CN116232425B 一种分域星上路由决策与波长分配优化方法 （北京邮电大学）_第1页
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HierarchicalLearningforOptimizationinMultCollaborativeSatelliteNetwor一种分域星上路由决策与波长分配优化方法本申请提供卫星卫星通信技术领域中的一与波长分配方法虽然可以在理论上寻找到路由新地提出了分域星上路由决策与波长分配优化出了基于独立分层多智能体深度强化学习的路2第一步：将整个低轨卫星星座按曼哈顿街区网络划分为若干个每个域内的控制器储存了该域内每对节点之间路由路径与波长若干种第二步：每个域的软件定义网控制器采用基于独立分所述基于独立分层多智能体深度强化学习的路由决策，实施于低轨卫星B,内链路的负载模糊分布，Ba代表将域内卫星网络划分为几个大域后每个域内的综合资源分布;B代表跨域链路的波长资源分布；D代表跨域链路的链路距离分域链路质量，R代表根据相邻域的跨域路由表在跨域链路的标记符；当一个路由业务到来内路由控制器根据贪婪公式，选择当前评分最高的路由路径作为路由策略进行输出；跨域路由表，将跨域链路符合跨域路由表的链路在R位置进行标记；跨域控制器根据公式在跨域控制器输出跨域路由决策后环境不会立刻反馈给跨域路由控制器奖励值和后续网3其跨域奖励不光和跨域路由决策本身有关，也与在跨域路由4[0002]随着即时通信业务和视频点播业务需求的急速上涨，与物联网技术的飞速发部流量堆积导致通信请求资源预留失败，且因为卫星星座链路会随着时间而产生断联现[0005]优化算法需要具有的高鲁棒性和易于修改的特点才适合应用于卫星的高动态性5极地区域等优点，有利于避免GEO卫星无法覆盖极地区域和LEO卫星星上处理能力弱等缺[0009]所述基于LEO卫星网络的分布式路由决策控制架构，在LEO卫星星座网络的基础[0010]本发明实施的一方面提供了一种基于采用基于独立分层多智能体深度强化学习态和域内链路的负载模糊分布Sc(Bd,B,D,λ,P,R),Bd代表将域内卫星网络划分为几个大域6式(1)计算每个跨域链路的动作状态价值，并输出动作价值最高的链路作为跨域链路的选控制的可伸缩性(控制架构可以适应足够大的7[0027]所述基于LEO卫星网络的卫星节点位置管理策略，在LEO提出了基于LEO卫星网络的分布式路由决策控制架构，将整个低轨卫星星座按曼哈顿街区路由路径与波长若干种预方案。卫星网络根据路由控制器下发的路由策略进行路由转发，奖励反馈的马尔可夫链；首先域内路由控制器观察出所属域内的网络状态；其网络状态S标记为P；域间路由控制器观察所属域的域间链路网络状态和域内链路的负载模糊分布Sc8式(1)计算每个跨域链路的动作状态价值，并输出动作价值最高的链路作为跨域链路的选

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