CN115119211A - 星地一体化系统网络架构及其资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供星地一体化系统网络架构及其资源分配方法，包括用户部分、控制部分以及空间部分；用户部分是指各类终端，包括固定或移动的地面基站、移动终端等；控制部分包括网关、卫星控制中心、核心网以及基站控制器，负责管理卫星网络，让卫星网络和其他网络之间实现互联；空间部分主要指分布于不同高度的轨道卫星，负责信号转发。星地一体化网络的资源分配方法，包括以下步骤：构建资源分配模型；优化问题转化；迭代更新变量；输出最优解。本发明建立数学优化的资源分配模型，引入基站干扰的电平作为限制，提出了集中式迭代的方法来解决资源分配问题，引入拉格朗日对偶理论，通过求解对偶问题的最优解来解决资源分配的局部最优问题。

Description

星地一体化系统网络架构及其资源分配方法

技术领域

本发明涉及星地通信领域，涉及资源分配方法，具体地涉及星地一体化系统网络架构及其资源分配方法。

背景技术

在信息化时代，卫星通信已经成为不可或缺的通信方式。卫星通信的主要优势在于其特有的广域覆盖能力以及抗自然灾害能力。但卫星中继通信依赖于转发器来实现，卫星与地面终端之间传输距离很大，信号的路径损耗大，且易受建筑物及山脉等的影响，遭受干扰。而地面无线通信网络通信容量大、质量好，网络时延低，技术发展成熟，可以有效覆盖人口密集地区，能够作为卫星通信的必要补充。卫星通信则可以有效解决地面通信在偏远农村地区覆盖不彻底，在城市环境面临严重的噪声和干扰的问题，从而实现两网络的优势互补。随着卫星通信技术的日益成熟以及地面互联网技术的不断发展，下一代因特网技术发展的必然趋势是演化成空天地一体化的综合信息网络。

星地一体化网络将地面网络与卫星网络进行有机的融合，它的通信目标可以简单的概括为：任何人(Anyone)能够在任何地点(Anywhere)、任何时刻(Anytime)进行任何业务(Anything)的通信。在该系统中，起主导作用的是卫星网络运营商，地面通信网络只作为卫星网络的有效补并且受卫星网络控制中心(NetworkControlCenter，NCC)。卫星NCC应当制定合理高效的资源分配机制，在满足服务需求的条件下，最大化系统吞吐量。

在实际的通信过程中，一体化星地网络将会带来很多优势，比如增大系统的容量，提升资源利用效率，但也会面临很多挑战，特别是干扰问题。无线通信的快速发展，频谱需求日益迫切。由于频谱资源的匮乏，卫星通信以及地面蜂窝通信均采用频率复用技术，而且同一频段会在不同的网络进行复用，这对各种通信服务的成功部署发挥了巨大的作用。然而，同频网络以及网络中同频组件之中不可避免的会产生干扰。

发明内容

本发明要解决的问题是基于星地一体化系统的网络架构，研究合理有效的资源分配方法。本发明的目的是，针对星上信道资源有限，提出合理高效的利用信道资源的资源分配算法。

星地一体化系统网络架构，包括三部分，分别是用户部分、控制部分以及空间部分；

用户部分是指各类终端，包括固定或移动的地面基站、移动终端等；

控制部分包括网关、卫星控制中心、核心网以及基站控制器，负责管理卫星网络，让卫星网络和其他网络之间实现互联；

空间部分主要指分布于不同高度的轨道卫星，负责信号转发。

星地一体化网络的资源分配方法，用于所述的星地一体化系统网络架构，包括以下步骤：

步骤101，构建资源分配模型，具体包括以下过程：

假设所有基站总需求超过系统提供的最大容量，为了尽可能满足各个基站的通信需求，资源分配的数学优化模型表示为：

其中N代表卫星用户数量，T_i表示基站覆盖范围内总的业务需求量，卫星分配给基站的容量用C_i表示，系统总功率为P_total，K表示系统基站数量，P＝P_total/K即各基站平分系统总功率资源。

