基于深度强化学习的低轨卫星波束资源分配方法

本发明公开了基于深度强化学习的低轨卫星波束资源分配方法，该方法首先根据低轨卫星系统跳波束场景,建立卫星系统模型，通过卫星流量监控设施获取地面用户的通信量需求、地理位置，并进行预处理。其次将地面用户的通信量需求的信息进行用户聚类，将地面小区分为热点区域和非热点区域。然后基于卫星系统模型，建立多波束资源分配与控制的最优化问题，采用深度强化学习的方法，动态调整波束资源分配策略，将窄波束资源分配到热点区域，将宽波束资源分配到非热点区域实现系统吞吐量最大化和用户公平性。本发明有效解决了低轨卫星跳波束场景中的资源分配问题，在保证用户公平性的同时提高了卫星系统的吞吐量。