CN112672110B - 基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统 - Google Patents

基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统 Download PDF

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CN112672110B CN202011490608.9A CN202011490608A CN112672110B CN 112672110 B CN112672110 B CN 112672110B CN 202011490608 A CN202011490608 A CN 202011490608A CN 112672110 B CN112672110 B CN 112672110B
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Abstract

本发明提供基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,涉及通信技术领域,包括:5G物理网络和无人机视频巡检网络切片模块,无人机视频巡检网络切片模块映射至5G物理网络。本发明通过无人机视频巡检网络切片模块到实体5G物理网络的映射关系,并通映射方法解决了无人机视频巡检网络切片模块到实体物理网络的映射问题;与基础映射技术方案相比较,本发明引入的映射技术方案显著地降低了从无人机到接收者的端到端时延,提高了基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统的性能。

Description

基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统
技术领域
本公开涉及通信技术领域,尤其涉及基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统。
背景技术
网络切片技术是运营商在实体物理网络上按照租户需求创立并运行的多个虚拟网络。每一个虚拟网络根据不同的业务以及服务需求,例如带宽、时延、安全性、可靠性等进行网络资源的编排与划分,从而灵活应对不同的网络应用场景。网络切片的实现基于网络功能虚拟化(Network FunctionVirtualization NFV)技术以及软件定义网络(SoftwareDefined NetworkSDN)技术。NFV将虚拟化技术引入到网络设施中,将软件功能和专用硬件解耦,支持虚拟网络功能(Virtual Network Function VNF)软件在商用服务器上运行,从而模拟物理网络元件的功能和性能。SDN通过基于软件的SDN控制器来实现网络控制功能的集中化,将网络控制面与数据面解耦,从而实现对路由器和交换机动态、实时地转发控制。这两项技术是实现端到端网络切片资源灵活编排与动态协同管理的关键。
电力线路巡检是维护电力线路的核心工作,电力部门需要及时发现并解决故障,以保证用户正常的生产生活用电。传统的巡检方式,一般通过望远镜在远处观察,或者通过爬上电力塔来进行近距离故障检查,这种方式费时费力,效率不高。近年来,随着我国无人机技术快速发展,其应用的领域也越来越多,由于无人机具有携带方便、部署简单、功能强大,成本低廉等众多优点,电力线路巡检业务正逐渐成为其重要的应用领域之一。
通过使用网络切片来实现无人机巡检实时视频的端到端通信有多种好处。一方面,SDN技术可以实现对路由器和交换机动态、实时地转发控制,极大地提升了无人机巡检实时视频端到端传输系统部署的灵活性,节省了业务就绪的时间;另一方面,NFV技术可以在通用硬件上模拟出具有视频编码功能的虚拟网络功能(下面称网元),相比传统方案需要部署具有视频编码功能的特定硬件,有效地降低了运营商的业务部署开销;此外,网络切片可以实现用户所需求的性能和所能承担的开销之间的平衡,较好的提升了用户体验。
无人机的实时视频传输系统是其核心功能之一,通过搭载视频拍摄装置,无人机可以实现实时图像信息采集,并将图像信息回传给地面终端设备。但是,目前无人机实时视频传输系统面临画面质量低,传输时延高,信道可靠性差等问题,尤其是无人机端到端视频传输系统往往需要很高的延迟才能在本地终端将采集到的实时画面播放出来。然而,当电力线路出现问题时,电力部门期望能快速定位故障所在,因而要求无人机实时视频传输系统具有更低的端到端时延,这是当前亟待解决的问题。
发明内容
本公开针对上述问题,提出基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统。
为了解决上述技术问题中的至少一个,本公开提出如下技术方案:
提出了基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,包括,5G物理网络和无人机视频巡检网络切片模块,无人机视频巡检网络切片模块映射至5G物理网络;5G物理网络用于给无人机视频巡检网络切片模块提供映射的物理节点集合和物理链路集合无人机视频巡检网络切片模块包括:
无人机视频巡检节点,用于将实时视频传输给多个对应的接入节点;
多个接入节点,用于接收并转发从无人机视频巡检节点传输而来的视频流量;
第一传输链路,用于将每个接入节点的视频流量传输至虚拟视频编码网元;
虚拟视频编码网元,用于接收第一传输链路传输的视频,并根据不同终端节点的端到端时延要求以及各个链路的时延情况,将原视频码率分别编码为适当的视频码率传输给各个终端节点;
第二传输链路,用于将虚拟视频编码网元的视频流量传输至多个对应的接收节点;
多个接收节点,用于接收并转发第二传输链路传输的视频流量至多个对应的终端节点;
多个终端节点,用于在获得对应的接收节点转发的视频之后,在本地进行播放。
在一些实施方式中,5G物理网络包括:可自由移动的巡检无人机节点,多个无人机5G接入基站节点,第一5G承载网络,5G核心网络,第二5G承载网络,多个视频显示终端节点及其对应的5G基站节点。
