随着5G技术的发展和6G技术的研究,低轨卫星网络在卫星物联网中的地位越发重要,而作为网络核心技术的路由策略仍面临一些挑战。本文针对低轨卫星网络拓扑结构动态变化、链路的不连续性、卫星能量供应受限等问题,为了及时感知星间链路状...随着5G技术的发展和6G技术的研究,低轨卫星网络在卫星物联网中的地位越发重要,而作为网络核心技术的路由策略仍面临一些挑战。本文针对低轨卫星网络拓扑结构动态变化、链路的不连续性、卫星能量供应受限等问题,为了及时感知星间链路状态和卫星的能量并选择正确的路由,将卫星物联网中的路由选择问题转化为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,提出一种基于Dueling DQN(Dueling Deep Q Network)的自适应节能路由算法。该算法通过改进DQN中神经网络的架构,大幅度地提升了学习的效果。仿真结果表明,与传统的DQN算法相比,该算法能有效降低系统能耗,均衡网络负载,提高网络吞吐量。展开更多
文摘随着5G技术的发展和6G技术的研究,低轨卫星网络在卫星物联网中的地位越发重要,而作为网络核心技术的路由策略仍面临一些挑战。本文针对低轨卫星网络拓扑结构动态变化、链路的不连续性、卫星能量供应受限等问题,为了及时感知星间链路状态和卫星的能量并选择正确的路由,将卫星物联网中的路由选择问题转化为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,提出一种基于Dueling DQN(Dueling Deep Q Network)的自适应节能路由算法。该算法通过改进DQN中神经网络的架构,大幅度地提升了学习的效果。仿真结果表明,与传统的DQN算法相比,该算法能有效降低系统能耗,均衡网络负载,提高网络吞吐量。