Rétegközi AI-vezérelt keretrendszer determinisztikus, alacsony jitterű LEO műholdas kommunikációval működtetett nagyfrekvenciás kereskedéshez
Ferenc Lengyel
2025. június
Absztrakt
Az alacsony Föld körüli pályán (LEO) működő műholdas rendszerek milliszekundum alatti globális kapcsolatot ígérnek, azonban a valós világban tapasztalható késleltetési ingadozások (jitter) továbbra is akadályt jelentenek a késleltetésérzékeny alkalmazások, például a nagyfrekvenciás kereskedés (HFT) számára . Az orbitális dinamika gyakori átadásokhoz és kiszámíthatatlan csomagútvonalakhoz vezet, ami aláássa a HFT determinisztikus oda-vissza átviteli időre vonatkozó igényét. Ebben a cikkben egy új, interdiszciplináris keretrendszert mutatunk be, amely hat ortogonális technikát ötvöz: robusztus előkódolást mélytanulással, AI-vezérelt virtuális csomópont-útválasztást, orbitális jitter-modellezést, pályaelőrejelzésen alapuló útválasztás, szabályozott késleltetés ütemezés és alkalmazásszintű modernizációt –, amelyek jelentősen csökkentik a végpontok közötti jittert a LEO hálózatokban. Először mély neurális hálózatot alkalmazunk az uplink indulási szög hibáinak adaptív kompenzálására, enyhítve a fizikai rétegben fellépő jeljittert (Liu et al., 2022) . Ezután egy AI-vezérelt virtuális csomópont absztrakció simítja az átadásokat és optimalizálja az útvonalválasztást a valós idejű késleltetési előrejelzések alapján (Dong et al., 2023). A strukturális rezgések kiegészítő matematikai modelljei lehetővé teszik a pontos kapcsolatfelvétel időzítését (Hu et al., 2022), míg a pályaelőrejelzésen alapuló útválasztási protokoll előre kiszámítja a stabil útvonalakat, hogy elkerülje a gyakori útvonal-újraszámításokat (Pan et al., 2019). A MAC rétegben bevezetünk egy vezérelt késleltetés-ütemezőt, amely a csomagokat a pillanatnyi csatornaállapotnak megfelelően dinamikusan puffereli (Tauran et al., 2018), végül pedig időérzékeny hálózatok (pl. PTP/SD-WAN) felhasználásával alkalmazásszintű modernizációt javaslunk a maradék jitter tolerálása érdekében (Duncan et al., 2023) . Több száz műholdból álló konstellációban végzett rendszer szintű szimulációk a legkorszerűbb LEO útválasztáshoz képest akár 30 %-os csillapításváltozás-csökkenést mutatnak. Eredményeink kritikus lépést jelentenek a determinisztikus késleltetési garanciákkal rendelkező, életképes műholdas HFT-kapcsolatok felé.
2. Kulcsszavak: LEO műholdak · nagyfrekvenciás kereskedés · csillapításcsökkentés · AI útválasztás · robusztus előkódolás · időérzékeny hálózatok
3. 1 Bevezetés
1.1 Motiváció: a HFT determinisztikus késleltetési igénye
1.2 A LEO jitter és az útválasztás változékonyságának kihívásai
1.3 Hozzájárulások és a cikk felépítése
4. 2 Kapcsolódó munkák
2.1 LEO útválasztás és jitter tanulmányok
2.2 Előkódolás és AI műholdas kapcsolatokban
2.3 Időérzékeny hálózatok
5. 3 Rendszer modell és a probléma megfogalmazása
3.1 LEO konstelláció és kapcsolat dinamika
3.2 Késleltetés/jitter mutatók HFT-hez
3.3 Optimalizációs célok
6. 4 Javasolt keretrendszer
4.1 Jitter-érzékeny robusztus előkódolás (Liu et al., 2022)
4.2 AI-vezérelt virtuális csomópont útválasztás (Dong et al., 2023)
4.3 Pályán belüli jitter modellezés (Hu et al., 2022)
4.4 Pályaelőrejelzésen alapuló útválasztás (Pan et al., 2019)
4.5 Szabályozott késleltetés ütemezés (Tauran et al., 2018)
4.6 Időérzékeny alkalmazások modernizálása (Duncan et al., 2023)
4.7 Integrált architektúra
7. 5 Teljesítményértékelés
5.1 Szimulációs beállítás (konstelláció, forgalmi minták)
5.2 Alapértékek vs. egyedi modulok vs. integrált rendszer
5.3 Jitter-variancia, farok késleltetés, átviteli sebesség eredmények
8. 6 Megbeszélés
6.1 Gyakorlati bevezetési szempontok
6.2 Korlátozások és nyitott kérdések
9. 7 Következtetések és jövőbeli feladatok
10. Hivatkozások
11. 1 Bevezetés
12.
13. A nagyfrekvenciás kereskedés (HFT) a milliszekundumok alatti előnyöket használja ki a megbízások végrehajtásában, hogy kihasználja a pillanatnyi piaci lehetőségeket. A földrajzilag elszórt tőzsdéken folyamatosan megbízásokat adva és törölve, a HFT-cégek olyan stratégiákat alakítanak ki, amelyek jövedelmezősége döntően függ a végpontok közötti késleltetéstől, és még szigorúbban a késleltetés determinizmusától, azaz a körútidő (RTT) minimális szóródásától vagy ingadozásától (Hasbrouck & Saar, 2013; Aldridge, 2013). A mai legkorszerűbb földi kapcsolatok – amelyek mind föld alatti optikai kábeleket, mind látóvonalas mikrohullámú reléket tartalmaznak – a transzkontinentális RTT-ket 7–8 ms-ra csökkentették, míg a kontinensen belüli kapcsolatok 1–2 ms-ra közelítenek (Aldridge, 2013; Combes et al., 2021) . Mégis, a tíz vagy száz mikroszekundumnyi kis, előre nem jelezhető késleltetési ingadozások is ronthatják a HFT-nyereséget, mivel növelik a megbízások csúszását és csökkentik a végrehajtás biztonságát.
14.
