基于DDPG算法的數(shù)據(jù)傳輸研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4152 K
標簽： 數(shù)據(jù)傳輸 深度強化學習算法 FPGA
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文檔介紹：針對目前數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)可靠性差、傳輸速率低的情況，利用FPGA和UDP協(xié)議設計了一款數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。系統(tǒng)采用FPGA為主控芯片，F(xiàn)lash為存儲介質，通過上位機發(fā)送指令控制系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)的存取，采用千兆以太網(wǎng)進行數(shù)據(jù)通信與指令接收，增加了數(shù)據(jù)重傳機制以及流量控制模塊，以保證數(shù)據(jù)高速可靠傳輸。為提高帶寬利用率、降低網(wǎng)絡時延，加入了改進的深度確定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）進行擁塞控制。實驗測試結果表明，采用該算法能夠顯著降低網(wǎng)絡時延，系統(tǒng)傳輸速率可達912 Mb/s，且系統(tǒng)可靠性高、成本低，具有移植性和實際的推廣價值，也便于升級維護。
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