步骤102，优化问题转化，具体包括以下过程：

引入非负的乘子λ，得到该优化问题的拉格朗日函数：

其中a_k,i∈{0,1}表示是否分配给基站k的用户i资源，p_k,i为基站k给用户i传输的功率，C_k,i表示基站k分配给用户i的信道容量，λ、μ为拉格朗日乘数向量，P^th是基站干扰电平，ε_k和ε_e是正态分布方差；

在假设场景下，公式(2)忽略；对于凸优化问题来说，对偶间隙为零，即两问题的最优解是一样的，局部最优解也就是全局最优解；因此要证明该优化问题是凸的，只需要证明公式(5)是凸函数即可；

h(W_i)＝(T_i-C_i)² (5)

对h(W_i)关于W_i求二阶导得到以下公式：

其中，

由公式(8)知

结合公式(7)推出

故对偶问题的最优解表示为：

步骤103，迭代更新变量，具体包括以下过程：

1)基于KKT条件更新功率分配，由公式(10)得到近似解P_i ^*，从而得到最优解P_i ^opt＝max[0,P_i ^*]；

2)功率每一次的更新都依赖于对偶变量的更新，按照公式(11)、(12)、(13)对对偶变量进行迭代更新；

s_k,i＝a_k,ip_k,i,t_k＝(ε_k+ε_e)|h_ke|² (13)

其中，j代表迭代次数，β^(j)为迭代步长，[x]⁺＝max{0,x}。

步骤104，输出最优解。

本发明建立数学优化的资源分配模型，引入基站干扰的电平作为限制，提出了集中式迭代的方法来解决资源分配问题，引入拉格朗日对偶理论，通过求解对偶问题的最优解来解决资源分配的局部最优问题。

附图说明

图1是本发明的星地一体化系统网络结构示意图；

图2是本发明的资源分配方法流程图；

图3是实施例的资源分配算法具体实现流程。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

图1为该方法的所提出的星地一体化系统网络架构，包括：

从网络结构来看，系统可分为三部分，分别是用户部分、控制部分以及空间部分。用户部分是指各类终端，包括固定或移动的地面基站、移动终端等；控制部分包括网关、卫星控制中心、核心网以及基站控制器，负责管理卫星网络，让卫星网络和其他网络之间实现互联；空间部分主要指分布于不同高度的轨道卫星，负责信号转发。

根据本发明实施例，提供了一种用于星地一体化网络的资源分配方法，图2为该方法的所提出的一种用于星地一体化网络的资源分配方法流程图，包括：

步骤101，构建资源分配模型。

具体的，假设所有基站总需求超过系统提供的最大容量，为了尽可能满足满足各个基站的通信需求，资源分配的数学优化模型可以表示为：

其中N代表卫星用户数量，T_i表示基站覆盖范围内总的业务需求量，卫星分配给基站的容量用C_i表示，系统总功率为P_total，K表示系统基站数量，P＝P_total/K即各基站平分系统总功率资源。

步骤102，优化问题转化。

引入非负的乘子λ，得到该优化问题的拉格朗日函数：

其中a_k,i∈{0,1}表示是否分配给基站k的用户i资源，p_k,i为基站k给用户i传输的功率，C_k,i表示基站k分配给用户i的信道容量，λ、μ为拉格朗日乘数向量，P^th是基站干扰电平，ε_k和ε_e是正态分布方差。

在假设场景下，公式(2)可以忽略。对于凸优化问题来说，对偶间隙为零，即两问题的最优解是一样的，局部最优解也就是全局最优解。因此要证明该优化问题是凸的，只需要证明公式(5)是凸函数即可。

h(W_i)＝(T_i-C_i)² (18)

