公开(公告)号：CN118413263A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410496620.2

申请日：2024-04-24

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 张海鹏 ,  刘宁 ,  李亚明 ,  段玮倩 ,  刘允 ,  王子恺 ,  郑翔 ,  蔡敬艺

IPC: H04B7/185 ,  H04B7/0426 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的GEO卫星多波束功率分配方法，属于通信技术领域。该方法构建了GEO卫星多波束功率分配的强化学习模型，定义了其状态空间、行动空间，并设置状态‑行动值回馈值函数，其中，状态‑行动值回馈值函数定义为通信覆盖面积和通信质量的函数，当回馈值不断提升时表征着通信覆盖面积和通信质量均在提升。利用基于模型的强化学习架构，采用随机探索结合最优值演进的方式探索GEO卫星多波束功率分配最优模型。本发明可在不同波束之间对星载受限功率资源进行灵活分配和调度，实现通信质量和通信覆盖区域的同时提升。

公开(公告)号：CN115766125B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202211354489.3

申请日：2022-11-01

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 蔡敬艺 ,  张海鹏 ,  宋瑞良 ,  郑翔

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM和生成对抗网络的网络流量预测方法，包括：(1)针对网络流量数据，构建网络流量仿真数据集；(2)在步骤(1)构建的仿真网络流量数据集的基础上，通过生成对抗网络模型对其数据进行增广，以满足训练需求；(3)针对步骤(2)获得的数据集，结合网络流量数据具有连续性、周期性的特点，构建长短期记忆网络模型；(4)针对步骤(3)构建的LSTM模型，在步骤(2)所获得的网络流量仿真数据集上进行训练，利用训练后的LSTM模型对网络流量数据进行预测，获得网络流量预测结果。本发明利用生成对抗网络思想，对仿真数据进行增广，解决了模型训练过程中数据量短缺的问题，提升了模型的预测精度与泛化能力。

公开(公告)号：CN117880207A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311600533.9

申请日：2023-11-28

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 张博 ,  张海鹏 ,  蔡敬艺 ,  吕静轩 ,  郑翔 ,  刘军

IPC: H04L47/127 ,  H04B7/185

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和接入策略的卫星接入流量预测方法，属于通信技术领域。本发明通过对某地面覆盖区域卫星接入流量视作时间序列数据，利用长短期记忆网络模型进行下一时刻流量预测。此外，通过对地面终端对卫星接入策略进行分析，即对于地面流量接入哪颗卫星进行分析，将地面流量分配到对应卫星上去，从而有效解决卫星流量预测问题。本发明针对卫星对地运动周期性不明显或周期性太长造成的预测准确度低或预测复杂度高等问题，通过先对地面固定区域进行有效预测，再利用卫星运动和卫星流量接入特点，将地面流量分配到卫星节点中去，从而实现简单准确高效预测。

公开(公告)号：CN115766125A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211354489.3

申请日：2022-11-01

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 蔡敬艺 ,  张海鹏 ,  宋瑞良 ,  郑翔

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM和生成对抗网络的网络流量预测方法，包括：(1)针对网络流量数据，构建网络流量仿真数据集；(2)在步骤(1)构建的仿真网络流量数据集的基础上，通过生成对抗网络模型对其数据进行增广，以满足训练需求；(3)针对步骤(2)获得的数据集，结合网络流量数据具有连续性、周期性的特点，构建长短期记忆网络模型；(4)针对步骤(3)构建的LSTM模型，在步骤(2)所获得的网络流量仿真数据集上进行训练，利用训练后的LSTM模型对网络流量数据进行预测，获得网络流量预测结果。本发明利用生成对抗网络思想，对仿真数据进行增广，解决了模型训练过程中数据量短缺的问题，提升了模型的预测精度与泛化能力。