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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明公开了一种基于无人机辅助的星地融合网络资源智能优化方法，涉及星地融合通信技术领域。该方法考虑了多卫星服务地面主要用户，同时，通过无人机携带智能反射面以辅助地面次要通信网络，并降低对主要用户的干扰。本方法将深度双级联相关网络嵌入到深度强化学习框架中，联合优化无人机轨迹和智能反射面参数，最大化具有干扰约束的次要用户通信速率，能够实现良好的优化效果。
主权项：1.一种基于无人机辅助的星地融合网络资源智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建星地融合的认知网络，包括多个卫星、携带智能反射面的无人机、地面主要用户、地面次要通信网络，地面次要通信网络包括地面基站和地面次要用户；2使用马尔可夫决策过程搭建环境模型；其中包括：状态st，代表t时隙时星地融合网络的环境信息；状态st中的信道信息为考虑了时延的过时信道信息 其中，ρAB是Jakes自相关模型参数，ωAB是圆对称复高斯随机变量，hAB是实际信道参数；动作at，为t时隙资源分配的决策，决策包括无人机轨迹优化和功率分配；奖励rt，为预设的st-at配对奖励；agent，为虚拟智能体；3针对每个时隙的状态st，使用深度双级联相关网络进行智能反射面的反射参数优化；4在t时刻，agent从网络中得到状态st，将st输入深度双级联相关网络，得到智能反射面的反射参数；5根据深度双级联相关网络输出的智能反射面的反射参数以及网络状态st，agent按照动作选择策略policy为st选择对应动作at；动作选择策略policy初始为随机策略；6agent与环境交互，根据已有的st-at从环境得到下一时隙的状态st+1和t时刻的奖励rt；7在时间T内重复步骤4-6，采集训练数据{st,at,rt,st+1}；然后，利用近端策略优化方法更新动作选择策略policy，得到能对任何st得到相应at的选择策略，完成网络资源优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于无人机辅助的星地融合网络资源智能优化方法
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