基于决策性能评估的多波束低地球轨道卫星网络资源分配算法

摘要：

为了解决多波束低地球轨道(LEO)卫星波束间同频干扰、频谱短缺、业务量分布不均等问题,针对单一决策网络缺乏自我修正能力、容易陷入局部最优解、无法充分考虑长期影响等弊端,提出了一种基于决策性能评估的资源分配算法.该算法引入不同用户的业务满足指数来衡量系统的公平性,在考虑公平性的前提下优化系统的吞吐量性能,并将该优化问题建模为多目标优化问题.将具有时间相关性的连续资源分配过程建模为马尔可夫过程,提出基于决策性能评估的网络资源分配算法来解决该问题.所提算法可以根据评估网络的评估结果调整决策网络参数,从而优化资源分配方案,同时更新评估网络自身参数.通过迭代优化的方式,实现决策网络的准确预测.仿真结果表明,所提算法在吞吐量性能和公平性方面优于传统资源分配算法.

关键词：多波束卫星、深度强化学习、多目标优化、资源管理

所属期刊栏目：45

分类号：TN927

在线出版日期：2024-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：37-47