面向 LEO 卫星网络的用户流量需求的突发包涡预测
信号处理
2026-05-29 v2
摘要
在低轨道 (LEO) 卫星网络中, 束跳跃 (Beam Hopping, BH) 技术通过适应用户需求和链路条件的变化, 实现对有限无线电资源的高效利用. 有效的束跳跃规划需要在调度时提前了解即将到来的流量, 因此预测成为一个重要子任务. 在负载较重的情况下, 突发需求增加且链路性能下降时, 可能导致缓冲区溢出和数据包丢失, 这使得预测尤为关键. 为应对这一挑战, 本文提出了一种突发包涡感知的预测解决方案. 该挑战可能在广泛的无线网络环境中出现; 因此, 本文提出的解决方案可广泛应用于突发流量模式的场景, 其中对需求预测的准确性至关重要. 我们的方法对变换器架构进行了三项关键改进: (i) 引入距离最近一次突发包涡的嵌入以捕捉突发包涡的邻近性; (ii) 在解码器中添加两个额外的线性层, 以预测即将到来的突发包涡及其相对影响; (iii) 在模型训练期间使用非对称代价函数以更好地捕捉突发包涡动力学. 在高流量需求情景下的地面固定单元中的经验评估表明, 本文提出的模型在单步预测视角下可将预测误差降低最高达 94%, 并在均方误差 (MSE) 指标下, 保持对突发包涡的准确捕捉能力, 即使在较长的预测时域末尾亦是如此.
引用
@article{arxiv.2601.14233,
title = {Burst Aware Forecasting of User Traffic Demand in LEO Satellite Networks},
author = {Yekta Demirci and Guillaume Mantelet and Stephane Martel and Jean-Francois Frigon and Gunes Karabulut Kurt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.14233},
year = {2026}
}
备注
Accepted by IEEE International Conference on Communications (ICC) 2026