Resumen

La red integrada satelital-terrestre (STIN) es un componente indispensable de la Internet de próxima generación (NGI) debido a su amplia cobertura, alta flexibilidad y servicios de comunicación sin interrupciones. Utiliza parte de la red satelital para proporcionar servicios de comunicación a los usuarios que no pueden comunicarse directamente en la red terrestre. Sin embargo, los algoritmos de enrutamiento satelital existentes ignoran los recursos solicitados por los usuarios y los estados de la red satelital. Por lo tanto, estos algoritmos no pueden gestionar eficazmente los recursos de la red en el enrutamiento, lo que lleva a la congestión de la red satelital de antemano. Para resolver este problema, modelamos el problema de enrutamiento en la red satelital como un proceso de decisión de Markov de estados finitos y lo formulamos como un problema de optimización combinatoria. Luego, presentamos un algoritmo de enrutamiento basado en Q-learning (QLRA). Al maximizar la utilidad de los usuarios, nuestro algoritmo QLRA propuesto es capaz

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Red de red integrada satelital-terrestre; Internet de próxima generación; Algoritmos de enrutamiento satelital; Algoritmo de enrutamiento basado en q-learning; Congestión de la red satelital; Problema de optimización combinatoria
• Keywords:Satellite-terrestrial integrated network; Next generation internet; Satellite routing algorithms; Q-learning-based routing algorithm; Congestion of satellite network; Combinatorial optimization problem