在一些实施方式中,无人机视频巡检网络切片模块中的无人机视频巡检节点和终端节点分别映射至5G物理网络中对应的巡检无人机节点和终端节点上;
无人机视频巡检网络切片模块中的多个接入节点和接收节点分别映射至5G物理网络中的对应的接入基站节点和接收基站节点上;
虚拟视频编码网元映射至5G物理网络中的第一5G承载网络、5G核心网络或第二5G承载网络节点上。
在一些实施方式中,无人机视频巡检网络切片模块中的第一传输链路和第二传输链路的路径由SDN控制器进行控制,第一传输链路映射至5G物理网络中接入基站节点到虚拟视频编码网元所映射的节点之间的物理链路上,第二传输链路映射至5G物理网络中虚拟视频编码网元所映射的节点到接收基站节点之间的物理链路上。
在一些实施方式中,在5G物理网络中,无人机节点安装有实时视频采集设备,在多个接入基站节点之间执行视频巡检业务,无人机节点在接入基站节点之间的移动情况使用马尔可夫链模型建模,其中,包括以下步骤:
设置马尔可夫状态空间Sq,q∈[1,Q],状态Sq代表无人机节点
Figure GDA0004189042290000041
连接到接入基站节点/>
Figure GDA0004189042290000042
上,
无人机节点
Figure GDA0004189042290000043
以概率pq连接到对应的接入基站节点/>
Figure GDA0004189042290000044
上,且满足公式
Figure GDA0004189042290000045
pqq'表示从状态sq'转移到状态sq的转移概率,即无人机节点/>
Figure GDA0004189042290000046
的连接状态从接入基站节点/>
Figure GDA0004189042290000047
切换到/>
Figure GDA0004189042290000048
在一些实施方式中,无人机视频巡检网络切片模块映射至物理网络的映射方法包括:
S1:初始化系统的必要信息;
S2:判断5G物理网络中传输节点集合NT中的物理节点是否全部遍历:如是,则执行步骤S6;否则,从传输节点集合NT中选择一个传输节点
Figure GDA0004189042290000049
S3:根据公式
Figure GDA00041890422900000410
计算将虚拟视频编码网元/>
Figure GDA00041890422900000411
映射到传输节点/>
Figure GDA00041890422900000412
上时,无人机视频巡检网络切片模块中各个终端节点的端到端预估时延;
S4:基于S3中终端节点的端到端预估时延,根据公式
Figure GDA00041890422900000413
计算将虚拟视频编码网元/>
Figure GDA00041890422900000414
映射到传输节点/>
Figure GDA00041890422900000415
上时,所有终端节点的端到端时延之和,即当前系统的目标值;
S5:判断当前系统的目标值是否小于最优目标值:如是,则更新系统最优目标值为当前系统的目标值,更新虚拟视频编码网元
Figure GDA00041890422900000416
的映射位置为传输节点/>
Figure GDA00041890422900000417
并记录此时无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路与第二传输链路所映射的物理链路;否则,跳回步骤S2;
S6:返回虚拟视频编码网元所映射的物理节点以及无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路与第二传输链路所映射的物理链路。
在一些实施方式中,初始化系统的必要信息,包括以下步骤:
S1.1:根据公式
Figure GDA0004189042290000051
计算物理网络中无人机节点/>
Figure GDA0004189042290000052
连接到各个接入基站节点/>
Figure GDA0004189042290000053
的稳态接入概率pq
S1.2:根据迪杰斯特拉算法计算物理网络中任意两个节点之间对应的路径以及时延,迪杰斯特拉算法寻找最短路径的权值为两个节点之间链路的时延;
S1.3:设置系统最优目标值为所有终端结点的端到端时延之和,且初始化此目标值为一个极大值,初始化虚拟视频编码网元所映射的物理节点为空。
在一些实施方式中,步骤S3中,无人机视频巡检网络切片模块中各个终端节点的端到端预估时延,包括三部分,分别为:
S3.1:第一部分是无人机视频巡检网络切片模块中无人机节点
Figure GDA0004189042290000054
到虚拟视频编码网元/>
Figure GDA0004189042290000055
的预估时延期望/>
Figure GDA0004189042290000056
预估时延期望/>
Figure GDA0004189042290000057
根据公式/>
Figure GDA0004189042290000058
计算:其中pq表示5G物理网络中无人机节点/>
Figure GDA0004189042290000059
连接到接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000510
的稳态接入概率,可由步骤S1.1获得;/>
Figure GDA00041890422900000511
表示物理网络中从无人机节点/>
Figure GDA00041890422900000512
到接入基站节点
Figure GDA00041890422900000513
的时延,此时延在5G物理网络中给定;/>
Figure GDA00041890422900000514
表示物理网络中从接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000515
到传输节点/>
