基于Q学习的飞行器自组织网络优化链路状态路由机制
实质审查的生效
摘要
基于Q学习的飞行器自组织网络优化链路状态路由机制，该机制基于节点亲密度、链路质量和剩余能量建立奖励函数计算奖励值，节点根据环境反馈的奖励值对该节点选择下一跳节点的策略进行调整，以减少数据传输的延迟；根据节点移动感知过程计算决定Q值更新快慢的学习速率参数，以保证数据的实时性；利用奖励函数和学习速率构建Q学习优化函数计算下一跳节点的Q值，选择Q值最大的下一跳节点作为转发节点，以提高网络的生存期。该机制利用Q学习算法选择转发节点，能够适用于拓扑结构高度变化的飞行器自组织网络。仿真结果表明，本文提出的Q‑OLSR机制相比于OLSR和QMR在端到端延迟、包投递率和能量消耗方面均有提升。
基本信息
专利标题 ：
基于Q学习的飞行器自组织网络优化链路状态路由机制
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114339936A
申请号 ：
CN202111530693.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郑国强郝娇杰白薇薇马华红王锋杨伟峰冀保峰吴红海郑奕薇
申请人 ：
河南科技大学
申请人地址 ：
河南省洛阳市涧西区西苑路48号
代理机构 ：
洛阳公信知识产权事务所(普通合伙)
代理人 ：
宋晨炜
优先权 ：
CN202111530693.1
主分类号 ：
H04W40/10
IPC分类号 ：
H04W40/10 H04W40/12 H04W40/14 H04W84/18
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 40/10
申请日 : 20211214
申请日 : 20211214
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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