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公开(公告)号：CN119997054A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510091871.7
申请日：2025-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种面向星地融合网络的动态缓存更新方法，包括：步骤一：根据LEO卫星的位置信息建立LEO卫星‑基站的时变关联矩阵，基于时变关联矩阵构建地面基站‑LEO卫星‑核心网网关三层的缓存架构网络模型；步骤二：构建多内容子库模型表征不同卫星覆盖区域下的内容流行度；步骤三：构建网络中卫星与基站的通信链路模型，建立衡量星地缓存策略好坏的性能指标；步骤四：提出基于元强化学习的星地及星间自适应阈值协作缓存策略，学习不同覆盖区域间内容流行度的变化特征，基于卫星覆盖区域间内容特征相似度以及卫星节点处的备选内容索引集合实现区域切换时的缓存更新。本发明的有益效果是：提升了深度强化学习的泛化能力，提高了网络能效。
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