期刊专题

10.11959/j.issn.2096-8930.2022042

卫星CDN中基于DQN的资源编排算法

引用
随着空间与信息技术迅速发展,热点内容分发密集型场景将成为卫星网络应用的重点方向,而卫星内容分发网络(CDN)是提高空天内容分发效率的重要手段.针对卫星CDN体系架构中存在的业务需求时空不均、卫星资源稀缺、现有编排算法适应性不足等问题,提出一种基于深度Q学习(Deep Q-Learning,DQN)的资源编排算法.该方法首先对用户请求进行分类,依据卫星时变运行轨迹和星地资源情况,计算出卫星可通信的最短路径集合;之后通过马尔可夫模型建模量化卫星和用户的相关信息,利用DQN算法计算出最优的卫星CDN存储节点,达到降低用户请求时延,降低星地资源占用率,提高缓存命中率的效果.

卫星CDN、DQN、资源编排

3

TN393(半导体技术)

国家重点研发计划No.2020YFB1806000

2023-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

45-54

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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