대한민국 트래픽 분포를 고려한 강화학습 기반 저궤도 위성 빔 호핑 알고리즘

Abstract

저궤도 (low Earth orbit, LEO) 위성은 지상 네트워크 달리 공간의 제약을 받지 않고 여러 지역에 통신 서비스를 제공할 수 있는 장점으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그중 다중 빔 위성 통신 시스템에서는 위성의 스펙트럼, 전력 및 용량 자원이 제한적이기 때문에, 효율적으로 자원을 활용할 수 있는 빔 호핑 (beam hopping, BH) 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 대한민국의 다중 빔 저궤도 위성 서비스 시나리오에서의 심층 Q 네트워크(deep Q-network, DQN) 기반 지구 고정 (Earth-fixed) 빔 호핑 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 위성의제한된 용량, 채널 상태와 대한민국 셀의 랜덤한 트래픽 분포를 고려하여 효율적인 빔 호핑을 수행한다. 모의실험결과, 제안하는 알고리즘은 기존의 휴리스틱 알고리즘에 비해 위성 자원의 효율성을 향상시키고, 대한민국 내 셀트래픽을 최대한 처리하는 데 우수한 성능을 보인다.