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空天地一体化网络中基于联邦深度强化学习的边缘协作缓存策略
被引量：
1
1
作者
刘亮
荆腾祥
+3 位作者
段洁
毛武平
燕洪成
马文杰
《通信学报》
北大核心
2025年第1期93-107,共15页
针对偏远地区网络覆盖范围有限的问题,将空天地一体化网络与移动边缘计算相结合,可以实现这些地区用户请求的低时延和高可靠传输,并能及时提供缓存服务。考虑到空天地一体化网络拓扑的动态变化和内容流行度不断更新的特点,首先提出了一...
针对偏远地区网络覆盖范围有限的问题,将空天地一体化网络与移动边缘计算相结合,可以实现这些地区用户请求的低时延和高可靠传输,并能及时提供缓存服务。考虑到空天地一体化网络拓扑的动态变化和内容流行度不断更新的特点,首先提出了一种空天地一体化边缘协作缓存的网络架构。然后,将边缘服务器的缓存替换问题建模为马尔可夫决策过程。最后,提出了一种联邦离散柔性演员评论家(FDSAC)算法,其核心思想是将加权注意力机制融入联邦学习框架中,并将双向长短期记忆网络集成到DSAC模型。以重构后的奖励函数为优化目标,通过最大化长期负奖励的期望来学习最优的缓存替换策略。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法可以在保护用户隐私的前提下,将用户请求的缓存命中率提高18%,内容的访问时延降低25%。
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关键词
空天地一体化网络
移动边缘计算
缓存
离散柔性演员评论家
联邦学习
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职称材料
题名
空天地一体化网络中基于联邦深度强化学习的边缘协作缓存策略
被引量：
1
1
作者
刘亮
荆腾祥
段洁
毛武平
燕洪成
马文杰
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
中国空间技术研究院
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第1期93-107,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62171070,No.61701058)
重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJQN202200615)。
文摘
针对偏远地区网络覆盖范围有限的问题,将空天地一体化网络与移动边缘计算相结合,可以实现这些地区用户请求的低时延和高可靠传输,并能及时提供缓存服务。考虑到空天地一体化网络拓扑的动态变化和内容流行度不断更新的特点,首先提出了一种空天地一体化边缘协作缓存的网络架构。然后,将边缘服务器的缓存替换问题建模为马尔可夫决策过程。最后,提出了一种联邦离散柔性演员评论家(FDSAC)算法,其核心思想是将加权注意力机制融入联邦学习框架中,并将双向长短期记忆网络集成到DSAC模型。以重构后的奖励函数为优化目标,通过最大化长期负奖励的期望来学习最优的缓存替换策略。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法可以在保护用户隐私的前提下,将用户请求的缓存命中率提高18%,内容的访问时延降低25%。
关键词
空天地一体化网络
移动边缘计算
缓存
离散柔性演员评论家
联邦学习
Keywords
space-air-ground integrated network
mobile edge computing
caching
discrete soft actor-critic
federated learning
分类号
TN927 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空天地一体化网络中基于联邦深度强化学习的边缘协作缓存策略
刘亮
荆腾祥
段洁
毛武平
燕洪成
马文杰
《通信学报》
北大核心
2025
1
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参考文献
引证文献
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