본 논문은 저궤도(LEO) IoT 시스템에서의 스펙트럼 자원 관리 문제를 해결하기 위해 블록체인 기반의 연합 학습(FL)을 활용한 하이브리드 스펙트럼 가격 및 전력 제어 프레임워크를 제안합니다. LEO 위성 시스템은 지상 기지국 설치가 비용 효율적이지 않은 원격 지역에 광범위한 글로벌 통신망을 제공할 수 있지만, 엄청난 서비스 요청과 높은 대역폭 수요로 인해 스펙트럼 자원 관리가 복잡해지고 있습니다. 본 논문에서는 먼저 LEO 위성 시스템을 위한 수익 극대화 가격 및 전력 제어 방식을 학습하는 지역 심층 강화 학습 알고리즘을 설계하고, 이를 통해 에이전트들이 연합 학습 시스템을 형성합니다. 또한, 연합 학습의 글로벌 모델 집계 단계에서 신뢰도 기반 블록체인을 사용하여 네트워크의 분산화를 강화하고 신뢰를 보장합니다. 모의실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 평가하여 각 에이전트의 프라이버시를 보장하면서 LEO 위성 시스템의 최대 수익 방식을 찾는 효율성을 보여줍니다.
