Dynamic Power Allocation in High Throughput Satellite Communications: A Two-Stage Advanced Heuristic Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
The dynamic radio resource management technology is an essential technology in high throughput satellite (HTS) communications. Aiming at the problem that the traditional static radio resource allocation is difficult to meet the dynamic traffic, the dynamic radio resource allocation based on the meta-heuristic algorithm has been extensively studied. Since wireless channel conditions, differentiated services have stochastic properties, and the environment's dynamics are unknown in HTS, the dynamic radio resource allocation based on model-free deep reinforcement learning (DRL) method was used to learn the optimal policy through interactions with the situation. However, the generalization ability of the existing DRL cannot fully meet the great dynamic change in HTS. To address this issue, we explore an advanced heuristic learning approach that combines DRL with one heuristic algorithm. In the proposed approach, we apply the DRL to accelerate the convergence of the heuristic algorithm and verify the proposed method in the dynamic power allocation (DPA) in HTS. Compared with the traditional methods, the simulation results show that the proposed approach can accelerate the convergence of the heuristic method for the allocation of power in HTS and has a low time complexity of the decision. Compared with the traditional methods, our proposed method can reduce the computational overhead by 6.2–94.8%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».