CN106993312A - 空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，涉及空间信息网络技术领域，首先，选择GEO卫星中负载值小于平均负载值的波束，并分别计算每个波束的可用信道数目且降序排列；然后，判断待传输的业务数量是否小于等于波束数目，如果是，将业务量降序排列一一对应到降序排列的波束中，否则，多个业务共同分配一个波束进行传输；最后，根据每个业务信道占用情况分别计算传输时间，选择最大值并对对应的业务增加一个单位的带宽，再次计算最大传输时间；通过多次迭代搜索得到最小化的最大传输时间。本发明确保了业务量大的业务接入拥有多的可用信道的波束内传输，实现了频谱资源的有效利用和系统的负载均衡。

Description

空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡 方法

技术领域

本发明涉及空间信息网络技术领域，具体是空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法。

背景技术

卫星移动通信系统利用空间段卫星：如GEO卫星、MEO卫星和LEO卫星等进行信号转接与转发；具有不受地理和地域限制、覆盖区域广泛、传输容量相对较大以及传输带宽相对较宽等特点，是实现全球通信无盲区的重要手段。

空间信息网络(Space Information Network，SIN)在卫星网络通信系统的研究基础上不断扩展与改进，以邻地以及远地空间平台实体为载体；如低轨卫星、低轨道飞行器、平流层气球或飞艇、中轨卫星和高轨卫星等，实时获取、接收、转发、传输和处理空间信息的网络系统。它不仅能够实现卫星系统的基本功能，也可以完成卫星与卫星，以及卫星与地面之间的通信，同时空间信息网络将空间中不同轨道的卫星网络，与空间中各种在轨飞行器以及地面宽带网络有机地联结成为一个新的空间信息系统。

在空间信息网络中，LEO卫星或者飞行器等设备需要与GEO卫星进行通信；然而，由于业务量在空间上的非均匀分布以及LEO卫星和飞行器的周期性运动，使得GEO波束会出现负载非均衡的问题，使得某些波束的负载较轻，而某些波束的负载较重，负载较重的波束会增大业务的传输时间甚至造成拥塞，这会严重影响空间信息网络的性能。

发明内容

本发明针对现有空间信息网络中所存在的负载不均衡，以致业务传输时间过长或拥塞的问题，提出了一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法；利用波束选择、信道初始分配以及信道二次分配，在满足多波束负载均衡的前提下实现了最小化最大传输时间的目的。

具体步骤如下：

步骤一、针对某个GEO卫星，计算每个波束当前的归一化负载值和该卫星的平均归一化负载

GEO卫星的波束为N个；

第i个波束的归一化负载L_i为：B_{i_occupied}为波束i内被占用的信道数目；B_{i_total}为波束i的信道总数目。

平均归一化负载表示为：

步骤二、选出归一化负载值小于平均归一化负载值的波束，并记录满足条件的波束数目为M；

步骤三、针对满足条件的M个波束，分别计算每个波束用于初始分配的可用信道数目，并按从大到小的顺序排列；

针对第i个波束，用于初始分配的可用信道数目为：

将M个波束初始分配的可用信道数目从大到小排序，表示为

步骤四、针对待传输的K个业务，判断业务数量是否小于等于波束数目M；如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六；

步骤五、将K个业务按业务量从大到小排列为T₁＝{T₁ ¹,T₁ ²,…,T₁ ^K}，并与初始分配的可用信道数目排列表一一对应，将列表中业务一一对应到可用信道对应的波束中，进入步骤七；

