基于强化学习的卫星网络资源调度机制

• 作者: 周碧莹 王爱平 虞万荣 费长江 赵宝康
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 卫星网络 资源调度 强化学习 用户偏好
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 2134-2142
• 页数: 9页
• 分类号: TP393.03
• 字数: 7303字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.12.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵宝康	国防科技大学计算机学院	12	59	4.0	7.0
2	虞万荣	国防科技大学计算机学院	8	54	5.0	7.0
3	王爱平	安徽大学计算机科学与技术学院	39	522	11.0	22.0
4	费长江	国防科技大学计算机学院	3	6	1.0	2.0
5	周碧莹	安徽大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0