CN109818669B - 一种基于虚拟化的卫星业务处理方法、系统和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于虚拟化的卫星业务处理方法、系统和存储介质，其中方法包括：采集各卫星节点信息；根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；接收应用层发出的应用业务信息；根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理。本发明设计了通用虚拟化卫星平台，可实现一星多用，提高了资源利用率，多卫星数据处理系统能够达到性能高、可用性高和可扩展性高的特点，可应对时延敏感和计算密集型的天基应用的计算需求，可实现快速构建服务集群，并且采用虚拟化技术为卫星通用计算带来很多好处，可以在嵌入式操作系统中轻松获益，如快速部署服务、提升资源利用率、动态调度资源、降低能源消耗和降低成本等。

Description

一种基于虚拟化的卫星业务处理方法、系统和存储介质

技术领域

本发明属于通信信息处理领域，更具体的，涉及一种基于虚拟化的卫星业务处理方法、系统和存储介质。

背景技术

空间信息网络在服务远洋航行、应急救援、导航定位、航空运输、航天测控等重大应用的同时，向下可支持对地观测的高动态、宽带实时传输，向上可支持深空探测的超远程、大时延可靠传输，从而将人类科学、文化、生产活动拓展至空间、远洋、乃至深空，是全球范围的研究热点。

图1示出了本发明的现有技术的卫星信息架构。卫星电子学系统一般采用专用的宇航芯片，嵌入式操作系统和软件，以及专门的网络技术。卫星总线通常采用MIL-STD-1553B、RS422、CAN，FC等，而且一般使用冗余拓扑结构，为卫星内部网络提供高可靠的通信连接，且大部分场景要求保证实时性与确定性。卫星操作系统与软件开发跟传统的消费电子与工业电子差别也较大，由于受体积重量功耗、实时性等的限制，一般采用嵌入式实时操作系统，比如Vxworks等，有时应用程序需要在裸机上运行，意味着根本没有操作系统。

目前的空间信息网络中，星上在轨计算处理能力非常有限，应用数据主要依靠高速星地链路与中继回传到地面节点进行处理。然而，随着空间有效载荷技术及卫星物联网的发展，需要回传的数据量越来越大，一方面造成严重的星地链路带宽压力，另一方面无法应对热点区域消息及时分发、紧急预警等对时效性要求较高的任务。

传统意义上的空间信息系统主要基于功能，因此可以根据其设计功能对卫星进行分类，如气象卫星、导航卫星、预警卫星等。卫星的功能固化，尽管具有能够支持其他应用的硬件设备，却只能执行最初设计的功能。单固定功能卫星的缺点在于无法满足用户不断变化的需求、系统成本高、重构性差。

为了解决以上问题，现有技术中提出了软件定义卫星(SDS)。SDS的有效载荷使用软件定义无线电作为其通用硬件平台，功能由上注的软件定义。SDS是以天基超算平台和星载操作环境为基础的新一代开放架构的卫星系统，可以支持有效载荷动态重组，应用软件动态重配，卫星功能动态重构，即一颗卫星可以实现多功能和变功能。因此，有必要研究新型的卫星计算技术。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，包括：

采集各卫星节点信息；

根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；

接收应用层发出的应用业务信息；

根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理。

本方案中，还包括：

采用docker将所有所述卫星节点进行虚拟化，形成虚拟化的卫星网络。

本方案中，所述根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理，包括：

解析所述应用业务信息；

判断所述应用业务信息的种类、运算复杂度和运算时间；

根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式；

根据所述计算处理方法，发送所述应用业务信息数据至对应的卫星节点；

卫星节点接收到所述应用业务信息数据后进行数据处理。

本方案中，所述根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式，

包括：

获取运算复杂度和运算时间信息，生成量化数据值；

获取满足量化数据值的计算处理方式；

根据预设的时延和计算时间信息选择计算处理方式为处理应用业务信息的处理方式。

本方案中，所述时延和计算时间信息的计算具体为：

时延＝传输时延+传播时延；

所述传输时延＝数据帧长度(b)/发送速率(b/s)；所述传播时延＝信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)；

