低轨卫星网络星载边缘DNN推理策略

摘要：

为了使低轨卫星网络具备自适应边缘推理能力,首先需要利用有向无环图建立深度神经网络(DNN)模型,并研究低轨卫星网络中的分布式DNN推理问题;然后提出了基于激励函数和处理时延联合优化的量子进化算法,实现了采样率设置和任务卸载的最优化决策;最后,通过仿真测试验证了基于激励函数和处理时延的量子进化算法的性能优于传统方法.

关键词：深度神经网络分布式推理、低轨卫星、任务卸载

所属期刊栏目：46

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;中国博士后科学基金;中国博士后科学基金

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：57-63,103