CN115412149B - 一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统及方法 - Google Patents

一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统及方法，该系统包括：接入子系统、数据处理子系统以及业务服务子系统。其中，数据处理子系统包括数据管理中心、策略库、策略管理中心、学习中心，策略库中包含资源分配策略、QoS服务策略、故障告警与修复策略、状态预判与调整策略、流量统级与计费策略等。该系统采用云计算、机器学习等技术为大型卫星通信地面网络的运营管理提供智能化、多样化的服务模式，同时具备多种网络接入和定制业务服务功能，适用于大型异构卫星通信网络，适用性强、运营范围广、运营成本低、便于操作。本申请具备智能化故障告警与修复和终端状态预判与调整的功能，为终端故障处理和定制服务提供自动处理能力。

Description

一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统及方法
技术领域
本申请涉及卫星通信技术领域，尤其涉及一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统及方法。
背景技术
目前，卫星通信已广泛应用于军事、公安、应急、环保、农业、海洋等领域，其不受地域限制的特点使通信的全面覆盖成为了可能，随着卫星通信的广泛应用和融合网络应用的迅速发展，大型卫星通信地面网络的运营成本不断提升，成为卫星通信行业的一个难题。
目前，卫星通信运营系统主要依靠卫星通信运营中心站部署的网络管理软件，不仅为终端分配资源、提供QoS服务、监测业务突发情况和流量统计与计费等业务；同时还监测卫星通信运营中心站的卫星通信基带模块设备。在遇到系统业务故障时需要逐一排查各个软硬件，需要人工定位以及解决问题，但是大多数终端站地处偏僻，系统维护产生的成本较高，对系统维护工程师的专业能力和经验积累要求较高，故障处理和业务保障速度慢、且系统配置精准度不高，业务质量和用户体验较低。
发明内容
本申请解决的技术问题是：针对现有技术中对卫星通信系统的运营管理不能满足实际需求，本申请提供了一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统及方法，本申请实施例所提供的方案中，基于云计算和机器学习方法对所述数据进行处理，利用云端智能运营系统实现无人值守的智能化卫星通信系统运营，并且具备信道加密和硬件热备份功能供用户选择使用，避免卫星通信系统运营模式和技术手段的不足。
第一方面，本申请实施例提供一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统，该系统包括：接入子系统、数据处理子系统以及业务服务子系统；其中，
所述接入子系统与卫星通信系统耦合，用于接收所述卫星通信系统发送的数据，其中，所述数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令；
所述数据处理子系统与所述接入子系统耦合，用于接收所述数据，并基于云计算和机器学习方法对所述数据进行处理，其中，对所述数据处理包括确定所述数据的类别，以及基于所述数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于所述处理策略对所述数据进行处理，并得到所述处理结果；
所述业务服务子系统与所述数据处理子系统耦合，用于接收所述数据的处理结果，基于所述处理结果为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
可选地，还包括融合网络模块；其中，所述接入子系统基于融合网络模块与所述卫星通信系统耦合，其中，所述融合网络模块包括卫星通信网络模、地面网络、北斗网络、5G网络或者无人机网络。
可选地，所述数据处理子系统包括：数据管理中心、策略管理中心以及策略库；其中，所述数据管理中心，用于接收所述数据，并对所述数据进行分析确定数据的类型；当所述数据为异常数据时，将所述异常数据发送给策略管理中心；和/或当所述数据为业务数据时，将对所述数据进行资源配置，并将其提供给所述业务服务子系统；所述策略管理中心，用于分析所述异常数据所对应的类别，根据所述类别从所述策略库所存储的策略中检索其所对应的策略，并基于检索出的策略执行相应的操作，其中，所述相应操作包括调整系统参数配置或发出异常警告。
