一种LEO轻量级自适应图像推理策略

本发明针对低轨道卫星（Low Earth Orbit,LEO）面临的计算资源有限和能量受限的挑战，提出了一种基于马尔可夫决策过程‑深度Q网络（Markov Decision Process‑Deep Q Network,MDP‑DQN）的轻量级自适应图像推理策略。引入推理精度‑能量效率（Accuracy‑Energy Efficiency,AEE）指标，用于评估图像推理性能。仿真结果表明，与马尔可夫决策过程‑Q学习（Markov Decision Process‑Q Learning,MDP‑QL）相比，该策略的AEE提升了6.09%，与马尔可夫决策过程‑策略梯度（Markov Decision Process‑Policy Gradient,MDP‑PG）相比，AEE提升了12.2%。