计算时间＝单位业务量/(处理器量化等级*内容量化等级*资源量化等级)；

所述的处理器量化等级、内容量化等级、资源量化等级为根据计算节点的计算能力确定的相应的等级数。

本方案中，还包括：

新增卫星节点时，虚拟化管理后台获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源；

根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。

本发明第二方面还提供了一种基于虚拟化的卫星业务处理系统，包括：

接收单元，用于采集各卫星节点信息和接收应用层发出的应用业务信息；

网络构建单元，用于根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；

任务管理单元，用于根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理。

本方案中，还包括：

解析单元，用于解析所述应用业务信息；

判断单元，用于判断所述应用业务信息的种类、运算复杂度和运算时间；

调度单元，用于根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式，根据所述计算处理方法，发送所述应用业务信息数据至对应的卫星节点。

本方案中，所述网络构建单元还包括：

新增卫星节点时，获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源；

所述任务管理单元为根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。

本发明第三方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于虚拟化的卫星业务处理方法程序，所述基于虚拟化的卫星业务处理方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法的步骤。

通过本发明公开的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法、系统和存储介质，本发明设计了通用虚拟化卫星平台，可实现一星多用，提高了资源利用率，多卫星数据处理系统能够达到性能高、可用性高和可扩展性高的特点，可应对时延敏感和计算密集型的天基应用的计算需求，可实现快速构建服务集群，并且采用虚拟化技术为卫星通用计算带来很多好处，可以在嵌入式操作系统中轻松获益，如快速部署服务、提升资源利用率、动态调度资源、降低能源消耗和降低成本等。

为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。

附图说明

图1示出了本发明的现有技术的卫星信息架构；

图2示出了本发明一种基于虚拟化的卫星业务处理方法的流程图；

图3示出了本发明卫星雾节点的处理框图；

图4示出了本发明卫星有无虚拟化处理的对比图；

图5示出了本发明一种基于虚拟化的卫星业务处理系统框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

随着IT技术的发展，基于服务器的虚拟化技术得到了较快的发展。一方面，基于虚拟化技术可以按卫星遥感数据系统需求来分配计算能力，充分的利用服务器的计算资源；另一方面，带来了设备管理的便利性。利用虚拟化技术结合优秀的任务管理技术，可以在基于虚拟化的环境中，实现多卫星数据处理系统，从而解决前述问题。

雾计算是近几年出现的计算新范式，相较于云计算更适用于时延敏感型应用，雾计算将网络计算中心扩展到网络边缘，雾节点数据在边缘处理，减少到云端的数据传输量，具有响应延时小、节约回传带宽、保护隐私等优点。基于这些优势将雾计算技术引入天基信息系统，用于革新天基网络架构，促进新型卫星应用，革新天基网络架构有重要意义。雾计算是一个高度虚拟化的平台，通常提供终端设备和传统云计算数据中心之间的计算，存储和网络服务。

空间雾网络架构可以实现在轨处理、极大节约天地下行带宽，降低传输时延，满足时间敏感业务需求；促进了卫星集群的计算存储资源的有效利用；一星多用，降低了系统成本；推动空间业务的多样发展，无论在军用还是民用领域都为卫星带来变革式发展。

图2示出了本发明一种基于虚拟化的卫星业务处理方法的流程图。

如图2所示，本发明公开了一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，包括：

S102，采集各卫星节点信息；

S104，根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；

S106，接收应用层发出的应用业务信息；

S108，根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理。

需要说明的是，单星星内使用虚拟化技术，多星之间连接靠星间链路。

Docker虚拟化之后的卫星就叫雾卫星节点。

需要说明的是，所述卫星节点包括：

多个侦查卫星，与相邻的卫星通过无线通信互联，用于搜集地面目标、海洋目标和空中目标的信息，对目标实施侦查、监视和跟踪，获取情报，同时进行分布式计算处理用户请求；

多个通信卫星，与相邻的卫星通过无线通信互联，用于转发无线电信号，实现两个卫星通信地球站之间或卫星通信地球站与航天器之间的无线电通信，同时进行分布式计算处理用户请求；