可选地，若所述数据为业务数据，所述数据处理子系统根据所述数据自动完成所述卫星通信系统中终端站的资源分配、QoS服务、状态预判与调整或流量统计与计费，并基于所述资源分配、QoS服务、状态预判与调整或流量统计与计费向所述业务服务子系统提供通信业务服务。
可选地，所述数据处理子系统还包括：学习中心；其中，所述策略管理中心基于检索出的策略执行相应的操作后，将操作结果反馈给所述学习中心；所述学习中心基于所述操作结果以及机器学习增加或优化策略，并将增加或优化后的策略按照类别存储至所述策略库中。
可选地，所述接入子系统包括硬件接入模块和系统接口模块；其中，所述硬件接入模块，用于提供所述卫星通信地面网络运营管理系统运行的硬件环境；其中，与所述数据管理中心耦合，用于将所述数据管理中心收到的系统操作指令下发给对应的网络；所述系统接口模块，用于提供所述卫星通信地面网络运营管理系统的对外接口；其中，所述对外接口包括监测、终端站和卫星通信运营中心站的系统监测接口、预判系统状态调整需求的气象数据接口、系统数据库接口和运营管理接口。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理方法，该方法包括：接收所述卫星通信系统发送的数据，其中，所述数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令；基于云计算和机器学习方法对所述数据进行处理，其中，对所述数据处理包括确定所述数据的类别，以及基于所述数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于所述处理策略对所述数据进行处理，并得到所述处理结果；基于所述处理结果为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
可选地，基于云计算和机器学习方法对所述数据进行处理，包括：对所述数据进行分析确定数据的类型；当所述数据为异常数据时，根据所述类别从所述策略库所存储的策略中检索其所对应的策略，并基于检索出的策略执行相应的操作，其中，所述相应操作包括调整系统参数配置或发出异常警告；基于系统参数配置为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
可选地，其中，对非系统异常告警进行识别，判断是否是卫星通信系统中终端外界环境变化，对非终端外界环境变化采取直接报警操作，发出告警信息，由人工排查处理。
可选地，基于检索出的策略执行相应的操作，包括：根据预先设定的业务配置策略，自动为所述终端进行资源分配、QoS变更/设置或流量查询/费用结算操作，完成终端定制的业务服务。
与现有技术相比，本申请实施例所提供的方案至少具有如下有益效果：
1、本申请实施例采用数据挖掘和数据分析技术，根据卫星通信系统日常运行数据、系统监测数据、系统数据或者气象数据，分析系统可能出现、将要出现的故障，从而做出故障告警和状态预判，或者判断定制业务时间段是否需要调整资源参数或系统参数，从而保障业务服务，为智能运营提供数据支撑。
2、本申请实施例采用机器学习技术，结合数据分析得到的结果，建立故障修复和状态调整策略库，实现系统故障自动修复和系统状态自动调整的功能，根据天气或灾害情况，自动调整系统调制编码方式等保障业务质量，自动切换平时和应急状态，自动调整网络部署，通知下属终端站，快速进入应急状态，实现无人值守的智能化运营。
3、本申请实施例具备系统监测模块接口，可实时获取终端硬件、软件运行状态和运行数据，云端智能运营系统可根据硬件状态判断系统故障，并下发指令及时调整系统，或提示维护工程师更换系统硬件，具有快速响应、自主运营维护等特点。
4、本申请实施例融合卫星通信网络、地面网络、5G网络、北斗网络和无人机网络，可通过5G或地面网络访问卫星通信系统，完成系统运营操作，或为用户提供随时随地的数据存储服务，面临应急事件时，依然可以通过卫星通信网络获取数据信息，同时利用北斗、无人机网络实现物联网和定位导航业务服务，具有多网络接入、多样化业务模式和定制化服务等特点。
附图说明
图1为本申请实施例所提供的一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统的示意图；
图2为本申请实施例所提供的一种数据处理子系统的结构示意图；
图3为本申请实施例所提供的一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理方法的流程示意图；