Figure GDA00041890422900000516
的时延,可由步骤S1.2获得;
S3.2:第二部分是无人机视频巡检网络切片模块中虚拟视频编码网元
Figure GDA00041890422900000517
到接收节点/>
Figure GDA00041890422900000518
的预估时延/>
Figure GDA00041890422900000519
预估时延/>
Figure GDA00041890422900000520
可由公式/>
Figure GDA00041890422900000521
计算,其中/>
Figure GDA00041890422900000522
表示物理网络中从传输节点/>
Figure GDA00041890422900000523
到接收基站节点/>
Figure GDA0004189042290000061
的时延,可由步骤S1.2获得;
S3.3:第三部分是无人机视频巡检网络切片模块中接收节点
Figure GDA0004189042290000062
到对应终端节点/>
Figure GDA0004189042290000063
的预估时延/>
Figure GDA0004189042290000064
预估时延/>
Figure GDA0004189042290000065
可由公式/>
Figure GDA0004189042290000066
计算,其中
Figure GDA0004189042290000067
表示物理网络中接收基站节点/>
Figure GDA0004189042290000068
到终端节点/>
Figure GDA0004189042290000069
的时延,时延在5G物理网络中给定。
本公开的有益效果是:本发明提供基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,有效地降低实时视频传输的端到端时延,提高了基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统的性能。
另外,在本公开技术方案中,凡未作特别说明的,均可通过采用本领域中的常规手段来实现本技术方案。
附图说明
为了更清楚地说明本公开具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本公开的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为无人机视频巡检业务网络切片需映射至5G物理网络结构示意图;
图2为无人机视频巡检网络切片模块示意图;
图3为所述无人机视频巡检网络切片模块映射方法流程图;
图4为一实施例示例物理网络拓扑;
图5为一实施中不同物理节点数目对系统端到端时延的影响结果图。
具体实施方式
为了使本公开的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本公开进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例,仅用以解释本公开,并不用于限定本公开。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
实施例1:
如图1-2所示,基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,包括5G物理网络和无人机视频巡检网络切片模块,无人机视频巡检网络切片模块映射至5G物理网络;5G物理网络用于给无人机视频巡检网络切片模块提供映射的物理节点集合和物理链路集合;无人机巡检网络切片包括:无人机视频巡检节点,用于将实时视频传输给多个对应的接入节点;多个接入节点,用于接收并转发从无人机视频巡检节点传输而来的视频流量;第一传输链路,由一系列网络节点以及链路串联组成,用于将每个接入节点的视频流量传输至虚拟视频编码网元;虚拟视频编码网元,是由NFV技术在物理硬件上模拟具有视频编码功能的虚拟网元,用于接收第一传输链路传输的视频,并根据不同终端节点的端到端时延要求以及各个链路的时延情况,将原视频码率分别编码为适当的视频码率传输给各个终端节点;第二传输链路,由一系列网络节点以及链路串联组成,用于将虚拟视频编码网元的视频流量传输至多个对应的接收节点;多个接收节点,用于接收并转发第二传输链路传输的视频流量至多个对应的终端节点;多个终端节点,用于在获得对应的接收节点转发的视频之后,在本地进行播放。图1中的实体网络设施即是本申请中的物理网络。
5G物理网络包括:可自由移动的巡检无人机节点,多个无人机5G接入基站节点,下文可称为接入基站,5G承载网络1,5G核心网络,5G承载网络2,多个视频显示终端节点及其对应的5G基站节点,下文称为接收基站,物理网络用图GP(NP,EP)表示,NP表示物理节点集合,
Figure GDA0004189042290000081
表示物理节点,且有/>
Figure GDA0004189042290000082
EP表示物理链路集合,/>
Figure GDA0004189042290000083
表示节点/>
Figure GDA0004189042290000084
与节点
Figure GDA0004189042290000085
之间的物理链路,且有/>
Figure GDA0004189042290000086
物理节点集合中包含五类节点:
1)
Figure GDA0004189042290000087
表示无人机视频巡检节点;
2)NA表示接入基站节点集合,
Figure GDA0004189042290000088
表示一个接入基站节点,且有/>
Figure GDA0004189042290000089
Figure GDA00041890422900000810
无人机节点可以自由移动并选择链接至任一接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000811
上;
