公开(公告)号：CN117792984A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311808430.1

申请日：2023-12-25

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 滕飞 ,  马海哲 ,  代黎 ,  冯力 ,  李天瑞 ,  张乙然

IPC: H04L45/02 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  H04B7/185 ,  H04W40/02 ,  H04W84/06

Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的低轨卫星网络路由方法，属于卫星网络通信技术领域，该方法为对低轨卫星星座进行仿真建模，并根据获取的仿真运行数据构建低轨卫星星座网络拓扑图；将低轨卫星网络路由数据转发过程视为马尔可夫决策过程，并对强化学习中的参数进行设置，构建强化学习模型，其中，设置了两种奖励函数，分别对应卫星节点间数据传输奖励值和卫星与地面基站间数据传输奖励值两种情形；对强化学习模型进行训练，并根据训练后的强化学习模型得到最优低轨卫星网络路由策略。由于卫星与地面基站进行数据传输时会发生链路切换，本发明解决了链路切换过程中可能带来的数据包丢失与增加交付时间的问题。