一种基于多任务迁移强化学习的轻量级测控链路切换方法

    公开(公告)号:CN118509362A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410687763.1

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 本发明提供一种基于多任务迁移强化学习的轻量级测控链路切换方法,涉及测控通信领域,解决了现有方法样本效率低、学习速度慢、适应能力差等局限性问题;方法包括:在地面站处构建训练环境,基于构建的训练环境,进一步构建不同的训练任务;使用不同的训练任务,共同训练基于迁移强化学习算法的星载测控终端智能决策算法,获取智能决策算法的公共知识;将公共知识上注迁移至星载测控终端;当空天地一体化测控环境发生改变时,通过星载测控终端的计算资源进行决策调优操作,以轻量级形式切换链路至最优的测控网络节点;本发明可以利用先前任务中学到的知识来提高在新任务上的性能,使链路切换过程在复杂和多样化的现实应用中更具可行性。

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