将最大的业务接入可用信道数目最大的波束传输，业务量最小的业务进入可用信道数目排序为K的波束传输。

步骤六、K个业务数量大于波束数目M，为多个业务共同分配一个波束进行传输；

具体步骤如下：

步骤601、将K个业务按业务量从大到小排列，选取排序为前M的业务，表示为T₁＝{T₁ ¹,T₁ ²,…,T₁ ^M}，并将已排序业务数目设为Q＝M；

步骤602、将剩余的K-Q个业务按业务量从大到小排序，表示为T₂＝{T₂ ¹,T₂ ²,…,T₂ ^{K -Q}}；

步骤603、从集合T₂中依次选取元素，将当前元素所代表业务的业务量与集合T₁中业务量最小的业务相加，组成两个业务量之和的混合业务，替代集合T₁中的最小业务。

当前元素初始值为T₂ ¹；业务量最小的业务初始值为T₁ ^M；

步骤604、把混合业务的业务量与集合T₁中之前排序为前M-1个业务的业务量按照从大到小的顺序重新排序，更新集合T₁，并更新已排序的业务数目为Q＝Q+1；

步骤605、继续从集合T₂中依次选取下一个元素，返回步骤603；直至Q＝K结束；

排序为首位的业务进入可用信道数目最大的波束传输；排序为M的业务进入可用信道数目最小的波束，即业务与波束为一一对应的关系，则所有业务都已经分配波束。

步骤七、根据当前波束选择情况为业务分配信道，初始分配完成；

对于只有一个业务的波束，将可用的信道全部分配给该业务；对于多个业务共享的波束，按业务占比分配它们所共享波束可用的信道；

步骤八、根据每个业务信道占用情况分别计算各业务的传输时间；

第i个波束内传输第j个业务所产生的传输时间为t_ij：

T_ij为第i个波束内的第j个业务的业务量大小；B_ij为业务量T_ij所分配的信道数目；ρ是频谱利用效率；

步骤九、对比所有业务传输所需时间中最大值maxt_ij，并记录maxt_ij对应的业务以及波束；

步骤十、为maxt_ij对应的波束中对应的业务增加一个单位的带宽，重新计算最大传输时间maxt_ij'和归一化负载方差σ。

σ是N个波束的归一化负载的方差，用于表征负载均衡的程度；

步骤十一、判断是否满足maxt_ij'＜maxt_ij且σ＜δ，如果是，返回步骤九继续减小最大传输时间；否则，结束算法，上一次迭代的maxt_ij'为所求的最大传输时间。

δ是N个波束的归一化负载方差的门限值。

本发明的优点在于：

1)、一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，在负载均衡的基础上降低了业务的传输时间，提升了系统性能。

2)、一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，在保证系统负载均衡的同时，有效地减小了系统的最大业务传输时间。

3)、一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，业务量请求降序排列，确保了业务量大的业务接入拥有多的可用信道的波束内传输，每个业务请求依次接入适当的波束，实现了频谱资源的有效利用和系统整体的负载均衡。

附图说明

图1是本发明实施例采用的空间信息网络场景示意图；

图2是空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法流程图。

图3是本发明业务数量大于波束数目时为多个业务共同分配一个波束进行传输流程图。

图4是本发明与原有信道分配算法相比较，业务最大传输时间与频谱利用率的关系曲线。

图5是本发明与原有信道分配算法相比较，业务最大传输时间与设定的归一化负载方差阈值的关系曲线。

具体实施例

下面结合附图对本发明的具体实施方法进行详细说明。

本发明一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法(AMulti-beam Load Balancing Scheme Based on Minimizing Maximum TransmissionTime for Space Information Network)，研究的空间信息网络场景图，如图1所示。在此场景中，空间信息网络是一个由低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星，低轨道飞行器和地球同步轨道(GeostationaryOrbit)卫星组成的混合卫星网络；在该空间信息网络中，考虑上行通信，LEO卫星和飞行器需要与GEO卫星进行通信，这些LEO卫星和飞行器可以被看作通信节点。

在实际通信过程中，由于通信节点在地理上的不均匀分布以及卫星的周期性运动，造成了节点通信请求在GEO波束间的不均匀分布，每个GEO波束的负载不同，而负载较重的波束可能没有足够的可用信道来支持通信请求，以至于增加业务传输时间甚至造成拥塞，影响系统性能。通过对图1所示场景的分析，该问题可建模为带有约束条件的最优化问题：

考虑每个通信节点有一个待传输业务请求，表示为T_ij，即第i个波束内的第j个业务的业务量大小，则由该业务传输所产生的传输时间为t_ij。B_ij为业务T_ij所分配的信道数目；ρ是频谱利用效率；B_{i_avail}是波束i内的可用信道数；L_i是波束i的归一化负载,可用波束i内被占用的信道数目与信道总数目之比表示；是平均的归一化负载，表示为：GEO卫星的波束为N个；σ是归一化负载的方差，用于表征负载均衡的程度；δ是归一化负载方差的门限值。

