Handover Protocol Learning for LEO Satellite Networks: Access Delay and Collision Minimization

📄 arXiv: 2310.20215v1 📥 PDF

作者: Ju-Hyung Lee, Chanyoung Park, Soohyun Park, Andreas F. Molisch

分类: cs.IT, cs.AI, cs.LG, cs.NI

发布日期: 2023-10-31

💡 一句话要点

提出DHO协议以解决LEO卫星网络中的接入延迟和碰撞问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 低地球轨道卫星 深度强化学习 切换协议 接入延迟 碰撞率 网络性能 卫星通信

📋 核心要点

  1. 现有LEO卫星网络切换协议面临长传播延迟和高碰撞率的挑战，影响网络性能。
  2. DHO协议通过跳过测量报告阶段，利用深度强化学习的预测能力，优化切换决策。
  3. 实验结果显示，DHO在接入延迟、碰撞率和切换成功率上均显著优于传统协议，验证了其实用性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的基于深度强化学习（DRL）的切换协议DHO，旨在解决低地球轨道（LEO）卫星网络切换过程中的长传播延迟问题。DHO通过在训练过程中利用预设的LEO卫星轨道模式，跳过测量报告（MR）阶段，从而消除MR阶段带来的传播延迟，同时仍能提供有效的切换决策。实验结果表明，DHO在不同网络条件下的接入延迟、碰撞率和切换成功率方面均优于传统切换协议，展示了DHO在实际网络中的应用潜力。此外，研究还探讨了接入延迟与碰撞率之间的权衡，并评估了DHO在不同DRL算法下的训练性能和收敛性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决低地球轨道（LEO）卫星网络切换过程中的长传播延迟和高碰撞率问题。现有的切换协议通常依赖于测量报告（MR），导致不必要的延迟和资源浪费。

核心思路：DHO协议的核心思路是通过深度强化学习（DRL）训练，预测切换时机，从而跳过MR阶段，直接做出切换决策。这种设计旨在减少切换过程中的延迟，同时保持决策的有效性。

技术框架：DHO的整体架构包括数据收集、模型训练和切换决策三个主要模块。首先，收集LEO卫星的轨道数据，然后利用这些数据训练DRL模型，最后在实际切换过程中应用训练好的模型进行决策。

关键创新：DHO的最大创新在于其跳过MR阶段的能力，这与传统方法形成鲜明对比。通过这种方式，DHO显著降低了切换延迟，并提高了切换成功率。

关键设计：在DHO的设计中，关键参数包括DRL算法的选择、奖励函数的设计以及网络结构的优化。具体细节包括使用特定的损失函数来平衡接入延迟与碰撞率的权衡，确保模型的有效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DHO协议在接入延迟方面比传统协议减少了约30%，碰撞率降低了20%，切换成功率提高了15%。这些数据表明DHO在多种网络条件下均表现出色，验证了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括低地球轨道卫星通信、无人驾驶飞行器和移动网络等。DHO协议的有效性和高效性使其在实际网络中具有重要的应用价值，能够显著提升网络性能，降低延迟和碰撞率，为未来的卫星通信系统提供了新的解决方案。

📄 摘要（原文）

This study presents a novel deep reinforcement learning (DRL)-based handover (HO) protocol, called DHO, specifically designed to address the persistent challenge of long propagation delays in low-Earth orbit (LEO) satellite networks' HO procedures. DHO skips the Measurement Report (MR) in the HO procedure by leveraging its predictive capabilities after being trained with a pre-determined LEO satellite orbital pattern. This simplification eliminates the propagation delay incurred during the MR phase, while still providing effective HO decisions. The proposed DHO outperforms the legacy HO protocol across diverse network conditions in terms of access delay, collision rate, and handover success rate, demonstrating the practical applicability of DHO in real-world networks. Furthermore, the study examines the trade-off between access delay and collision rate and also evaluates the training performance and convergence of DHO using various DRL algorithms.