3)NT表示承载网络1、核心网络、承载网络2的所有节点集合,可统称为传输节点集合,
Figure GDA00041890422900000812
表示一个传输节点,且有/>
Figure GDA00041890422900000813
4)NR表示接收基站节点集合,
Figure GDA00041890422900000814
表示一个接收基站节点,且有
Figure GDA00041890422900000815
5)
Figure GDA00041890422900000816
表示多个终端节点,/>
Figure GDA00041890422900000817
终端节点分别连接到对应的接收基站节点/>
Figure GDA00041890422900000818
上。
物理链路集合包括多个接入基站节点、承载网络1、核心网络、承载网络2以及多个接收基站节点之间的所有链路。
无人机巡检网络切片包括:可以自由移动的无人机视频巡检节点,多个接入节点,传输链路1,虚拟视频编码网元,传输链路2,多个接收节点及其对应的终端节点,无人机巡检网络切片用图Gs(Ns,Es)表示,NS表示虚拟网络功能节点集合,ES表示虚拟链路集合。
虚拟网络功能节点集合包含五类节点:
1)
Figure GDA0004189042290000091
表示无人机节点,映射到物理网络中的/>
Figure GDA0004189042290000092
节点上;
2)多个接入节点分别映射到物理网络接入基站集合NA中的接入基站节点
Figure GDA0004189042290000093
上;
3)
Figure GDA0004189042290000094
表示一个虚拟视频编码网元,且/>
Figure GDA0004189042290000095
等待被映射到物理网络传输节点集合NT中的某个/>
Figure GDA0004189042290000096
节点上;
4)多个接收节点
Figure GDA0004189042290000097
分别映射到物理网络接收基站集合NR中的/>
Figure GDA0004189042290000098
节点上;/>
5)
Figure GDA0004189042290000099
表示多个终端节点,分别映射到物理网络中的/>
Figure GDA00041890422900000910
节点上。
进一步的,在物理网络中,无人机节点
Figure GDA00041890422900000911
安装有实时视频采集设备,在多个接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000912
之间执行视频巡检业务,无人机节点在接入基站节点之间的移动情况使用马尔可夫链模型建模,其中,包括以下步骤:
设置马尔可夫状态空间Sq,q∈[1,Q],状态Sq代表无人机节点
Figure GDA00041890422900000913
连接到接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000914
上,无人机节点/>
Figure GDA00041890422900000915
以概率pq连接到对应的接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000916
上,且满足公式
Figure GDA00041890422900000917
pqq'表示从状态sq'转移到状态sq的转移概率,即无人机节点/>
Figure GDA00041890422900000918
的连接状态从接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000919
切换到
Figure GDA00041890422900000920
虚拟链路集合包含两类链路:
1)
Figure GDA00041890422900000921
表示第一传输链路,即从多个接入节点到虚拟视频编码网元/>
Figure GDA00041890422900000922
之间的链路,且/>
Figure GDA00041890422900000923
等待被映射到物理网络中接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900000924
某个传输节点/>
Figure GDA00041890422900000925
之间的链路上;
2)
Figure GDA0004189042290000101
表示第二传输链,即从虚拟视频编码网元/>
Figure GDA0004189042290000102
到多个接收节点
Figure GDA0004189042290000103
之间的链路,且/>
Figure GDA0004189042290000104
等待被映射到物理网络中某个传输节点/>
Figure GDA0004189042290000105
与接收基站节点/>
Figure GDA0004189042290000106
之间的链路上。
无人机视频巡检网络切片模块映射至物理网络的映射方法包括:
S1:初始化系统的必要信息;
S2:判断5G物理网络中传输节点集合NT中的物理节点是否全部遍历:如是,则执行步骤S6;否则,从传输节点集合NT中选择一个传输节点
Figure GDA0004189042290000107
S3:根据公式
Figure GDA0004189042290000108
计算将虚拟视频编码网元/>
Figure GDA0004189042290000109
映射到传输节点/>
Figure GDA00041890422900001010
上时,无人机视频巡检网络切片模块中各个终端节点的端到端预估时延;
S4:基于S3中终端节点的端到端预估时延,根据公式
Figure GDA00041890422900001011
计算将虚拟视频编码网元/>
Figure GDA00041890422900001012
映射到传输节点/>
