手把手教你学Simulink——基于AI融合与智能调度的场实例：强化学习在卫星资源分配中的应用

目录

手把手教你学Simulink

一、背景介绍

二、系统结构设计

三、建模过程详解

第一步：创建 Simulink 项目并导入基础模块

第二步：构建卫星通信环境模型

1. 用户与业务模型

2. 信道与SNR模型

3. 资源模型

第三步：定义强化学习任务

1. 状态空间（State）

2. 动作空间（Action）

3. 奖励函数（Reward）

第四步：设计并训练DRL智能体

1. 构建PPO智能体

2. 在Simulink中集成RL Agent

第五步：构建资源分配执行逻辑

第六步：仿真设置与训练流程

1. 仿真参数

2. 训练模式切换

3. 运行训练

四、仿真结果分析

关键性能指标：

对比实验结果：

五、总结

未来拓展方向

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手把手教你学Simulink--基于AI融合与智能调度的场实例：强化学习在卫星资源分配中的应用

手把手教你学Simulink

——基于AI融合与智能调度的场实例：强化学习在卫星资源分配中的应用

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一、背景介绍

随着低轨（LEO）卫星互联网（如Starlink、OneWeb）和天地一体化信息网络的快速发展，卫星通信系统面临前所未有的资源调度挑战。卫星带宽、功率、计算资源有限，而地面用户请求具有高度时空动态性——不同区域在不同时刻的业务需求差异巨大。

传统基于规则或静态优化的资源分配策略难以适应这种快速变化的环境。强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种“试错-反馈”型智能决策方法，在动态资源管理中展现出巨大潜力。它能够通过与环境交互学习最优策略，实现长期性能最大化。

本文将以“强化学习驱动的卫星下行链路资源块（RB）与功率联合分配<