2024年1月第1期33移动通信UnsupervisedGraphMobileCommunications,2024,48(1):33-39.eariiigsLIURenpeng,TUWenkang,HUBo,etal.ResearchonSatelliteHandoverMethodsinSatellite-TerrestrialIntegratedNetworksBasedon引用格式：刘人鹏,涂文康,胡博,等.星地融合网络中基于无监督图学习的卫星切换方法研究[].移动通信，2024,48(1)：33-39.OSID:扫描二维码与作者交流总第521期第48卷星地融合网络中基于无监督图学习的卫星切换方法研究刘人鹏"，涂文康，胡博1*，王恒²，齐文（1.北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室，北京100876；2.中国电信股份有限公司研究院，北京102209）【摘要】随着未来6G移动通信研究的快速发展，星地融合通信将是满足全域覆盖、泛在接人的重要技术。在星地融合网络中切换决策直接影响网络性能与服务持续性，现有切换算法主要通过实时监测候选卫星状态，计算权重进行切换判决，难以适应高动态星地网络中时空周期异步的切换决策。提出一种基于无监督图学习的卫星切换方法，引人卫星覆盖时空图表征网络连接关系，设计前向蚂蚁和后向蚂蚁发现并反馈的信息素感知机制，建立图学习模型，挖掘卫星覆盖时空图中卫星节点、用户节点与连接关系之间的隐式特征信息和拓扑信息，将切换决策问题转化为求解节点和边之间的连接关系概率，同步切换决策周期。仿真结果验证了所提卫星切换方法具有较快的收敛速度，切换时延降低20%。【关键词】星地融合网络；移动性管理；切换决策；图神经网络doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20231210-0005中图分类号：TN929.5文献标志码：A文章编号：1006-1010(2024)01-0033-07ResearchonSatelliteHandoverMethodsinSatellite-TerrestrialIntegratedNetworksBasedonUnsupervisedGraphLearningLIURenpeng',TUWenkang',HUBo',WANGHeng",QIWen?(1.StateKeyLaboratoryofNetworkingandHandoverTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China;2.ChinaTelecomResearchInstitute,Beijing102209,China)[Abstract]As6Gmobilecommunicationresearchrapidlyprogresses,satellite-terrestrialintegratedcommunicationemergesasacrucialtechnologyforachievinguniversalcoverageandubiquitousaccess.Inthesenetworks,handoverdecisionscriticallyinfluencenetworkperformanceandservicecontinuity.Existingalgorithms,primarilybasedonreal-timemonitoringandweightcalculationofcandidates...
