The emergence of Fifth-Generation (5G) communication networks has brought forth unprecedented connectivity with ultra-low latency, high data rates, and pervasive coverage. However, meeting the increasing demands of applications for seamless and high-quality communication, especially in rural areas, requires exploring innovative solutions that expand 5G beyond traditional terrestrial networks. Within the context of Non-Terrestrial Networks (NTNs), two promising technologies with vast potential are High Altitude Platforms (HAPs) and satellites. The combination of these two platforms is able to provide wide coverage and reliable communication in remote and inaccessible areas, and/or where terrestrial infrastructure is unavailable. This study evaluates the performance of the communication link between a Geostationary Equatorial Orbit (GEO) satellite and a HAP using the Internet of Drones Simulator (IoD-Sim), implemented in ns-3 and incorporating the 3GPP TR 38.811 channel model. The code base of IoD-Sim is extended to simulate HAPs, accounting for the Earths curvature in various geographic coordinate systems, and considering realistic mobility patterns. A simulation campaign is conducted to evaluate the GEO-to-HAP communication link in terms of Signal-to-Noise Ratio (SNR) in two different scenarios, considering the mobility of the HAP, and as a function of the frequency and the distance.


翻译:第五代(5G)通信网络的出现带来了前所未有的超低延迟、高数据速率和广泛覆盖的互联能力。然而,为满足农村地区等场景对无缝高质量通信日益增长的需求,需要探索扩展5G超越传统地面网络的创新解决方案。在非地面网络(NTNs)背景下,高空平台(HAPs)和卫星是两项具有巨大潜力的技术。这两种平台的结合能够在偏远和难以到达的区域,以及/或地面基础设施缺失的区域,提供广泛覆盖和可靠通信。本研究利用基于ns-3实现并集成3GPP TR 38.811信道模型的无人机互联网模拟器(IoD-Sim),对地球静止轨道(GEO)卫星与HAP之间的通信链路进行了性能评估。扩展了IoD-Sim的代码库以模拟HAP,考虑了多种地理坐标系中的地球曲率,并纳入了实际移动模式。开展了一系列仿真实验,在两种不同场景下,考虑HAP的移动性,并作为频率和距离的函数,评估了GEO到HAP通信链路的信噪比(SNR)。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Measuring CDNs susceptible to Domain Fronting
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月13日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
5+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
6+阅读 · 6月15日
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
13+阅读 · 6月13日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员