一种基于强化学习的GEO卫星多波束功率分配方法组成比例

本发明专利技术提出一种基于强化学习的GEO卫星多波束功率分配方法，属于通信技术领域。该方法构建了GEO卫星多波束功率分配的强化学习模型，定义了其状态空间、行动空间，并设置状态‑行动值回馈值函数，其中，状态‑行动值回馈值函数定义为通信覆盖面积和通信质量的函数，当回馈值不断提升时表征着通信覆盖面积和通信质量均在提升。利用基于模型的强化学习架构，采用随机探索结合最优值演进的方式探索GEO卫星多波束功率分配最优模型。本发明专利技术可在不同波束之间对星载受限功率资源进行灵活分配和调度，实现通信质量和通信覆盖区域的同时提升。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于通信，特别是一种基于强化学习的geo卫星多波束功率分配方法。

技术介绍

1、空天地一体是b5g/6g时代的重要特征，卫星通信网络可以和地面通信网络高效互补，尤其在海洋、沙漠、无人区等偏远地带具有重大意义。卫星互联网、卫星物联网、手机直连卫星等技术成为了通信科研和产业相关人员密切关注的技术 。

2、与地面移动通信系统不同，卫星由于其所处空间的特殊性，其能源供给存在较大限制，供能系统通常由太阳能帆板提供。在进行对地通信时，功率资源在不同波束之间的分配就显得尤为重要，尤其是geo卫星，geo卫星波束指向不同以及地球自身地理特性，在采用均分功率的情况下，不同波束之间由于通信距离不同等原因早上在地表形成eirp等高线明显不同。在实际星地通信中，接受信号的强弱往往代表着通信质量的好坏，而采用平均分配功率的方法明显不可取，将通信距离小些的波束功率转移给通信距离更远的波束可以提升整体通信质量，那么如果高效地使用功率资源就成为卫星通信
亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的GEO卫星多波束功率分配方法，所述GEO卫星具有N个波束，星载波束总功率载荷为Ptotal，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的GEO卫星多波束功率分配方法，其特征在于，获取回馈值Rw(aij|St)的方式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的GEO卫星多波束功率分配方法，其特征在于，步骤2中，利用随机数产生下一步行动类型的具体方式为：

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的geo卫星多波束功率分配方法，所述geo卫星具有n个波束，星载波束总功率载荷为ptotal，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的geo卫星多波束功...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海鹏，刘宁，李亚明，段玮倩，刘允，王子恺，郑翔，蔡敬艺，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：