多个遥感卫星，与相邻的卫星通过无线通信互联，用于收集并记录地球或大气目标辐射或反射的电磁波信息，由发送设备、传输设备发送回地面进行处理和加工，判读地球环境、资源和景物信息，同时进行分布式计算处理用户请求。

每个卫星都是卫星池中的一个节点，在进行数据处理和计算时，可以根据后台软件的部署进行单个节点或者协同的计算。图3示出了本发明卫星雾节点的处理框图。如图3所示，在卫星作为单个雾节点进行处理时，在边缘云计算中心发送信令至卫星雾节点，由卫星雾节点进行信息处理，其中可以进行计算卸载、协同计算、定制内容分发等的操作。卫星内部具有计算模块、信号初步处理模块、天线转换阵列模块、接收天线等模块。其中作为数据传输的天线转换阵列模块和接收天线模块可以采用MIMO等技术进行数据传输，以提高数据传输的可靠性和稳定性。信号初步处理模块可以针对接收的数据和要发送的数据进行初步的调制解调，以满足发射信号的要求。计算模块是卫星的数据信息处理模块，主要进行数据的处理和分析。

根据本发明实施例，还包括：

采用docker将所有所述卫星节点进行虚拟化，形成虚拟化的卫星网络。

虚拟化技术为卫星通用计算带来很多好处，并可以在嵌入式操作系统中轻松获益，如快速部署服务、提升资源利用率、动态调度资源、降低能源消耗和降低成本等。虚拟机和docker是两种典型的虚拟化技术，虚拟机在硬件层面上实现虚拟化，docker则在操作系统层面上实现虚拟化。与虚拟机相比，docker的优点在于交付部署快、资源利用率高、隔离性适中、迁移性更好的优点。

图4示出了本发明卫星有无虚拟化处理的对比图。如图4所示，其进行了典型架构和虚拟化架构对比。全星虚拟化技术将通用平台和专用服务结合，通过轻量级的docker容器技术可以实现对多个应用服务的支持。原本需要在多种多颗专用卫星上实现的一组功能可合并到通用硬件平台上，一方面易于实现卫星应用软件的重构与更新，另一方面也容易实现应用程序间的隔离与干扰。

根据本发明实施例，所述根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理，包括：

解析所述应用业务信息；

判断所述应用业务信息的种类、运算复杂度和运算时间；

根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式；

根据所述计算处理方法，发送所述应用业务信息数据至对应的卫星节点；

卫星节点接收到所述应用业务信息数据后进行数据处理。

需要说明的是，在应用中可以提供导弹预警、战场态势感知、精确定位、5G通信、险情监控等业务。在用户选择了其中的业务时，便会发送应用服务请求至后台服务器端，后台服务器接收应用层发出的应用服务请求，便判断所述应用服务请求的种类、运算复杂度和运算时间。其中针对每个应用服务都预设有对应的种类和运算复杂度。例如，导弹预警的种类为监测类，5G通信的种类为通信类等；导弹预警的运算复杂度为5级，5G通信的运算复杂度为1级。每个不同的应用业务都对应有不同的运算时间，运算时间可以是后台预先设定，也可以是根据当前的应用服务预算得到。本领域技术人员可根据实际需要设置应用服务的对应种类、运算复杂度和运算时间。

需要说明的是，在后台中针对每个不同的处理方式都预设有对应的量化数据值范围。例如，单节点卫星的处理分值为0-10，近端卫星虚拟网络协同处理的可处理分值为10-20。本领域技术人员可根据实际需要设置对应的处理分值规则，本发明不对处理方式的分值范围做具体限定。

