Всесторонний систематический обзор литературы по применению искусственного интеллекта для коррекции ошибок и схем модуляции в спутниковых системах связи следующего поколения

Системы связи продолжают использовать потенциал искусственного интеллекта (ИИ) в кодах коррекции ошибок (ECC) в сочетании со схемами кодированной модуляции (CMS). Несмотря на это, между методами ИИ, применяемыми в наземных и спутниковых системах связи, сохраняется значительный разрыв в производительности. Кроме того, существует критический пробел в применении ИИ и обеспечении энергоэффективности спутников на низкой околоземной орбите (LEO). Насколько известно авторам, это первый систематический обзор литературы, направленный на устранение данного существенного пробела, повышение эффективности и увеличение отказоустойчивости. Из 389 статей, опубликованных в период с 1993 по 2023 год, были всесторонне рассмотрены разработка и характеристики 33 алгоритмов ИИ для 16 кодов коррекции ошибок, семи схем модуляции более высоких порядков и спутников LEO. На основе четырех ключевых параметров — коррекции ошибок, модуляции, потребляемой мощности и энергоэффективности — была применена стратегия PRISMA с контрольным списком из 27 пунктов; для изучения характеристик систем на основе ИИ были отобраны 63 исследования: 40 для наземных систем и 23 для спутников LEO. Анализ девяти показателей производительности показал, что наиболее популярным оказался вариант на основе сверточной нейронной сети (20,6%), обеспечивающий точность 99% при отношении сигнал/шум (SNR) от 6 до 20 дБ; за ним следовала глубокая нейронная сеть (19,04%). Наименее часто применялось обучение с подкреплением (9,52%). Модифицированные коды Рида—Соломона продемонстрировали наилучшие показатели энергопотребления и частоты ошибок. Адаптивные коды с малой плотностью проверок на четность (LDPC) обеспечили повышение энергоэффективности на 45% при снижении вычислительных затрат на 11%. С учетом соответствующих преимуществ и проблем в обзоре выявлены, обсуждены и синтезированы результаты применения ИИ для обобщения современных данных о наземных и спутниковых системах LEO, что способствует развитию доказательного подхода в исследованиях будущих авторов.