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English(EN) Goal-Oriented Bundle Management and Flow Control for Deep-Space Communications via Reinforcement Learning

强化学习优化深空数据流

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的框架，用于管理深空通信中的数据捆绑和控制数据流，以应对间歇性连接和有限存储等挑战。该系统使用基于信息年龄的目标导向损失函数，根据任务相关性对数据进行优先级排序。这种方法被表述为约束半马尔可夫决策过程，并使用掩码拉格朗日近端策略优化算法求解，与FIFO等传统方法相比，显示出更高的效用和公平性。 AI

影响 这项研究可能导致在具有挑战性的深空环境中实现更高效、更可靠的数据传输，这对于未来的太空探索任务至关重要。

排序理由 关于深空通信管理新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sajjad Baghaeea, Aimin Lib, Shanmugarajan Balasubramanian, Elif Uysal ·

    基于强化学习的深空通信目标导向捆绑管理与流程控制

    arXiv:2610.13923v1 Announce Type: cross Abstract: Deep-space communications operate under intermittent connectivity, long propagation delays, and relay storage constraints. In such networks, the Bundle Protocol enables store-carry-forward communication, requiring relay nodes to m…

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