多智能体信道分配算法

计算开销更低

针对中低轨网络化遥测系统中混合恒定与随机的数据生成状态，采用多智能体深度强化学习实现及时信道分配，并简化网络输出层连接以减少计算和存储开销。

Zeng, Guanming · 詹亚锋 · 肖小龙

IEEE Internet of Things Journal 2023

技术优势

在线及时分配

多智能体深度强化学习使中轨卫星能够根据实时状态自主分配信道，无需地面任务中心等待，满足近实时遥测需求。

降低计算与存储开销

通过设计深度Q网络输出层的连接方式，在保持性能的同时降低了计算和存储需求。

应用场景

• 卫星遥测信道分配：用于大规模低轨星座遥测数据的近实时回传。
• 多波束资源管理：在多时隙中动态分配多波束服务于多颗低轨卫星，最大化数据价值。
• 多智能体协作调度：中轨卫星智能体协同决策，避免集中式调度的时延瓶颈。