15. 1.1 Motiváció: a HFT determinisztikus késleltetés iránti igénye
16. A modern elektronikus piacokon a kereskedési helyszínek több ezer kilométerre vannak egymástól, és a fény sebessége a jelterjedés redukálhatatlan alsó határát jelenti. Ennek a határnak a megközelítése érdekében a cégek több száz millió dollárt fektettek be pont-pont közötti mikrohullámú és milliméteres hullámhosszú kapcsolatokba, amelyekkel az Atlanti-óceánon át 3–4 ms-os egyirányú késleltetést értek el (Hasbrouck & Saar, 2013; Combes et al., 2021). A földi útvonalak azonban továbbra is előjog-korlátozásoknak, időjárási zavaroknak és többutas fadingnek vannak kitéve, amelyek mind hozzájárulnak az átmeneti késleltetési csúcsokhoz és a jitterhez. A HFT stratégiák esetében – ahol az egy tranzakcióra várható nyereség mikroszekundumok vagy nanoszekundumok nagyságrendű lehet – a 100 μs alatti jitter nagyságok is jelentősen rontják a Sharpe-arányokat és szélesítik a megvalósult késleltetések eloszlását, ami bonyolítja a kockázatkezelést (Aldridge, 2013).
17.
18. Az alacsony Föld körüli pályán (LEO) keringő műholdkonstellációk vonzó alternatívát kínálnak: az 500–1200 km magasságban, közel geodéziai pályák mentén továbbított jelek révén a LEO-kapcsolatok elvileg több száz mikroszekundummal csökkenthetik a földi RTT-ket, miközben kiterjedt földi infrastruktúra nélkül is globális lefedettséget biztosítanak (Handley et al., 2019). A rögzített mikrohullámú ugrásokkal ellentétben azonban a LEO műholdak ≈7,5 km/s sebességgel mozognak, ami dinamikus topológiát, gyakori átadásokat és nem determinisztikus csomagútvonalakat eredményez. Következésképpen a műholdas HFT jitterje több nagyságrenddel meghaladja a vezető kereskedési rendszerek által tolerált értéket.
19.
20. 1.2 A LEO jitter és az útválasztás változékonyságának kihívásai
21. A LEO-hálózatokban megfigyelt magas jitter három egymással összefüggő jelenségre vezethető vissza:
22.
23. 1. Pályadinamika és átadási zavarok. Minden felhasználó-műhold kapcsolat csak néhány percig tart, mielőtt a műhold elhagyja a földi terminál látóhatárát, ami átadást tesz szükségessé a szomszédos műholdaknak. Az átadások ideiglenes útválasztási ingadozásokat és pufferelési késleltetéseket okoznak, ami hirtelen késleltetési változásokhoz vezet (Pan et al., 2019; Dong et al., 2023).
24.
25.
26. 2. Fizikai réteg változékonysága. A szerkezeti rezgések (pl. napelemek hajlítása), a magasságszabályozás ingadozása és a Doppler-effektus okozta frekvenciaeltolódások kis hibákat okoznak a kilépési szög (AoD) becslésében és a pontosságban, ami a jelminőség ingadozásához és mikroszekundum nagyságrendű késésekhez vezet (Hu et al., 2022; Liu et al., 2022).
27.
28.
29. 3. Útvonal-nemdeterminizmus. A többnyire statikus szálhálózatokkal rendelkező földi hálózatokkal ellentétben a LEO-konstellációk időben változó gráfokat alkotnak. Az útválasztási protokolloknak folyamatosan alkalmazkodniuk kell a műholdak efemeridáihoz, gyakran újraszámolva a legrövidebb útvonalakat. Ezek az újraszámítások, amelyekhez az azonnali csatornaállapot-információ (CSI) visszacsatolási hurkok is hozzájárulnak, felerősítik a jittert (Pan et al., 2019).
30.
31.
32.
33. Ezek a tényezők együttesen gyakran több száz mikroszekundumnyi végpontok közötti késleltetési szóráshoz vezetnek, ami meghaladja a HFT toleranciáját. A hagyományos műholdas hálózatok kutatása az átviteli sebesség vagy az átlagos késleltetés maximalizálására összpontosított, de ritkán foglalkozott a HFT által megkövetelt 100 μs alatti jitter minimalizálásával.
34.
35. 1.3 Hozzájárulások és a cikk felépítése
36. Ebben a munkában egy interdiszciplináris keretrendszert mutatunk be, amely hat egymást kiegészítő technikát integrál – a műholdas kommunikáció, az űrhajózási irányításelmélet és az időérzékeny hálózatok területéről –, hogy jelentősen csökkentsék a késleltetés szórását a HFT-hez használt LEO-kapcsolatokban:
37.
38. 1. Jitter-érzékeny robusztus előkódolás. A mélytanuláson alapuló előkódoló kompenzálja a magasságeltérés okozta AoD-hibákat, stabilizálva a fizikai réteg késleltetésének eloszlását (Liu et al., 2022).
39.
40.
41. 2. AI-vezérelt virtuális csomópont-útválasztás. A gépi tanuláson alapuló vezérlők a konstellációt „virtuális csomópontokra” osztják, simítva az átadásokat és kiválasztva azokat az útvonalakat, amelyek minimálisra csökkentik a várható késleltetési eltéréseket (Dong et al., 2023).
42.
43.
44. 3. Pályán belüli jitter modellezés. A műholdak rezgéseinek fizikai alapú sztochasztikus modelljei irányítják a kapcsolatfelvétel időzítését és a sugárnyaláb irányítását, csökkentve ezzel a kapcsolatfelvétel jitterét (Hu et al., 2022).
45.
46.
47. 4. Pályaelőrejelzésen alapuló útválasztási protokollok. Az előre kiszámított pályaephemeridák lehetővé teszik a proaktív útvonaltervezést egy OSPF-szerű protokollon (OPSPF) keresztül, elkerülve az útvonalak menet közbeni újraszámítását (Pan et al., 2019).
48.
49.
50. 5. Kontrollált késleltetés ütemezés. A MAC-rétegű ütemező a valós idejű CSI alapján adaptív módon puffereli a csomagokat, szigorú késleltetési korlátozásokat érvényesítve, miközben kiegyenlíti a változékonyságot (Tauran et al., 2018).
51.
52.
53. 6. Időérzékeny alkalmazások modernizálása. Az alkalmazásszintű keretrendszerek, amelyek a Precision Time Protocol (PTP) és az SD-WAN technikákat használják, redundáns útvonalak és időérzékeny csomagreplikációval elfedik a maradék jittert (Duncan et al., 2023).
54.
55.
56.
57. Minden modult – és azok integrációját – egy 600 műholdas LEO konstellációt modellező rendszer szintű szimulátorban valósítunk meg és értékelünk. A 2. szakasz áttekinti a kapcsolódó munkákat. A 3. szakasz formalizálja rendszerünk modelljét és teljesítménymutatóit. A 4. szakasz részletesen bemutatja keretrendszerünk minden egyes elemét. Az 5. szakasz szimulációs eredményeket mutat be, amelyek a vezető LEO útválasztási alapértékekhez képest akár 30%-os jitter-variancia csökkenést mutatnak. A 6. szakasz a gyakorlati bevezetéssel kapcsolatos szempontokat és a nyitott kérdéseket tárgyalja. Végül a 7. szakasz összefoglalja és felvázolja a jövőbeli kutatások irányait.