式(1)表示了本发明的主要目的，即减小空间信息网络系统中的业务最大传输时间；由式中可以看出，业务的传输时间与业务的业务量大小成正比，与业务占用的信道数目以及业务的频谱利用率成反比。为了减小系统中业务的传输时间，在业务量大小以及频谱利用率一定的情况下，应该增大业务占用的信道数目。式(2)及式(3)表示了该最优化问题的限制条件，式(2)表示一个波束内分配给各业务的信道数之和不应超过该波束内可用信道数；式(3)表示各波束间负载分布应该满足负载均衡的条件，以避免增加业务传输时间和拥塞。

由分析可看出，当业务量大小和业务的频谱利用率一定的情况下，业务的传输时间只与业务占用的信道数目有关，业务占用的信道数目越多，业务传输时间越小。然而，对于多波束的GEO卫星，每个波束的信道数目都是一定的，某个业务占用的信道数目较高会影响该波束内其他业务占用的信道数目，影响每个业务的传输时间；同时，也会影响整个系统的负载均衡性。

考虑到空间信息系统的特性，由于LEO卫星和飞行器在其轨道上高速运动，其可选择合适的GEO波束进行接入，如果一个波束的负载过重，可选择另一个负载较轻的波束进行接入。本发明首先为每个业务选择合适的波束进行业务传输，其次根据业务的业务量大小进行信道分配。当系统满足所设定的归一化负载方差阈值的条件，不断为业务增加所分配的信道数目及带宽，可以使得系统的业务最大传输时间以及业务平均传输时间不断减小；本发明在保证系统负载均衡的同时，有效地减小了系统的最大业务传输时间。

如图2所示，具体步骤如下：

步骤一、针对某个GEO卫星，计算每个波束当前的归一化负载值和该卫星的平均归一化负载

GEO卫星的波束为N个；每个波束的信道总数目为B。

第i个波束的归一化负载L_i为：B_{i_occupied}为波束i内被占用的信道数目；B_{i_total}为波束i的信道总数目。

平均归一化负载表示为：

步骤二、选出归一化负载值小于平均归一化负载值的波束，并记录满足条件的波束数目为M；

第i个波束满足须符合条件：归一化负载

步骤三、针对满足条件的M个波束，分别计算每个波束用于初始分配的可用信道数目，并将M个波束按从大到小的顺序排列；

针对第i个波束，用于初始分配的可用信道数目为：

将M个波束按照初始分配的可用信道数目从大到小排序，表示为

步骤四、针对待传输的K个业务，判断业务数量是否小于等于波束数目M；如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六；

步骤五、将K个业务按业务量从大到小排列为T₁＝{T₁ ¹,T₁ ²,…,T₁ ^K}，并与初始分配的可用信道数目排列表一一对应，将列表中业务一一对应到可用信道对应的波束中，进入步骤七；

如果K≤M，对待传输数据的K个节点的业务量大小按照从大到小排列为T₁＝{T₁ ¹,T₁ ²,…,T₁ ^K}，则业务量最大的业务接入可用信道数目最大的波束传输，业务量排序为q的业务进入可用信道数目排序为q的波束传输，业务量最小的业务进入可用信道数目排序为K的波束传输。

步骤六、K个业务数量大于波束数目M，为多个业务共同分配一个波束进行传输；

如图3所示，具体步骤如下：

步骤601、将K个业务按业务量从大到小排列，选取排序为前M的业务，表示为T₁＝{T₁ ¹,T₁ ²,…,T₁ ^M}，并将已排序业务数目设为Q＝M；

步骤602、将剩余的K-Q个业务按业务量从大到小排序，表示为T₂＝{T₂ ¹,T₂ ²,…,T₂ ^{K -Q}}；

步骤603、从集合T₂中依次选取元素，将当前元素所代表业务的业务量与集合T₁中业务量最小的业务相加，组成两个业务量之和的混合业务，替代集合T₁中的最小业务。

当前元素初始值为T₂ ¹；业务量最小的业务初始值为T₁ ^M；

初始为：将T₂ ¹所代表业务的业务量与T₁中业务量为T₁ ^M的业务相加，组成混合业务，替代集合T₁中的T₁ ^M，业务量为两个业务量之和。

步骤604、把混合业务的业务量与集合T₁中之前排序为前M-1个业务的业务量按照从大到小的顺序重新排序，更新集合T₁，并更新已排序的业务数目为Q＝Q+1；

步骤605、继续从集合T₂中依次选取下一个元素，返回步骤603；直至Q＝K结束；

如果Q＜K，则仍有业务待排序，跳到下一个业务，否则所有业务排序完毕。排序为首位的业务进入可用信道数目最大的波束传输；排序为M的业务进入可用信道数目最小的波束，即业务与波束为一一对应的关系，则所有业务都已经分配波束。