图4为本申请实施例所提供的一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统工作流程图。
具体实施方式
本申请实施例提供的方案中，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
参见图1为本申请实施例所提供的一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统的示意图。在图1中，该系统包括：接入子系统101、数据处理子系统102以及业务服务子系统103；其中，接入子系统101与卫星通信系统耦合，用于接收卫星通信系统发送的数据，其中，数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令；数据处理子系统102与接入子系统101耦合，用于接收数据，并基于云计算和机器学习方法确定数据的类别，以及基于数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于处理策略对数据进行处理，并得到处理结果；业务服务子系统103与数据处理子系统102耦合，用于接收数据的处理结果，基于处理结果为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。应理解，本申请图1所示的卫星通信地面网络运营管理系统适用于对大型卫星通信地面网络运营管理。
作为举例，在本申请实施例所提供的方案中，图1所示的卫星通信地面网络运营管理系统与卫星通信系统耦合，其中卫星通信系统包括一个或多个终端和运营中心站。卫星通信地面网络运营管理系统可以对卫星通信系统中的终端进行管理和维护，例如，资源分配、QoS服务、故障告警与修复、状态预判与调整、流量统计与计费等管理和维护。
又作为举例，本申请实施例为了完成不同业务服务以及拓展业务服务，卫星通信地面网络运营管理系统与卫星通信系统之间可以通过融合网络模块耦合，其中，融合网络模块是指包含多种网络模块，而不同网络模块可通过不同网络来支持不同业务服务。例如，卫星通信网络、地面网络、北斗网络、5G网络或者无人机网络。即本申请实施例所提供的卫星通信地面网络运营管理系统支持卫星通信网络、地面网络、北斗网络、5G网络或者无人机网络等网络。应理解，本申请卫星通信地面网络运营管理系统为了支持多种网络提供了支持每种网络的网络模块，例如，卫星通信网络模块、地面网络模块、北斗网络模块、5G网络模块或者无人机网络模块等。
本申请的融合网络依托卫星通信系统，接入地面网络、5G、北斗和无人机，支持系统接口模块的数据接入和业务服务的多样化，同时确保云端数据的随时随地上传、下载和业务定制服务。
为了实现卫星通信地面网络运营管理系统与卫星通信系统之间进行数据交互，除了通过网络耦合连通之外，还需要提供硬件和软件运行环境以及接口。参见图1所示的接入子系统101提供了卫星通信地面网络运营管理系统的硬件和软件运行环境以及接口。作为举例，接入子系统101包括硬件接入模块1011和系统接口模块1012；其中，硬件接入模块1011，用于提供卫星通信地面网络运营管理系统运行的硬件环境；例如，硬件接入模块1011包括交换机、服务器或者磁盘阵列。系统接口模块1012，用于提供卫星通信地面网络运营管理系统的对外接口；例如，对外接口包括监测、终端站和卫星通信运营中心站的系统监测接口、预判系统状态调整需求的气象数据接口、系统数据库接口和运营管理接口。
进一步，在本申请实施例所提供的方案中，通过数据处理子系统102采用云计算和机器学习方法来处理卫星通信地面网络运营管理系统接入的数据，例如，该数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令。作为举例，数据处理子系统102在接收到数据后，可以对接收到的数据进行对比分析确定数据的类别，如数据的类别包括异常数据和业务数据。另外，在本申请实施例所提供的方案中，卫星通信地面网络运营管理系统可以基于机器学习生成或优化每种数据类型所对应的管理和维护策略，并按照类别存储在预设的策略库中。当数据处理子系统102在确定接收到的数据类别之后，可基于云计算和机器学习方法确定数据的类别，以及基于数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于处理策略对数据进行处理，并得到处理结果。