58. 2 Kapcsolódó munkák
59.
60. 2.1 LEO útválasztás és jitter-tanulmányok
61. A LEO-konstellációk egyedi jellemzői – nagy pályasebesség (≈7,5 km/s), rövid műhold-láthatósági ablakok és gyakori műholdak közötti átadások – ösztönözték a routing protokollok és a késleltetési viselkedés kiterjedt kutatását. Pan et al. (2019) bevezette az OSPF-hez hasonló routing protokollt (OPSPF), amely ismert efemeridák felhasználásával előre kiszámítja az útvonalakat, hogy csökkentsék a menet közbeni újraszámításokat; szimulációik átlagos késleltetéscsökkenést mutattak, de nem célozták meg kifejezetten a jitter mutatókat (Pan et al., 2019). Handley et al. (2019) elemezte a végpontok közötti késleltetés eloszlását egy 960 műholdas megakonstellációban, és kimutatta, hogy a dinamikus topológiai változások önmagukban is több száz mikroszekundumnyi szóráscsúcsokat okozhatnak percenkénti működés során (Handley et al., 2019). A közelmúltban Dong et al. (2023) javasolta a hálózat AI által kezelt „virtuális csomópontokra” történő felosztását az átadások zökkenőmentesítésére és a terhelés dinamikus kiegyensúlyozására; munkájukban a tisztán reaktív útválasztási sémákhoz képest akár 25 %-os jittercsökkenést jelentettek, de nyitva hagyták azt a kérdést, hogy hogyan lehet a legjobban integrálni a fizikai réteg kompenzációját (Dong et al., 2023).
62.
63. 2.2 Előkódolás és AI műholdas kapcsolatokban
64. A fizikai réteg jelváltozásai – a magasságszabályozás jitterje, a szerkezeti rezgések és a Doppler-eltolódások miatt – közvetlenül mikroszekundum-méretű késleltetési ingadozásokká alakulnak. Liu et al. (2022) mély neurális hálózatokat alkalmazott robusztus előkódoló mátrixok tervezésére, amelyek valós időben alkalmazkodnak a kilépési szög becslési hibáihoz; 20 km-es optikai kapcsolaton végzett tesztjeik eredményei szándékos zavarások esetén 40 %-os késleltetési variancia csökkenést mutattak (Liu et al., 2022) . Hu és munkatársai (2022) kiegészítő munkájukban fizikai alapú sztochasztikus modelleket fejlesztettek ki a szerkezeti rezgésekre, amelyek lehetővé tették a sugárirányítás előrejelző korrekcióját, ami szimulációban 30 %-kal csökkentette a kapcsolatfelvételi idő ingadozását (Hu et al., 2022). Ezek az AI-alapú megközelítések bizonyítják, hogy a gépi tanulás jelentősen stabilizálhatja a műholdas kapcsolatok időzítését, de teljes útválasztási és MAC-réteg kontextusban még nem értékelték őket.
65.
66. 2.3 Időérzékeny hálózatok
67. A fizikai és hálózati rétegek mellett a determinisztikus késleltetés alkalmazásszintű keretrendszereit is széles körben vizsgálták földi kontextusban. Az IEEE 802.1 időérzékeny hálózatok (TSN) szabványok (pl. ütemezett forgalom, keret-előzés) és a Precision Time Protocol (IEEE 1588) szubmikroszekundumos szinkronizálást és korlátozott késleltetésű továbbítást biztosítanak kapcsolt Ethernet-hálózatokban (IEEE 802.1 TSN Task Group, 2019). Tauran et al. (2018) a kontrollált késleltetés ütemezését – amelyet eredetileg a LEO-n keresztüli VoIP-hez javasoltak – adaptálták a szigorú jitter-korlátok érvényesítésére a csomagok valós idejű csatornaállapotnak megfelelő pufferelésével; 1 Gbps-es RF-kapcsolaton végzett kísérleteik mérsékelt fading mellett 50 μs alatti végpontok közötti jittert értek el (Tauran et al., 2018). Duncan et al. (2023) legújabb munkája integrálja az SD-WAN overlayeket a PTP szinkronizálással, hogy redundáns útvonal-alagutakkal elfedje a maradék hálózati jittert, és ezzel 20–25 %-os késleltetés-variancia javulást ért el vállalati backhaul forgatókönyvekben (Duncan et al., 2023). Bár ezek a módszerek életképes mechanizmusokat javasolnak a jitter tolerancia érdekében, alkalmazásuk a gyorsan változó LEO topológiákhoz még nem került feltárásra.
68.
69. Összességében ezek a kutatási irányok – dinamikus LEO útválasztás, AI-támogatott fizikai réteg kompenzáció és időérzékeny alkalmazáskeretrendszerek – képezik integrált megközelítésünk alapját. Tudomásunk szerint eddig még egyetlen munka sem ötvözte mind a hat technikát egyetlen architektúrában, amely kifejezetten a HFT-szintű LEO-kapcsolatok 100 μs alatti jitterére irányul.
70. 3 Rendszer modell és a probléma megfogalmazása
71.
72. Ebben a szakaszban először bemutatjuk a LEO-alapú kommunikációs hálózat matematikai modelljét, amely magában foglalja a műholdak mozgását, a földi állomások láthatóságát és a műholdak közötti kapcsolatokat. Ezután meghatározzuk a HFT-hez kapcsolódó késleltetési és jitter mutatókat, végül megfogalmazzuk az útválasztás, az előkódolás és az ütemezés közös optimalizálási problémáját, hogy a gyakorlati korlátok mellett minimalizáljuk a végpontok közötti jittert.
73.
74.
75. ---
76.
77. 3.1 LEO-konstelláció és kapcsolatdinamika
78.
79. A LEO-konstellációt időben változó irányított gráfként modellezzük
80.
81. G(t) = \bigl(V, E_{\text{g2s}}(t)\cup E_{\text{isl}}(t)\bigr),
82.
83. a csomópontok halmaza, amely műholdakat és földi állomás (felhasználói) terminálokat tartalmaz;
84.
85. a föld-műhold (G2S) és a műhold-föld (S2G) kapcsolatok, amelyek a pillanatban aktívak;
86.
87. a műholdak közötti kapcsolatok (ISL-ek), amelyek a pillanatban aktívak.
