一种基于深度强化学习的低功耗物联网直连卫星上行调度方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度强化学习的低功耗物联网直连卫星上行调度方法
申请号:CN202510198963
申请日期:2025-02-24
公开号:CN120263259A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
一种基于深度强化学习的低功耗物联网直连卫星上行调度方法,旨在解决分布式低功耗物联网设备在卫星通信中的传输调度问题。该方法通过以下步骤实现:将上行传输通过时分多址的方式划分成不同的时隙,每个时隙对应一个特定的传输窗口,从而避免了不同设备间的传输冲突。利用双线轨道元素计算目标区域物联网设备的卫星可见周期。采用基于自注意力机制的近端策略优化算法,根据设备的可见周期、传输公平性和任务优先级等参数,通过与环境的交互学习最优的传输策略。根据学习到的策略,动态地为每个设备分配传输时间,以提高上行传输效率、设备公平性和优先级处理能力。本发明为低功耗物联网设备在卫星通信中的传输调度提供了一种有效的解决方案。
技术关键词
上行调度方法 低功耗物联网设备 注意力机制 网络服务器 深度强化学习算法 网关 终端设备 网络系统 状态空间模型 决策 信道 定义 收集设备 调度算法 时分多址
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于环境特征的多传感器融合定位方法及设备
IMU传感器 激光雷达传感器 传感器融合 激光雷达定位 RTK定位数据
2
多模态投毒攻击防御方法和系统
攻击防御方法 融合特征 模式匹配 生成对抗网络 矩阵
3
高时空分辨率的电力碳排放因子计算方法、系统及可读存储介质
高时空分辨率 实体 序列 因子 图谱
4
基于多模态信息融合的小样本学习数据扩充方法及系统
多模态信息融合 数据扩充方法 多模态特征 生成对抗网络模型 电力设备
5
基于路径构造的自适应跨文档实体关系抽取方法、装置、设备和存储介质
路径特征 实体关系抽取方法 文本 节点 关系预测模型
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