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针对时间敏感网络的跨域传输问题,提出了确定性跨域传输架构和基于深度强化学习(DRL)的调度算法。确定性跨域传输是一种融合循环队列转发与确定性网际互连协议的广域确定性组网架构,通过定义跨域周期映射函数,建立基于时隙的确定性传输通道,保障有界的传输时延;基于DRL的时隙路径联合在线调度算法,定义DRL状态、动作和奖励,以收益和最大化为目标对不同收益的业务流进行调度。实验结果表明,所提跨域传输架构和调度算法可以保障端到端的确定性传输,显著提高了流量调度收益值,以保障重要流量的传输。 相似文献
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通过分析频率跳变中的转移概率特性,对比了常规跳频、差分跳频的几种典型实现方式中跳频图案变化的状态转移特性,分析结果表明,转移概率对跳频系统抗截获和干扰性能有重要影响,差分跳频虽能提供基于信息数据的更随机化跳频图案,但就转移概率特性而言与常规跳频差别不大,且差分转移阶数较低时其抗干扰性能不如常规跳频. 所提基于跳频转移概率分析的跳频图案分析和干扰方法更简单实用,且可根据性能指标和实际转移概率分布进行干扰策略的动态调整. 相似文献
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