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申请/专利权人：南京邮电大学;江苏移动信息系统集成有限公司
摘要：本发明公开了基于图神经网络的空天地网络流量卸载决策方法及系统，涉及通信网络优化技术领域，包括：接收空天地一体化网络中的节点相关数据，将节点相关数据进行时间窗口划分，并进行特征提取，得到节点特征数据，其中，所述节点相关数据包括节点连接状态数据和节点间的实时流量数据；将节点特征数据输入至预先建立的图神经网络模型GNN内，通过对节点和边的特征进行编码和聚合，生成每个节点的表示向量，利用每个节点的表示向量对GNN进行训练，得到训练后的GNN；接收空天地一体化网络中的网络状态和节点特征，输入至训练后的GNN内，输出得到性能预测结果，基于性能预测结果，结合多目标优化技术，从而实现网络整体的流量最佳卸载。
主权项：1.基于图神经网络的空天地网络流量卸载决策方法，其特征在于，方法包括以下步骤：接收空天地一体化网络中的节点相关数据，将节点相关数据进行时间窗口划分，并进行特征提取，得到节点特征数据，其中，所述节点相关数据包括节点连接状态数据和节点间的实时流量数据；将节点特征数据输入至预先建立的图神经网络模型GNN内，通过对节点和边的特征进行编码和聚合，生成每个节点的表示向量，利用每个节点的表示向量对GNN进行训练，得到训练后的GNN；接收空天地一体化网络中的网络状态和节点特征，将空天地一体化网络中的网络状态和节点特征输入至训练后的GNN内，输出得到性能预测结果，基于性能预测结果，结合多目标优化技术，从而实现网络整体的流量最佳卸载。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 江苏移动信息系统集成有限公司 基于图神经网络的空天地网络流量卸载决策方法及系统
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