摘要
本发明涉及低轨卫星通信技术领域,提供一种基于注意力机制的低轨卫星边缘计算卸载方法,包括步骤1:生成一个500000组的样本集;步骤2:建立的低轨卫星移动边缘计算卸载模型,构建低轨卫星计算卸载目标函数和约束;步骤3:定义强化学习中的马尔科夫决策过程四元组;步骤4:构建基于注意力网络的卸载策略求解模型;步骤5:设定梯度下降法训练参数和损失函数,优化网络参数。本发明通过注意力网络对低轨卫星制定了边缘计算卸载策略,解决了大规模用户卸载决策问题时需要大量增加算法迭代次数来实现算法收敛的问题,具有算法鲁棒性强,任务规划速度快的特点,有助于减少大规模用户的边缘卸载决策制定时间,优化系统的资源使用率。
技术关键词
卸载策略
注意力机制
优化网络参数
卸载方法
低轨卫星通信技术
梯度下降法
能量消耗
决策
算法鲁棒性
定义
数据
分配信息
样本
资源
规划
变量
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风险预测方法
权重机制
多头注意力机制
药液
矩阵
路灯检测系统
多维度特征提取
图像获取模块
城市道路照明系统
识别模块
传感节点
海洋环境监测系统
资源预留机制
卸载方法
资源分配策略
图像生成方法
人脸身份
变换器
嵌入特征
联合注意力机制