需要说明的是，若多个处理方式均满足当前的应用服务，则根据内部定义的优先级选择合适的处理方式。优先级的定义需要考虑资源的合理分配和运算时间要求。

根据本发明实施例，所述根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式，包括：

获取运算复杂度和运算时间信息，生成量化数据值；

获取满足量化数据值的计算处理方式；

根据预设的时延和计算时间信息选择计算处理方式为处理应用业务信息的处理方式。

需要说明的是，在系统中预设有对应的量化等级，例如，运算复杂度的等级为1-5级，其分数分别为：10、20、30、40、50；运算时间信息的等级为1-7级；其分数分别为：10、20、30、40、50、60、70。根据预设的等级，分别确认运算复杂度和运算时间信息的分数，在确定上述的分数时可以采用查表法进行，例如，在应用业务为精确定位业务时，其内部定义的运算复杂度为2，运算时间信息为3，则进行查表得到，运算复杂度的分数为20，运算时间信息的分数为30。本领域技术人员可根据实际需要设定对应的等级和分数，本发明不对具体的等级和分数划分做限定，但任何采用等级和分数确认的方法，都将落入本发明的保护范围内。

具体的，所述生成量化数据值，包括：

根据预设的等级，分别确认运算复杂度和运算时间信息的分数；

将所述运算复杂度和运算时间信息的分数按照预设的计算规则进行计算，得到计算结果；

所述计算结果为量化数据值。

需要说明的是，在确定了分数之后，将根据预设的加权算法进行计算。

计算结果＝系数1*运算复杂度分数+系数2*运算时间信息分数。其中，系数1+系数2＝1。例如，系数1为0.4，系数2为0.6；又或者系数1为0.3，系数2为0.7等。系数1和系数2的具体取值由后台服务器进行确定，也可以是根据历史数据进行数据挖掘确定，又或者是根据云计算进行确定。在采用预设的规则计算出计算结果后，将计算结果作为量化数据值，在根据量化数据值去选择对应的处理方式。

需要说明的是，根据预设的时延和计算时间信息选择计算处理方式为处理应用业务信息的处理方式，需要根据业务信息处理完毕的时间，选择对应的业务，要满足最大化的时延需求，以便提高用户体验感。

根据本发明实施例，所述时延和计算时间信息的计算具体为：

时延＝传输时延+传播时延；

所述传输时延＝数据帧长度(b)/发送速率(b/s)；所述传播时延＝信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)；

计算时间＝单位业务量/(处理器量化等级*内容量化等级*资源量化等级)；

所述的处理器量化等级、内容量化等级、资源量化等级为根据计算节点的计算能力确定的相应的等级数。

需要说明的是，时延具体表现为传输时延与传播时延的总和。而所述传输时延＝数据帧长度(b)/发送速率(b/s)；所述传播时延＝信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)。也就是说，数据越长则传输时延越长，距离越远则传播时延越长。

需要说明的是，计算时间＝单位业务量/(处理器量化等级*内容量化等级*资源量化等级)。其中的处理器量化等级、内容量化等级、资源量化等级为根据计算节点的计算能力确定的相应的等级数。对应的等级数可以由后台服务器进行设定，也可以由本领域技术人员在卫星入网时编辑确定。

根据本发明实施例，还包括：

新增卫星节点时，虚拟化管理后台获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源；

根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。

需要说明的是，在新增卫星节点时，虚拟化管理后台需要获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源。然后根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。在处理业务的时候，则根据新的卫星网络进行分配任务。

图5示出了本发明一种基于虚拟化的卫星业务处理系统框图。如图5所示，本发明第二方面还提供了一种基于虚拟化的卫星业务处理系统，包括：

接收单元，用于采集各卫星节点信息和接收应用层发出的应用业务信息；

网络构建单元，用于根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；

任务管理单元，用于根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理。

需要说明的是，采集各卫星节点信息包括采集每个卫星的CPU、内存和网络资源等信息。然后根据采集的所有卫星信息，进行卫星网络的建设，卫星池包含所有参与计算的卫星节点，所有的卫星节点可以通过软件进行控制。其中，所述的卫星节点可以是卫星雾节点。

需要说明的是，所述卫星节点包括：

多个侦查卫星，与相邻的卫星通过无线通信互联，用于搜集地面目标、海洋目标和空中目标的信息，对目标实施侦查、监视和跟踪，获取情报，同时进行分布式计算处理用户请求；

多个通信卫星，与相邻的卫星通过无线通信互联，用于转发无线电信号，实现两个卫星通信地球站之间或卫星通信地球站与航天器之间的无线电通信，同时进行分布式计算处理用户请求；

