[发明专利]一种基于迁移深度强化学习的低轨卫星跳波束优化方法有效
| 申请号： | 202210027841.6 | 申请日： | 2022-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN114362810B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 陈前斌;麻世庆;梁承超;唐伦;段瑞吉 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04B7/185 | 分类号： | H04B7/185;H04B17/336;H04B17/382;H04L41/0823;H04L41/14 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移深度强化学习的低轨卫星跳波束优化方法，属于卫星移动通信技术领域。该方法包括：S1：建立支持跳波束技术的低轨卫星资源分配优化模型；S2：将数据包的变化场景建模为马尔可夫决策过程，将每一时刻数据包缓存情况重构为状态，执行波束调度策略和功率分配动作，设定所有数据包的平均时延为奖励，采用DQN算法利用神经网络作为非线性近似函数，智能地选择当前状态下的最优决策；S3：采用TL‑DQN算法利用源卫星学习的调度任务快速寻找目标卫星的波束调度策略和功率分配策略。本发明能完善卫星服务过程中的时隙分配，优化数据包的平均时延，并提高系统的吞吐量和资源利用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 深度 强化 学习 卫星 波束 优化 方法 | ||
【主权项】：
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