Recovery Routing Based on Q-Learning for Satellite Network Faults
المؤلفون المشاركون
Liu, Zhihui
Dong, Tao
Yin, Jie
Gu, Rentao
Qin, Jiawen
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the fierce research on the space and terrestrial network, the satellite network as the main component has received increasing attention.
Due to its special operating environment, there are temporary link failures caused by interference and permanent port failures caused by equipment problems.
In this paper, we propose a new satellite network routing technology for fault recovery based on fault detection.
Based on Bayesian decision, this technology judges the probability of each fault by a priori probability of the two faults to achieve the purpose of effectively distinguishing between two types of faults and locate faulty links and node ports.
Then, corresponding to the previous two stages of the fault detection, different stages and different methods are updated for different types of fault.
We also combine satellite network data from satellite simulation software to validate our study.
The results show that the recovery strategy has good performance, and the effective resource utilization rate is improved significantly.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gu, Rentao& Qin, Jiawen& Dong, Tao& Yin, Jie& Liu, Zhihui. 2020. Recovery Routing Based on Q-Learning for Satellite Network Faults. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144735
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gu, Rentao…[et al.]. Recovery Routing Based on Q-Learning for Satellite Network Faults. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144735
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gu, Rentao& Qin, Jiawen& Dong, Tao& Yin, Jie& Liu, Zhihui. Recovery Routing Based on Q-Learning for Satellite Network Faults. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144735
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144735
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر