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一种基于强化学习的NOMA多波束卫星通信系统多维资源分配方法
申请人信息
- 申请人:南京控维通信科技有限公司
- 申请人地址:210000 江苏省南京市江宁区麒麟街道天骄路100号启迪科技城华清园6号楼
- 发明人: 南京控维通信科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于强化学习的NOMA多波束卫星通信系统多维资源分配方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410233541.2 |
| 申请日 | 2024/3/1 |
| 公告号 | CN117833997A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | H04B7/185 |
| 权利人 | 南京控维通信科技有限公司 |
| 发明人 | 赖海光; 周博文; 潘奇; 万坤; 魏武 |
| 地址 | 江苏省南京市江宁区麒麟街道天骄路100号启迪科技城华清园6号楼 |
摘要文本
本发明公开了一种基于强化学习的NOMA多波束卫星通信系统多维资源分配方法，包括建立基于NOMA的多波束卫星下行通信链路系统，采集多波束卫星下行通信链路的数据，计算多波束内用户的平均信道增益；构建信号传输模型，采用香农定理，计算得到系统发送下行信号速率之和；构建多波束NOMA下行链路系统的资源分配模型，包括目标函数和约束条件，基于目标函数和约束条件，形成优化问题，包括连续优化问题和离散优化问题；采用GAN‑DDPG算法对连续优化问题进行求解，采用GAN‑DDQN算法对离散优化问题进行求解，重复这个步骤直到目标函数收敛，得到最优资源分配策略。本发明根据实时的通信需求，优化了资源的分配，提高了资源的利用效率，从而提高了系统的可靠性和稳定性。。百度搜索专利查询网
专利主权项内容
1.一种基于强化学习的NOMA多波束卫星通信系统多维资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立基于NOMA的多波束卫星下行通信链路系统，采集多波束卫星下行通信链路的数据，计算多波束内用户的平均信道增益；S2、基于平均信道增益，构建信号传输模型，采用香农定理，计算得到系统发送下行信号速率之和，记为系统可达和速率；S3、基于系统可达和速率，构建多波束NOMA下行链路系统的资源分配模型，基于资源分配模型的目标函数和约束条件，形成优化问题，优化问题包括连续优化问题和离散优化问题；S4、采用GAN-DDPG算法对连续优化问题进行求解，采用GAN-DDQN算法对离散优化问题进行求解，重复这个步骤直到目标函数收敛，得到最优资源分配策略。