发明专利 已授权

一种基于深度强化学习的卫星网络资源管理方法

📄 申请号:CN202411521242.5 📄 发布日:2026/10/12

著录项目信息

申请日
2024-10-29
公开号
CN119031394A
公开日
2024-11-26
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

卫星通信, 天地一体化网络, 网络资源优化, 动态资源调度

摘要

本发明提供了一种基于深度强化学习的卫星网络资源管理方法,包括:步骤1,构建LEO卫星移动性模型;步骤2,构建具有星间协作ISC增强的SIoT网络模型;步骤3,分别计算本地计算、边缘计算和云计算三种模型下的端到端时延和系统能耗;步骤4,建立基于深度强化学习的任务卸载与资源分配算法和任务卸载决策,实现终端、边缘和云计算节点之间的负载均衡。本发明针对动态任务到达场景,提出了一种模型辅助的自适应深度强化学习算法,能够实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。

常见问题

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119031394A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20250711
✅ 授权
20241213
?? 实质审查的生效 :
20241126
📄 公开

同领域国内专利 · IPC: (H04W24_02)

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:16 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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