基于树突神经网络的低轨卫星智能感知路由算法

摘要：

在低轨卫星网络中,卫星运行速度快、运行周期较短,星间链路动态变化.为了及时感知星间链路状态并选择正确的路由,提出一种基于树突神经网络的低轨卫星智能感知路由算法,通过卫星之间的可视性约束分析星间建链情况,实现星间链路态势感知;通过实时构造训练集,利用树突神经网络自动调整全局卫星网络链路的权值,进而优化传统迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,实现星间链路质量感知,给出智能路由决策;通过周期性监测卫星网络拓扑,实时修正初始路由路径.仿真结果表明,基于树突神经网络的路由算法复杂度低,路径时延、时延抖动及丢包率均低于传统启发式路由算法和Dijkstra路由算法.

关键词：低轨卫星路由、智能感知、树突神经网络、机器学习、星间链路

所属期刊栏目：45

分类号：TN915

资助基金：国家自然科学基金;北京科技大学顺德研究生院科技创新专项资金资助项目

在线出版日期：2022-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：465-474