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An Intelligent Routing Algorithm for LEO Satellites Based on Deep Reinforcement Learning

计算机科学 强化学习 计算机网络 多路径路由 布线(电子设计自动化) 带宽(计算) 目的地顺序距离矢量路由 静态路由 卫星 动态源路由 分布式计算 路由协议 人工智能 工程类 航空航天工程
作者
Peiliang Zuo,Chen Wang,Ze Kun Yao,Shaolong Hou,Hua Jiang
标识
DOI:10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625325
摘要

LEO satellite network (LEO-SN) plays an important role in the sixth generation mobile networks (6G) and the vision of space-air-ground integrated network (SAGIN). Unfortunately, the traditional routing decision methods for LEO-SN based on the central mode are facing more and more difficult challenges due to the complex orbits, large quantity, diverse loads, different storage spaces and communication capabilities of the satellite nodes. This paper proposes an intelligent decentralized routing algorithm for satellite nodes in dynamic LEO-SN. The nodes can select the return link adaptively according to the spatial position, mutual distance, queuing delay and available bandwidth of the surrounding satellite nodes on the basis of the model obtained through training of the Deep Q Networks (DQN). Simulation and analysis show that the proposed intelligent routing method possesses well convergence characteristics and generalization ability, and has better latency performance compared with a variety of routing methods.
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