天地融合网络中基于深度强化学习的计算卸载算法研究OA北大核心
Research on DRL-based Computation Offloading Algorithm in Integrated Terrestrial-Satellite Networks
随着近地轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络和移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术的发展,通过在LEO卫星上部署MEC服务器,可以为缺乏计算资源的偏远地区提供计算卸载服务.然而,随着地面用户数量的不断增加,天地融合网络中的计算卸载场景变得越发复杂.现有研究难以应对任务复杂、到达率较高的场景,针对上述问题,在现有算法的基础上,提出了一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Lea…查看全部>>
With the rapid development of the Low Earth Orbit(LEO)satellite network and Mobile Edge Computing(MEC)tech-nology,by deploying MEC servers in LEO satellites,computation offloading services can be provided for remote areas where there is a lack of terrestrial MEC servers.However,as the number of ground users increases,the complexity of integrated terrestrial-satellite net-work computation offloading scenarios has grown significantly.Existing studies have diff…查看全部>>
王从羽;罗志勇
中山大学深圳校区电子与通信工程学院,广东深圳 518107中山大学深圳校区电子与通信工程学院,广东深圳 518107
电子信息工程
计算卸载移动边缘计算天地融合网络深度强化学习
computation offloadingMECintegrated terrestrial-satellite networkDRL
《无线电通信技术》 2024 (6)
1177-1183,7
国家重点研发计划(2023YFB2904701)广东省基础与应用基础研究基金(2023B1515120093)广东省重点研发计划(2024B0101020006)深圳市重点项目(KJZD20230928112759002) National Key R&D Program of China(2023YFB2904701)Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation(2023B1515120093)Key R&D Program of Guangdong Province(2024B0101020006)Shenzhen Key Project(KJZD20230928112759002)
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