关协议的两种路由架构，独立AS路由架构和Tunnel封装路由架构。详细讨论了这两种体系结构的路径选择、故障恢复、管理控制和路由方案。分析表明，独立AS路由架构在管理和可扩展性方面具有优势，而Tunnel封装路由架构更适合天地一体化信息网的早期部署阶段。
链接：
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10052483/

[13] Satellite Visibility Window Estimation Using Doppler Measurement for IoT Applications
作者：Hashim I S M, Al-Hourani A.
出处：IEEE Communications Letters, 2023
摘要：许多基于卫星的物联网(IoT)应用依赖于经济实惠的位置感知但能源受限的物联网传感器。在本文中，我们提出了一种基于简单多普勒测量来估计物联网设备中卫星可见性窗口的新方法。我们提出了两种情况，其中服务卫星的轨道信息最初对于IoT设备是未知的：(i)我们假设地理坐标对于IoT设备是已知的，以及(ii)我们假设坐标是完全未知的。因此，我们推导出多普勒测量似然函数，并将其简化为均方根误差(RMSE)最小化问题。根据一系列多普勒测量，我们使用随机优化器估计服务卫星的轨道参数，以最小化RMSE。根据轨道估计，我们然后预测卫星可见性窗口（卫星通过）。为了衡量窗口估计的准确性，我们应用intersection-over-union度量来计算ground truth和估计之间的重叠可见性窗口，并因此呈现基于广泛的蒙特卡罗模拟的结果。
链接：
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10015699/

[14] SFC Deployment in Space-Air-Ground Integrated Networks Based on Matching Game
作者：Cao Y, Jia Z, Dong C, et al.
出处：arXiv, 2023
摘要：天空地一体化网络(SAGIN)具有动态性和灵活性，可以支持在缺乏地面通信设施的环境中传输数据。但是，SAGIN的节点是异构的，很难共享资源来提供多种服务。因此，在本文中，我们考虑使用网络功能虚拟化技术来处理敏捷资源分配问题。特别是，服务功能链(SFC)被构建为部署不同任务的多个虚拟网络功能。为了描述SAGIN的动态模型，我们提出了可重构时间扩展图。然后，制定优化问题以最大化已完成任务的数量，即成功部署的SFC。它是一个混合整数线性规划问题，在有限的时间复杂度内难以求解。因此，我们将其转化为多对一的双边匹配博弈问题。然后，我们设计了一个基于Gale-Shapley的算法。最后，通过大量仿真验证了所设计的算法能够有效部署SFCs，实现资源高效利用。
链接：
SFC Deployment in Space-Air-Ground Integrated Networks Based on Matching Game

[15] Some Power Allocation Algorithms for Cognitive Uplink Satellite Systems
作者：Louchart A, Tohidi E, Ciblat P, et al.
出处：EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2023
摘要：认知卫星通信(SatCom)正在迅速崛起，成为一种很有前途的技术，可以克服独家许可频段模型的稀缺性，以满足对高数据速率服务日益增长的需求。该论文使用认知无线电范式解决了与Ka波段地面网络共存的多运营商多波束上行链路卫星通信系统的功率分配方法。这种情况特别具有挑战性，因为i)认知频段上共存的多个SatCom运营商需要在有限的运营商间信息交换下协调其资源的使用，以及ii)导致非线性的非线性机载高功率放大器(HPA)用户和光束之间的干扰。为了应对第一个挑战，我们提出了分布式功率分配算法，包括标准的交替方向乘数法(ADMM)；关于HPA非线性损伤，我们提出了基于Signomial Programming的非线性感知功率分配。在这两种情况下，所提出的解决方案都优于最先进的解决方案。
链接：
https://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/54444/1/jwcn_2023.pdf

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