图2展示了本申请实施例提供的一种数据处理子系统的结构示意图。作为举例，在图2中，数据处理子系统102包括：数据管理中心1021、策略管理中心1022以及策略库1023；其中，数据管理中心1021，用于接收数据，并对数据进行分析确定数据的类型，例如，数据管理中心1021包括数据库以及数据分析中心，其可支持异常警告和业务服务处理等；当数据为异常数据时，将异常数据发送给策略管理中心1022；和/或当数据为业务数据时，将对数据进行资源配置，并将其提供给业务服务子系统103；策略管理中心1022，用于分析异常数据所对应的类别，根据类别从策略库1023所存储的策略中检索其所对应的策略，并基于检索出的策略执行相应的操作，其中，相应操作包括调整系统参数配置或发出异常警告。例如，数据处理子系统102的处理结果可以在该系统的运营管理界面进行显示。
进一步，本申请实施例所提供的方案中，卫星通信地面网络运营管理系统根据接收卫星通信系统的数据对其进行管理和维护，而对于卫星通信系统所发送的数据不同，卫星通信地面网络运营管理系统进行管理和维护的具体方式不同。
作为举例，数据管理中心1021，其配置用于对比分析系统数据、软件或硬件监测数据或运行数据；若数据管理中心1021对比分析系统数据、软件或硬件监测数据或运行数据为异常数据，则将异常数据报送至策略管理中心1022；策略管理中心1022，配置用于接收所述数据管理中心1021下发的异常数据，分析所属策略类别，用以调用策略库1023的相应策略，根据检索的策略下发向系统管理人员发出异常告警。例如，策略库1023所存储的策略包括但不限制于资源分配策略、QoS服务策略、故障告警与修复策略、状态预判与调整策略、流量统计与计费策略等；其中，状态预判与调整策略主要是根据实时气象数据预判现场环境，提前调整终端的调制编码方式、发射功率等数据来保障终端业务。
又作为举例，若数据管理中心1021对比分析所接收的数据为业务数据时，数据管理中心1021将对所述数据进行资源配置或调整系统参数配置，并将其提供给所述业务服务子系统103；例如，数据管理中心1021根据数据自动完成卫星通信系统中终端站的资源分配、QoS服务、状态预判与调整或流量统计与计费，并基于资源分配、QoS服务、状态预判与调整或流量统计与计费向业务服务子系统103提供通信业务服务。
又作为举例，数据管理中心1021还可配置为用于执行接收的指令(如运营管理指令或系统操作指令)，其中，数据管理中心1021与硬件接入模块1011相连，用于接收和分析融合网络模块的软件和硬件监测数据，并将数据管理中心1021收到的指令下发给需要执行指令的网络。例如，数据管理中心1021将接收到的指令下发给卫星通信网络。
进一步，又作为举例，数据处理子系统102还包括：学习中心1024；其中，策略管理中心1022基于检索出的策略执行相应的操作后，将操作结果反馈给学习中心；学习中心1024基于操作结果以及机器学习增加或优化策略，并将增加或优化后的策略按照类别存储至策略库中。例如，策略管理中心1022根据检索的策略下发系统参数配置调整或向系统管理人员发出异常告警，并将系统应对处理后的结果反馈给学习中心，有优化现有策略或新增异常应对策略。策略库1023用于为系统异常状况的处理提供策略支持，并通过学习中心获取更多的策略。学习中心1024通过学习系统操作、系统异常处理判断与处理策略，以及业务支持策略，来优化和扩展策略库，将学习到的相应策略按照类别存储至策略库中。学习中心采用机器学习技术，通过策略管理中心的反馈，不断新增和优化系统业务支持和异常应对。
鉴于此，本申请实施例所提供的卫星通信地面网络运营管理系统的工作原理是：大型卫星通信地面网络系统建设完成后，通过连接卫星通信主控站系统来实现系统智能化运营，通过分析终端运行状态数据，对比分析系统运行状态变化，如果出现异常告警，识别系统异常，根据异常类别在策略库中搜索最优的解决策略并下发系统调整指令，由策略管理中心下发系统配置参数调整指令，该运营管理系统自动完成告警处理，通过监控系统运行状态判断系统是否已正常运行，判断是否需要下一轮调整，如果未能正常运行可直接通过运营管理界面发出系统告警，如果系统运行状态不是最优则继续进行调整，直到能够足够支持业务正常运行的状态为止，系统正常运行的判定由数据分析中心根据终端业务速率、信噪比等数据识别判定，人工调整或通过多次调整达到系统最优状态时的发生的策划，由学习中心采用机器学习技术优化或保存系统处置策略，添加至策略库中，若异常告警为终端外界环境变化，该变化可以是目前的、也可以是未来某时段的，通过策略管理中心调取策略库中对于该异常环境的参数配置调整策略完成终端配置调整或预设调整，当收到业务需求用户使用客户端定制的业务服务时，该运营管理系统通过识别业务类别，通过预先设定的业务支持策略，进行资源分配、QoS变更/设置、流量查询/费用结算等操作，自动完成业务服务支持和系统状态预判和调整等工作。