Figure GDA00041890422900001013
上时,所有终端节点的端到端时延之和,即当前系统的目标值;
S5:判断当前系统的目标值是否小于最优目标值:如是,则更新系统最优目标值为当前系统的目标值,更新虚拟视频编码网元
Figure GDA00041890422900001014
的映射位置为传输节点/>
Figure GDA00041890422900001015
并记录此时无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路与第二传输链路所映射的物理链路;否则,跳回步骤S2;
S6:返回虚拟视频编码网元所映射的物理节点以及无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路与第二传输链路所映射的物理链路。
具体的,初始化系统的必要信息,包括以下步骤:
S1.1:根据公式
Figure GDA00041890422900001016
计算物理网络中无人机节点/>
Figure GDA00041890422900001017
连接到各个接入基站节点/>
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的稳态接入概率pq
S1.2:根据迪杰斯特拉算法计算物理网络中任意两个节点之间对应的路径以及时延,迪杰斯特拉算法寻找最短路径的权值为两个节点之间链路的时延;
S1.3:设置系统最优目标值为所有终端结点的端到端时延之和,且初始化此目标值为一个极大值,初始化虚拟视频编码网元所映射的物理节点为空。
步骤S3中,无人机视频巡检网络切片模块中各个终端节点的端到端预估时延,包括三部分,分别为:
S3.1:第一部分是无人机视频巡检网络切片模块中无人机节点
Figure GDA0004189042290000111
到虚拟视频编码网元/>
Figure GDA0004189042290000112
的预估时延期望/>
Figure GDA0004189042290000113
预估时延期望/>
Figure GDA0004189042290000114
根据公式/>
Figure GDA0004189042290000115
计算:其中pq表示5G物理网络中无人机节点/>
Figure GDA0004189042290000116
连接到接入基站节点/>
Figure GDA0004189042290000117
的稳态接入概率,可由步骤S1.1获得;/>
Figure GDA0004189042290000118
表示物理网络中从无人机节点/>
Figure GDA0004189042290000119
到接入基站节点
Figure GDA00041890422900001110
的时延,此时延在5G物理网络中给定;/>
Figure GDA00041890422900001111
表示物理网络中从接入基站节点/>
Figure GDA00041890422900001112
到传输节点/>
Figure GDA00041890422900001113
的时延,可由步骤S1.2获得;
S3.2:第二部分是无人机视频巡检网络切片模块中虚拟视频编码网元
Figure GDA00041890422900001114
到接收节点/>
Figure GDA00041890422900001115
的预估时延/>
Figure GDA00041890422900001116
预估时延/>
Figure GDA00041890422900001117
可由公式/>
Figure GDA00041890422900001118
计算,其中/>
Figure GDA00041890422900001119
表示物理网络中从传输节点/>
Figure GDA00041890422900001120
到接收基站节点/>
Figure GDA00041890422900001121
的时延,可由步骤S1.2获得;
S3.3:第三部分是无人机视频巡检网络切片模块中接收节点
Figure GDA00041890422900001122
到对应终端节点/>
Figure GDA00041890422900001123
的预估时延/>
Figure GDA00041890422900001124
预估时延/>
Figure GDA00041890422900001125
可由公式/>
Figure GDA00041890422900001126
计算,其中
Figure GDA00041890422900001127
表示物理网络中接收基站节点/>
Figure GDA00041890422900001128
到终端节点/>
Figure GDA00041890422900001129
的时延,时延在5G物理网络中给定。
本发明中,无人机视频巡检网络切片模块映射至物理网络的节点、链路对应关系如下:无人机巡检网络切片中的无人机节点和终端节点分别映射至物理网络中对应的无人机节点和终端节点上,接入节点和接收节点分别映射至物理网络中的接入基站节点和接收基站节点上,虚拟视频编码网元映射至物理网络中的第一5G承载网络、核心网络或第二5G承载网络节点上。无人机巡检网络切片中的第一传输链路和第二传输链路的路径由SDN控制器进行控制,第一传输链路映射至物理网络中接入基站节点到虚拟视频编码网元所映射的节点之间的物理链路上,第二传输链路映射至物理网络中虚拟视频编码网元所映射的节点到接收基站节点之间的物理链路上。
如图3-5所示,示例物理网络拓扑包含5个接入基站节点,编号分别为0-4;第一5G承载网络包含6个传输节点,编号分布为5-10;核心网络包含11个节点,编号分别为11-21;第二5G承载网络包含6个传输节点,编号分别为22-27;3个接收基站节点,编号分别为28-30。核心网络的拓扑结构使用的是Abilene Network,Abilene Network是一个高性能的骨干网,建造于1990年。2007年被升级后,现称为Internet2网络。