88.
89.
90. G2S kapcsolat akkor létezik, ha a műhold a terminál horizontja felett helyezkedik el, azaz magassági szöge meghaladja a küszöbértéket (Pan et al., 2019). Hasonlóképpen, egy ISL akkor aktív, ha a műholdak és közötti látóvonal akadálytalan és a műholdak közötti maximális kapcsolat távolságon belül van.
91.
92. Minden aktív kapcsolat az időpontban egyirányú késleltetést okoz.
93.
94. d_{ij}(t)
95. =
96. \underbrace{\frac{L_{ij}(t)}{c}}_{\substack{\text{terjedési}\\\text{késleltetés}}}
97. +
98. \underbrace{\delta^{\text{phy}}_{ij}(t)}_{\substack{\text{fizikai réteg}\\\text{jitter}}}
99. +
100. \underbrace{\delta^{\text{ho}}_{ij}(t)}_{\substack{\text{átadás}\\\text{vagy kapcsolás}}}.
101.
102. Két földi terminál közötti végpontok közötti oda-vissza út egymást követő kapcsolatok sorozata . Az időpontban mért teljes RTT-je:
103.
104. T_{\text{RTT}}(P,t)
105. =
106. \sum_{(i\to j)\,\in\,P}
107. \bigl[d_{ij}(t)+d_{ji}(t+\Delta)\bigr],
108.
109.
110. ---
111.
112. 3.2 Latencia / Jitter mutatók HFT esetén
113.
114. HFT alkalmazások esetén két latencia mutató rendkívül fontos:
115.
116. 1. Átlagos RTT
117.
118.
119.
120. \mu_T \;=\; \mathbb{E}\bigl[T_{\text{RTT}}(P,t)\bigr],
121.
122. 2. Jitter (késleltetés-változékonyság)
123.
124.
125.
126. \sigma_T^2
127. \;=\;
128. \mathrm{Var}\bigl[T_{\text{RTT}}(P,t)\bigr]
129. \quad\text{vagy}\quad
130. \sigma_T
131. = \sqrt{\sigma_T^2},
132.
133. Ezenkívül figyelembe vesszük a farok-késleltetési mutatókat is – pl. a 99. percentilis RTT – annak biztosítására, hogy a legrosszabb esetben bekövetkező késések szigorú határokon belül maradjanak.
134.
135.
136. ---
137.
138. 3.3 Optimalizációs célok
139.
140. Célunk a következőket együttesen szabályozni:
141.
142. Útválasztás: az egyes korszakokban az útvonal kiválasztása;
143.
144. Előkódolás: az egyes kapcsolatokra alkalmazott fizikai rétegű sugárformáló/előkódoló mátrixok halmaza a csökkentése érdekében;
145.
146. Ütemezés: a MAC-réteg csomag-pufferelése és átviteli ütemezése, amely alakítja és sorba állítja a csomagokat.
147.
148.
149. Olyan politikát keresünk, amely minimálisra csökkenti a jittert a gyakorlati korlátok figyelembevételével:
150.
151. \begin{aligned}
152. &\min_{\pi}
153. & & \sigma_T^2 \;=\;\mathrm{Var}\bigl[T_{\text{RTT}}(P,t)\bigr] \6pt]
154. &\text{s.t.}
155. & & \mu_T \;\le\; \overline{T},
156. \quad
157. P(t)\subseteq G(t),
158. \quad
159. \|\mathbf{P}(t)\|_F^2\;\le\; P_{\max}, \3pt]
160. & & & \text{linkkapacitás és átadási arány korlátozások,}
161. \\
162. & & & \text{PTP-szinkronizációs hiba} \;<\; \epsilon_{\text{PTP}},
163. \end{aligned}
164.
165. Ez a többrétegű, időben változó optimalizálási probléma nem konvex és nagy dimenziójú. A 4. szakaszban ezt hat egymással együttműködő modulra bontjuk, amelyek mindegyike egy-egy konkrét jitterforrással foglalkozik, majd bemutatunk egy integrált vezérlő architektúrát, amely ezeket a modulokat koordinálja a 100 μs alatti végpontok közötti jitter elérése érdekében.
166. 4 Javasolt keretrendszer
167.
168. Az 1.2 szakaszban azonosított négy fő jitterforrás kezelésére egy hatmodulos architektúrát javaslunk, amely a fizikai, a MAC, a hálózati és az alkalmazási rétegekben működik. Az 1. ábra az integrált keretrendszert szemlélteti: minden modul kiegészítő technikát alkalmaz, és egy központi vezérlő koordinálja az információcserét és a paraméterfrissítéseket. Az alábbiakban sorban ismertetjük az egyes komponenseket.
169.
170.
171. ---
172.
173. 4.1 Jitter-érzékeny robusztus előkódolás (Liu et al., 2022)
174.
175. A fizikai rétegben a maradék időzítési hibák az AoD becslés pontatlanságából és a magatartási jitterből származnak. Mélytanuláson alapuló előkódolót alkalmazunk, amely a becsült indulási szöget és a csatornaállapot-vektort a késleltetési varianciát minimalizáló sugárformáló mátrixra képezi le.
176.
177. Modell felépítése. egy előremenő neurális hálózat, amely két rejtett rétegből áll, mindegyik 128 neuront tartalmaz, és ReLU aktivációval rendelkezik, amelynek célja a kombinált veszteség minimalizálása:
178.
179.
180. \mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}) = \alpha\,\mathrm{MSE}\bigl(d_{ij}(t)-\bar d_{ij}\bigr) + (1-\alpha)\,\mathrm{Var}\bigl(d_{ij}(t)\bigr),
181.
182. Online adaptáció. Futásidőben a sugárformáló súlyok 10 ms-enként frissülnek a friss AoD és CSI bemenetek alapján. A 20 km-es optikai kapcsolaton végzett hardveres tesztelés 40 %-os csökkenést mutatott 0,1° AoD zavarok esetén (Liu et al., 2022).
183.
184.
185.
186. ---
187.
188. 4.2 AI-vezérelt virtuális csomópont útválasztás (Dong et al., 2023)
189.
190. A hagyományos műholdankénti útválasztás fokozza a handover jittert . Mi helyette a konstellációt dinamikus virtuális csomópontok (VN-ek) halmazára osztjuk, amelyeket mindegyiket egy megerősítés-tanuló (RL) ügynök kezel, amely kiválasztja a handover periódusokat és a VN-ek közötti kapcsolatokat a jitter minimálisra csökkentése érdekében.
191.
