大規(guī)模LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)下的串行Q學習分布式切換方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210326456.1 申請日 -
公開（公告）號 CN114698045A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114698045A 申請公布日 2022-07-01
分類號 H04W36/00（2009.01）I;H04W28/08（2009.01）I;H04W84/06（2009.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 電通信技術(shù);
發(fā)明人 王熠晨;劉昊天;王奕欣;王弢;王璋楠 申請（專利權(quán)）人 西安交通大學
代理機構(gòu) 西安通大專利代理有限責任公司 代理人 -
地址 710049陜西省西安市咸寧西路28號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了大規(guī)模LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)下的串行Q學習分布式切換方法及系統(tǒng)；為了描述衛(wèi)星的動態(tài)性，通過陰影萊斯信道模型來描述星地鏈路，使星地間信道增益由用戶與衛(wèi)星間的仰角決定并且隨衛(wèi)星的運動而改變；通過將用戶的傳輸需求與衛(wèi)星的可用信道數(shù)聯(lián)合考慮，設(shè)計了用戶的效用函數(shù)，并將衛(wèi)星切換問題轉(zhuǎn)化為長期總效用函數(shù)最大化問題。通過充分利用衛(wèi)星間的獨立性以及可視衛(wèi)星數(shù)量有限等特點，提出了串行式深度Q學習算法，使狀態(tài)空間維度顯著減小，有效地求解了長期效用函數(shù)最大化問題，改善了衛(wèi)星切換策略。本發(fā)明提高了用戶的平均收益、系統(tǒng)吞吐量，降低了用戶業(yè)務(wù)的強制中斷次數(shù)，獲得較優(yōu)的系統(tǒng)性能。