一种基于分支D3QN的星地融合网络计算卸载方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于分支D3QN的星地融合网络计算卸载方法
申请号:CN202410706289
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118632303A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明属于边缘计算技术领域,具体涉及一种基于分支D3QN的星地融合网络计算卸载方法。本发明方法包括以下步骤:步骤1:建立星地融合网络多级计算构架的通信模型和计算模型;步骤2:建立星地融合网络计算卸载优化模型;步骤3:构建星地融合网络计算卸载问题的马尔可夫决策过程模型;步骤4:利用分支D3QN算法求解星地融合网络计算卸载问题的MDP模型。该方法建立了星地融合网络计算卸载优化模型,旨在通过优化计算卸载和LEO卫星边缘计算资源分配,最小化系统时延和能耗的加权和。本发明的基于分支D3QN的星地融合网络计算卸载方法,对于实现星地融合网络多级协同计算,进而支持随时随地的计算密集型和延迟敏感型服务,具有重要意义。
技术关键词
LEO卫星 卸载方法 网络 上行链路数据速率 分支 决策 服务器 时延 芯片架构 资源分配 能耗 地面 噪声功率谱密度 边缘计算技术 最小化系统 梯度下降算法 参数 定义 频分多址
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于动态特征筛选的多视角图像快速配准方法
图像快速配准方法 卷积模块 特征点 轻量化卷积神经网络 矩阵
2
基于复杂背景下低质量的钢印字符识别方法及电子装置
钢印字符识别方法 样本 字符识别模型 网络 对比度
3
通用信息分类检索方法
信息分类检索方法 预训练模型 机载服务器 数据 信息检索方法
4
灾害条件下的配电网故障恢复方案确定方法、系统及设备
配电网故障恢复 多维特征向量 多维特征数据 路径优化算法 设备状态信息
5
基于机器视觉的粉尘智能识别方法及系统
智能识别方法 粉尘 纹理特征提取 融合特征 视觉
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号