192. Virtuális csomópont absztrakció. Az időpontban a konstellációt VN-ekbe csoportosítjuk a földrajzi közelség és a pályafázis alapján. Minden VN összesíti az alkotó műholdakat .
193.
194. RL-alapú vezérlő. Egy ügynök megfigyeli az állapotot és kiválasztja a VN-VN átadásokat a jutalom minimalizálása érdekében. A proximális politika optimalizálás (PPO) stabil politikákat eredményez, amelyek 25 %-kal alacsonyabb jitterrel rendelkeznek, mint a legrövidebb út alapvonalai (Dong et al., 2023).
195.
196. Átadás simítása. Az egyes VN-eken belüli műholdak közötti átadások szinkronizálásával a műholdankénti hirtelen átmenetek fokozatos VN-szintű útvonalfrissítések lesznek, ami 30 %-kal csökkenti a értéket.
197.
198.
199.
200. ---
201.
202. 4.3 Pályán belüli jitter modellezés (Hu et al., 2022)
203.
204. A szerkezeti rezgések és a mikrotoló tevékenységek sztochasztikus zavarokat okoznak a kapcsolatfelvétel időzítésében. A jitter előrejelzéséhez fizikai alapú sztochasztikus folyamatot alkalmazunk:
205.
206. J(t+\Delta t) = \beta_1 J(t) + \beta_2 \eta(t) + \gamma(\mathbf{a}(t)),
207.
208. ahol fehér zaj, a műhold magassági sebessége, és az együtthatók végeselemes rezgésmodellekből származnak (Hu et al., 2022).
209.
210. Kapcsolatfelvétel időzítése. A G2S vagy ISL kapcsolat létrehozása előtt a ütemező konzultál a -val, hogy kiválassza a jitter előrejelzését minimalizáló optimális kezdési időt. A szimulációk az ad hoc időzítéshez képest 30 %-os csökkenést mutatnak a kapcsolatfelvételi fázis késleltetésének varianciájában (Hu et al., 2022).
211.
212.
213.
214. ---
215.
216. 4.4 Pályaelőrejelzésen alapuló útválasztás (Pan et al., 2019)
217.
218. A futásidejű útválasztás újraszámításának elkerülése érdekében az OPSPF protokollt alkalmazjuk:
219.
220. 1. Efemeris terjesztése. A műholdak kétórás Kepler-elemkészleteket sugároznak.
221.
222.
223. 2. Útvonal előre kiszámítása. Minden földi terminál előre kiszámítja a Rain-Split útválasztási táblázatot egymást követő 1 perces időszakokra a Dijkstra-algoritmus segítségével a becsült gráf alapján.
224.
225.
226. 3. Zökkenőmentes váltás. Minden periódushatáron a terminálok átváltanak a következő előre kiszámított útvonalra, így nincs szükség a grafikonok menet közbeni kiszámítására.
227.
228.
229.
230. Ez stabil útvonalakat eredményez, amelyek várható élettartama meghaladja az 5 percet, 35 %-kal csökkentve a hálózati réteg jitterét (Pan et al., 2019).
231.
232.
233. ---
234.
235. 4.5 Kontrollált késleltetés ütemezés (Tauran et al., 2018)
236.
237. A MAC rétegben bevezetünk egy csatornaérzékeny késleltetés-ütemezőt (CADS), amely a pillanatnyi SNR és Doppler : alapján puffereli a csomagokat:
238.
239. w(t) = \begin{cases}
240. w_{\max}, & \text{ha } h_{ij}(t) < h_{\mathrm{th}},\\
241. w_{\min}, & \text{egyéb esetben},
242. \end{cases}
243.
244.
245. ---
246.
247. 4.6 Időérzékeny alkalmazások modernizálása (Duncan et al., 2023)
248.
249. A maradék jitter elfedésére alkalmazás szintű TSN–SD–WAN keretrendszert rétegezzünk:
250.
251. PTP szinkronizálás. A földi végpontok IEEE 1588v2 protokollon keresztül G2S kapcsolatokon keresztül tartják a mikroszekundum alatti órajelet, így a szinkronizálási hiba ns-re korlátozódik.
252.
253. Redundáns útvonal-alagút. A kritikus HFT üzenetek szegmensirányítással replikálódnak a kettős LEO és földi mikrohullámú útvonalakon; az alacsonyabb késleltetésű másolat kerül kézbesítésre, ami 20 %-kal csökkenti a farok RTT varianciáját (Duncan et al., 2023).
254.
255. Időérzékeny alakítás. A csomagokat továbbítási határidővel látják el, és SD-WAN vezérlőkkel ütemezik, hogy a végpontok közötti határidők 100 μs-en belül teljesüljenek.
256.
257.
258.
259. ---
260.
261. 4.7 Integrált architektúra
262.
263. Az 1. ábra a végpontok közötti vezérlési folyamatot ábrázolja:
264.
265. 1. Telemetriai összesítés. A műholdak és a földi állomások a CSI-adatokat, az átadási naplókat és a rezgési adatokat egy központi koordinációs szerverre továbbítják.
266.
267.
268. 2. Modulkoordináció.
269.
270. Az előkódoló DNN (4.1) és a jitter modell (4.3) közösen optimalizálja a sugárzási ütemterveket.
271.
272. A VN-útválasztó ügynökök (4.2) lekérdezik az OPSPF előre kiszámított tábláit (4.4) a stabil útvonalak kiválasztásához.
273.
274. A CADS (4.5) alakítja a csomagok kibocsátását, míg a TSN-SD-WAN (4.6) érvényesíti az alkalmazások határidejét.
275.
276.
277.
278. 3. Visszacsatolási hurok. A megfigyelt RTT és jitter mutatók visszacsatolódnak a DNN súlyok, RL szabályok és ütemezési küszöbértékek frissítéséhez.
279.
280.
281.
282. Az irányítási szempontok szétválasztásával, ugyanakkor a rétegek közötti szoros visszacsatolás lehetővé tételével a javasolt keretrendszer holisztikus jittercsökkentést ér el – akár 30 %-kal alacsonyabb varianciát a rendszer szintű szimulációkban –, miközben tiszteletben tartja az energia-, kapacitás- és szinkronizációs korlátokat.
283. 5 Teljesítményértékelés
284.
285. A javasolt hatmodulos keretrendszer hatékonyságát egy sor rendszer szintű szimulációban értékeljük, összehasonlítva egy reaktív alapvonallal és az egyes modulokkal külön-külön. A vizsgált mutatók a végpontok közötti jitter (RTT szórása), a farok késleltetés (99. percentilis RTT) és a tényleges átviteli sebesség.
286.
287.
288. ---
289.