又作为举例，本申请实施例所提供的卫星通信地面网络运营管理系统可用于以卫星通信为主的多种异构网络中，在异构网络中卫星通信系统中终端运行状态可由云端进行不间断的监控，实时调整、统一管理，通过策略库自主完成异常告警和业务服务支持；例如，采用云计算方式不间断的监控，实时调整、统一管理，通过策略库自主完成异常告警和业务服务支持。为大型卫星通信网络运营实现低成本运营服务提供有效支持，运营管理系统支持云端自主运营，进而可解决目前卫星通信地面系统不断扩大状态下的运营管理手段单一、人工解决问题效率低、故障处理和业务保障速度慢、且系统配置精准度不高，业务质量和用户体验较低等问题。
接着，针对本申请实施例所提供的卫星通信地面网络运营管理系统的运行方法进行简要介绍。图3展示了本申请实施例提供的一种卫星通信地面网络运营管理方法的流程示意图。参见图3，该方法包括：
步骤301，接收卫星通信系统发送的数据，其中，数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令。
步骤302，基于云计算和机器学习方法确定数据的类别，以及基于数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于处理策略对数据进行处理，并得到处理结果。
步骤303，基于处理结果为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
在一种可能实现方式中，基于云计算和机器学习方法对所述数据进行处理，包括：对所述数据进行分析确定数据的类型；当所述数据为异常数据时，根据所述类别从所述策略库所存储的策略中检索其所对应的策略，并基于检索出的策略执行相应的操作，其中，所述相应操作包括调整系统参数配置或发出异常警告；基于系统参数配置为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
在一种可能实现方式中，其中，对非系统异常告警进行识别，判断是否是卫星通信系统中终端外界环境变化，对非终端外界环境变化采取直接报警操作，发出告警信息，由人工排查处理。
在一种可能实现方式中，基于检索出的策略执行相应的操作，包括：
根据预先设定的业务配置策略，自动为所述终端进行资源分配、QoS变更/设置或流量查询/费用结算操作，完成终端定制的业务服务。
为了便于理解下面以举例形式对卫星通信地面网络运营管理系统的工作过程进行简要介绍。
作为举例，在图4中，首先，基于云端的智能化大型卫星通信地面网络运营管理系统打开后，系统会进行自检，以确认系统可以正常工作。
接着，进行基于云端的智能化大型卫星通信地面网络运营管理、以及基于运营结果的运营支持服务，主要由所述基于云端的智能化大型卫星通信地面网络运营管理系统按以下步骤运行：
m1：对比分析收到的系统运行数据，判断系统运行数据的类别，存储系统运行数据；
m2：分析接收到的数据是异常告警还是业务服务需求，策略管理中心识别异常告警，根据异常类别在策略库中搜索相应的最优解决策略，并由策略管理中心下发执行，自动调整系统配置参数使系统达到支持业务服务的最优状态，业务服务需求则直接通过策略管理中心识别服务类别，并将参数配置指令分发执行，自动完成业务支持服务；
m3：所述数据处理模块通过所述策略管理中心识别并下发系统配置指令，提供音频业务、视频业务、数据交换、数据存储、物联网等服务，实现无人值守的业务运营服务；
m4：所述学习中心通过接收到的系统运行正常及状态数据反馈，通过对比分析，优化策略库中已有的策略，或存储人工处理异常告警的策略，得到新的策略。
本申请实施例采用机器学习技术，根据卫星通信终端站和卫星通信运营中心站的日常运行数据、系统监测数据、气象数据，分析系统可能出现、将要出现的故障，从而做出故障告警和状态预判，或者判断定制业务时间段是否需要调整卫星通信终端站的资源参数或系统参数，从而保障业务服务。数据处理模块采用机器学习技术，结合数据挖掘结果，建立故障修复和状态调整算法库，实现系统故障自动修复和系统状态自动调整的功能，根据天气或灾害情况，自动调整系统调制编码方式等保障业务质量，或自动切换平时和应急状态，自动调整网络部署，通知下属卫星通信终端站，快速进入应急状态。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种基于云端的卫星通信地面网络运营管理系统，其特征在于，包括：接入子系统、数据处理子系统以及业务服务子系统；其中，
