低轨卫星网络的切换协议学习：接入延迟和冲突最小化

本研究提出了一种新颖的基于强化学习的交接协议（DHO），针对低地球轨道（LEO）卫星网络中长延迟挑战进行设计。DHO 通过预定的 LEO 卫星轨道图案进行训练，利用其预测能力跳过交接过程中的测量报告（MR），从而消除 MR 阶段产生的传播延迟，并提供有效的交接决策。经实验证明，DHO...

本研究提出了一种基于强化学习的交接协议（DHO），用于解决低地球轨道卫星网络中长延迟挑战。实验证明，DHO优于传统交接协议，适用于各种网络条件。研究还探讨了访问延迟与冲突率之间的权衡，以及使用不同DRL算法评估DHO的训练性能和收敛性。

DRL算法 交接协议 传播延迟 低地球轨道卫星网络 协议 强化学习
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。
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