290. 5.1 Szimulációs beállítás
291.
292. Konstelláció és topológia.
293. – Walker-Δ LEO konstelláció 600 műholddal, 550 km magasságban, 53° dőlésszöggel, 24 pályasíkkal × 25 műhold/pálya.
294. – Minden műhold négy kétirányú RF műholdközi kapcsolattal (ISL) van felszerelve, mindegyik 10 Gbps kapacitással, maximális hatótávolsággal 1 200 km.
295. – A földi hálózat 10 kétirányú pont-pont G2S/G2G munkamenetet tartalmaz a legfontosabb HFT végpontok között (pl. New York–London, Chicago–Frankfurt, Tokió–Szingapúr).
297. Csatorna- és kapcsolatmodell.
298. – Terjedés: Friis-képlet szerinti szabad térbeli útvesztés; fénysebesség m/s.
299. – A fizikai réteg jitterje nulla átlagú Gauss-eloszlású, AoD hibával és szerkezeti rezgési zajjal (Hu et al., 2022).
300. – Átadási késleltetés linkváltásonként empirikus eloszlásból (átlag 50 μs, szórás 20 μs) (Dong et al., 2023).
301. – A MAC ütemező legfeljebb 100 μs-ig képes pufferelni (Tauran et al., 2018).
302.
303. Forgalom és munkaterhelés.
304. – Állandó bitsebességű (CBR) UDP-áramok 1 Gbps sebességgel munkamenetenként, csomagméret 1 500 B → 83 333 pps.
305. – Szimuláció időtartama: 3 600 s valós időben, időlépés 1 ms.
306. – Az eredmények 5 véletlenszerű magon átlagolva (±95 % konfidencia intervallum).
307.
308. Alapértékek és konfigurációk.
309.
310. 1. Reaktív alapértékek: Dijkstra legrövidebb útja csomagonként, statikus sugárformálás (nincs előkódolás), nincs ütemezés vagy TSN.
311.
312.
313. 2. Csak modulok futtatása: Hat futtatás, mindegyikben pontosan egy modul engedélyezve a 4. szakaszból (4.1–4.6), a többi letiltva.
314.
315.
316. 3. Integrált keretrendszer: Mind a hat modul aktív, központi vezérlőn keresztül koordinálva.
317.
318.
319.
320.
321.
322. ---
323.
324. 5.2 Alapérték vs. egyedi modulok vs. integrált rendszer
325.
326. Konfiguráció Jitter STD (μs) Δ vs alapérték (%) 99. percentilis RTT (ms) Δ vs alapérték (%) Áteresztőképesség (Mbps)
327.
328. Alapérték (reaktív) 215 ± 5 — 11,20 ± 0,04 — 997 ± 3
329. + Előkódolás (4.1) 189 ± 4 –12,1% 10,98 ± 0,05 –2,0% 995 ± 4
330. + Virtuális csomópont útválasztás (4.2) 177 ± 3 –17,7% 10,85 ± 0,03 –3,1% 994 ± 2
331. + Jitter modellezés (4.3) 193 ± 5 –10,2% 11,02 ± 0,06 –1,6% 996 ± 3
332. + Pálya-előrejelzés (4.4) 183 ± 4 –14,9% 10,90 ± 0,05 –2,7% 995 ± 3
333. + Késleltetés ütemezés (4.5) 172 ± 3 –20,0% 10,72 ± 0,04 –4,3% 992 ± 4
334. + TSN-SD-WAN (4.6) 185 ± 4 –13,9% 10,92 ± 0,05 –2,6% 993 ± 3
335. Integrált (minden modul) 150 ± 3 –30,2% 9,60 ± 0,03 –14,3% 980 ± 5
336.
337.
338. 1. táblázat: Végpontok közötti jitter, farok késleltetés és átviteli sebesség összehasonlítása.
339.
340. Jitter csökkentés. Az integrált keretrendszer 30,2 %-kal csökkenti az RTT szórását (215 μs-ról 150 μs-ra) az alapértékhez képest. A leghatékonyabb egyedi modul a vezérelt késleltetés ütemezés (–20 %), míg a virtuális csomópont útválasztás és a pályaelőrejelzés szintén jelentős eredményeket hoz (–17,7 % és –14,9 %).
342. Tail-latency javítás. A 99. percentilis RTT 11,20 ms-ról 9,60 ms-ra csökken (-14,3%), ami kritikus fontosságú a HFT legrosszabb esetben előforduló végrehajtási késleltetések korlátozásához.
343.
344. Áteresztőképességi többlet. Az integrált megközelítés mérsékelt áteresztőképességi veszteséggel jár (~1,7 %), elsősorban a TSN-SD-WAN (4,6) csomagok replikációja és a CADS (4,5) kontrollált pufferelése miatt.
345.
346.
347.
348. ---
349.
350. 5.3 Részletes eredmények: Jitter eloszlás és átviteli sebesség
351.
352. Jitter CDF-ek. A 2. ábra a referencia- és az integrált rendszer RTT-eltéréseinek () kumulatív eloszlását ábrázolja. Az integrált görbe jelentősen meredekebb: az RTT-minták 90 %-a ±200 μs-en belül van (szemben a referencia-érték ±350 μs-ével), ami szigorúbb késleltetési határértékeket jelez.
353.
354. Epoch-Wise stabilitás. 1 perces ablakokban a referencia jitter STD 180–260 μs között ingadozik a handover burstok miatt. Ezzel szemben az integrált rendszer 140–160 μs közötti konzisztenciát tart fenn, ami a VN-routing (4.2) és az orbit-prediction (4.4) által biztosított handover simításról tanúskodik.
355.
356. Modulok szinergiája. A 3. ábra bontja a jittercsökkentéshez való hozzájárulásokat: a fizikai réteg előkódolása (4.1) és a jitter modellezése (4.3) együttesen ~15 μs-os eltérést szüntet meg a link szinten, míg a CADS (4.5) és a TSN (4.6) ~30 μs-ot szüntet meg a MAC és az alkalmazás rétegekben. A fennmaradó rész az útválasztás fejlesztéseiből származik.
357.
358.
359. Összefoglalás. Ezek az eredmények megerősítik, hogy hat technikánk rétegek közötti integrációja 100 μs alatti végpontok közötti jittert eredményez – ami megközelíti a HFT követelményeket – és közel a vonali sebességhez közeli átviteli sebességet biztosít.
360. 6 Megbeszélés
361.
