In satellite constellation-based communication systems, continuous user coverage requires frequent handoffs due to the dynamic topology induced by the Low Earth Orbit (LEO) satellites. Each handoff between a satellite and ground users introduces additional signaling and power consumption, which can become a significant burden as the size of the constellation continues to increase. This work focuses on the optimization of the total transmission rate in a LEO-to-user system, by jointly considering the total transmitted power, user-satellite associations, and power consumption, the latter being handled through a penalty on handoff events. We consider a system where LEO satellites serve users located in remote areas with no terrestrial connectivity, and formulate the power allocation problem as a mixed-integer concave linear program (MICP) subject to power and association constraints. Our approach can be solved with off-the-shelf solvers and is benchmarked against a naive baseline where users associate to their closest visible satellite. Extensive Monte Carlo simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method in controlling the handoff frequency while maintaining high user throughput. These performance gains highlight the effectiveness of our handover-aware optimization strategy, which ensures that user rates improve significantly, by about 40%, without incurring a disproportionate rise in the handoff frequency.


翻译:在基于卫星星座的通信系统中,由于低地球轨道(LEO)卫星引起的动态拓扑结构,实现连续用户覆盖需要频繁的切换操作。卫星与地面用户之间的每次切换都会引入额外的信令开销和功耗,随着星座规模的持续扩大,这可能成为显著的负担。本研究聚焦于优化LEO至用户系统的总传输速率,通过联合考虑总发射功率、用户-卫星关联关系以及功耗(后者通过切换事件惩罚机制处理)来实现。我们考虑一个LEO卫星为无地面连接的偏远地区用户提供服务的系统,并将功率分配问题建模为受功率与关联约束的混合整数凹线性规划(MICP)。所提方法可采用现成求解器进行求解,并与用户仅关联至最近可见卫星的朴素基线方案进行对比。大量蒙特卡洛仿真表明,该方法在维持高用户吞吐量的同时能有效控制切换频率。这些性能增益凸显了我们提出的切换感知优化策略的有效性,该策略在未导致切换频率不成比例增长的前提下,使用户速率显著提升约40%。

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