吞吐升2.6% 时延降13.5%
面向低轨巨型星座动态业务，以分布式协同学习实现超低通信开销的自适应波束调度。
Ke-Xin, Chen · 刘晓路 · Wei, Li
Swarm and Evolutionary Computation 2025
分布式架构使卫星仅需本地信息即可决策，无需全局状态同步，从而显著降低星间通信开销。
在短时隙场景下，MDQN-LCR 相比现有集中式方法实现了 13.5% 的传输时延降低，更适合突发性业务。
MDQN-LCR 的置信区间比集中式 QMIX 缩小 42%，表明其在不同运行条件下具有更一致的性能表现。
在大规模星座部署下，本方案吞吐量较现有集中式方法高 2.6%，且分布式架构具备良好的可扩展性。