Dynamic Routing for Integrated Satellite-Terrestrial Networks: A Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning Approach

📄 arXiv: 2401.09455v1 📥 PDF

作者: Yifeng Lyu, Han Hu, Rongfei Fan, Zhi Liu, Jianping An, Shiwen Mao

分类: cs.NI, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2023-12-23

💡 一句话要点

提出CMADR算法，解决星地融合网络中满足约束的动态路由问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 星地融合网络 动态路由 多智能体强化学习 约束优化 拉格朗日方法

📋 核心要点

  1. 星地融合网络路由设计面临地面站增加带来的复杂性，以及卫星服务质量的约束挑战。
  2. 提出约束多智能体强化学习(CMADR)算法，通过平衡目标改进和约束满足来优化路由策略。
  3. 实验表明，CMADR在满足能耗和丢包率约束下，显著降低了数据包延迟，优于基线算法。

📝 摘要（中文）

星地融合网络(ISTN)发展迅速，为地面基础设施有限的偏远地区提供无缝通信服务。然而，ISTN的路由方案设计非常困难，这主要是由于包含更多地面站导致复杂性增加，以及需要满足与卫星服务质量相关的各种约束。为了应对这些挑战，我们研究了地面站和卫星协同传输数据包的路由问题，同时优先考虑快速通信并满足能效和丢包率要求。具体而言，我们使用拉格朗日方法将带约束的数据包路由问题建模为最大-最小问题。然后，我们提出了一种新的约束多智能体强化学习(MARL)动态路由算法CMADR，该算法在策略和拉格朗日乘子的更新过程中有效地平衡了目标改进和约束满足。最后，我们使用OneWeb和Telesat巨型星座进行了广泛的实验和消融研究。结果表明，CMADR在满足严格的能耗和丢包率约束的同时，将数据包延迟降低了至少21%和15%，优于几种基线算法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决星地融合网络中数据包的动态路由问题，目标是在满足能量效率和丢包率等约束的前提下，最小化数据包的传输延迟。现有方法难以同时兼顾优化目标和约束条件，尤其是在网络拓扑动态变化的情况下，难以保证服务质量。

核心思路：论文的核心思路是将约束路由问题建模为最大-最小优化问题，并利用拉格朗日方法处理约束。通过多智能体强化学习(MARL)框架，每个网络节点作为一个智能体，学习最优的路由策略。CMADR算法的关键在于平衡目标改进和约束满足，确保在优化延迟的同时，满足能量和丢包率的要求。

技术框架：CMADR算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境建模：构建星地融合网络的仿真环境，包括卫星、地面站和链路等。2) 智能体设计：每个网络节点作为一个智能体，负责决策数据包的转发路径。3) 策略学习：使用MARL算法训练智能体的路由策略，目标是最小化数据包延迟。4) 约束处理：使用拉格朗日方法将约束条件融入到奖励函数中，引导智能体学习满足约束的策略。5) 策略更新：定期更新智能体的策略和拉格朗日乘子，以平衡目标改进和约束满足。

关键创新：CMADR算法的关键创新在于其约束处理机制。传统的MARL算法难以直接处理约束条件，而CMADR通过拉格朗日方法将约束转化为奖励函数的一部分，从而引导智能体学习满足约束的策略。这种方法能够有效地平衡目标改进和约束满足，提高算法的性能和鲁棒性。与现有方法相比，CMADR能够更好地适应动态变化的星地融合网络环境，并保证服务质量。

关键设计：CMADR算法的关键设计包括：1) 奖励函数设计：奖励函数综合考虑了数据包延迟、能量消耗和丢包率等因素，并使用拉格朗日乘子来调整不同因素的权重。2) 网络结构设计：智能体使用深度神经网络来表示路由策略，网络的输入包括节点的状态信息和邻居节点的信息。3) 训练策略设计：使用经验回放和目标网络等技术来提高训练的稳定性和效率。4) 参数设置：对学习率、折扣因子和探索率等参数进行精细调整，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，CMADR算法在OneWeb和Telesat巨型星座场景下，能够显著降低数据包延迟，至少降低21%和15%，同时满足严格的能量消耗和丢包率约束。CMADR算法优于几种基线算法，证明了其在星地融合网络动态路由问题上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于星地融合网络，为偏远地区提供可靠的通信服务，例如灾难救援、海洋通信和航空通信等。通过优化路由策略，可以提高网络的服务质量，降低运营成本，并促进星地融合网络的发展和应用。未来，该技术还可以扩展到其他类型的复杂网络，例如物联网和智能交通系统。

📄 摘要（原文）

The integrated satellite-terrestrial network (ISTN) system has experienced significant growth, offering seamless communication services in remote areas with limited terrestrial infrastructure. However, designing a routing scheme for ISTN is exceedingly difficult, primarily due to the heightened complexity resulting from the inclusion of additional ground stations, along with the requirement to satisfy various constraints related to satellite service quality. To address these challenges, we study packet routing with ground stations and satellites working jointly to transmit packets, while prioritizing fast communication and meeting energy efficiency and packet loss requirements. Specifically, we formulate the problem of packet routing with constraints as a max-min problem using the Lagrange method. Then we propose a novel constrained Multi-Agent reinforcement learning (MARL) dynamic routing algorithm named CMADR, which efficiently balances objective improvement and constraint satisfaction during the updating of policy and Lagrange multipliers. Finally, we conduct extensive experiments and an ablation study using the OneWeb and Telesat mega-constellations. Results demonstrate that CMADR reduces the packet delay by a minimum of 21% and 15%, while meeting stringent energy consumption and packet loss rate constraints, outperforming several baseline algorithms.