步骤七、根据当前波束选择情况为业务分配信道，初始分配完成；

对于只有一个业务的波束，将可用的信道全部分配给该业务；对于多个业务共享的波束，按业务占比分配它们所共享波束可用的信道；

步骤八、根据每个业务信道占用情况分别计算各业务的传输时间；

第i个波束内传输第j个业务所产生的传输时间为t_ij：

T_ij为第i个波束内的第j个业务的业务量大小；B_ij为业务量T_ij所分配的信道数目；ρ是频谱利用效率；

步骤九、对比所有业务传输所需时间中最大值maxt_ij，并记录maxt_ij对应的业务以及波束；

步骤十、为maxt_ij对应的波束中对应的业务增加一个单位的带宽，重新计算最大传输时间maxt_ij'和归一化负载方差σ。

σ是N个波束的归一化负载的方差，用于表征负载均衡的程度；

步骤十一、判断是否满足maxt_ij'＜maxt_ij且σ＜δ，如果是，返回步骤九继续减小最大传输时间；否则，结束算法，上一次迭代的maxt_ij'为所求的最大传输时间。

δ是N个波束的归一化负载方差的门限值。

maxt_ij是第一次分配信道后计算出的最大传输时间；maxt_ij'是在第一次分配基础上，为具有最大传输时间的业务多分配一个单位带宽后，重新计算出的最大传输时间。若maxt_ij'＜matx_ij，说明重新分配后的最大传输时间相比第一次分配后的最大传输时间减小了，且σ＜δ说明满足负载均衡条件，就返回步骤九，进行进一步的迭代；如果最大传输时间没减小或不满足负载均衡条件，就结束算法，取上一次迭代时的maxt_ij为所求的最大传输时间。

本发明共分为两部分：波束选择和信道分配。首先，负载低于平均水平的波束被选择，并根据其可用信道数将这些波束进行降序排列。可用信道数B_c是初始分配的信道数目，初始分配使得负载低于平均水平的波束内负载达到平均水平，进而在信道分配后达到负载均衡。然后，业务量请求降序排列，确保了业务量大的业务接入拥有多的可用信道的波束内传输，每个业务请求依次接入适当的波束，该机制实现了频谱资源的有效利用和系统整体的负载均衡。继续将被选择的波束内的可用信道被分配给相应业务，初始分配完成。最后，运用迭代搜索算法计算最大传输时间；二次分配为拥有最大传输时间的业务增加一个单位的信道分配，并重新计算最大传输时间和归一化负载的方差，并持续执行二次分配直到条件maxt_ij'＜maxt_ij和σ＜δ不再满足。

具体仿真参数：

在仿真中假设GEO卫星有10个波束，每个波束初始被占用的信道数目随机生成，业务的数目以及每个业务的业务量大小也随机生成。为与随机接入方案以及按需分配多路寻址方案做对比，本发明将横坐标设为业务频谱利用率以及系统归一化负载方差的阈值。依据LEO卫星系统，ρ的取值范围设为5bps/Hz到15bps/Hz。为了保证整个系统的负载均衡性，避免波束负载较重的问题，设定归一化负载方差阈值δ的取值范围为0.05到0.10。

仿真过程中参数的设置情况如表1所示。

表1

将本发明基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方案(MBLB-MMTT)与随机接入方案(Random Allocation Scheme，RA)和按需分配多路寻址方案(Demand AssignedMultiple Access Scheme，DAMA)进行对比。

三种方案的业务最大传输时间与频谱利用率的关系如图4所示，从图中可以看出，系统的最大传输时间随着频谱利用率的增大而不断减小，这与理论分析一致，系统的业务传输时间与频谱利用率成反比的关系。

其中，RA的性能最差；DAMA由于考虑到业务量请求大小，其性能优于RA，但由于其没有迭代机制与信道的二次分配，其性能劣于MBLB-MMTT。与RA和DAMA相比，本发明所提出的MBLB-MMTT方案有效地降低了系统最大传输时间。

