이 논문은 빔 호핑(beam-hopping, BH) 저궤도(LEO) 위성 통신 시스템에서 다운링크 스케줄링 방법을 조사하며, 트래픽 요구를 충족하면서 전력 소비를 최소화하는 것을 목표로 한다. 특히, BH 스케줄링을 위한 시간 슬롯 및 전송 전력 할당을 최적화하는 데 초점을 맞추는데, 이는 기존 접근법에서 과도한 전력 사용과 높은 계산 복잡도 때문에 여전히 어렵다. 이러한 한계를 해결하기 위해 딥러닝 기반 알고리즘이 광범위하게 연구되었으나, 달성 가능한 성능에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 딥러닝 방법의 성능을 향상시키기 위해 딥 Q-네트워크(deep Q-network, DQN) 기반 시간 슬롯 할당 알고리즘을 제안한다. 또한 불필요한 전력 소비를 방지하기 위한 효율적인 전력 할당 방법도 제시한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방안은 전력 소비와 계산 오버헤드 모두를 유의미하게 감소시키는 것으로 나타났다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.