多个遥感卫星，与相邻的卫星通过无线通信互联，用于收集并记录地球或大气目标辐射或反射的电磁波信息，由发送设备、传输设备发送回地面进行处理和加工，判读地球环境、资源和景物信息，同时进行分布式计算处理用户请求。

每个卫星都是卫星池中的一个节点，在进行数据处理和计算时，可以根据后台软件的部署进行单个节点或者协同的计算。图3示出了本发明卫星雾节点的处理框图。如图3所示，在卫星作为单个雾节点进行处理时，在边缘云计算中心发送信令至卫星雾节点，由卫星雾节点进行信息处理，其中可以进行计算卸载、协同计算、定制内容分发等的操作。卫星内部具有计算模块、信号初步处理模块、天线转换阵列模块、接收天线等模块。其中作为数据传输的天线转换阵列模块和接收天线模块可以采用MIMO等技术进行数据传输，以提高数据传输的可靠性和稳定性。信号初步处理模块可以针对接收的数据和要发送的数据进行初步的调制解调，以满足发射信号的要求。计算模块是卫星的数据信息处理模块，主要进行数据的处理和分析。

根据本发明实施例，所述根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络节点，包括：

采用docker将所有所述卫星节点进行虚拟化，形成虚拟化的卫星网络。

根据本发明实施例，还包括：

解析单元，用于解析所述应用业务信息；

判断单元，用于判断所述应用业务信息的种类、运算复杂度和运算时间；

调度单元，用于根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式，根据所述计算处理方法，发送所述应用业务信息数据至对应的卫星节点。

需要说明的是，在应用中可以提供导弹预警、战场态势感知、精确定位、5G通信、险情监控等业务。在用户选择了其中的业务时，便会发送应用服务请求至后台服务器端，后台服务器接收应用层发出的应用服务请求，便判断所述应用服务请求的种类、运算复杂度和运算时间。其中针对每个应用服务都预设有对应的种类和运算复杂度。例如，导弹预警的种类为监测类，5G通信的种类为通信类等；导弹预警的运算复杂度为5级，5G通信的运算复杂度为1级。每个不同的应用业务都对应有不同的运算时间，运算时间可以是后台预先设定，也可以是根据当前的应用服务预算得到。本领域技术人员可根据实际需要设置应用服务的对应种类、运算复杂度和运算时间。

需要说明的是，在后台中针对每个不同的处理方式都预设有对应的量化数据值范围。例如，单节点卫星的处理分值为0-10，近端卫星虚拟网络协同处理的可处理分值为10-20。本领域技术人员可根据实际需要设置对应的处理分值规则，本发明不对处理方式的分值范围做具体限定。

需要说明的是，若多个处理方式均满足当前的应用服务，则根据内部定义的优先级选择合适的处理方式。优先级的定义需要考虑资源的合理分配和运算时间要求。

根据本发明实施例，还包括计算单元，用于：

获取运算复杂度和运算时间信息，生成量化数据值；

获取满足量化数据值的计算处理方式；

根据预设的时延和计算时间信息选择计算处理方式为处理应用业务信息的处理方式。

需要说明的是，在系统中预设有对应的量化等级，例如，运算复杂度的等级为1-5级，其分数分别为：10、20、30、40、50；运算时间信息的等级为1-7级；其分数分别为：10、20、30、40、50、60、70。根据预设的等级，分别确认运算复杂度和运算时间信息的分数，在确定上述的分数时可以采用查表法进行，例如，在应用业务为精确定位业务时，其内部定义的运算复杂度为2，运算时间信息为3，则进行查表得到，运算复杂度的分数为20，运算时间信息的分数为30。本领域技术人员可根据实际需要设定对应的等级和分数，本发明不对具体的等级和分数划分做限定，但任何采用等级和分数确认的方法，都将落入本发明的保护范围内。

