一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备
申请号:CN202411933809
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119892713B
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备,涉及卫星通信技术领域。该方法包括:将星座拓扑划分为多个控制域,基于SDN架构采用主从控制器对多个控制域进行管理;主控制器计算从源节点到目的节点的全局最短路径,并根据其经过的域边界节点和域间链路,将源目的节点对之间的跨域流量请求分解为多个域内流量请求;从控制器根据总的域内流量请求和故障链路构建虚拟流量拓扑,在域内选择关键链路,利用GNN提取虚拟流量拓扑的链路特征矩阵,采用强化学习算法更新关键链路的权重,进而在路径时延和链路带宽的约束下基于新的链路权重生成域内路由路径。本发明可以满足LEO巨型星座数据传输的高可用和低时延要求。
技术关键词
链路
故障场景
强化学习算法
节点
主控制器
非暂态计算机可读存储介质
矩阵
蒙特卡罗算法
时延
卫星通信技术
检查故障
处理器
定义
消息
存储器
控制模块
非线性
电子设备
网络