论文摘要
与传统同步轨道通信卫星(GEO)相比,以SpaceX、Starlink、O3b等为代表的新一代中低轨卫星互联网星座具备广域覆盖、全时空互联、多星协同等显著优势,已成为当今世界各国研究的焦点之一。传统卫星资源调度方法主要研究单颗GEO卫星下的资源调度问题,难以满足以多星协同、联合组网、海量用户为特征的低轨卫星星座的资源调度需求。为此,构建了基于用户满意度的多星协同智能资源调度模型,提出了一种基于强化学习的卫星网络资源调度机制IRSUP。IRSUP针对用户服务定制的个性化需求,设计了用户服务偏好智能优化模块;针对多星资源联合优化难题,设计了基于强化学习的智能调度模块。模拟仿真结果表明:IRSUP能有效提高资源调度合理性、链路资源利用率和用户满意度等指标,其中业务容量提升30%～60%,用户满意度提升一倍以上。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周碧莹,王爱平,费长江,虞万荣,赵宝康
关键词: 卫星网络,资源调度,强化学习,用户偏好
来源: 计算机工程与科学 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 安徽大学计算机科学与技术学院,国防科技大学计算机学院
基金: 国家自然科学基金（61573022,61374128,61972412）
分类号: V525
页码: 2134-2142
总页数: 9
文件大小: 1687K
下载量: 282
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