摘要
本发明公开了一种星地融合网络多任务卸载方法、装置、介质和设备,涉及星地融合网络技术领域。本发明先根据各地面用户和各低轨卫星之间的路径损耗与各地面用户的发射功率,确定各地面用户卸载至低轨卫星时的上行传输速率,再以各地面用户的任务卸载比率为变量,构建各地面用户的多模态任务的数据传输速率的通信模型,基于此进一步提出三种多模态学习方法,其中,通过集中式Actor‑Critic算法处理计算密集型任务以提高数据传输速率,通过分布式多智能体深度确定性策略梯度处理时延敏感型任务以降低网络时延,通过基于量化的联邦学习算法处理隐私保护性任务以保护隐私数据,满足了多模态任务不同方面的需求,实现了更好的资源调度。
技术关键词
地面
多任务卸载方法
深度确定性策略梯度
分布式多智能体
云平台
保护型
比率
损耗
多模态学习方法
参数
时延
融合网络技术
动态网络环境
保护隐私数据
训练样本数目
周期
噪声功率
频率