本发明在C++代码所实现的系统中,首先生成了图3所示的物理网络拓扑。其中各个节点之间的时延遵循随机均匀分布概率生成。无人机连接到编号为0-4的接入基站的初始接入概率遵循随机均匀分布概率生成,且保证和为1,如表1所示:
表1:初始接入概率分布
0 1 2 3 4
0.20062 0.202834 0.0672994 0.528789 0.000457794
五个状态之间的概率转移矩阵也遵循随机均匀分布概率生成,如表2所示:
表2:概率转移矩阵分布
Figure GDA0004189042290000121
Figure GDA0004189042290000131
根据马尔可夫收敛定理,以及本发明无人机视频巡检网络切片模块映射至物理网络的映射技术方案S1.1,计算可得无人机节点连接到编号为0-4的接入基站的稳态接入概率分布,如表3所示:
表3:稳态接入概率分布
0 1 2 3 4
0.373329 0.2886 0.176046 0.0607529 0.101272
根据表3的稳态接入概率分布,结合本发明无人机视频巡检网络切片模块映射至物理网络的映射技术方案,可得虚拟视频编码网元的最优映射位置是编号为18的核心网络节点。
无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路对应的物理链路如表4所示,无人机视频巡检网络切片模块中第二传输链路对应的物理链路如表5所示。
表4:各个接入基站到编码节点的路径规划
0 1 2 3 4
0-5-6-14-19-18 1-5-6-14-19-18 2-7-8-9-16-18 3-8-9-16-18 4-8-9-16-18
表5:编码节点到各个接收基站的路径规划
28 29 30
18-25-26-27-28 18-25-26-29 18-25-26-30
为了更好的说明本发明技术方案的优越性。本发明对比了一种基础映射技术方案。与映射技术方案相比,基础映射技术方案不考虑无人机节点连接到各个接入基站的概率,即无人机节点连接到每个接入基站的概率相等,进而选择编码节点的最优映射位置,使得端到端传输时延最短。从而完成无人机视频巡检网络切片模块的映射与部署。
仿真参数设置如表6所示:
表6:仿真参数设置
Figure GDA0004189042290000141
为了减少偶然数据的影响,对于每个物理节点数目,本发明分别统计了100轮端到端时延数据取平均值,仿真结果如图5所示。
由图可见:当物理节点数目相同时,本发明映射技术方案的端到端时延总是低于的基础映射技术方案;随着物理节点数目的增加,网络整体的端到端时延呈上升趋势。因此可得,本发明映射技术方案有效地降低实时视频传输的端到端时延,提高了的一种基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统的性能。
需要说明的是:上述本说明书实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置、设备及存储介质的实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,其特征在于,包括:
5G物理网络和无人机视频巡检网络切片模块,无人机视频巡检网络切片模块映射至5G物理网络;5G物理网络用于给无人机视频巡检网络切片模块提供映射的物理节点集合和物理链路集合;
无人机视频巡检网络切片模块包括:
无人机视频巡检节点,用于将实时视频传输给多个对应的接入节点;
多个接入节点,用于接收并转发从无人机视频巡检节点传输而来的视频流量;
第一传输链路,用于将每个接入节点的视频流量传输至虚拟视频编码网元;
虚拟视频编码网元,用于接收第一传输链路传输的视频,并根据不同终端节点的端到端时延要求以及各个链路的时延情况,将原视频码率分别编码为适当的视频码率传输给各个终端节点;
第二传输链路,用于将虚拟视频编码网元的视频流量传输至多个对应的接收节点;
多个接收节点,用于接收并转发第二传输链路传输的视频流量至多个对应的终端节点;
多个终端节点,用于在获得对应的接收节点转发的视频之后,在本地进行播放;
其中,无人机视频巡检网络切片模块映射至物理网络的映射方法包括:
S1:初始化系统的必要信息;
S2:判断5G物理网络中传输节点集合NT中的物理节点是否全部遍历:如是,则执行步骤S6;否则,从传输节点集合NT中选择一个传输节点
Figure FDA0004201287110000011
S3:根据公式
Figure FDA0004201287110000021
计算将虚拟视频编码网元/>
Figure FDA0004201287110000022
映射到传输节点/>
Figure FDA0004201287110000023
上时,无人机视频巡检网络切片模块中各个终端节点的端到端预估时延,/>
Figure FDA0004201287110000024
代表无人机视频巡检网络切片模块中无人机节点/>
Figure FDA0004201287110000025
到虚拟视频编码网元/>
Figure FDA0004201287110000026
的预估时延期望,/>
Figure FDA0004201287110000027
表示无人机视频巡检网络切片模块中虚拟视频编码网元/>
Figure FDA0004201287110000028
到接收节点/>
Figure FDA0004201287110000029
m∈[1,M]的预估时延,/>
Figure FDA00042012871100000210
表示无人机视频巡检网络切片模块中接收节点/>
Figure FDA00042012871100000211
m∈[1,M]到对应终端节点/>
Figure FDA00042012871100000212
m∈[1,M]的预估时延;
S4:基于S3中终端节点的端到端预估时延,根据公式
Figure FDA00042012871100000213
计算将虚拟视频编码网元
Figure FDA00042012871100000214
