阅读说明：本技术 一种长短周期互补的多波束卫星带宽分配方法 (Multi-beam satellite bandwidth allocation method with complementary long and short periods ) 是由 肖蔼玲 陈臻铭 吴胜 马礼 于 2021-09-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种长短周期互补的多波束卫星带宽分配方法,利用卫星网络流量在长周期上的自相似性,利用了卫星网络流量短期的增减保持性,即卫星网络流量在较短的时间尺度上保持持续的增长或者减少的特性,设计长期和短期协同的资源分配新方法。从而有效的保证卫星在长期服务时间上的通信质量,提高卫星有限带宽资源的利用率和增加用户的通信体验。该方案较已有的固定预分配、动态分配以及固定预分配和动态分配组合的方案能够更加有效的降低阻塞率,提高系统的供需比,提高用户的通信体验。同时该方案的复杂度不高,所消耗的计算资源较少,在已知历史流量信息、当前业务请求后,能够迅速权衡长周期需求和当前时刻的需求形成带宽分配方案。(The invention discloses a long-period and short-period complementary multi-beam satellite bandwidth allocation method, which utilizes the self-similarity of satellite network flow in a long period and the increase and decrease retentivity of the satellite network flow in a short period, namely the characteristic that the satellite network flow keeps continuous increase or decrease in a shorter time scale, and designs a new long-period and short-period cooperative resource allocation method. Therefore, the communication quality of the satellite in long service time is effectively ensured, the utilization rate of the limited bandwidth resource of the satellite is improved, and the communication experience of a user is increased. Compared with the existing scheme of fixed pre-allocation, dynamic allocation and the combination of fixed pre-allocation and dynamic allocation, the scheme can more effectively reduce the blocking rate, improve the supply-demand ratio of the system and improve the communication experience of users. Meanwhile, the scheme is low in complexity, less in consumed computing resources, and after historical traffic information and the current service request are known, long-period requirements and requirements at the current moment can be quickly balanced to form a bandwidth allocation scheme.)

一种长短周期互补的多波束卫星带宽分配方法

技术领域

本发明涉及到一种多波束卫星多用户的天地通信系统的带宽分配方案，属于无线通信中无线资源分配技术范畴。

背景技术

随着全球信息化的不断推进，和人类活动范围的不断扩大，现有的地面基站通信已经不能完全满足现在的通信需求。因而，卫星通信成为了在山区、海洋和应急救灾中的重要通信方式。为了进一步提高卫星通信的质量，保障用户在特殊环境中的通信体验和提高卫星有限资源的利用率，亟待对现有的多波束卫星的带宽分配方案做出改进。现有的卫星带宽分配方案主要侧重于对于当前情况进行分配，在分配方案上存在短视的情况，难以保证卫星在长周期内的服务时间上的通信质量。

卫星网络的流量变化具有其自身的规律性，现有的带宽分配方案并没有充分利用卫星网络流量的变化规律，因此我们可以对卫星网络流量在长周期上的自相似性，即卫星网络流量在长周期上的平均变化水平和短期内的平均变化水平是相似的，以及卫星网络流量的短期的增减保持性，即卫星网络流量在较短的时间尺度上保持持续的增长或者减少的特性进行利用。如图1所示，为多波束卫星构成的天地通信网络，卫星的网络流量在长周期上具有自相似性，在短期上则会出现在短时间内保持增长或者下降的特性。

随着卫星通信的使用场景越来越多，卫星通信的通信质量也越来越重要，用户对卫星系统提供的带宽和业务接入时的阻塞率要求也越来越高，这与卫星系统有限的带宽资源产生了严重的冲突。因此，如何充分利用卫星系统的有限资源，如何保障长周期内的通信质量以及如何利用现有的软硬件条件做出更好的分配方案变得十分重要。

对于卫星系统分配带宽的方案，传统方案为固定预分配方案，即向每个波束固定分配相同的带宽，再按照实际需求回收未使用的带宽。但该方案缺少灵活性，不能很好的匹配用户请求。此外，Z.Liu等人在论文《Research on satellite communication resourceallocation algorithm based on Reinforcement Learning》^[1]中提出动态分配方案，即根据实际的业务请求情况使用强化学习算法向波束分配不同大小的带宽，但该方案仅针对当前时刻进行考虑，并没有考虑对未来的影响。Fei Zheng等人在论文《LEO SatelliteChannel Allocation Scheme Based on Reinforcement Learning》^[2]中提出了固定预分配和动态分配相结合的方案，即先向每个波束分配固定的带宽，再按照实际的需求调整每个波束的带宽。但该方案并未考虑固定预分配对动态分配的影响。

因此，这些方案只能获得局部最优解，导致长周期内的通信质量下降。所以本专利利用卫星网络流量的历史记录进行长周期的预测，并利用卫星波束流量的短期变化趋势进行带宽的分配和调整，从而提高系统的供需比(带宽提供和实际需求比)、降低请求业务阻塞率，使得带宽分配算法更加匹配实际需求，并能够兼顾对未来业务请求的影响。