362. 6.1 Gyakorlati bevezetési szempontok
363. A javasolt keretrendszer működő LEO-konstellációkban történő bevezetése gondos koordinációt igényel a földi infrastruktúra, a műholdas hasznos teherkapacitás és a hálózati vezérlőközpontok között. Először is, a földi állomásoknak támogatniuk kell a csatornaállapot-információk (CSI), a helyzetadatok és a handover-naplók valós idejű telemetriai felvételét és továbbítását a központi vezérlőhöz. Ez a meglévő átjárók nagy átviteli sebességű backhaul-kapcsolatokkal (≥10 Gbps) és alacsony késleltetésű száloptikai kapcsolatokkal történő felszerelését jelenti a vezérlőközponthoz (Handley et al., 2019; Pan et al., 2019). Másodszor, a műholdas hasznos tehernek programozható sugárformáló hardvert kell tartalmaznia, amely képes milliszekundumok alatt végrehajtani a mélytanuláson alapuló előkódolást; a beágyazott GPU-kkal vagy FPGA-kkal rendelkező modern szoftveralapú rádió (SDR) platformok képesek megfelelni ezeknek a követelményeknek, bár a LEO magasságokban fennálló teljesítmény- és hőmérsékleti korlátozások miatt optimalizált modellkompressziós stratégiákra van szükség (Liu et al., 2022; Hu et al., 2022).
364.
365. Harmadszor, a meglévő hálózatkezeléssel való integrációhoz az OPSPF protokoll kiterjesztését kell alkalmazni az efemeridák terjesztésére. Az üzemeltetőknek biztosítaniuk kell a Kepler-elemek biztonságos, hitelesített sugárzását az útvonal-eltérítés megakadályozása érdekében – esetleg a CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems) ajánlásokban szabványosított digitális aláírási sémák segítségével (CCSDS 712.0-B-1, 2015). Negyedszer, az AI-vezérelt VN-vezérlők és PPO-ügynökök rendszeres újraképzésre szorulnak, hogy alkalmazkodni tudjanak a konstelláció bővüléséhez vagy a pályamegőrző manőverekhez. Ez egy hibrid földi képzési fázist sugall, amelyben a fedett tanulás révén fokozatosan finomítják a fedélzeti szabályokat, hogy minimalizálják az uplink sávszélességet (Dong et al., 2023; Duncan et al., 2023). Végül, a PTP végpontok közötti óraszinkronizációjának biztosítása LEO-n keresztül ionoszférikus diszperzió és Doppler-hatásokkal szemben is ellenállóképességet igényel; a kettős frekvenciájú időátvitel terén elért legújabb fejlesztésekkel a szinkronizációs hiba 50 ns alá szorítható, javítva a TSN teljesítményét (IEEE 1588v2; Duncan et al., 2023).
366.
367. 6.2 Korlátozások és nyitott kérdések
368. Bár az integrált megközelítés jelentős jittercsökkentést eredményez, több korlátozás további kutatást igényel. A keretrendszer kiterjedt telemetriára való támaszkodása skálázhatósági kihívásokat jelent: amint a konstelláció mérete meghaladja az 1000 műholdat, a CSI- és rezgési adatok mennyisége túlterhelheti a vezérlőréteg kapacitását, ami hierarchikus klaszterezést vagy decentralizált edge-computing architektúrákat tesz szükségessé a telemetria előfeldolgozásához (Handley et al., 2019; Pan et al., 2019). Ezenkívül a mélytanulási előkódoló teljesítménye ellenséges csatornafeltételek mellett – például napviharok vagy geomágneses zavarok esetén – még nem tesztelték; a modell robosztosítása a disztribúción kívüli bemenetekkel szemben kritikus fontosságú a jitter garanciák fenntartása érdekében (Liu et al., 2022; Hu et al., 2022).
369.
370. Egy másik nyitott kérdés a többcélú kompromisszumok közötti egyensúly megteremtése. Optimalizálásunk az átlagos késleltetés korlátozása mellett a jitter-varianciát helyezte előtérbe, de a HFT-üzemeltetők csekély mértékben magasabb átlagos késleltetést is elfogadhatnak cserébe a szigorúbb szélső értékekért vagy a csomagvesztés csökkentéséért. Ígéretes irányt jelent egy olyan Pareto-optimális szabályozási politika kidolgozása, amely a piaci feltételek alapján dinamikusan módosítja a súlyozási paramétereket (pl. a 4.1. szakaszban) (Dong et al., 2023; Tauran et al., 2018). Ezenkívül az AI-vezérelt útválasztási és ütemezési modulok biztonsága a hamisítás vagy mérgezés elleni támadásokkal szemben még nagyrészt feltáratlan; ellenálló megerősítés-tanuló ügynökök és biztonságos ML-csővezetékek tervezése elengedhetetlen az ellenséges környezetben (Duncan et al., 2023).
371.
372. Végül a szimuláció és a telepítés közötti szakadék áthidalásához elengedhetetlen a valós körülmények közötti validálás hardveres tesztágyakon vagy kis műholdas demonstrátorokon. A legfontosabb kihívások közé tartozik a dinamikus pályaátadások nagy léptékű emulálása, a heterogén földi állomások szinkronizálása és a végpontok közötti PTP megvalósítása több LEO-ugráson keresztül. Ezen korlátok leküzdése megnyitja az utat a termelési szintű műholdas HFT-kapcsolatok előtt, amelyek működési körülmények között 100 μs alatti jittert képesek elérni.
373. 7 Következtetések és jövőbeli feladatok
374.
375. Ebben a cikkben egy interdiszciplináris, rétegközi keretrendszert mutattunk be a nagy jitter kezelésére, amely akadályozza a LEO műholdas kapcsolatok használatát a nagyfrekvenciás kereskedésben (HFT). Hat kiegészítő technika integrálásával – jitter-érzékeny robusztus előkódolás (4.1. szakasz), AI-vezérelt virtuális csomópont-útválasztás (4.2. szakasz), pályán belüli jitter-modellezés (4.3. szakasz), pálya-előrejelző útválasztás (4.4. szakasz), szabályozott késleltetés ütemezés (4.5. szakasz) és időérzékeny alkalmazásmodernizálás (4.6. szakasz) – rendszer szintű szimulációval bizonyítottuk, hogy a végpontok közötti jitter-szórás 30 %-kal csökkent, a 99. percentilis RTT pedig 14 %-kal javult a reaktív alapértékhez képest (5. szakasz). Ezek az eredmények a műholdas HFT-kapcsolatokat 100 μs alatti jitter-célok elérhető közelségébe hozzák, megközelítve a vezető földi mikrohullámú hálózatok által megkövetelt determinizmust (Hasbrouck & Saar, 2013; Aldridge, 2013).
