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大规模卫星网络的立体可重构资源管控架构与方法
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作者 郝琪 周笛 +2 位作者 盛敏 史琰 李建东 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第6期1169-1176,共8页
大规模卫星网络(Mega Satellite Networks,MSNs)是由位于不同轨道高度、不同功能的卫星组成的多层卫星网络,可突破现有地面网络的覆盖限制,实现未来6G无缝覆盖的高质量服务需求。然而,MSNs中各类卫星高动态移动,致使网络资源异构且拓扑... 大规模卫星网络(Mega Satellite Networks,MSNs)是由位于不同轨道高度、不同功能的卫星组成的多层卫星网络,可突破现有地面网络的覆盖限制,实现未来6G无缝覆盖的高质量服务需求。然而,MSNs中各类卫星高动态移动,致使网络资源异构且拓扑大时空尺度持续变化,对海量资源自主管控和保障多样化业务需求的实时响应提出了严峻的挑战。针对该挑战,设计了面向MSNs的立体可重构资源管控架构,通过在空间部署不同功能等级的卫星管控节点实现对MSNs异构资源的层次化管理,并提出基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的多维资源调度策略对多元业务需求动态重构不同管控节点的资源,以提高资源利用率和保障服务质量。仿真结果验证了基于所提架构的资源管控方法相较于传统启发式算法,可提升11.64%的资源利用率和46.4%的任务完成率。 展开更多
关键词 大规模卫星网络 软件定义网络 可重构管控 深度强化学习
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