针对低轨互联网星座的发展以及天基应用不断拓展对计算能力的需求,开展基于天基边缘计算的在轨智能技术研究,这对提升星地带宽利用率和实时决策效率具有重要意义.提出了以低轨卫星为核心的天基边缘计算架构,在此基础上,进一步提出了一种基于深度模仿学习的智能计算卸载模型,以及该模型的在轨分布式联邦学习训练方案.基于空天地海一体化网络,开展了面向移动应用的实时计算卸载决策,以及空间数据、模型的在轨学习及训练方法研究.该方案在保障空间数据隐私的基础上,可进一步降低程序运行时延和提升模型的决策准确率.结果表明:与传统方法相比,该技术最多降低了54.96％的程序运行时延.
边缘计算 空天地海一体化网络 深度模仿学习 联邦学习 计算卸载