摘要
本发明涉及物联网技术领域,具体公开了一种密集部署NTN物联网网络的资源分配方法及系统,首先建立了密集部署NTN物联网网络的通信模型,进一步根据DL之间的资源冲突,利用极大团的定义和超图理论建立冲突超图,量化了DL之间的资源冲突,以降低资源分配的复杂性。然后,为了实现无冲突的资源分配并减少密集部署的NTN物联网网络的计算负载,提出了FedAvg‑D3QN协作训练框架(基于联邦学习的决斗双深度Q网络算法),该协作训练框架由一个全局网络和多个D3QN本地网络组成,并利用经验回放技术来进一步增强模型性能。仿真结果表明,FedAvg‑D3QN方案在网络吞吐量和资源复用率方面优于其他方案,能够在实现无冲突的结果的同时最大化吞吐量和资源复用率。