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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本申请公开了一种基于联邦深度强化学习的低轨卫星通信网络路由方法，涉及卫星通信技术领域，该方法包括：对目标低轨卫星网络中卫星进行分簇得到多个簇，并在分簇之后根据卫星状态对各簇进行维护；每个簇中簇头作为低轨卫星服务端，簇成员作为低轨卫星客户端；在每个簇中搭建联邦学习框架，基于联邦学习框架，采用各低轨卫星客户端的数据训练路由决策模型；在对低轨卫星客户端中本地模型进行训练时，将路由决策的过程构造为实时马尔可夫决策过程进行强化学习；实时马尔可夫决策过程中当前时刻的状态由上一时刻的状态和动作确定；各低轨卫星客户端对应的本地模型用于输出将数据进行路由转发的路由决策。本申请提高了低轨卫星网络的吞吐量。
主权项：1.一种基于联邦深度强化学习的低轨卫星通信网络路由方法，其特征在于，所述基于联邦深度强化学习的低轨卫星通信网络路由方法包括：对目标低轨卫星网络中卫星进行分簇得到多个簇，并在分簇之后根据各卫星的卫星状态对各簇进行维护；每个簇中簇头作为低轨卫星服务端，簇成员作为低轨卫星客户端；在每个簇中搭建联邦学习框架，基于所述联邦学习框架，采用各低轨卫星客户端的数据训练路由决策模型；在对所述低轨卫星客户端中本地模型进行训练时，将路由决策的过程构造为实时马尔可夫决策过程进行强化学习；实时马尔可夫决策过程中当前时刻的状态由上一时刻的状态和动作确定；各低轨卫星客户端对应的本地模型用于输出将数据进行转发的路由决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 一种基于联邦深度强化学习的低轨卫星通信网络路由方法
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