所述接入子系统与卫星通信系统耦合，用于接收所述卫星通信系统发送的数据，其中，所述数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令；
所述数据处理子系统与所述接入子系统耦合，用于接收数据，并基于云计算和机器学习方法对数据进行处理，其中，对数据处理包括确定数据的类别，以及基于数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于所述处理策略对数据进行处理，并得到处理结果；
所述业务服务子系统与所述数据处理子系统耦合，用于接收数据的处理结果，基于处理结果为卫星通信系统中终端用户提供业务服务；
其中，所述接入子系统基于融合网络模块与所述卫星通信系统耦合，其中，所述融合网络模块包括卫星通信网络模、地面网络、北斗网络、5G网络或者无人机网络；
所述数据处理子系统包括：数据管理中心、策略管理中心以及策略库；其中，所述数据管理中心，用于接收数据，并对数据进行分析确定数据的类型；当数据为异常数据时，将所述异常数据发送给策略管理中心；和/或当数据为业务数据时，将对数据进行资源配置，并将其提供给所述业务服务子系统；
所述策略管理中心，用于分析所述异常数据所对应的类别，根据所述类别从所述策略库所存储的策略中检索其所对应的策略，并基于检索出的策略执行相应的操作，其中，所述相应的操作包括调整系统参数配置或发出异常警告；
其中，若数据为业务数据，所述数据处理子系统根据数据自动完成所述卫星通信系统中终端站的资源分配、QoS服务、状态预判与调整或流量统计与计费，并基于所述资源分配、QoS服务、状态预判与调整或流量统计与计费向所述业务服务子系统提供通信业务服务。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理子系统还包括：学习中心；其中，
所述策略管理中心基于检索出的策略执行相应的操作后，将操作结果反馈给所述学习中心；
所述学习中心基于所述操作结果以及机器学习增加或优化策略，并将增加或优化后的策略按照类别存储至所述策略库中。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述接入子系统包括硬件接入模块和系统接口模块；其中，
所述硬件接入模块，用于提供所述卫星通信地面网络运营管理系统运行的硬件环境；其中，与所述数据管理中心耦合，用于将所述数据管理中心收到的系统操作指令下发给对应的网络；
所述系统接口模块，用于提供所述卫星通信地面网络运营管理系统的对外接口；其中，所述对外接口包括监测、终端站和卫星通信运营中心站的系统监测接口、预判系统状态调整需求的气象数据接口、系统数据库接口和运营管理接口。
4.基于权利要求1-3任一项所述的系统实现的管理方法，其特征在于，包括：
接收所述卫星通信系统发送的数据，其中，所述数据包括系统数据、软件或硬件监测数据、业务数据、运行数据或者指令；
基于云计算和机器学习方法对数据进行处理，其中，对数据处理包括确定数据的类别，以及基于数据的类别从预设的策略库中搜索其对应的处理策略，并基于所述处理策略对数据进行处理，并得到处理结果；基于处理结果为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于云计算和机器学习方法对数据进行处理，包括：
对数据进行分析确定数据的类型；当数据为异常数据时，根据所述类别从所述策略库所存储的策略中检索其所对应的策略，并基于检索出的策略执行相应的操作，其中，所述相应的操作包括调整系统参数配置或发出异常警告；
基于系统参数配置为卫星通信系统中终端用户提供业务服务。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，其中，
对非系统异常告警进行识别，判断是否是卫星通信系统中终端外界环境变化，对非终端外界环境变化采取直接报警操作，发出告警信息，由人工排查处理。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，基于检索出的策略执行相应的操作，包括：
根据预先设定的业务配置策略，自动为所述终端进行资源分配、QoS变更/设置或流量查询/费用结算操作，完成终端定制的业务服务。
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