对h(W_i)关于W_i求二阶导可以得到以下公式：

其中，

由公式(8)知

结合公式(7)可以推出

故对偶问题的最优解可以表示为：

步骤103，迭代更新变量。

1)基于KKT条件更新功率分配，由公式(10)得到近似解P_i ^*，从而得到最优解P_i ^opt＝max[0,P_i ^*]。

2)功率每一次的更新都依赖于对偶变量的更新，按照公式(11)、(12)、(13)对对偶变量进行迭代更新。

s_k,i＝a_k,ip_k,i,t_k＝(ε_k+ε_e)|h_ke|² (26)

其中，j代表迭代次数，β^(j)为迭代步长，[x]⁺＝max{0,x}。

步骤104，输出最优解。

图3为该方法提出的资源分配算法的具体实现流程图，包括：

步骤201，输入对偶变量的初始值λ¹，最大迭代次数N_iter和精度ξ。

步骤202，初始化迭代次数指示变量j＝1，设定各基站的初始功率为P_k＝P_total/K，其中k＝1,L,K。

步骤203，将λ^j、μ^j和P_k代入公式(10)，更新获得分配给每个基站的最优功率

步骤204，将λ^j、μ^j和

代入公式(11)，更新变量λ^j+1、μ^j+1。

步骤205，进行迭代终止条件判断。如果

及

同时满足或者j＝N_iter，则转到步骤206，否则j＝j+1，返回步骤203。

步骤206，返回各基站的最优功率分配方案

Claims (5)

1.星地一体化系统网络架构，其特征在于，包括三部分，分别是用户部分、控制部分以及空间部分；

用户部分是指各类终端，包括固定或移动的地面基站、移动终端；

控制部分包括网关、卫星控制中心、核心网以及基站控制器，负责管理卫星网络，让卫星网络和其他网络之间实现互联；

空间部分主要指分布于不同高度的轨道卫星，负责信号转发。

2.星地一体化网络的资源分配方法，其特征在于，用于权利要求1所述的星地一体化系统网络架构，包括以下步骤：

步骤101，构建资源分配模型；

步骤102，优化问题转化；

步骤103，迭代更新变量；

步骤104，输出最优解。

3.根据权利要求2所述的星地一体化网络的资源分配方法，其特征在于，步骤101，构建资源分配模型，具体包括以下过程：

假设所有基站总需求超过系统提供的最大容量，为了尽可能满足各个基站的通信需求，资源分配的数学优化模型表示为：

其中N代表卫星用户数量，T_i表示基站覆盖范围内总的业务需求量，卫星分配给基站的容量用C_i表示，系统总功率为P_total，K表示系统基站数量，P＝P_total/K即各基站平分系统总功率资源。

4.根据权利要求3所述的星地一体化网络的资源分配方法，其特征在于，步骤102，优化问题转化，具体包括以下过程：

引入非负的乘子λ，得到该优化问题的拉格朗日函数：

其中a_k,i∈{0,1}表示是否分配给基站k的用户i资源，p_k,i为基站k给用户i传输的功率，C_k,i表示基站k分配给用户i的信道容量，λ、μ为拉格朗日乘数向量，P^th是基站干扰电平，ε_k和ε_e是正态分布方差；

在假设场景下，公式(2)忽略；对于凸优化问题来说，对偶间隙为零，即两问题的最优解是一样的，局部最优解也就是全局最优解；因此要证明该优化问题是凸的，只需要证明公式(5)是凸函数即可；

h(W_i)＝(T_i-C_i)² (5)

对h(W_i)关于W_i求二阶导得到以下公式：

其中，

由公式(8)知

结合公式(7)推出

故对偶问题的最优解表示为：

5.根据权利要求4所述的星地一体化网络的资源分配方法，其特征在于，步骤103，迭代更新变量，具体包括以下过程：

1)基于KKT条件更新功率分配，由公式(10)得到近似解P_i ^*，从而得到最优解

2)功率每一次的更新都依赖于对偶变量的更新，按照公式(11)、(12)、(13)对对偶变量进行迭代更新；

s_k,i＝a_k,ip_k,i,t_k＝(ε_k+ε_e)|h_ke|² (13)

其中，j代表迭代次数，β^(j)为迭代步长，[x]⁺＝max{0,x}。

Images