卫星波束跳变功率联合优化网络

吞吐能效双优

用参数化强化学习同时调控波束跳变与功率分配，并引入经验过滤机制提升性能。

冉泳屹 · Feng, Tan · 陈双武 · Jizhao, Lei · Jiangtao, Luo

IEEE Transactions on Vehicular Technology 2024

技术优势

同时管跳变和功率

将原深度Q网络扩展到参数化动作空间，单一智能体同时输出离散的波束跳变决策和连续的功率分配。

吞吐和能效双提升

多目标优化同时考虑系统吞吐量和能量效率，实验表明所提方法在这两项指标上均优于基线算法。

对需求变化更敏感

经验过滤机制让算法在捕捉通信需求变化时具有更高的准确性和灵敏度。

应用场景

• 高通量卫星：同时优化波束跳变和功率，提升系统吞吐量和能效。
• 动态资源分配：用强化学习动态调整波束和功率，适应实时需求。
• 智能无线资源管理：参数化强化学习智能体自动做出资源调度决策。
• 毫米波多波束系统：适用于毫米波多波束场景，优化波束跳变与功率分配。