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申请/专利权人：西安交通大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN118075766A
主分类号：H04W16/28
分类号：H04W16/28;H04W24/02;H04W84/06;G06N7/01;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开
摘要：本发明公开了面向LEO卫星网络的用户级波束跳变方法及系统；构建面向LEO卫星网络的用户级波束跳变系统模型，其中多颗LEO卫星共同覆盖多个地面小区，每个小区内存在多个用户，每个用户都有其自身的流量需求；基于用户级波束跳变系统模型构建长期优化问题，通过对波束跳变模式以及接入控制策略的联合优化，在满足波束以及信道资源限制的前提下最大化系统中所有用户的长期吞吐量之和；建立面向用户的马尔可夫决策过程框架，将所构建的长期优化问题转变为最大化当前所有用户状态‑动作价值函数之和的短期优化问题；针对所述短期优化问题，结合用户级波束跳变系统特点，采用深度强化学习辅助的增强式遗传算法求解所述短期优化问题，其中深度强化学习用于对各个用户的状态‑动作价值函数进行估计，增强式遗传算法用于对短期优化问题进行求解，从而得到波束跳变模式以及接入控制策略；本发明提高了系统的吞吐量，降低了系统的未满足容量与未使用容量，有效提升了资源利用率，获得较优的系统性能。
主权项：1.一种面向LEO卫星网络的用户级波束跳变方法，其特征在于，包括以下步骤：构建面向LEO卫星网络的用户级波束跳变系统模型，其中多颗LEO卫星共同覆盖多个地面小区，每个小区内存在多个用户，每个用户都有其自身的流量需求；基于用户级波束跳变系统模型构建长期优化问题，通过对波束跳变模式以及接入控制策略的联合优化，在满足波束以及信道资源限制的前提下最大化系统中所有用户的长期吞吐量之和；建立面向用户的马尔可夫决策过程框架，将所构建的长期优化问题转变为最大化当前所有用户状态-动作价值函数之和的短期优化问题；针对所述短期优化问题，结合用户级波束跳变系统特点，采用深度强化学习辅助的增强式遗传算法求解所述短期优化问题，其中深度强化学习用于对各个用户的状态-动作价值函数进行估计，增强式遗传算法用于对短期优化问题进行求解，从而得到波束跳变模式以及接入控制策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种面向LEO卫星网络的用户级波束跳变方法及系统
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