【摘 要】
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随着用户数量和数据业务的显著增长，卫星通信系统需要更高的吞吐量和更大的容量。在有限的无线资源条件下，高通量卫星如何通过智能化技术手段灵活高效地动态分配无线资源，成为当前卫星通信领域亟待解决的难题。在灵活载荷的框架下，传统的启发式方法存在计算复杂度高的问题，难以满足未来高实时的卫星通信业务需求。为解决以上难题满足未来灵活载荷的技术需求，建立了高通量卫星多波束通信数学模型，提出了一种基于深度强化学习的
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随着用户数量和数据业务的显著增长，卫星通信系统需要更高的吞吐量和更大的容量。在有限的无线资源条件下，高通量卫星如何通过智能化技术手段灵活高效地动态分配无线资源，成为当前卫星通信领域亟待解决的难题。在灵活载荷的框架下，传统的启发式方法存在计算复杂度高的问题，难以满足未来高实时的卫星通信业务需求。为解决以上难题满足未来灵活载荷的技术需求，建立了高通量卫星多波束通信数学模型，提出了一种基于深度强化学习的近端策略优化方法，可较低复杂度地动态控制高通量卫星各波束的功率分配，满足卫星请求容量和功率有效利用率的多优化目标需求。实验结果表明，基于近端策略优化的卫星动态功率控制技术能较好处理实际的业务需求，并能同时完成不同波束间功率的最优分配，极大地提升功率有效利用率。
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