[发明专利]一种基于强化学习的卫星网络资源编排方法及系统有效
| 申请号： | 202210363049.8 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114710200B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李泰新;宋俊平;周旭;范鹏飞;覃毅芳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | H04B7/185 | 分类号： | H04B7/185;H04W16/10 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于强化学习的卫星网络资源编排方法及系统，用以解决现有技术中卫星网络资源分配组网结构不合理的技术问题。该方法包括：收集系统中LEO卫星上的资源状态，形成资源状态集；LEO卫星制定星上资源编排动作集；LEO卫星中的分布式决策模块在当前的状态下，基于本地资源编排策略，选择资源编排动作，将资源状态上报给GEO卫星；GEO卫星的业务评价模块设置资源编排策略的奖励函数；根据业务评价模块给出的评价结果，LEO卫星调整优化资源编排策略。本申请提供一种基于强化学习的卫星网络资源编排方法及系统，可以实现多星协同处理策略的自学习和自演进，有效提高卫星通信资源的利用率，满足新业务的发展要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 卫星 网络资源 编排 方法 系统 | ||
【主权项】：
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