具体的，所述生成量化数据值，包括：

根据预设的等级，分别确认运算复杂度和运算时间信息的分数；

将所述运算复杂度和运算时间信息的分数按照预设的计算规则进行计算，得到计算结果；

所述计算结果为量化数据值。

需要说明的是，在确定了分数之后，将根据预设的加权算法进行计算。计算结果＝系数1*运算复杂度分数+系数2*运算时间信息分数。其中，系数1+系数2＝1。例如，系数1为0.4，系数2为0.6；又或者系数1为0.3，系数2为0.7等。系数1和系数2的具体取值由后台服务器进行确定，也可以是根据历史数据进行数据挖掘确定，又或者是根据云计算进行确定。在采用预设的规则计算出计算结果后，将计算结果作为量化数据值，在根据量化数据值去选择对应的处理方式。

需要说明的是，根据预设的时延和计算时间信息选择计算处理方式为处理应用业务信息的处理方式，需要根据业务信息处理完毕的时间，选择对应的业务，要满足最大化的时延需求，以便提高用户体验感。

根据本发明实施例，所述时延和计算时间信息的计算具体为：

时延＝传输时延+传播时延；

所述传输时延＝数据帧长度(b)/发送速率(b/s)；所述传播时延＝信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)；

计算时间＝单位业务量/(处理器量化等级*内容量化等级*资源量化等级)；

所述的处理器量化等级、内容量化等级、资源量化等级为根据计算节点的计算能力确定的相应的等级数。

需要说明的是，时延具体表现为传输时延与传播时延的总和。而所述传输时延＝数据帧长度(b)/发送速率(b/s)；所述传播时延＝信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)。也就是说，数据越长则传输时延越长，距离越远则传播时延越长。

需要说明的是，计算时间＝单位业务量/(处理器量化等级*内容量化等级*资源量化等级)。其中的处理器量化等级、内容量化等级、资源量化等级为根据计算节点的计算能力确定的相应的等级数。对应的等级数可以由后台服务器进行设定，也可以由本领域技术人员在卫星入网时编辑确定。

本方案中，所述网络构建单元还包括：

新增卫星节点时，获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源；

根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。

需要说明的是，在新增卫星节点时，虚拟化管理后台需要获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源。然后根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。在处理业务的时候，则根据新的卫星网络进行分配资源。

本发明第三方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于虚拟化的卫星业务处理方法程序，所述基于虚拟化的卫星业务处理方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法的步骤。

通过本发明公开的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法、系统和存储介质，本发明设计了通用虚拟化卫星平台，可实现一星多用，提高了资源利用率，多卫星数据处理系统能够达到性能高、可用性高和可扩展性高的特点，可应对时延敏感和计算密集型的天基应用的计算需求，可实现快速构建服务集群，并且采用虚拟化技术为卫星通用计算带来很多好处，可以在嵌入式操作系统中轻松获益，如快速部署服务、提升资源利用率、动态调度资源、降低能源消耗和降低成本等。

空间信息雾网络拥有一系列应用的巨大潜力，基本的应用可以分为计算卸载、协同计算以及内容分发几大类。

3.1计算卸载

随着商业航天的发展，发射的小卫星越来越多，小卫星受平台限制，很难配备齐全的在轨计算存储资源，而随着智能技术的发展，在资源受限的卫星平台要求的计算越来越密集，因此有必要将卫星平台上计算密集型任务被迁移到边缘云设施。

在天基移动边缘计算平台中，空间边缘节点通过星间链路连接至空间边缘云，以建立和部署服务。当空间边缘节点执行计算密集型工作流程时，卫星将综合分析星间链路信道质量与自身计算能力，选择将计算工作的服务卸载至空间边缘云或本地处理。

在空间边缘云中，天基边缘数据中心接收来自卫星用户的请求，并统计分析当前计算负载、存储占用、通信链路及任务队列等数据，选择在适当的时候处理任务请求或将计算任务卸载至远端云处理。最终通过星间链路返回给卫星用户。

计算卸载技术可极大简化小卫星设计，而提升小卫星的服务能力。

3.2协同计算

协同计算技术使许多分布式卫星应用系统相互协作，如联合对地观测、多星数据融合等。而这类应用，位置与时延在通信过程中又至关重要，因此通过空间雾计算技术可有效支撑天基协同计算技术。