映射到传输节点/>
Figure FDA00042012871100000215
上时,所有终端节点的端到端时延之和,即当前系统的目标值;
S5:判断当前系统的目标值是否小于最优目标值:如是,则更新系统最优目标值为当前系统的目标值,更新虚拟视频编码网元
Figure FDA00042012871100000216
的映射位置为传输节点/>
Figure FDA00042012871100000217
并记录此时无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路与第二传输链路所映射的物理链路;否则,跳回步骤S2;
S6:返回虚拟视频编码网元所映射的物理节点以及无人机视频巡检网络切片模块中第一传输链路与第二传输链路所映射的物理链路;
无人机视频巡检网络切片模块中各个终端节点的端到端预估时延,包括三部分,分别为:
S3.1:第一部分是无人机视频巡检网络切片模块中无人机节点
Figure FDA00042012871100000218
到虚拟视频编码网元
Figure FDA00042012871100000219
的预估时延期望/>
Figure FDA00042012871100000220
预估时延期望/>
Figure FDA00042012871100000221
根据公式/>
Figure FDA00042012871100000222
计算:其中pq表示5G物理网络中无人机节点/>
Figure FDA00042012871100000223
连接到接入基站节点/>
Figure FDA00042012871100000224
q∈[1,Q]的稳态接入概率,可由步骤S1.1获得;/>
Figure FDA00042012871100000225
表示物理网络中从无人机节点/>
Figure FDA00042012871100000226
到接入基站节点/>
Figure FDA00042012871100000227
q∈[1,Q]的时延,此时延在5G物理网络中给定;/>
Figure FDA00042012871100000230
表示物理网络中从接入基站节点/>
Figure FDA00042012871100000228
q∈[1,Q]到传输节点/>
Figure FDA00042012871100000229
的时延,可由步骤S1.2获得;
S3.2:第二部分是无人机视频巡检网络切片模块中虚拟视频编码网元
Figure FDA0004201287110000031
到接收节点
Figure FDA0004201287110000032
m∈[1,M]的预估时延/>
Figure FDA0004201287110000033
预估时延/>
Figure FDA0004201287110000034
可由公式/>
Figure FDA0004201287110000035
计算,其中/>
Figure FDA0004201287110000036
表示物理网络中从传输节点/>
Figure FDA0004201287110000037
到接收基站节点/>
Figure FDA0004201287110000038
m∈[1,M]的时延,可由步骤S1.2获得;
S3.3:第三部分是无人机视频巡检网络切片模块中接收节点
Figure FDA0004201287110000039
m∈[1,M]到对应终端节点/>
Figure FDA00042012871100000310
m∈[1,M]的预估时延/>
Figure FDA00042012871100000311
预估时延/>
Figure FDA00042012871100000312
可由公式/>
Figure FDA00042012871100000316
计算,其中/>
Figure FDA00042012871100000313
表示物理网络中接收基站节点/>
Figure FDA00042012871100000314
m∈[1,M]到终端节点/>
Figure FDA00042012871100000315
m∈[1,M]的时延,时延在5G物理网络中给定。
2.根据权利要求1的基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,其特征在于,5G物理网络包括:可自由移动的巡检无人机节点,多个无人机5G接入基站节点,第一5G承载网络,5G核心网络,第二5G承载网络,多个视频显示终端节点及其对应的5G基站节点。
3.根据权利要求2的基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,其特征在于,无人机视频巡检网络切片模块中的无人机视频巡检节点和终端节点分别映射至5G物理网络中对应的巡检无人机节点和终端节点上;
无人机视频巡检网络切片模块中的多个接入节点和接收节点分别映射至5G物理网络中的对应的接入基站节点和接收基站节点上;
虚拟视频编码网元映射至5G物理网络中的第一5G承载网络、5G核心网络或第二5G承载网络节点上。
4.根据权利要求3的基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,其特征在于,无人机视频巡检网络切片模块中的第一传输链路和第二传输链路的路径由SDN控制器进行控制,第一传输链路映射至5G物理网络中接入基站节点到虚拟视频编码网元所映射的节点之间的物理链路上,第二传输链路映射至5G物理网络中虚拟视频编码网元所映射的节点到接收基站节点之间的物理链路上。
5.根据权利要求4的基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,其特征在于,在5G物理网络中,无人机节点安装有实时视频采集设备,在多个接入基站节点之间执行视频巡检业务,无人机节点在接入基站节点之间的移动情况使用马尔可夫链模型建模,其中,包括以下步骤:
设置马尔可夫状态空间Sq,q∈[1,Q],状态Sq代表无人机节点
