在HAPS辅助的低地球轨道卫星网络中实现高效的任务卸载和资源分配：一种基于精确势博弈方法的MAPPO算法

针对海洋环境通信需求，提出基于高空平台站（HAPSs）的SAGSIN架构，通过多智能体近端策略优化（MAPPO）和精确势博弈（EPG）机制实现多层级任务卸载与资源分配建模，有效降低延迟、能耗和系统成本，仿真结果显示性能提升显著。

　　

摘要：

随着海运业的发展，实时导航、海洋监测和紧急救援等应用越来越需要可靠的通信支持。这些应用还要求高效的计算卸载能力，以支持由人工智能驱动的服务。然而，在开阔海域环境中，地面网络的覆盖范围有限，连接不稳定，严重限制了连接性和计算密集型任务的执行。尽管低地球轨道（LEO）卫星能够扩展对海洋的覆盖范围，但它们频繁的切换和较高的运营成本阻碍了稳定、低延迟的通信以及高效的计算卸载。基于无人驾驶飞行器（UAV）的中继技术可以增强连接性，但其有限的续航能力和对环境的敏感性限制了其大规模部署。相比之下，高空平台站（HAPSs）提供了准静态定位、广泛的覆盖范围和较长的运行时间，使其成为LEO卫星与海上用户之间的理想中介。基于这一需求，我们设计了一种空间-空中-地面-海洋集成网络（SAGSIN）架构，其中HAPSs充当中继节点。我们将多层任务卸载和资源分配建模为一个部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDP），以捕捉海洋环境的不确定性和动态特性。为了解决这个问题，我们采用了多智能体近端策略优化（MAPPO）方法，该方法支持集中训练和分散执行。此外，我们在奖励设计中加入了精确势博弈（EPG）机制，以增强智能体之间的协调性，并确保与系统整体目标的一致性。仿真结果表明，我们的方法优于三种代表性的基准方案；在最大任务负载下，它分别将平均延迟、能耗和总成本降低了8.7%、2.0%和18.6%，证明了其在计算密集型海上服务中的有效性。

引言

随着离岸地区海上通信需求的快速增长，由于基站部署稀疏和覆盖范围有限，传统网络难以满足服务质量要求[2]。海上用户还面临着高延迟、带宽有限以及计算能力和能效方面的限制，这些因素共同阻碍了计算和数据密集型任务的执行。这些挑战凸显了需要针对海洋环境定制的先进任务卸载和资源调度策略的必要性。尽管地面任务卸载技术在某些方面取得了显著成果[3]、[4]，但它们在海洋环境中的直接应用受到链路质量波动、计算资源稀缺和气象条件不稳定等因素的制约。因此，人们正在研究卫星网络，以扩展覆盖范围并为多层卸载架构奠定基础。