在天基移动边缘计算平台中，空间边缘云将任务导向型卫星应用进行自主规划，将任务所涉及的算法进行分割，由星间链路发送给调度序列中拥有计算资源的空间边缘节点。任务节点根据所接收的参数和算法，对分配任务进行计算处理，实现在轨分布式协同任务并行处理，最终将计算结果返回空间边缘云。由空间边缘云进行合并处理，完成相应的卫星应用，提高天基计算效率。[22]

基于空间雾计算，天基移动边缘计算平台可进行网内自主决策，控制空间边缘节点高效完成协同任务。

3.3定制内容分发

定制分发技术可以优化天基信息使用流程，提升信息使用效率。空间雾计算技术可以基于信息服务等级要求与空间边缘云即时计算能力优化信息分析粒度，使得时延敏感型服务得到有效的高可用保障，为用户提供更好的服务体验。

天基移动边缘计算平台对热点信息进行在轨采集，对数据进行预处理与低服务等级的计算，得出相应的信息产品，并通过星地链路将预处理后的信息发往远端云进行细粒度的产品加工。用户依据任务时延与处理精度需求划定信息服务等级，并发送任务请求。空间边缘云在收到服务请求后，读取相应的服务等级，分析天基云平台即时计算能力，自主决策通过天基平台直接响应服务请求或将该任务卸载至远端云，保证用户的时延与精度需求。

定制分发可以依据不同服务等级提供不同层次的信息产品，提高服务供应的灵活性，完善商业航天的产品供应链。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，其特征在于，包括：

采集各卫星节点信息；

根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；

接收应用层发出的应用业务信息；

根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理；

所述根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理，包括：

解析所述应用业务信息；

判断所述应用业务信息的种类、运算复杂度和运算时间；

根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式；

根据所述计算处理方法，发送所述应用业务信息数据至对应的卫星节点；

卫星节点接收到所述应用业务信息数据后进行数据处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，其特征在于，还包括：

采用docker将所有所述卫星节点进行虚拟化，形成虚拟化的卫星网络。

3.根据权利要求1所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，其特征在于，所述根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式，包括：

获取运算复杂度和运算时间信息，生成量化数据值；

获取满足量化数据值的计算处理方式；

根据预设的时延和计算时间信息选择计算处理方式为处理应用业务信息的处理方式。

4.根据权利要求3所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，其特征在于，所述时延和计算时间信息的计算具体为：

时延＝传输时延+传播时延；

所述传输时延＝数据帧长度(b)/发送速率(b/s)；所述传播时延＝信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)；

计算时间＝单位业务量/(处理器量化等级*内容量化等级*资源量化等级)；

所述的处理器量化等级、内容量化等级、资源量化等级为根据计算节点的计算能力确定的相应的等级数。

5.根据权利要求1所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法，其特征在于，还包括：

新增卫星节点时，虚拟化管理后台获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源；

根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。

6.一种基于虚拟化的卫星业务处理系统，其特征在于，包括：

接收单元，用于采集各卫星节点信息和接收应用层发出的应用业务信息；

网络构建单元，用于根据所述卫星节点信息构建卫星池，形成卫星网络；

任务管理单元，用于根据所述应用业务信息，选择卫星网络中的卫星节点进行数据处理；

所述的任务管理单元还包括：

解析单元，用于解析所述应用业务信息；

判断单元，用于判断所述应用业务信息的种类、运算复杂度和运算时间；

调度单元，用于根据所述运算复杂度和运算时间，确定计算处理方式，根据所述计算处理方法，发送所述应用业务信息数据至对应的卫星节点。

7.根据权利要求6所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理系统，其特征在于，所述网络构建单元还包括：

新增卫星节点时，获取新增卫星节点的数据处理能力和网络资源；

根据所述的新增卫星节点的数据处理能力和网络资源更新卫星网络节点集群。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于虚拟化的卫星业务处理方法程序，所述基于虚拟化的卫星业务处理方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述的一种基于虚拟化的卫星业务处理方法的步骤。

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