Tesis:
Optimization of cost and capacity of broadband satellite system and resources management using machine learning techniques
- Autor: ORTÍZ GÓMEZ, Flor de Guadalupe
- Título: Optimization of cost and capacity of broadband satellite system and resources management using machine learning techniques
- Fecha: 2021
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: SEÑALES, SISTEMAS Y RADIOCOMUNICACIONES
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/68892/
- Director/a 1º: MARTÍNEZ RODRÍGUEZ-OSORIO, Ramón
- Director/a 2º: LANDEROS AYALA, Salvador
- Resumen: Very High Throughput Satellite (VHTS) systems have an important role to play as a complement to future 5G terrestrial networks to meet the growing traffic demand. In the near future, VHTS systems are expected to reach a transmission capacity of 1 Tbps based on frequency reuse/polarization and multibeam coverage schemes. However, the traffic demand in the service area is not uniform and is also changing throughout the day. This means that with a traditional payload, some beams have insufficient resources and others have wasted resources. One solution to this problem is flexible payloads that allow satellite resources to be modified according to traffic demand. According to operators, the main challenges in Satellite Communications (SatComs) is to achieve new generation VHTS systems capable of satisfying traffic demand and to know how to manage resources in an optimal and autonomous way, thus emerging the problem of Dynamic Resource Management (DRM). With this in mind, this thesis studies the optimization for the design of new generation VHTS systems. The study is divided into two parts, satellites with fixed payload and satellites with flexible payload. For the first part, an optimization method is developed that minimizes the cost per Gbps in orbit and maximizes the capacity per beam, as a function of the number of beams, user G/T and annual availability. As an intermediate step between flexibility and a fixed system, the possibility of having a payload that provides coverage with irregularly sized beams depending on traffic demand is studied. While, for flexible systems, new optimization techniques belonging to Machine Learning are studied to manage resources dynamically and autonomously in the system. The results of this thesis provide new contributions for the design of new generations of VHTS broadband satellites and open a possibility for new research lines. ----------RESUMEN---------- Los sistemas de satélites de muy alto rendimiento (VHTS, por sus siglas en inglés) tienen un papel importante como complemento de las futuras redes terrestres de 5G para satisfacer la creciente demanda de tráfico. Se prevé que en un futuro cercano los sistemas VHTS alcancen una capacidad de transmisión de 1 Tbps basados en los esquemas de reuso de frecuencia/polarización y cobertura multibeam. Sin embargo, la demanda de tráfico en el área de servicio no es uniforme y además es cambiante a lo largo del día. Esto provoca que con una carga útil tradicional se tengan algunos beam con recursos insuficientes y a otros con recursos desperdiciados. Una solución a este problema son las cargas útil flexibles que permiten modificar los recursos del satélite en función de la demanda de tráfico. Según los operadores, los retos principales en las comunicaciones por satélite (SatComs), es lograr sistemas VHTS de nueva generación capaces de satisfacer la demanda de trafico y conocer cómo gestionar los recursos de manera optima y autónoma, surgiendo así el problema de gestión dinámica de recursos (DRM, por sus siglas en inglés). Con lo anterior, en esta tesis se estudia la optimización para el diseño de los sistemas VHTS de nueva generación. Dividendo el estudio en dos partes, satélites con carga útil fija y satélites con carga útil flexible. Para la primera parte se desarrolla un método de optimización que minimiza el coste por Gbps en órbita y maximiza la capacidad por beam, en función del número de beams, la G/T del usuario y la disponibilidad anual. Como un paso intermedio entre la flexibilidad y un sistema fijo, se estudia la posibilidad de tener una carga útil que proporciona cobertura con beams de tamaño irregular en función de la demanda de tráfico. Mientras que, para los sistemas flexibles, se estudian nuevas técnicas de optimización pertenecientes al Aprendizaje Automático para gestionar los recursos de manera dinámica y autónoma en el sistema. Los resultados de esta tesis proporcionan nuevas contribuciones para el diseño de las nuevas generaciones de satélites de banda ancha de los sistemas VHTS y abre una posibilidad a nuevas líneas de investigación.