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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115297508B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210783945.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W28/08；該發(fā)明授權(quán)一種巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)是由張超;羅樹(shù)欣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)，生成巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?；收集巨型星座分簇的簇?nèi)信息；基于簇內(nèi)信息，使用自動(dòng)編碼器進(jìn)行簇負(fù)載壓縮；構(gòu)建多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)星上的智能體依據(jù)當(dāng)前觀測(cè)空間做出下一跳決策，生成經(jīng)驗(yàn)并傳輸至簇首；各簇首定期將各時(shí)刻各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)值及壓縮后的狀態(tài)向量發(fā)送至地面管控中心；地面管控中心依據(jù)各簇首發(fā)送的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)及狀態(tài)向量，完成多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，定期更新Eval?Net；地面管控中心下發(fā)深度遞歸Q網(wǎng)絡(luò)參數(shù)至所有衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)智能體完成策略更新，實(shí)現(xiàn)巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了低軌巨型星座的分布式路由決策及擁塞避免策略。

本發(fā)明授權(quán)一種巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由負(fù)載均衡方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、建立巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，生成巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)洌籗2、建立巨型星座分簇機(jī)制，收集巨型星座分簇的簇內(nèi)信息，巨型星座分簇的簇內(nèi)信息使用均衡分簇，包括簇首與簇成員，簇首負(fù)責(zé)簇內(nèi)各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)信息的收集，包括星上數(shù)據(jù)包傳輸任務(wù)狀態(tài)、衛(wèi)星剩余能量；分簇機(jī)制中，簇首之間互相交換信息完成信息收集以及路由策略下發(fā)，簇內(nèi)各成員與簇首進(jìn)行信息傳輸獲取最新路由策略；各簇首收集簇內(nèi)信息后回傳至管控中心，完成多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練；各簇定期完成簇首的重新選取，簇首重新選取機(jī)制由當(dāng)前簇首負(fù)責(zé)收集簇內(nèi)各簇成員的剩余能量信息，完成簇首選舉計(jì)算，選取各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)剩余工作時(shí)間最大的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)作為新簇首，下發(fā)信息至所有簇內(nèi)成員，完成簇首更新，各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)剩余工作時(shí)間如下： 其中，為各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)剩余能量，為簇內(nèi)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)平均剩余能量，為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)至其余衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)，為調(diào)和系數(shù)；S3、基于步驟S2收集的簇內(nèi)信息，使用自動(dòng)編碼器進(jìn)行簇負(fù)載壓縮得到特征向量，使用特征向量表述簇內(nèi)各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的負(fù)載信息；S4、依據(jù)步驟S1建立的巨型星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼安襟ES3的狀態(tài)壓縮機(jī)制，構(gòu)建多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括智能體網(wǎng)絡(luò)和混合網(wǎng)絡(luò)，智能體網(wǎng)絡(luò)由深度遞歸Q網(wǎng)絡(luò)組成，深度遞歸Q網(wǎng)絡(luò)置于星上智能體，完成實(shí)時(shí)路由決策；混合網(wǎng)絡(luò)為超網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)各智能體之間的協(xié)同，混合網(wǎng)絡(luò)置于地面站，完成中心式訓(xùn)練后下發(fā)至各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)傳輸策略的協(xié)同，構(gòu)建混合網(wǎng)絡(luò)具體為：完成混合網(wǎng)絡(luò)的輸入及狀態(tài)空間的映射，混合網(wǎng)絡(luò)的輸入為各智能體的獎(jiǎng)勵(lì)值，狀態(tài)空間為全局狀態(tài)信息，狀態(tài)信息映射為網(wǎng)絡(luò)負(fù)載信息，使用自動(dòng)編碼器完成簇內(nèi)各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)負(fù)載壓縮；網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行后，得到綜合輸出和代價(jià)函數(shù)，依據(jù)代價(jià)函數(shù)，進(jìn)行反向傳播并修正Target-Net的深度遞歸Q網(wǎng)絡(luò)以及超網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置；Eval-Net負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)路由決策，Target-Net負(fù)責(zé)參數(shù)更新，定期更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)至Eval-Net；S5、衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)定期發(fā)送Hello報(bào)文至鄰居節(jié)點(diǎn)，判斷與鄰居節(jié)點(diǎn)是否建立鏈接；S6、基于步驟S5獲取的與鄰居節(jié)點(diǎn)的連接信息，利用步驟S4構(gòu)建的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)星上的智能體依據(jù)當(dāng)前觀測(cè)空間做出下一跳決策，生成經(jīng)驗(yàn)并傳輸至簇首；S7、各簇首定期收集步驟S6由各衛(wèi)星生成的經(jīng)驗(yàn)值及負(fù)載信息，依據(jù)步驟S3完成狀態(tài)壓縮，將各時(shí)刻各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)值及壓縮后的狀態(tài)特征向量發(fā)送至地面管控中心；S8、地面管控中心依據(jù)步驟S7中各簇首發(fā)送的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)及狀態(tài)向量，完成多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，定期完成負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)路由決策Eval-Net的更新；S9、當(dāng)步驟S8更新Eval-Net完成后，地面管控中心下發(fā)深度遞歸Q網(wǎng)絡(luò)參數(shù)至所有衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)智能體完成策略更新，各衛(wèi)星智能體依據(jù)新下發(fā)參數(shù)完成路由決策。

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