Figure FDA0004201287110000041
以概率pq连接到对应的接入基站节点/>
Figure FDA0004201287110000042
上,且满足公式/>
Figure FDA0004201287110000043
/>
6.根据权利要求1的基于网络切片的无人机巡检实时视频传输系统,其特征在于,初始化系统的必要信息,包括以下步骤:
S1.1:根据公式
Figure FDA0004201287110000044
计算物理网络中无人机节点/>
Figure FDA0004201287110000045
连接到各个接入基站节点/>
Figure FDA0004201287110000046
q∈[1,Q]的稳态接入概率pq,pqq'表示从状态sq'转移到状态sq的转移概率,即无人机节点/>
Figure FDA0004201287110000047
的连接状态从接入基站节点/>
Figure FDA0004201287110000048
切换到/>
Figure FDA0004201287110000049
的转移概率;
S1.2:根据迪杰斯特拉算法计算物理网络中任意两个节点之间对应的路径以及时延,迪杰斯特拉算法寻找最短路径的权值为两个节点之间链路的时延;
S1.3:设置系统最优目标值为所有终端结点的端到端时延之和,且初始化此目标值为一个极大值,初始化虚拟视频编码网元所映射的物理节点为空。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115941514A (zh) * 2022-09-29 2023-04-07 国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司 一种基于5g切片技术的无人机自巡检系统及方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107888425A (zh) * 2017-11-27 2018-04-06 北京邮电大学 移动通信系统的网络切片部署方法和装置
CN108023761A (zh) * 2016-11-04 2018-05-11 华为技术有限公司 分配资源的方法和设备
CN108132827A (zh) * 2016-11-30 2018-06-08 华为技术有限公司 一种网络切片资源映射方法、相关设备及系统
CN108923958A (zh) * 2018-06-15 2018-11-30 西安电子科技大学 基于sdn的虚拟网络映射系统及方法
CN110505101A (zh) * 2019-09-05 2019-11-26 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司 一种网络切片编排方法及装置
CN110768837A (zh) * 2019-10-28 2020-02-07 北京邮电大学 一种网络切片虚拟资源分配方法、系统及装置
CN111065105A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 电子科技大学 一种面向无人机网络切片的分布式智能路由方法
CN111669787A (zh) * 2020-06-05 2020-09-15 国网上海市电力公司 一种基于时延敏感网络切片的资源分配方法及装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3412085B1 (en) * 2016-02-05 2019-11-13 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Radio network node, communication device and methods performed therein
GB2546569B (en) * 2016-07-13 2017-12-13 Zeetta Networks Ltd Virtualization device

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108023761A (zh) * 2016-11-04 2018-05-11 华为技术有限公司 分配资源的方法和设备
CN108132827A (zh) * 2016-11-30 2018-06-08 华为技术有限公司 一种网络切片资源映射方法、相关设备及系统
CN107888425A (zh) * 2017-11-27 2018-04-06 北京邮电大学 移动通信系统的网络切片部署方法和装置
CN108923958A (zh) * 2018-06-15 2018-11-30 西安电子科技大学 基于sdn的虚拟网络映射系统及方法
CN110505101A (zh) * 2019-09-05 2019-11-26 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司 一种网络切片编排方法及装置
CN110768837A (zh) * 2019-10-28 2020-02-07 北京邮电大学 一种网络切片虚拟资源分配方法、系统及装置
CN111065105A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 电子科技大学 一种面向无人机网络切片的分布式智能路由方法
CN111669787A (zh) * 2020-06-05 2020-09-15 国网上海市电力公司 一种基于时延敏感网络切片的资源分配方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种基于卫星网络的虚拟网络功能快速映射算法;魏德宾等;《计算机科学》;20191216(第03期);第248-254页 *

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