典型文献
基于深度强化学习的卫星互联网路由优化研究
文献摘要：
随着卫星通信技术的飞速发展,卫星互联网成为6G网络实现全球覆盖、全时接入、全场景服务的核心关键技术.卫星网络的高动态性及有限的卫星容量,导致面临以异构网络管理、动态资源分配为代表的一系列管控挑战.由于机器学习技术在网络设计等方面具有显著优势,因此提出软件定义的卫星互联网智能化架构.针对卫星互联网的智能路由问题,利用基于双延迟深度确定性策略梯度的深度强化学习算法,解决网络的实时路由优化问题.实验结果表明,TD3算法相较于DDPG算法,平均网络时延降低了19.19％.
文献关键词：
卫星互联网;深度强化学习;软件定义网络;路由优化
中图分类号：
作者姓名：
魏琳慧;刘国文;刘雨;望育梅
作者机构：
北京邮电大学人工智能学院,北京100876;鹏城实验室,广东深圳518000
文献出处：
引用格式：
[1]魏琳慧;刘国文;刘雨;望育梅-.基于深度强化学习的卫星互联网路由优化研究)[J].天地一体化信息网络,2022(03):65-71
A类：
B类：
卫星互联网,网路,路由优化,卫星通信技术,6G,全场景,卫星网络,高动态,异构网络,网络管理,动态资源分配,列管,机器学习技术,网络设计,显著优势,互联网智能化,智能路由,双延迟深度确定性策略梯度,深度强化学习算法,优化问题,TD3,DDPG,网络时延,软件定义网络
AB值：
0.34351
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
