摘要
本发明公开了一种低轨卫星通信网络组网方法及系统,涉及通信技术领域,本发明提出一种新型的卫星视图设计,通过卫星视图设计获取卫星间所有可能的连接范式集合,并同时建立组网决策模型,将所有卫星的拥塞状态设置为智能体的状态空间,将连接范式集合设置为智能体的行为空间,同时考虑端到端时延的奖励函数,对组网决策模型进行训练;该过程通过组建基于卫星视图的连接范式集合,消除传统技术中传输跳数多和结构单一的现象,并且根据卫星通信时的时延优化卫星网络的服务质量,选择最佳的一个连接范式作为卫星网络的整体组网决策,使其能根据卫星网络当前的整体网络状态合理地调整组网决策,以构建更优的全球卫星网络通信系统。
技术关键词
LEO卫星网络
低轨卫星通信网络
组网方法
时延
深度强化学习算法
决策
链路
拓扑图
星座构型
数据队列长度
组网方式
虚拟对象
中心对称
轨道
网络通信系统
拥塞状况
单层
贪心策略
系统为您推荐了相关专利信息
GIS局部放电
局部放电特征
马尔可夫模型
深度强化学习算法
深层特征提取
无线组网方法
中继设备
支持向量机模型
信号
路由器
集成方法
深度强化学习算法
深度强化学习技术
风洞试验设备
适配器
采集平台
数据采集精度
实时位置
数据管理
预警方法
卸载方法
卸载策略
深度强化学习算法
决策
服务器