基于链路状态感知增强的战术通信网络智能路由算法

来源：电子与信息学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：石怀峰, 周龙, 潘成胜, 曹康宁, 刘超凡, 吕淼

单位：1.南京信息工程大学复杂环境智能保障技术教育部重点实验室 南京 2100442.国防科技大学第六十三研究所 南京 210007

摘要：针对现有基于深度强化学习的路由算法采用单一神经网络结构，无法全面感知各链路状态的复杂依赖关系，导致算法在网络状态时变条件下的路由决策准确性和鲁棒性受限的问题，该文提出一种基于链路状态感知增强的战术通信网络智能路由算法(DRL-SGA)。该算法在利用近端策略优化(PPO)智能体采集网络状态序列的基础上，构建替代PPO中全连接神经网络(FCNN)的链路状态感知增强模块，以捕获网络状态序列之间的时空依赖关系，提升路由决策模型对时变网络状态的适应能力。进一步，将链路状态感知增强模块输出的动作与网络环境进行周期性交互，以探索满足时延敏感、带宽敏感、可靠性敏感等异质业务差异化传输需求的最佳路由。实验结果表明，与OSPF, DQN, DDPG, A3C和DRL-ST等基准路由算法相比，该文提出的DRL-SGA路由算法在平均端到端时延、平均网络吞吐量、平均丢包率等性能上均有不同程度的优势，且对带宽资源受限、拓扑动态变化等复杂场景具有更强的适应能力。

关键词：智能路由, 链路状态, 近端策略优化, 服务质量, 战术通信网络

基金资助：复杂环境智能保障技术教育部重点实验室基金(B2202401)