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Title Page 2

Abstract 5

Contents 7

Chapter 1. Introduction 11

Chapter 2. Dynamic Content-Cached Satellite Selection and Congestion-Aware Routing for Power Minimization in ISL-based LEO Satellite Networks 15

2.1. Introduction 15

2.2. Related Works 18

2.3. System Model 19

2.3.1. Topology of Satellite Network 21

2.3.2. Satellite Power Consumption Model 22

2.3.3. Content Delivery Model 23

2.3.4. Satellite-Terrestrial Transmission Model 25

2.4. Problem Formulation 25

2.4.1. Lyapunov Optimization Approach 26

2.5. Joint Cache Selection and Congestion-Aware Routing (JCCR) Algorithm 29

2.5.1. Theoretical Analysis 33

2.6. Performance evaluation 34

2.6.1. Simulation setup 34

2.6.2. Simulation results 36

2.7. Conclusion 39

2.8. Appendix 40

2.8.1. Proof of Lemma 1 40

2.8.2. Proof of Theorem 2 41

Chapter 3. Proactive Content Caching and Routing for Energy Minimization based on Content Popularity in LEO Satellite Networks 43

3.1. Introduction 43

3.2. System Model and Problem Formulation 45

3.3. Discussion 50

3.4. Conclusion 52

References 53

요약문 58

List of Tables 9

Table 2.1. Summary of notations 21

Table 2.2. Simulation settings 35

Table 3.1. Summary of notations 47

Table 3.2. Simulation settings 52

List of Figures 10

Figure 1.1. Two proposed efficient content delivery techniques 13

Figure 2.1. A content-cached satellite selection and routing framework in ISL networks 20

Figure 2.2. Network topology 34

Figure 2.3. Performance comparison of power-delay trade-off. The trade-off parameters... 37

Figure 2.4. Avg. queue backlog vs. avg. arrival rate. The trade-off parameter V of JCCR,... 38

Figure 2.5. Jain's fairness index. The trade-off parameter V of JCCR, SR, and PBP is... 39

Figure 3.1. A two-time scale proactive content caching and routing framework in LEO... 46

초록보기

 지상 인터넷 서비스가 불가한 지역에 효율적인 콘텐츠 전달은 저궤도 위성에 콘텐츠 캐싱을 통해 이루어지고 있다. LEO 위성 군집에서 콘텐츠를 캐싱하고 요청된 콘텐츠를 사용자에게 제공하기 위해서는 (i) 어떠한 콘텐츠를 어느 위성에 캐싱한 것인가? 뿐만 아니라 (ii) 콘텐츠를 캐싱하고 있는 위성에서 사용자에게 어떠한 경로로 전달을 한 것인가? 또한 사용자의 QoS에 상당한 영향을 미친다. 게다가 위성 환경은 제한된 리소스, 예를 들어, 부족한 에너지 및 저장 공간으로 인해서 더욱 효율적인 콘텐츠 캐싱 및 전달 기법이 필수적이다. 따라서 우리는 저궤도 위성 환경에서 사용자에게 더 적은 지연 시간으로 콘텐츠를 제공하기 위해 콘텐츠 캐싱 및 라우팅을 공동으로 최적화하는 기법을 제안한다.

본 학위 논문에서는 두 가지 챕터로 구성되어 있다. Chapter 2에서는 위성 콘텐츠 캐시가 주어진 상황에서 어떠한 위성에서 콘텐츠를 제공할지, 어떠한 링크로 전달할지와 전송 파워를 결정하여 콘텐츠 전송 에너지와 지연 시간을 최적화한다. 이는 Lyapunov 최적화를 기반으로 문제를 해결한다. Chapter 2에서는 위성 캐시가 주어진 상태를 가정했지만 실제로는 위성에 어떤 콘텐츠를 캐싱할지도 사용자 QoS에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 이를 반영하기 위해 Chapter3에서는 제어 변수로 콘텐츠 캐싱과 라우팅 경로로 설정한다. 이는 두개의 시간 규모를 고려하여 큰 시간 규모에서는 사전적인 콘텐츠 캐싱을 하고 작은 시간 규모에서는 콘텐츠 전송 경로를 결정한다. 콘텐츠 캐싱 결정을 하기 위해서는 미래의 시간 동안의 무선 채널 및 위성 토폴로지를 추정이 필요하기 때문에, Deep Q-Learning (DQL) 접근법이 필요하다. 작은 시간 규모에서 콘텐츠를 제공하는 경로를 결정하기 위해서는 수학적 기법을 활용해 해당시간 슬롯에 상황에 따라 적응적으로 콘텐츠 전달 경로를 결정한다. 우리는 제안된 알고리즘을 통해 위성 네트워크에서 콘텐츠를 제공할 때 소모되는 에너지를 줄여 위성의 수명을 연장하고, 동시에 적은 지연 시간으로 사용자에게 콘텐츠를 제공하기를 기대한다.

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