一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法

    公开(公告)号:CN110012516A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910243972.6

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法,属于无线通信领域。首先建立铱星星座网络,结合马尔可夫决策过程搭建深度强化学习架构;针对某个卫星节点A,周期性向邻居节点发送HELLO包,寻找与当前节点A的链路状态相通的邻接节点。通过输入目的节点坐标,当前节点以及邻居节点的链路状态到深度强化学习架构中,得到当前节点的下一跳节点,同理继续得到下一跳节点;当出现特殊路由情况(如断路、环路、拥塞)时,采取相应的解决策略,将链路状态重复输入到深度强化学习架构中,直至到达目的节点,完成路径规划过程。本发明在降低系统复杂度和存储开销的同时达到实时探测卫星链路状态的效果,卫星路由更具稳定性和可靠性。

    一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法

    公开(公告)号:CN110012516B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201910243972.6

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法,属于无线通信领域。首先建立铱星星座网络,结合马尔可夫决策过程搭建深度强化学习架构;针对某个卫星节点A,周期性向邻居节点发送HELLO包,寻找与当前节点A的链路状态相通的邻接节点。通过输入目的节点坐标,当前节点以及邻居节点的链路状态到深度强化学习架构中,得到当前节点的下一跳节点,同理继续得到下一跳节点;当出现特殊路由情况(如断路、环路、拥塞)时,采取相应的解决策略,将链路状态重复输入到深度强化学习架构中,直至到达目的节点,完成路径规划过程。本发明在降低系统复杂度和存储开销的同时达到实时探测卫星链路状态的效果,卫星路由更具稳定性和可靠性。

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