CN109639470B - 基于星型组网的vsat卫星通信系统带宽分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及卫星通信技术领域，解决了现有基于星型组网的VSAT卫星通信系统中信道资源利用率低，资源分配产生碎片多的问题。技术方案概括为：端站采集流量信息，主站将流量信息作为样本建立端站的流量时序预测模型并将模型下发到端站，端站根据模型预测未来流量，然后计算所需带宽，端站根据所需带宽和主站当前信道的剩余带宽百分比计算出请求带宽值并向主站申请带宽资源，主站分配带宽。有益效果是：本发明提高了信道资源利用率，并减少了信道资源分配碎片。本发明特别适用于星型组网的VSAT卫星通信系统。

Description

基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法
技术领域
本发明涉及卫星通信技术领域，特别涉及基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配技术领域。
背景技术
当前基于星型组网的VSAT(Very Small Aperture Terminal)卫星通信系统中，主要通过设置VSAT端站的最小带宽和最大带宽来作为端站带宽范围，当端站资源不够或多余时向主站的网络控制器申请或释放带宽，这种方式的缺点是：若当前网络空闲，剩余大量带宽，而端站依然限制在最大带宽，导致端站无法获取更多带宽，信道资源利用率低，并且在这种方式中端站的带宽调整基于QOS队列，QOS队列调整不平滑会产生大量资源分配碎片。
发明内容
本发明为解决现有基于星型组网的VSAT卫星通信系统中信道资源利用率低，资源分配产生碎片多的问题，提供一种基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法，应用于基于星型组网的VSAT卫星通信系统，包括流量预测部分和带宽分配部分；
所述流量预测部分的具体步骤包括：
步骤一、每个端站记录各自的流量信息，主站的网络控制器建立时序预测机器学习算法；
步骤二、主站的网络控制器按照预设周期一分别采集每个端站的流量信息，然后分别将每个端站的流量信息作为训练样本输入时序预测机器学习算法，分别建立每个端站的流量时序预测模型并下发到相应端站；
所述带宽分配部分的具体步骤包括：
步骤A、主站的网络控制器按照预设周期二将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站，每个端站根据各自的流量时序预测模型对未来流量进行预测，并根据预测的流量计算出所需带宽；
步骤B、每个端站以各自所需带宽为基础，将接收到的主站当前信道的剩余带宽百分比作为权重计算出各自的请求带宽值，并根据各自的请求带宽值向主站的网络控制器申请带宽资源；
步骤C、主站的网络控制器按照提出带宽资源申请的端站的优先级分配带宽。
作为进一步优化，所述每个端站记录的流量信息包括：报文到达时间、报文大小、报文源IP、报文目的IP、报文源MAC、报文目的MAC、相邻报文到达的时间差、预设周期一内到达的报文数目、用户网络侧接口的终端接入信息、用户网络侧接口的终端离开信息和空口流量。
作为进一步优化，所述步骤A中，主站的网络控制器按照预设周期二以广播的方式将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站。
作为进一步优化，所述预设周期一和预设周期二的大小根据卫星通信系统的应用环境确定。
有益效果是：在星型组网的VSAT卫星通信系统中，系统根据当前网络整体情况和端站的带宽需求合理分配信道资源，提高了信道资源利用率，并且这种资源分配方式与现有技术相比信道资源调整次数少，从而减少了信道资源分配碎片，为用户节省了带宽成本。本发明特别适用于星型组网的VSAT卫星通信系统。
具体实施方式
下面结合实施例，进一步说明本发明的技术方案。
本发明的技术方案是：基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法，应用于基于星型组网的VSAT卫星通信系统，包括流量预测部分和带宽分配部分；
所述流量预测部分的具体步骤包括：
步骤一、每个端站记录各自的流量信息，主站的网络控制器建立时序预测机器学习算法；
步骤二、主站的网络控制器按照预设周期一分别采集每个端站的流量信息，然后分别将每个端站的流量信息作为训练样本输入时序预测机器学习算法，分别建立每个端站的流量时序预测模型并下发到相应端站；
所述带宽分配部分的具体步骤包括：
步骤A、主站的网络控制器按照预设周期二将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站，每个端站根据各自的流量时序预测模型对未来流量进行预测，并根据预测的流量计算出所需带宽；
步骤B、每个端站以各自所需带宽为基础，将接收到的主站当前信道的剩余带宽百分比作为权重计算出各自的请求带宽值，并根据各自的请求带宽值向主站的网络控制器申请带宽资源；
步骤C、主站的网络控制器按照提出带宽资源申请的端站的优先级分配带宽。
上述方法中，每个端站根据各自预测出的流量和主站当前信道的剩余带宽百分比计算出各自所要向主站申请的带宽，主站再按照端站的优先级分配资源，端站的带宽不受预设的最大值和最小值限制，使信道资源得到充分的利用，并且信道资源调整次减少，使得信道资源分配碎片减少。
对上述方法进行进一步优化，具体可以是：每个端站记录的流量信息可以包括：报文到达时间、报文大小、报文源IP、报文目的IP、报文源MAC、报文目的MAC、相邻报文到达的时间差、预设周期一内到达的报文数目、用户网络侧接口的终端接入信息、用户网络侧接口的终端离开信息和空口流量；通过采集上述流量信息，并将其作为训练样本输入时序预测机器学习算法，能够得到更准确的流量时序预测模型。步骤A中，主站的网络控制器可以按照预设周期二以广播的方式将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站；通过广播机制向端站发送剩余带宽信息，各个端站能够同时接受信息，节约时间，提高信息传输效率。预设周期一和预设周期二的大小可以根据卫星通信系统的应用环境确定；当系统应用在端站流量信息波动较大的环境中时，将周期一和周期二设置得相对较小，使得系统能够及时对相关数据进行处理，以便及时对带宽的分配进行调整，当系统应用在端站流量信息波动较小的环境中时，将周期一和周期二设置得相对较大，从而降低带宽分配的频率，节约系统资源。
实施例
下面举例具体说明本发明的技术方案。
本例的基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法，应用于基于星型组网的VSAT卫星通信系统。
首先每个端站使用日志方式记录各自的报文到达时间、报文大小、报文源IP、报文目的IP、报文源MAC、报文目的MAC、相邻报文到达的时间差、预设周期一内到达的报文数目、用户网络侧接口的终端接入信息、用户网络侧接口的终端离开信息和空口流量；主站的网络控制器建立时序预测机器学习算法。
然后主站的网络控制器按照预设周期一分别采集每个端站日志中的报文到达时间、报文大小、报文源IP、报文目的IP、报文源MAC、报文目的MAC、相邻报文到达的时间差、预设周期一内到达的报文数目、用户网络侧接口的终端接入信息、用户网络侧接口的终端离开信息和空口流量，并分别将采集到的每个端站的上述信息作为训练样本输入时序预测机器学习算法，分别建立每个端站的流量时序预测模型并下发到相应端站。
主站的网络控制器按照预设周期二以广播的方式将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站；每个端站根据各自的流量时序预测模型对未来流量进行预测，并根据预测的流量计算出所需带宽。
然后每个端站以各自所需带宽为基础，将接收到的主站当前信道的剩余带宽百分比作为权重计算出各自的请求带宽值，并根据各自的请求带宽值向主站的网络控制器申请带宽资源。
主站的网络控制器接收到各个端站的带宽资源申请后，按照提出带宽资源申请的端站的优先级顺序为各个端站分配带宽。
其中，预设周期一和预设周期二的大小根据卫星通信系统的应用环境确定；当系统应用在端站流量信息波动较大的环境中时，将周期一和周期二设置得相对较小，使得系统能够及时对相关数据进行处理，以便及时对带宽的分配进行调整，当系统应用在端站流量信息波动较小的环境中时，将周期一和周期二设置得相对较大，从而降低带宽分配的频率，节约系统资源。