对于本发明所提出的MBLB-MMTT方案，系统的最大传输时间随着所设定归一化负载阈值的增大而减小。这是因为首先选取被占有信道数目小于系统平均占有信道数目的波束进行业务传输，而随着信道的二次分配，即在满足归一化负载方差阈值的条件下，不断为业务分配信道，使得业务的最大传输时间进一步降低。随着所设归一化负载方差阈值的增大，MBLB-MMTT方案的迭代次数也会越多，意味着业务获得了更多的信道数目来传输信息，因此系统的业务最大传输时间也会随之减小。

三种方案业务最大传输时间与设定的归一化负载方差阈值的关系曲线。如图5所示，相比与RA和DAMA，本发明所提的MBLB-MMTT可以有效降低系统中的业务最大传输时间。

由于在RA以DAMA中，没有算法的迭代，也没有设定归一化负载方差的阈值，因此这两种方案的业务最大传输时间不随着归一化负载方差的阈值变化而变化，在图中显示为水平的直线。而本发明所提MBLB-MMTT方案，由于随着所设定归一化负载方差阈值的增大，算法的迭代次数也变得更多，会导致系统的最大传输时间进一步下降。

从图中也可以看出，对于本发明所提出的MBLB-MMTT方案，随着业务频谱利用率的增大，系统的最大传输时间会随之减小；这是因为系统的业务传输时间与业务的频谱利用率成反比的关系；这与理论分析一致。

Claims (3)

1.一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一、针对某个GEO卫星，计算每个波束当前的归一化负载值和该卫星的平均归一化负载

GEO卫星的波束为N个；

第i个波束的归一化负载L_i为：B_{i_occupied}为波束i内被占用的信道数目；B_{i_total}为波束i的信道总数目；

平均归一化负载表示为：

步骤二、选出归一化负载值小于平均归一化负载值的波束，并记录满足条件的波束数目为M；

步骤三、针对满足条件的M个波束，分别计算每个波束用于初始分配的可用信道数目，并按从大到小的顺序排列；

步骤四、针对待传输的K个业务，判断业务数量是否小于等于波束数目M；如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六；

步骤五、将K个业务按业务量从大到小排列为并与初始分配的可用信道数目排列表一一对应，将列表中业务一一对应到可用信道对应的波束中，进入步骤七；

步骤六、K个业务数量大于波束数目M，为多个业务共同分配一个波束进行传输；

步骤七、根据当前波束选择情况为业务分配信道，初始分配完成；

对于只有一个业务的波束，将可用的信道全部分配给该业务；对于多个业务共享的波束，按业务占比分配它们所共享波束可用的信道；

步骤八、根据每个业务信道占用情况分别计算各业务的传输时间；

第i个波束内传输第j个业务所产生的传输时间为t_ij：

T_ij为第i个波束内的第j个业务的业务量大小；B_ij为业务量T_ij所分配的信道数目；ρ是频谱利用效率；

步骤九、对比所有业务传输所需时间中最大值max t_ij，并记录max t_ij对应的业务以及波束；

步骤十、为max t_ij对应的波束中对应的业务增加一个单位的带宽，重新计算最大传输时间max t_ij'和归一化负载方差σ；

σ是N个波束的归一化负载的方差，用于表征负载均衡的程度；

步骤十一、判断是否满足max t_ij'＜max t_ij且σ＜δ，如果是，返回步骤九继续减小最大传输时间；否则，结束算法，上一次迭代的max t_ij'为所求的最大传输时间；

δ是N个波束的归一化负载方差的门限值。

2.如权利要求1所述的一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，其特征在于，所述的步骤三中：

针对第i个波束，用于初始分配的可用信道数目为：

将M个波束初始分配的可用信道数目从大到小排序，表示为

3.如权利要求1所述的一种空间信息网络中基于最小化最大传输时间的多波束负载均衡方法，其特征在于，所述的步骤六具体为：

步骤601、将K个业务按业务量从大到小排列，选取排序为前M的业务，表示为并将已排序业务数目设为Q＝M；

步骤602、将剩余的K-Q个业务按业务量从大到小排序，表示为步骤603、从集合T₂中依次选取元素，将当前元素所代表业务的业务量与集合T₁中业务量最小的业务相加，组成两个业务量之和的混合业务，替代集合T₁中的最小业务；

当前元素初始值为业务量最小的业务初始值为

步骤604、把混合业务的业务量与集合T₁中之前排序为前M-1个业务的业务量按照从大到小的顺序重新排序，更新集合T₁，并更新已排序的业务数目为Q＝Q+1；

步骤605、继续从集合T₂中依次选取下一个元素，返回步骤603；直至Q＝K结束。