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基于深度强化学习的多节点测控链路切换策略
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作者 金姣 李琦 +1 位作者 郑君丽 张国亭 《航天技术与工程学报》 2025年第5期37-44,共8页
为解决卫星测控需求随任务动态变化导致的天地一体化信息网络链路资源利用率受限问题,本文提出一种基于深度强化学习(DRL)的多目标优化测控链路切换策略。该方法通过将多节点测控链路优选问题转化为多目标优化问题,采用深度Q网络(DQN)... 为解决卫星测控需求随任务动态变化导致的天地一体化信息网络链路资源利用率受限问题,本文提出一种基于深度强化学习(DRL)的多目标优化测控链路切换策略。该方法通过将多节点测控链路优选问题转化为多目标优化问题,采用深度Q网络(DQN)算法实现测控节点的智能优选与动态切换,有效提升测控网络整体效能。仿真验证表明,相比于传统固定规则切换策略,基于DQN的多节点测控链路切换策略展现出更强的系统适应性与决策灵活性。基于FPGA硬件平台的实测结果显示,单次决策运行耗时仅需0.128 s,验证了方案的实时可行性,为测控系统的智能化工程应用提供了可靠技术路径。 展开更多
关键词 天地一体化信息网络 多节点测控链路 深度强化学习(DRL) 切换策略
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