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Demand-based dynamic bandwidth allocation in multi-beam satellites using machine learning concepts

Intelligent and Converged Networks 2024年第2期5卷 147-166页

作者： shwet kashyap Nisha Gupta Department of Electronics and Communication Engineering Birla Institute of Technology MesraRanchi 835215India

In the realm of satellite communication,where the importance of efficient spectrum utilization is growing day by day due to the increasing significance of this technology,dynamic resource management has emerged as a pivotal consideration in the design of contemporary multi-beam satellites,facilitating the flexible allocation of resources based on user *** research paper delves into the pivotal role played by machine learning and artificial intelligence within the domain of satellite communication,particularly focusing on spot beam *** study encompasses an evaluation of machine learning’s application,whereby an extensive dataset capturing user demand across a specific geographical area is subjected to *** analysis involves determining the optimal number of beams/clusters,achieved through the utilization of the knee-elbow method predicated on within-cluster sum of ***,the demand data are equitably segmented employing the weighted k-means clustering *** proposed solution introduces a straightforward yet efficient model for bandwidth allocation,contrasting with conventional fixed beam illumination *** approach not only enhances spectrum utilization but also leads to noteworthy power savings,thereby addressing the growing importance of efficient resource management in satellite communication.

关键词： satellite communications multi-beam satellites machine learning weighted k-means clustering Voronoi tessellation knee-elbow method

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