Claims (3)

1.基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法，应用于基于星型组网的VSAT卫星通信系统，其特征在于：包括流量预测部分和带宽分配部分；
所述流量预测部分的具体步骤包括：
步骤一、每个端站记录各自的流量信息，主站的网络控制器建立时序预测机器学习算法；所述每个端站记录的流量信息包括：报文到达时间、报文大小、报文源IP、报文目的IP、报文源MAC、报文目的MAC、相邻报文到达的时间差、预设周期一内到达的报文数目、用户网络侧接口的终端接入信息、用户网络侧接口的终端离开信息和空口流量；
步骤二、主站的网络控制器按照预设周期一分别采集每个端站的流量信息，然后分别将每个端站的流量信息作为训练样本输入时序预测机器学习算法，分别建立每个端站的流量时序预测模型并下发到相应端站；
所述带宽分配部分的具体步骤包括：
步骤A、主站的网络控制器按照预设周期二将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站，每个端站根据各自的流量时序预测模型对未来流量进行预测，并根据预测的流量计算出所需带宽；
步骤B、每个端站以各自所需带宽为基础，将接收到的主站当前信道的剩余带宽百分比作为权重计算出各自的请求带宽值，并根据各自的请求带宽值向主站的网络控制器申请带宽资源；
步骤C、主站的网络控制器按照提出带宽资源申请的端站的优先级分配带宽。
2.如权利要求1所述的基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法，其特征在于：所述步骤A中，主站的网络控制器按照预设周期二以广播的方式将主站当前信道的剩余带宽百分比发送给各个端站。
3.如权利要求1所述的基于星型组网的VSAT卫星通信系统带宽分配方法，其特征在于：所述预设周期一和预设周期二的大小根据卫星通信系统的应用环境确定。
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