LEO Satellite Channel Allocation Scheme Based on Reinforcement Learning
المؤلفون المشاركون
Pi, Zhao
Zhou, Zou
Wang, Kaixuan
Zheng, Fei
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Delay, cost, and loss are low in Low Earth Orbit (LEO) satellite networks, which play a pivotal role in channel allocation in global mobile communication system.
Due to nonuniform distribution of users, the existing channel allocation schemes cannot adapt to load differences between beams.
On the basis of the satellite resource pool, this paper proposes a network architecture of LEO satellite that utilizes a centralized resource pool and designs a combination allocation of fixed channel preallocation and dynamic channel scheduling.
The dynamic channel scheduling can allocate or recycle free channels according to service requirements.
The Q-Learning algorithm in reinforcement learning meets channel requirements between beams.
Furthermore, the exponential gradient descent and information intensity updating accelerate the convergence speed of the Q-Learning algorithm.
The simulation results show that the proposed scheme improves the system supply-demand ratio by 14%, compared with the fixed channel allocation (FCA) scheme and by 18%, compared with the Lagrange algorithm channel allocation (LACA) scheme.
The results also demonstrate that our allocation scheme can exploit channel resources effectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zheng, Fei& Pi, Zhao& Zhou, Zou& Wang, Kaixuan. 2020. LEO Satellite Channel Allocation Scheme Based on Reinforcement Learning. Mobile Information Systems،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192559
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zheng, Fei…[et al.]. LEO Satellite Channel Allocation Scheme Based on Reinforcement Learning. Mobile Information Systems No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192559
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zheng, Fei& Pi, Zhao& Zhou, Zou& Wang, Kaixuan. LEO Satellite Channel Allocation Scheme Based on Reinforcement Learning. Mobile Information Systems. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192559
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1192559
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