发明内容

本发明的目的是提出一种适用于多波束卫星多用户的天地通信系统的带宽分配方法，其目的是利用卫星网络流量的历史记录进行长周期的预测，并利用卫星波束流量的短期变化趋势进行带宽的分配和调整，以保证卫星在长周期内的通信质量，提高卫星系统的带宽供需比并降低用户业务请求的阻塞率。

假设卫星系统具有的波束数量为K(编号为1,2,…,K)，具有的通信资源块(总带宽按固定大小划分小块，并和其他星上资源组成通信资源块)数量为N(编号为1,2,…,N)，通信资源块的大小为B_ch。第k个波束在t时刻需要的通信资源块数量为所具有的功率为所具有的天线增益为所具有的共频干扰为所具有的高斯白噪声为δ²，长周期的时长为10ms，短期调度的时长为1ms。

S1利用移动周期为T的赫尔移动平均对第k个波束进行长周期的带宽预测。第k个波束在时刻t所预测的长周期带宽需求量的计算方式如下：

S2利用长周期的通信资源块数量预测值对波束进行通信资源块预分配。波束所需的通信资源块的计算方式如下：

使用长周期的通信资源块数量预测值的预分配方法如下：当还有可用的通信资源块时按照预测值分配通信资源块，否则结束分配；

S3多波束卫星响应用户请求的方法如下：

当已分配带宽满足用户请求所需带宽，接入用户请求并记录已工作通信资源块数量和未工作通信资源块数量，否则按照已分配通信资源块数量接入用户请求并记录未接入用户请求所需的通信资源块数量。

S4利用短期的流量趋势调度各波束的未使用通信资源块。第k个波束在时刻t的流量趋势因子计算为：

第k个波束在时刻t的带宽优先分配权计算为：

S5对于短期的未使用通信资源块的调度，我们使用修改后的Q学习算法进行决策。其中，Q学习算法的状态为(波束未使用通信资源块数量，波束未接入用户请求所需的通信资源块数量，波束的带宽优先分配权)，Q学习算法的动作为调度某个波束的未使用通信资源块。

S6根据短期流量趋势调度未使用带宽的方法如下：

初始化Q表，初始化训练次数episode为10000，初始化随机概率为0.1，学习率为0.01，折扣率为0.99；

当系统中存在未接入用户且各波束中存在未使用通信资源块时，随机选择动作或者根据Q表选择动作；若随机选择动作，当训练次数少于一半时，统计每个动作被选择的次数，次数越大的被选中的概率越小，否则用相同的概率选择动作；若根据Q表选择动作，则选取Q值最大的动作；将动作代表的波束的未使用通信资源块分配给优先权最大的波束；更新Q表该状态的Q值；当系统中不存在未接入用户或各波束中不存在未使用通信资源块时，将episode的值加一；若episode为10000，结束训练；

S7按照训练完成的Q表进行未使用通信资源块的调度

本发明的关键点在于：利用卫星网络流量在长周期上的自相似性，利用了卫星网络流量短期的增减保持性，即卫星网络流量在较短的时间尺度上保持持续的增长或者减少的特性，设计长期和短期协同的资源分配新方法。从而有效的保证卫星在长期服务时间上的通信质量，提高卫星优先带宽资源的利用率和增加用户的通信体验。

本发明的效果如下：

该方案较已有的固定预分配、动态分配以及固定预分配和动态分配组合的方案能够更加有效的降低阻塞率，提高系统的供需比，提高用户的通信体验。同时该方案的复杂度不高，所消耗的计算资源较少，在已知历史流量信息、当前业务请求后，能够迅速权衡长周期需求和当前时刻的需求形成带宽分配方案。

附图说明

图1多波束卫星天地通信网络及其流量变化图。

图2算法流程图。

图3不同方案的阻塞率比较图。

图4不同方案的供需比比较图。

具体实施方式

方案应用在如图1所示的天地通信系统下，多波束卫星高度500km，卫星最大传输速率1000Mbps，卫星波束10个。仿真过程按照泊松过程随机生成用户数量，并使用户总业务请求随时间增长，模拟卫星负载随时间逐渐从小于系统负载到超出系统负载。

在上述仿真条件下，本实例对卫星系统进行仿真，得到系统在不同负载下的供需比和阻塞率，并将本方案的性能和动态分配、固定预分配以及固定预分配和动态分配结合的方案进行比较。图3、图4为本专利和其他方案的对比。图3所示为本专利和其他方案的阻塞率对比，可以看出本专利在总业务请求未超过系统最大负载时能避免出现业务阻塞情况，而在总用户请求超过系统最大负载时能够有效的减少业务阻塞的情况。图4所示为本专利和其他专利的供需比对比，可以看出本专利能够维持比其他方案更高的供需比。

参考文献：

[1]Z.Liu.Research on satellite communication resource allocationalgorithm based on Reinforcement Learning[J].Mobile Communication,2019,2019.

[2]Zheng F,Pi Z,Zhou Z,et al.LEO Satellite Channel Allocation SchemeBased on Reinforcement Learning[J].Mobile Information Systems,2020,2020.