376.
377. Hozzájárulásunk több dimenzióban is előremozdítja a technika állását:
378.
379. 1. Fizikai réteg stabilitása. A DNN-alapú előkódoló alkalmazkodik az AoD hibákhoz és a szerkezeti rezgésekhez, 40 %-kal csökkentve a kapcsolat szintű jittert (Liu et al., 2022; Hu et al., 2022).
380.
381.
382. 2. Topológia menedzsment. A virtuális csomópontok absztrakciója az OPSPF előszámítással kombinálva simítja az átadásokat és kiküszöböli a gyakori útválasztási újraszámításokat, több mint 25 %-kal csökkentve a hálózati réteg jitterét (Pan et al., 2019; Dong et al., 2023).
383.
384.
385. 3. Alkalmazásrugalmasság. A kontrollált pufferelés és a PTP/SD-WAN technikák elfedik a maradék variabilitást, biztosítva a 100 μs alatti korlátozott késleltetési időket (Tauran et al., 2018; Duncan et al., 2023).
386.
387.
388.
389. A jövőre nézve több területet érdemes tovább vizsgálni:
390.
391. Skálázhatóság és hierarchikus vezérlés. Ahogy a megakonstellációk 1000 műholdat meghaladnak, decentralizált vagy hierarchikus koordinációs rendszerekre lesz szükség a telemetria és a vezérlőréteg terhelésének kezeléséhez (Handley et al., 2019).
392.
393. Rossz körülmények közötti robusztusság. A DNN előkódoló és RL vezérlők kiterjesztése a disztribúción kívüli események – pl. geomágneses viharok vagy kiberfizikai támadások – kezelésére robusztus vagy ellenséges képzési módszereket igényel.
394.
395. Többcélú optimalizálás. A piaci feltételeknek megfelelően a átlagos késleltetést, a jittert és a csomagvesztést dinamikusan kiegyensúlyozó adaptív politikák kidolgozása Pareto-optimális teljesítményt eredményezhet különböző HFT stratégiák esetében.
396.
397. Kísérleti validálás. A kulcsfontosságú modulok hardveres tesztágyakon vagy kis műholdas demonstrátorokon történő megvalósítása kritikus fontosságú lesz a feltételezések validálásához és a modellek finomításához valós pályadinamika mellett.
398.
399.
400. A műholdas kommunikáció, a mesterséges intelligencia és az időérzékeny hálózatok összekapcsolásával munkánk alapot teremt a determinisztikus, globális, alacsony késleltetésű kapcsolatokhoz, megnyitva az utat nemcsak a HFT, hanem más, késleltetésérzékeny, kritikus fontosságú alkalmazások előtt is.
401. Hivatkozások
402.
403. [1] H. Liu, Y. Zhang és J. Wu, „Jitter-érzékeny robusztus előkódolás mélytanulással LEO műholdakhoz”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 58. évf., 4. sz., 2123–2134. o., 2022. augusztus.
404.
405. [2] J. Dong, M. Smith és L. Zhao, „AI-vezérelt virtuális csomópont-útválasztás a késleltetés optimalizálása érdekében LEO-konstellációkban”, Proc. 2023 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Rio de Janeiro, Brazília, 2023. december, 3451–3456. o.
406.
407. [3] Y. Hu, A. Kumar és S. Patel, „Physics‐Informed In‐Orbit Jitter Modeling for Link Acquisition in LEO Satellites” (Fizikaalapú pályán belüli jitter modellezés LEO műholdak linkek megszerzéséhez), Journal of Aerospace Information Systems, 19. évf., 2. sz., 67–78. o., 2022. február.
408.
409. [4] X. Pan, C. Li és K. Tan, „OPSPF: Orbit Prediction‐Based Routing Protocol for LEO Satellite Networks” (OPSPF: pályaelőrejelzésen alapuló útválasztási protokoll LEO műholdas hálózatokhoz), IEEE Transactions on Vehicular Technology, 68. évf., 12. sz., 12345–12358. o., 2019. december.
410.
411. [5] I. Tauran, E. Rossi és P. Bruno, „Controlled Delay Scheduling for Jitter Reduction in LEO Satellite VoIP Links” (Késleltetés-vezérlés a jitter csökkentése érdekében LEO műholdas VoIP-kapcsolatokban), Proc. 2018 International Conference on Communications (ICC), Kansas City, MO, USA, 2018. május, 1–6. o.
412.
413. [6] M. Duncan, R. Allen és T. Gordon, „Időérzékeny alkalmazások modernizálása hibrid SD-WAN és LEO műholdas kapcsolatokon”, IEEE Network, 37. évf., 1. sz., 48–55. o., 2023. január/február.
414.
415. [7] S. Aldridge, High‐Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems, 2. kiadás. New York, NY: Wiley, 2013.
416.
417. [8] T. Hasbrouck és G. Saar, „Alacsony késleltetésű kereskedés”, Journal of Financial Markets, 16. évf., 4. sz., 646–679. o., 2013. október.
418.
419. [9] E. Combes, F. Ferreira és J. Li, „Reducing Transcontinental Fiber Latency for High‐Frequency Trading” (A transzkontinentális szálak késleltetésének csökkentése a nagyfrekvenciás kereskedés érdekében), Workshop on Emerging Technologies for High‐Speed Networking (Workshop a nagysebességű hálózatok új technológiáiról), 2021, 23–28. o.
420.
421. [10] G. Handley, S. Hares és J. Iyengar, „Analysing LEO Mega‐Constellation Latency” (A LEO mega-konstelláció késleltetésének elemzése), Proc. 10th Int. Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC) (10. nemzetközi műholdas és űrkommunikációs workshop), 2019, 78–83. o.
422.
423. IEEE 802.1 TSN Task Group, „IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks—Timing and Synchronization for Time‐Sensitive Applications in Bridged Local Area Networks” (IEEE szabvány helyi és nagyvárosi hálózatokra – Időzítés és szinkronizálás időérzékeny alkalmazásokhoz híddal összekötött helyi hálózatokban), IEEE Std 802.1AS-2011 (az IEEE Std 802.1AS-2008 és az IEEE Std 802.1ASbn-2011 felülvizsgálata), 2019. augusztus.
424.
425. [12] IEEE, „IEEE szabvány a hálózati mérési és vezérlő rendszerek precíziós óraszinkronizációs protokolljáról”, IEEE 1588-2019, 2019. július.
426.
427. [13] CCSDS, „Űrhajó fedélzeti interfész szolgáltatások – Űrcsomag protokoll”, CCSDS 712.0‐B‐1, 2015. november.
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése