CN116112060A - 基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置 - Google Patents

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CN116112060A CN202211736566.1A CN202211736566A CN116112060A CN 116112060 A CN116112060 A CN 116112060A CN 202211736566 A CN202211736566 A CN 202211736566A CN 116112060 A CN116112060 A CN 116112060A
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王莹
贾怀起
张一凡
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Abstract

本发明提供一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置，所述方法包括：将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。本发明可以实现自适应资源分配，增强了系统的容量，提升了系统资源利用率以及网络传输的鲁棒性。

Description

基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置。
背景技术
近年来，结合了卫星、空中平台以及地面网络的空天地三层异构通信网络被提出，空中平台作为中继节点，进一步缩短了空地距离，较低的通信频率也能减少信号的衰落。然而考虑到海量网络节点接入带来的接入资源紧张以及卫星的弱覆盖等问题，使得空天地通信网络的资源分配一直是业界研究的热点问题。
现有的资源分配方法往往忽略了中继节点与卫星之间链路的资源优化配置问题，默认采用固定的资源分配方案，无法根据动态变化的中继节点流量需求和信道质量进行自适应优化调整，资源利用率低下。
发明内容
本发明提供一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置，用以解决现有技术中现有的资源分配方法往往忽略了中继节点与卫星之间链路的资源优化配置问题，默认采用固定的资源分配方案，无法根据动态变化的中继节点流量需求和信道质量进行自适应优化调整，资源利用率低下的缺陷。
本发明提供一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，包括：
将传输时间划分为多个时隙；
以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；
采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
根据本发明提供的一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，所述以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型，包括：
基于每个所述地面终端在每个所述时隙下的数据吞吐量，确定系统平均吞吐量；
以最大化所述系统平均吞吐量为目标，建立第一目标函数；
基于每个所述地面终端和每个所述高空平台的功率范围、每个所述高空平台的每个接入信道的接入节点数量，确定所述目标约束条件；
基于所述第一目标函数和所述目标约束条件，建立所述空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
根据本发明提供的一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，所述方法还包括：
以最小化每个所述时隙的李雅普诺夫漂移加罚项为目标，将所述第一目标函数转化为第二目标函数；
基于所述第二目标函数和所述目标约束条件，建立所述空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
根据本发明提供的一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，所述采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，包括：
将所述资源分配优化问题模型拆分解耦为多个子优化问题模型；所述多个子优化问题模型包括辅助变量优化子问题、地面终端到高空平台之间的信道分配及功率控制的第一子优化问题模型以及高空平台到卫星之间的信道分配与功率控制的第二子优化问题模型；
对所述辅助变量优化子问题、所述第一子优化问题模型和所述第二子优化问题模型进行迭代求解，得到每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
根据本发明提供的一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，对所述辅助变量优化子问题、所述第一子优化问题模型和所述第二子优化问题模型进行迭代求解，得到每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，包括：
步骤S1，基于各个所述地面终端的数据队列，采用凸优化求解方法对所述辅助变量优化子问题进行求解，得到当前时隙下辅助变量的最优解；
步骤S2，基于各个所述地面终端和各个所述高空平台的数据队列，对所述第一子优化问题模型进行求解，确定当前时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率，并对所述第二子优化问题模型进行求解，确定当前时隙下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率；
步骤S3，基于所述当前时隙下辅助变量的最优解、所述当前时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、所述当前时隙下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，更新各个所述地面终端和各个所述高空平台的数据队列；
步骤S4，在确定当前时隙未达到预设的最大时隙的情况下，继续执行步骤S1至步骤S3，直至当前时隙达到所述最大时隙，进入步骤S5，得到每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
根据本发明提供的一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，所述第一目标函数通过如下公式表示：
Figure BDA0004032063250000041
所述第二目标函数通过如下公式表示：
Figure BDA0004032063250000042
其中，
Figure BDA0004032063250000043
表示地面终端u的准入数据au(t)的时间平均，
Figure BDA0004032063250000044
表示所有地面终端的集合，
Figure BDA0004032063250000045
表示所有高空平台m的集合；a表示地面终端的准入数据量，X表示地面终端与高空平台之间的信道接入信息；p表示地面终端与高空平台之间的信道的传输功率；B表示高空平台与卫星之间的信道接入信息；P表示高空平台与卫星之间的信道的传输功率；
其中，V表示李雅普诺夫函数的惩罚因子；
Figure BDA0004032063250000046
Figure BDA0004032063250000047
其表示辅助变量；
Figure BDA0004032063250000048
表示地面终端u在时隙t卸载的数据量；
Figure BDA0004032063250000049
表示高空平台m缓冲区在时隙t接收的数据量；
Figure BDA00040320632500000410
表示高空平台m缓冲区在时隙t发出的数据量；Qm(t)表示高空平台m缓冲区在时隙t存储的数据量；Zu(t)表示地面终端u缓冲区在时隙t存储的数据量，其更新方式按照下述公式实施：
Figure BDA00040320632500000411
Hu(t)表示地面终端u缓冲区引入的虚拟数据队列，其更新方式按照下述公式实施：
Hu(t+1)＝max{Hu(t)-au(t),0}+Cu(t)。
本发明还提供一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置，包括：
划分模块，用于将传输时间划分为多个时隙；
建立模块，用于以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；
求解模块，用于采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法。
本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置，通过将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对资源分配优化问题模型进行求解，确定每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，可以基于实际的卫星拓扑结构获得每时隙的星地信道状况，实现了自适应资源分配，增强了系统的容量，提升了系统资源利用率以及网络传输的鲁棒性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法的流程示意图；
图2是本发明提供的卫星物联网网络的结构示意图；
图3是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法中模型求解的流程示意图之一；
图4是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法中模型求解的流程示意图之二；
图5是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法中模型求解的流程示意图之三；
图6是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置的结构示意图；
图7是本发明提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1-图7描述本发明的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法及装置。
图1是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法的流程示意图，如图1所示，包括：
步骤110，将传输时间划分为多个时隙；
步骤120，以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；
步骤130，采用交替迭代法对资源分配优化问题模型进行求解，确定每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
具体地，在本发明的实施例中，传输时间被划分为带有索引t的多个时隙，
Figure BDA0004032063250000071
每个时隙长度为δ。
图2是本发明提供的卫星物联网网络的结构示意图，如图2所示，整个网络包括地面层、高空层和太空层。地面用户通过地面层网络到达高空层的高空平台(High AltitudePlatform，HAP)、HAP到达太空层的卫星以及卫星到达核心网络这样的方式卸载流量。由于空间限制，本实施例注重于前两跳通信的优化设计。具体地，在第一跳，地面节点采用非正交多址接入(Non-Orthgonal Multiple Access，NOMA)的方式接入搭载缓冲区的高空平台，不仅可以节省地面物联网节点的能量消耗，同时可以提高频谱利用效率以及应对极端天气或者短时缺乏卫星覆盖带来星地通信链路薄弱甚至中断的问题。在第二跳，配备多个独立天线，高空平台可以同时与多个卫星信道进行连接，以此提升回传容量。为了降低卫星端的解码复杂度，正交多址接入的方式被用于星地通信。
在本发明的实施例中，首先需要建立地对空(Ground to Air,G2A)通信传输模型。
分别定义由地面终端构成的地面节点的集合，可以表示为
Figure BDA0004032063250000081
以及高空平台HAP的集合，可以表示为
Figure BDA0004032063250000082
地面到HAP通信链路的工作频段被设置在C波段，其中，HAP共享相同的频率资源池B，即频率复用因子为1，并进一步被划分为K个子信道，则每个子信道带宽为
Figure BDA0004032063250000083
为描述地面节点与不同高空平台信道间的关联关系，引入二值指示变量X(t)。具体地，xu,m,k(t)＝1表示节点u通过信道k与HAPm进行通信，否则xu,m,k(t)＝0。配备了单天线的地面节点被允许至多同时接入一个子信道，表示为：
Figure BDA0004032063250000084
由于地对空采用NOMA技术，串行干扰消除技术被用于在高空平台接收机中消除由于频谱复用带来的串行干扰，并认为HAP上的解码顺序总是从信道质量较好的节点到信道质量较差的节点。为了确保解码复杂度在一个可接受的范围内，针对每个信道接入设备数做出限制，即每个信道至多同时接入Kmax个地面节点，通过恰当的设置Kmax值的大小，可以将解码复杂度降低到可容忍的水平，即：
Figure BDA0004032063250000085
根据最近的研究，认为HAP与地面节点间具有良好的视线传播特性，与地面节点之间的通信链路由视距无线传输(Line of Sight，LoS)链路主导，节点u与HAPm的信道增益gu,m服从自由空间传播损耗模型，可以给定如下：
Figure BDA0004032063250000086
其中，
Figure BDA0004032063250000087
du,m(t)表示节点u与HAPm之间的距离，c和fm,k分别为光速以及上行链路的通信中心频率。
因此，HAPm在子信道k处接收到的地面节点u的信号可以表示为：
Figure BDA0004032063250000091
其中，索引t表示第t个时隙，su(t)表示地面节点u发送的信号，pu,m,k(t)表示地面节点u在高空平台m的子信道k上的发射功率，gu,m,k(t)则表示对应的信道系数，加性高斯白噪声服从
Figure BDA0004032063250000092
Figure BDA0004032063250000093
其中，σ2表示噪声方差。
Figure BDA0004032063250000094
表示采用NOMA所产生的多个用户复用相同的频率资源所带来的小区内干扰信号，令Sm,k表示工作在HAPm第k个子信道上的地面节点集合，则Su,m,k＝{i|i∈Sm,k,gu,m,k>gi,m,k}表示集合Sm,k中信道质量差于节点u的节点集合。
Figure BDA0004032063250000095
是小区外干扰信号，由不同HAP复用相同的频率资源池所产生。
因此，HAPm通过信道k接收到地面节点u的信干噪比可以表示为：
Figure BDA0004032063250000096
因此，在时隙t，地面节点u吞吐量可以表示为：
Figure BDA0004032063250000101
进一步地，在本发明的实施例中，建立空天(Air to Space,A2S)通信传输模型。
首先，定义卫星星座集合为
Figure BDA0004032063250000102
并且考虑足够多的时隙划分，将每时隙划分为足够小的时间间隔以至于卫星在时隙内的位置变化对信道增益以及链路夹角带来的影响可以忽略不计。不同于G2A通信链路，A2S链路低轨卫星与地面链路信道容量随着卫星的运动会发生时变。由于每个卫星的轨道是预先设定的，每个卫星的飞行速度、高度以及覆盖范围等信息是可以预知的。为了描述每个时隙卫星星座的覆盖情况，引入选定区域的可视二值矩阵W(t)，其中Wn,m(t)＝1表示HAPm在时隙t卫星n的覆盖范围内，否则Wn,m(t)＝0。
卫星工作频点被设置在Ka波段，并进一步将对应的可用带宽
Figure BDA0004032063250000103
划分为集合为
Figure BDA0004032063250000104
的子频道合集。相似的，为了描述HAP与卫星对应信道的连接关系，每个时隙引入大小为M×N×L的二值变量矩阵B(t)，其中bm,n,l(t)＝1表示HAPm与卫星n的第l条子信道建立链接，否则bm,n,l(t)＝0。接下来，描述空天传输的信道特性。
在本实施例中，考虑一个复合的信道模型来描述大尺度、小尺度衰落，同时由于A2S链路工作在Ka高频段，雨衰也是必须要考虑的因素，并给出如下定义式：
Figure BDA0004032063250000105
其中，角标索引m,n(n′),l,t分别代表高空平台m、卫星n(n′)、子信道l以及时隙t。Sm,n′,l(t)表示相应的小尺度衰落，
Figure BDA0004032063250000106
集成了对应的自由空间损耗、雨衰以及天线增益，其中，
Figure BDA0004032063250000111
表示HAPm与目标卫星n的连线与HAPm指向受干扰卫星n′连线的离轴角；
Figure BDA0004032063250000112
则表示当HAPm的目标是卫星n时，在受干扰卫星n′信道l上信号增益。当n＝n′时，
Figure BDA0004032063250000113
即表示HAP m在目标卫星n子信道l上的信号增益。
1)小尺度衰落：
首先，本发明的实施例中采用Shadowed-Rician衰落模型来描述小尺度衰落特性，其概率密度函数可以表示为：
Figure BDA0004032063250000114
其中，2b0表示散射分量的平均功率，Ω表示LoS分量的平均功率，
Figure BDA0004032063250000115
表示Nakagami衰落参数，以及F1(·,·,·)表示合流超几何函数。
2)雨衰：
依据ITU P-618建议书，Ka-Ku频段星地通信应当考虑雨衰带来的影响，根据ITU-RP.838建议书，雨衰受到频率、仰角、海拔高度以及降雨强度的影响，可以通过如下公式计算获得，具体表示为：
AR(t)[dB]＝Ls(t)γR(t)[dB]； (9)
其中，Ls(t)表示信号在雨中的有效路径长度，γR(t)(dB/km)为时隙t内信号每千米的衰减。根据ITU-R P.618文件，在给定地面节点以及卫星的位置的情况下，上至55GHz以内的等效路径长度可以Ls(t)表示为：
Figure BDA0004032063250000116
式中，hs表示地面站在平均海平面以上的高度，可以通过ITU-R P.1511中地形高度图给定的数值作为估计值，Re是地球的有效半径(8500km)，θ则为地面站与卫星连线的仰角，可以通过地面站与卫星的经度差αlo以及纬度差αla计算得到：
Figure BDA0004032063250000121
其中，hR表示降雨高度，可以通过ITU-R P.839建议书确定。
进一步，可以根据上述公式计算得到信道在雨中的有效路径长度Ls(t)。同时，根据文件ITU-R P.838，每千米的衰减γR(t)与降雨密度相关，可以表示为：
γR(t)[dB]＝ρ·R(t)η[dB]； (12)
其中R(t)(mm/h)是降雨密度，相应系数ρ及η则是与频率相关的函数，可以通过ITU-R P.838获得。
最终，由于从HAP到卫星的远距离传输，需要考虑自由空间损耗带来的影响，自由空间损耗AF(t)可以给定为：
AF,m,n,l(t)[dB]＝32.44+20log(dm,n(t))+20log(fn,l)； (13)
其中，dm,n(t)表示发射机与接收机之间的距离，单位为km。
3)天线增益：
根据ITU-RR2020 AP8，天线增益G与发射机或者接收机与波束指向间的离轴角ψ密切相关，而离轴角可以根据用户与卫星的位置计算得到。计算天线增益的表达式如下：
如果
Figure BDA0004032063250000122
Figure BDA0004032063250000123
如果
Figure BDA0004032063250000124
Figure BDA0004032063250000131
其中，D表示天线直径，λ表示上行链路通信频率对应的波长，G0表示天线峰值增益，
Figure BDA0004032063250000132
此外，高空平台发射机天线持续追踪相连接的卫星，所以离轴角为0。
综上，考虑天线增益以及对应的雨衰和自由空间损耗，从发射机到接收机总的功率损耗可以表示为：
Figure BDA0004032063250000133
进一步，
Figure BDA0004032063250000134
转换为
Figure BDA0004032063250000135
即：
Figure BDA0004032063250000136
卫星n的第l条子信道上接收到HAPm的信号可以表示为：
Figure BDA0004032063250000137
其中，Pm′,n′,l(t)表示HAPm′在卫星n′的第l条子信道上的传输功率，
Figure BDA0004032063250000138
表示高空平台m发送的信号，
Figure BDA0004032063250000139
表示不同卫星复用相同频率所带来的小区间干扰。在第t个时隙，卫星n的第l条子信道上接收到HAPm的信干噪比为：
Figure BDA0004032063250000141
基于上述信干噪比表达式，可以得到HAPm在时隙t的吞吐量：
Figure BDA0004032063250000142
在本发明的实施例中，令au(t)表示地面节点u在时隙t的准入数据，其具有如下表达式：
Au(t)＝au(t)+du(t)；
其中，Au(t)与du(t)分别表示节点u在时隙t的感知数据以及丢弃数据，地面节点u由于缓冲区的可用性，可能只能接纳由au(t)表示的到达数据的一部分。
定义Z(t)＝[Z1(t),…ZU(t)]，ZU(t)表示地面节点u缓冲区在时隙t存储的数据量，则其更新方程可以给定如下：
Figure BDA0004032063250000143
其中，
Figure BDA0004032063250000144
即地面节点卸载数据量不能超过队列已有数据。
在本发明的实施例中，针对每个HAP缓冲区的动态数据队列变化，定义如下虚拟队列Q(t)＝[Q1(t),…QM(t)]，Qm(t)表示HAPm缓冲区在时隙t存储的数据量，则其更新方程可以给定如下：
Figure BDA0004032063250000145
其中，
Figure BDA0004032063250000146
以及
Figure BDA0004032063250000147
分别表示高空平台HAPm在时隙t离开的数据量以及到达的数据量。
在本实施例中，为了保障系统的稳定性，针对系统内每个节点的队列作出以下限制：
Figure BDA0004032063250000151
Figure BDA0004032063250000152
接下来，在本发明的实施例中，将在保障每个高空平台缓冲区队列的稳定性前提下，最大化地面节点长期平均吞吐量。即进入步骤120中，以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
基于上述实施例的内容，以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型，包括：
基于每个地面终端在每个时隙下的数据吞吐量，确定系统平均吞吐量；
以最大化系统平均吞吐量为目标，建立第一目标函数；
基于每个地面终端和每个高空平台的功率范围、每个高空平台的每个接入信道的接入节点数量，确定目标约束条件；
基于第一目标函数和目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
具体地，在本发明的实施例中，考虑到地面网络节点与HAP的远近问题所带来的不平等问题，采用如下的效用函数去平衡系统吞吐量以及节点间的公平性问题：
Figure BDA0004032063250000153
其中，
Figure BDA0004032063250000154
定义为任意统计过程X(t)的时间平均，
Figure BDA0004032063250000155
是所有地面节点u的准入数据的时间平均，Ξu(x)＝ln(1+x)是一个严格凹且非增的效用函数，且可以看到效益函数与地面节点吞吐量呈正相关。特别地，可以看出速率越小的节点具有越大的导数。这也意味着如果存在两个用户u1与u2，当增长相同速率的情况下，低速率用户将带来更高的系统效益，这可以缩短地面节点间的速率差距。
因此，在本实施例中，通过联合优化地面节点与HAP的信道接入、功率控制，在保障系统队列长期稳定的前提下，最大化系统长期平均系统效益函数的目标，即以最大化系统平均吞吐量为目标，制定优化问题P1，建立第一目标函数P1如下：
Figure BDA0004032063250000161
其中，a表示地面终端的准入数据量，X表示地面终端与高空平台之间的信道接入信息；p表示地面终端与高空平台之间的信道的传输功率；B表示高空平台与卫星之间的信道接入信息；P表示高空平台与卫星之间的信道的传输功率。
同时，基于每个地面终端和每个高空平台的功率范围、每个高空平台的每个接入信道的接入节点数量，确定目标约束条件C1至C11，即有：
Figure BDA0004032063250000162
Figure BDA0004032063250000163
Figure BDA0004032063250000164
Figure BDA0004032063250000165
Figure BDA0004032063250000166
xu,m,k(t),bm,n,l(t)∈{0,1}； (C6)
0≤pu,m,k(t)≤pmax；(C7)
0≤Pm,n,l(t)≤Pmax；(C8)
Figure BDA0004032063250000171
Figure BDA0004032063250000172
Figure BDA0004032063250000173
其中，C1～C6表示接入变量约束，C1表示每个节点至多接入一条信道，C2给出了不同的覆盖范围信息，C3限制了每个HAP每个接入信道的最大接入节点数量，C4表示任一卫星信道至多分配给一个HAP，C5表示每个HAP最多接入的信道数量，C6是布尔值约束；C7～C8则是功率约束，C7和C8分别给出了地面节点和HAP的功率范围；C9则是对准入数据量的限制，准入数据量不能超过当前时隙的感知数据量；C10～C11则是对地面节点以及高空平台任务队列的平稳性做出限制。
由此，基于第一目标函数和目标约束条件，可以建立上述空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
本发明实施例的方法，通过构建基于NOMA的缓冲中继使能的卫星物联网网络，利用高空平台使能的缓冲策略有效缓解卫星接入资源紧张、应对卫星的弱覆盖状况，同时通过考虑到地面网络节点与HAP的远近问题所带来的不平等问题，平衡系统吞吐量以及节点间的公平性问题，构建空天地通信系统的资源分配优化问题模型，通过模型求解，实现系统的自适应资源分配，有利于提升系统传输的鲁棒性。
在本发明的实施例中，为了使得上述问题更易求解，在每个时隙t，可以通过引入辅助变量Cu(t)，通过詹森不等式等手段，将问题P1可以等价地转化为如下问题P1-1：
Figure BDA0004032063250000181
s.t.:C1～C11，即约束条件包括C1～C11。
Figure BDA0004032063250000182
Cu(t)≤Amax； (C13)
其中，Amax表示地面节点每个时隙到达数据量的最大值，
Figure BDA0004032063250000183
表示辅助变量Cu(t)对于所有时隙t的平均值。
观察上述优化问题后，可以总结问题P1-1具有以下特征：1)该问题是一个长期多时隙的统计优化问题，队列更新方程带来的跨时隙状态耦合以及不同时隙的系统状态未知使得该问题无法采用离线算法求解。2)该问题的优化变量同时存在连续变量以及离散变量，是一个混合整数的优化问题，此外，由于组内、组外干扰对传输速率的影响，原问题的优化变量之间存在高度耦合。综上，问题P1是一个长期统计的混合整数非线性规划问题。
基于上述实施例的内容，该方法还包括：
以最小化每个时隙的李雅普诺夫漂移加罚项为目标，将第一目标函数转化为第二目标函数；
基于第二目标函数和目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
具体地，在本发明的实施例中，将给出一个基于李雅普诺夫优化框架的自适应决策算法以解决上述P1问题。
在本发明的实施例中，为了保障引入辅助变量的稳定性约束，可以引入虚拟队列H(t)＝[H1(t),…HU(t)]，其更新方程给定如下：
Hu(t+1)＝max{Hu(t)-au(t),0}+Cu(t)； (25)
为了表明系统不同时隙的队列状态，引入一个结合上述队列的虚拟队列Θ(t)，定义如下：
Θ(t)＝{Q(t),H(t),Z(t)}； (26)
不失一般性地，建立如下李雅普诺夫函数：
Figure BDA0004032063250000191
L(Θ(t))越小则表明系统队列积压越少，即数据队列长度Qm(t)、Zu(t)及虚拟队列Hu(t)越短。
接下来，可以引入李雅普诺夫漂移项：
Figure BDA0004032063250000192
进一步，李雅普诺夫漂移加罚项可以表示为：
Figure BDA0004032063250000193
其中，V是惩罚因子，表示系统效益的重要性。通过调节V值大小，平衡系统队列稳定性以及系统效益。V值越大，则可能导致系统效益增大以及系统队列积压变长，反之亦然。因此，可以通过最小化漂移加罚项U(Θ(t))来达到稳定系统队列以及最大化系统效益的目的。进一步，通过数学变换，可以得到漂移加罚项U(Θ(t))的上界，具体如下：
Figure BDA0004032063250000201
Figure BDA0004032063250000202
Figure BDA0004032063250000203
则李雅普诺夫漂移加罚项可以表示为：
Figure BDA0004032063250000204
其中，C为一个常数，表示为：
Figure BDA0004032063250000205
在本实施例中，在保障系统队列稳定的情况下，通过最小化漂移加罚项，最大化系统效益。以最小化每个时隙的李雅普诺夫漂移加罚项为目标，将第一目标函数P1转化为第二目标函数P2，即问题P1被转化为P2：
P2：
Figure BDA0004032063250000211
进一步地，基于第二目标函数和目标约束条件C1～C13，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
经过转化的问题P2只取决于当前时隙t的队列积压状态以及网络状态，长期的统计优化问题P1被转化为通过最小化每个时隙的漂移加罚项上界求解。然而，由于小区内干扰以及小区外干扰的存在，速率表达式是一个多变量耦合的非凸表达式，效益函数的对数形式也使得求解更加困难。
本发明实施例的方法，通过引入李雅普诺夫漂移加罚项，最小化漂移加罚项来达到稳定系统队列以及最大化系统效益的目的，降低资源分配优化问题模型的求解难度，提高模型求解的效率。
接下来，在本发明的实施例中，将设计一个多阶段联合交替迭代求解的算法，以寻求一个上述问题的次优解。
即在步骤130中，采用交替迭代法对资源分配优化问题模型进行求解，确定每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
基于上述实施例的内容，采用交替迭代法对资源分配优化问题模型进行求解，确定每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，包括：
将资源分配优化问题模型拆分解耦为多个子优化问题模型；多个子优化问题模型包括辅助变量优化子问题、地面终端到高空平台之间的信道分配及功率控制的第一子优化问题模型以及高空平台到卫星之间的信道分配与功率控制的第二子优化问题模型；
对辅助变量优化子问题、第一子优化问题模型和第二子优化问题模型进行迭代求解，得到每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
具体地，在本发明的实施例中，采取交替迭代的思想将原问题拆分解耦，将资源分配优化问题模型拆分解耦为多个子优化问题模型，包括辅助变量优化子问题、地面终端到高空平台之间的信道分配及功率控制的第一子优化问题模型以及高空平台到卫星之间的信道分配与功率控制的第二子优化问题模型，由此分别针对引入辅助变量、地面段与空间段三个子问题进行求解。
首先，由于辅助变量C独立其他变量，可以通过求解如下辅助变量优化子问题P3得到，即：
Figure BDA0004032063250000221
约束条件为:Cu(t)≤A max；
由于辅助变量优化子问题的目标函数是一个关于辅助变量C的标准凸函数，并且限制条件为线性限制条件，因此问题P3可以通过现有的凸优化求解方法求解，比如内点法等。
进一步，解耦的准入速率子问题可以表示如下：
Figure BDA0004032063250000222
约束条件为:au(t)≤Au(t),
Figure BDA0004032063250000223
其中，最优的准入决策可以给定如下：
Figure BDA0004032063250000231
接下来，首先求解第一子优化问题模型，联合优化G2A信道分配与功率控制。可以通过求解如下问题P5得到每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息，即G2A信道分配信息，有：
Figure BDA0004032063250000232
Subject to:C1，C3，C6。
即约束条件包括C1、C3和C6。
问题P5的优化变量X为地面节点与不同高空平台间信道的匹配关联数学映射，因此，可以将上述优化问题重构为一个具有两方参与的多变量匹配博弈问题。具体地，将HAP与对应的信道进行关联，构建一个M×K大小的新集合
Figure BDA0004032063250000233
其中每个HAP-信道单元可以表示为(m,k)。则参与匹配的两方集合分别为用户
Figure BDA0004032063250000234
以及HAP-信道单元
Figure BDA0004032063250000235
并给出以下定义：
定义1：将μ定义为从用户集合
Figure BDA0004032063250000239
到HAP-信道单元
Figure BDA0004032063250000236
的多对一匹配映射，如果服从下列条件：
Figure BDA0004032063250000237
Figure BDA0004032063250000238
(3)μ(u)＝(m,k),if and only if u∈μ(m,k)；
其中，|μ(*)|表示匹配结果的数量，则|μ(*)|＝0表示选手没有被匹配。条件(1)表示每个用户最多匹配一个HAP-信道单元，条件(2)表示每个HAP-信道单元至多匹配D个地面节点，条件(1)与(2)分别与限制C1，C3，C6对应。条件(3)表示地面节点u与HAP-信道单元(m,k)匹配，则地面节点u通过信道k与HAPm建立连接，反之亦然。则连接变量xu,m,k可以根据如下方程恢复：
Figure BDA0004032063250000241
首先，根据信道系数|gu,m(t)|2建立每个地面节点的偏好列表，满足原问题P3限制条件的同时，根据偏好列表随机接入高空平台的信道，初始化得到相应的用户与信道的关联X。
值得注意的是，由于NOMA的串行干扰以及跨小区的干扰存在，每个地面节点或者(高空平台，子信道)的偏好列表动态地受到其余选手匹配结果的影响，这种选手间的偏好交互现象在匹配理论里被称作“外部性”，这将致使不稳定的匹配结果。为此，采用双边交换匹配稳定去解决地面节点与高空平台间的信道分配问题。
首先给出如下定义：
定义2：给定一个匹配μ以及两个地面节点-(高空平台，子信道)匹配对(u1,(m1,k1))以及(u2,(m2,k2))，即μ(u1)＝(m1,k1)，μ(u2)＝(m2,k2)，
Figure BDA0004032063250000242
以及u1≠u2,(m1≠m2||k1≠k2)，交换匹配可以定义为
Figure BDA0004032063250000243
Figure BDA0004032063250000244
根据上述定义，阻塞对的定义可以给定如下：
定义3：一对地面节点(u1,u2)是阻塞对当且仅当对于匹配μ，μ(u1)＝(m1,k1)，μ(u2)＝(m2,k2)，满足如下条件：
Figure BDA0004032063250000245
上述式表明只有当交换匹配
Figure BDA0004032063250000246
与匹配μ相比，达到更高的系统效益φ(X)，(u1,u2)被称作阻塞对。
定义4：对于一个匹配μ，如果不存在阻塞对，则说该匹配μ是双边交换稳定的。
总的来说，在初始化阶段，只要满足优化问题P5的所有约束，地面节点与HAP-信道单元可以随机匹配。接着，随机挑选匹配μ中的两个地面节点参与方判断是否满足阻塞对的定义，通过交换匹配更新相应的匹配方案，直至没有阻塞对的存在达到双边交换稳定。
进一步地，通过求解如下问题P6得到每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道的传输功率，即：
Figure BDA0004032063250000251
约束条件:0≤pu,m,k(t)≤pmax；
给定信道分配X，可以将问题P2转换为问题P6，可以发现由于小区间干扰以及小区内干扰的存在，目标函数是一个非凸非凹函数，可以分为如下两种情况求解：
情况1:对于
Figure BDA0004032063250000252
当(Qm(t)-Zu(t))≥0时，对应最优功率控制
Figure BDA0004032063250000253
情况2:对于
Figure BDA0004032063250000254
当(Qm(t)-Zu(t))<0时，可以用如下方程逼近非凸项
Figure BDA0004032063250000255
Figure BDA0004032063250000256
其中，
Figure BDA0004032063250000257
Figure BDA0004032063250000258
Figure BDA0004032063250000259
进一步，使qu,m,k(t)＝logpu,m,k(t)，则问题P6可以转变为如下凸问题P6-1：
Figure BDA0004032063250000261
约束条件为:qu,m,k(t)≤logpmax；
其中，
Figure BDA0004032063250000262
Figure BDA0004032063250000263
可以发现问题P6-1的目标函数是一个凸函数，因此，P6-1已经是一个标准的凸优化问题，可以采用现有的凸优化工具箱求解，比如CVX工具箱；获得最优解
Figure BDA0004032063250000264
后，可以根据等式
Figure BDA0004032063250000265
Figure BDA0004032063250000266
得到最优功率变量。
进一步地，求解第二子优化问题模型，联合优化A2S信道分配与功率控制。可以通过求解如下问题P7得到每个时隙下HAP与卫星之间的信道接入信息，即A2S信道分配信息，有：
Figure BDA0004032063250000267
约束条件为:C2，C4，C5，C6；
为了得到一个较低复杂度的解决方案，相似地，利用匹配博弈理论求解上述问题。上述高空平台子信道接入问题可以看作是一个多对一匹配过程，将卫星与对应子信道关联，构建一个N×L大小的新集合
Figure BDA0004032063250000268
其中每个卫星-信道单元可以表示为(n,l)，并给出以下定义：
定义5：将Π定义为从卫星-信道单元集合
Figure BDA0004032063250000269
到HAPs集合
Figure BDA00040320632500002610
的多对一匹配映射，如果服从下列条件：
Figure BDA0004032063250000271
Figure BDA0004032063250000272
(3)Π(m)＝(n,l),仅当m∈(n,l)；
其中，|Π(*)|表示匹配结果的数量，则|Π(*)|＝0表示选手没有被匹配。条件(1)表示每个卫星-信道单元最多匹配一个HAP，条件(2)表示每个HAP至多匹配Mmax个卫星-信道单元，条件(1)与(2)分别与约束条件C4，C5，C6对应。条件(3)表示HAPm与卫星-信道单元(n,l)匹配，则HAPm通过信道l与NGSO卫星n建立连接，反之亦然。连接变量bm,n,l可依据如下方程恢复：
Figure BDA0004032063250000273
首先，类似于问题P5，在满足P7限制的前提下，高空平台随机接入可视卫星的子信道，初始化得到高空平台与卫星-信道单元的关联。
同时，由于小区间的互信道干扰，该匹配同样存在外部特性，即每个高空平台的匹配受到同集合内其余匹配结果的影响，很可能导致不稳定的匹配存在。因此，类似于定义2-定义4，给出如下定义：
定义5：给定一个匹配Π，如果不存在两个HAP-(卫星，信道)匹配对，即(m1,(n1,l1))以及(m2,(n2,l2))，
Figure BDA0004032063250000274
Figure BDA0004032063250000275
以及
Figure BDA0004032063250000276
满足符合以下条件的交换匹配，则说该匹配Π是双边交换稳定的。
Figure BDA0004032063250000277
其中，
Figure BDA0004032063250000278
Figure BDA0004032063250000281
定义为Π的交换匹配。
在初始化阶段，只要满足优化问题P7的所有约束，地面节点与HAP-信道单元可以随机匹配。在交换匹配阶段，任意挑选两个(卫星，信道)单元判断是否满足交换后系统效益是否上升，并据此更新匹配方案，直至达到双边交换稳定的状态。
进一步地，通过求解如下问题P8得到每个时隙下HAP与卫星之间的信道的传输功率，即：
Figure BDA0004032063250000282
约束条件为：0≤Pm,n,l(t)≤Pmax；
其中，
Figure BDA0004032063250000283
由于跨小区干扰的存在，目标函数关于功率变量P是一个非凸非凹函数。为了处理上述问题，采用连续凸逼近的技术得到目标函数的紧下界：
Figure BDA0004032063250000284
其中，
Figure BDA0004032063250000285
Figure BDA0004032063250000286
Figure BDA0004032063250000287
当
Figure BDA0004032063250000288
时，上述不等式满足等式状态，即得到一个紧下界。
进一步，令om,n,l(t)＝log Pm,n,l(t)，则原函数可以表示为：
Figure BDA0004032063250000289
其中，
Figure BDA0004032063250000291
是变量om,n,l(t)的函数。
Figure BDA0004032063250000292
因此，可以将问题P8转化为如下问题P8-1进行求解。
Figure BDA0004032063250000293
约束条件为：0≤om,n,l(t)≤log(Pmax)；
由于目标函数是凹函数，且限制条件为线性函数，所以上述问题转化为了一个典型的凸优化问题，可以采用现有的凸优化求解方法或者工具包求解，比如内点法、CVX工具箱等。获得最优解
Figure BDA0004032063250000294
后，可以根据等式
Figure BDA0004032063250000295
得到最优功率变量。
由此，通过对辅助变量优化子问题、第一子优化问题模型和第二子优化问题模型进行迭代求解，可以得到每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
在本发明的实施例中，通过采取交替迭代的思想，将原问题拆分解耦，将资源分配优化问题模型拆分解耦为多个子优化问题模型，对各个子优化问题模型进行多阶段联合交替迭代计算，可以有效降低原问题求解的复杂度，实现对原问题的快速有效求解。
本发明实施例的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，通过将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对资源分配优化问题模型进行求解，确定每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，可以基于实际的卫星拓扑结构获得每时隙的星地信道状况，实现了自适应资源分配，增强了系统的容量，提升了系统资源利用率以及网络传输的鲁棒性。
基于上述实施例的内容，对辅助变量优化子问题、第一子优化问题模型和第二子优化问题模型进行迭代求解，得到每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，包括：
步骤S1，基于各个地面终端的数据队列，采用凸优化求解方法对辅助变量优化子问题进行求解，得到当前时隙下辅助变量的最优解；
步骤S2，基于各个地面终端和各个高空平台的数据队列，对第一子优化问题模型进行求解，确定当前时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率，并对第二子优化问题模型进行求解，确定当前时隙下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率；
步骤S3，基于当前时隙下辅助变量的最优解、当前时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、当前时隙下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，更新各个地面终端和各个高空平台的数据队列；
步骤S4，在确定当前时隙未达到预设的最大时隙的情况下，继续执行步骤S1至步骤S3，直至当前时隙达到最大时隙，进入步骤S5，得到每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
图3是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法中模型求解的流程示意图之一，如图3所示，在步骤S1之前，初始化时隙t＝1，总优化时长为T，t∈{1,…,T}。
进一步地，在步骤S1中，基于各个地面终端的数据队列，采用凸优化求解方法对辅助变量优化子问题P3及P4进行求解，可以求解到当前时隙t下辅助变量的最优解{C(t)，a(t)}。
进一步地，在步骤S2中，基于各个地面终端的数据队列H(t)和各个HAP的数据队列Q(t)，对第一子优化问题模型P5和P6进行求解，确定当前时隙t下地面终端与HAP之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
图4是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法中模型求解的流程示意图之二，如图4所示，求解地面终端与HAP之间的信道接入信息及各信道的传输功率的步骤包括：
步骤410，初始化地面段即地面终端与HAP之间的信道接入信息X(0)(t),及各信道的传输功率,p(0)(t)，并令循环指示变量i_G2A＝1。
步骤420，求解问题P5，可以得到时隙t下地面段第i_G2A次迭代信道变量的最优解{X(i_G2A)(t)}。
步骤430，求解问题P6-1，可以得到时隙t下地面段第i_G2A次迭代功率变量的最优解{p(i_G2A)(t)}。
步骤440，判断最优解{X(i_G2A)(t)}和{p(i_G2A)(t)}是否满足收敛判别准则，若不满足，则执行i_G2A＝i_G2A+1，继续迭代步骤420至430；若满足，进入步骤450，可以得到时隙t下地面段信道接入信息及各信道的传输功率。
在步骤S2中，对第二子优化问题模型P7和P8进行求解，确定当前时隙t下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
图5是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法中模型求解的流程示意图之三，如图5所示，求解HAP与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率的步骤包括：
步骤510，初始化空间段即HAP与卫星之间的信道接入信息B(0)及各信道的传输功率P(0)，并令循环指示变量i_A2S＝1。
步骤520，求解问题P7，可以得到时隙t下空间段第i_A2S次迭代信道变量的最优解{B(i_A2S)(t)}。
步骤530，求解问题P8-1，可以得到时隙t下空间段第i_A2S次迭代功率变量的最优解{P(i_A2S)(t)}。
步骤540，判断最优解{B(i_A2S)(t)}和{P(i_A2S)(t)}是否满足收敛判别准则，若不满足，则执行i_A2S＝i_A2S+1，继续迭代步骤520至530；若满足，进入步骤550，则可以得到时隙t下空间段信道接入信息及各信道的传输功率。
在本实施例中，通过步骤S2，求得地面段与空间段在时隙t的解{X(t),B(t),p(t),P(t)}，并利用该解配置通信系统。
进一步地，在步骤S3中，基于当前时隙t下辅助变量的最优解、当前时隙t下地面终端与HAP之间的信道接入信息及各信道的传输功率、当前时隙t下HAP与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，更新各个地面终端和各个HAP的数据队列H(t)和Q(t)。
进入步骤S4，在确定当前时隙t未达到预设的最大时隙T的情况下，继续执行上述步骤S1至步骤S3，直至当前时隙达到最大时隙，进入步骤S5，由此求解得到每个时隙下地面终端与HAP之间的信道接入信息及各信道的传输功率、HAP与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
本发明实施例的方法，通过采取多阶段联合交替迭代求解的方法，分别针对引入辅助变量、地面段与空间段三个子问题进行迭代求解，可以确保求解精度的同时，提升求解效率，有利于提升空天地通信系统资源分配的效率和资源利用率。
下面对本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置进行描述，下文描述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置与上文描述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法可相互对应参照。
图6是本发明提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置的结构示意图，如图6所示，包括：
划分模块610，用于将传输时间划分为多个时隙；
建立模块620，用于以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；
求解模块630，用于采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
本实施例所述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置可以用于执行上述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法实施例，其原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本发明实施例的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置，通过将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对资源分配优化问题模型进行求解，确定每个时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，可以基于实际的卫星拓扑结构获得每时隙的星地信道状况，实现了自适应资源分配，增强了系统的容量，提升了系统资源利用率以及网络传输的鲁棒性。
图7是本发明提供的电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行上述各方法所提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，该方法包括：将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、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。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，该方法包括：将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，该方法包括：将传输时间划分为多个时隙；以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，其特征在于，包括：
将传输时间划分为多个时隙；
以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；
采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
2.根据权利要求1所述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，其特征在于，所述以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型，包括：
基于每个所述地面终端在每个所述时隙下的数据吞吐量，确定系统平均吞吐量；
以最大化所述系统平均吞吐量为目标，建立第一目标函数；
基于每个所述地面终端和每个所述高空平台的功率范围、每个所述高空平台的每个接入信道的接入节点数量，确定所述目标约束条件；
基于所述第一目标函数和所述目标约束条件，建立所述空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
3.根据权利要求2所述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，其特征在于，所述方法还包括：
以最小化每个所述时隙的李雅普诺夫漂移加罚项为目标，将所述第一目标函数转化为第二目标函数；
基于所述第二目标函数和所述目标约束条件，建立所述空天地通信系统的资源分配优化问题模型。
4.根据权利要求3所述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，其特征在于，所述采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，包括：
将所述资源分配优化问题模型拆分解耦为多个子优化问题模型；所述多个子优化问题模型包括辅助变量优化子问题、地面终端到高空平台之间的信道分配及功率控制的第一子优化问题模型以及高空平台到卫星之间的信道分配与功率控制的第二子优化问题模型；
对所述辅助变量优化子问题、所述第一子优化问题模型和所述第二子优化问题模型进行迭代求解，得到每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
5.根据权利要求4所述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，其特征在于，对所述辅助变量优化子问题、所述第一子优化问题模型和所述第二子优化问题模型进行迭代求解，得到每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，包括：
步骤S1，基于各个所述地面终端的数据队列，采用凸优化求解方法对所述辅助变量优化子问题进行求解，得到当前时隙下辅助变量的最优解；
步骤S2，基于各个所述地面终端和各个所述高空平台的数据队列，对所述第一子优化问题模型进行求解，确定当前时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率，并对所述第二子优化问题模型进行求解，确定当前时隙下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率；
步骤S3，基于所述当前时隙下辅助变量的最优解、所述当前时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、所述当前时隙下高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率，更新各个所述地面终端和各个所述高空平台的数据队列；
步骤S4，在确定当前时隙未达到预设的最大时隙的情况下，继续执行步骤S1至步骤S3，直至当前时隙达到所述最大时隙，进入步骤S5，得到每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
6.根据权利要求3所述的基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法，其特征在于，所述第一目标函数通过如下公式表示：
Figure FDA0004032063240000031
所述第二目标函数通过如下公式表示：
Figure FDA0004032063240000032
其中，
Figure FDA0004032063240000033
表示地面终端u的准入数据au(t)的时间平均，u表示所有地面终端的集合，
Figure FDA0004032063240000034
表示所有高空平台m的集合；a表示地面终端的准入数据量，X表示地面终端与高空平台之间的信道接入信息；p表示地面终端与高空平台之间的信道的传输功率；B表示高空平台与卫星之间的信道接入信息；P表示高空平台与卫星之间的信道的传输功率；
其中，V表示李雅普诺夫函数的惩罚因子；
Figure FDA0004032063240000035
Figure FDA0004032063240000036
其表示辅助变量；
Figure FDA0004032063240000037
表示地面终端u在时隙t卸载的数据量；
Figure FDA0004032063240000038
表示高空平台m缓冲区在时隙t接收的数据量；
Figure FDA0004032063240000039
表示高空平台m缓冲区在时隙t发出的数据量；Qm(t)表示高空平台m缓冲区在时隙t存储的数据量；Zu(t)表示地面终端u缓冲区在时隙t存储的数据量，其更新方式按照下述公式实施：
Figure FDA0004032063240000041
Hu(t)表示地面终端u缓冲区引入的虚拟数据队列，其更新方式按照下述公式实施：
Hu(t+1)＝max{Hu(t)-au(t),0}+Cu(t)。
7.一种基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配装置，其特征在于，包括：
划分模块，用于将传输时间划分为多个时隙；
建立模块，用于以最大化系统平均吞吐量为目标，结合目标约束条件，建立空天地通信系统的资源分配优化问题模型；
求解模块，用于采用交替迭代法对所述资源分配优化问题模型进行求解，确定每个所述时隙下地面终端与高空平台之间的信道接入信息及各信道的传输功率、高空平台与卫星之间的信道接入信息及各信道的传输功率。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于缓冲中继的空天地通信系统资源分配方法。
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