电讯技术

作者：李龙辉,李伊陶

单位：(四川轻化工大学 a.自动化与信息工程学院;b.人工智能四川省重点实验室，四川 宜宾 644000)

关键词：卫星网络；地面中继站；智能休眠；能效优化；深度强化学习；

基金：科技部重大专项(2022YFE03050004)；人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2021RZJ01)；四川轻化工大学研究生创新基金(Y2023300)

卫星地面中继站能够有效辅助普通便携式移动终端进行高质量的卫星通信。在电力网络缺失的地区，地面中继站依靠自身配备的光伏和风能转化装置供电，具有不稳定性，其能效问题值得研究。针对中继站在能量不充分不稳定条件下的能效优化问题，提出一种基于双深度Q网络的卫星地面中继站节能休眠策略。首先根据地面中继站的能耗特点设计智能体的状态空间、动作空间和奖励函数，然后利用算法对其能耗和服务状态的价值学习、特征提取能力训练智能体的最佳休眠策略。仿真结果表明，相较于传统基于规则的休眠方法，所提出的策略在低负载场景下有效地节省了21.55%的非通信能耗，同时提高了中继站3.7%的整体能效，在保障用户服务质量的同时显著降低了能源消耗。

来源：2025年第8期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2025年第8期