CN116390221A - 卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和介质 - Google Patents
卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116390221A CN116390221A CN202310264932.6A CN202310264932A CN116390221A CN 116390221 A CN116390221 A CN 116390221A CN 202310264932 A CN202310264932 A CN 202310264932A CN 116390221 A CN116390221 A CN 116390221A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user terminal
- communication
- satellite
- time period
- periodic registration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000006854 communication Effects 0.000 title claims abstract description 170
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 169
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 title claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 36
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 19
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000011664 signaling Effects 0.000 abstract description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 abstract description 7
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 5
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 4
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 abstract description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 108091006146 Channels Proteins 0.000 description 1
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012517 data analytics Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000000547 structure data Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W60/00—Affiliation to network, e.g. registration; Terminating affiliation with the network, e.g. de-registration
- H04W60/02—Affiliation to network, e.g. registration; Terminating affiliation with the network, e.g. de-registration by periodical registration
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/147—Network analysis or design for predicting network behaviour
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
- H04L43/0805—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
- H04L43/0811—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking connectivity
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W76/00—Connection management
- H04W76/10—Connection setup
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/02—Hierarchically pre-organised networks, e.g. paging networks, cellular networks, WLAN [Wireless Local Area Network] or WLL [Wireless Local Loop]
- H04W84/04—Large scale networks; Deep hierarchical networks
- H04W84/06—Airborne or Satellite Networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Radio Relay Systems (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和存储介质,包括获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息,将根据各空间信息生成的无向节点图输入至时空卷积网络中进行处理,根据处理结果确定各用户终端和各通信卫星在第二时间段内相互之间的可连接状态,根据可连接状态设置用户终端在第二时间段内的周期性注册策略等步骤。本发明可以减少信令交互,避免链路资源的浪费,降低用户终端的能耗,可以同时预测多个用户终端与多个通信卫星相互之间的可连接状态,提高预测效率,有利于发现特定用户终端到通信卫星之间的链路,从而提高用户终端的在网时间,提高通信效率。本发明广泛应用于通信技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其是一种卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和存储介质。
背景技术
随着通讯技术与航天技术的迅速发展,通讯领域不再局限于地面,结合卫星与先进通信网络(以5G通信网络为代表)的通讯网络服务相继提出,尤其是近年来低轨卫星与3GPP的融合发展,专利发明逐渐专注于卫星与先进通信网络融合。同时,由于卫星载荷能力不足,传输链路资源有限,如何优化通信流程以减少突发性大量信令发送或周期性冗余信令交互成为最近的研究重点。而在卫星通信过程中,经常出现用户终端进入到无卫星信号覆盖区域,此时用户终端无法与通信卫星建立连接,用户终端处于不可用状态,而现有技术无法精确地预测用户终端的不可用时长,导致周期性注册流程的冗余信令交互。例如,用户终端会在不可用状态下,仍向卫星周期性地发送注册请求,造成链路资源的浪费。
术语解释:
RAN:Radio Access Network,无线接入网络;
AMF:Access and Mobility Management Function,接入和移动性管理功能;
NWDAF:Network Data Analytics Function,网络数据分析功能;
3GPP:3rd Generation Partnership Project,第三代合作伙伴计划;
UE:User Equipment,用户设备或者用户终端;
AN:Access Network,接入网络;
NTN:Non-Terrestrial Network,空间通讯网络;
STGCN:Spatial Temporal Graph Convolution Networks,时空图卷积神经网络。
发明内容
针对现有技术无法精确地预测用户终端的不可用时长,导致周期性注册流程的冗余信令交互,造成链路资源的浪费等技术问题,本发明的目的在于提供一种卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和存储介质。
一方面,本发明实施例包括一种卫星通信用户终端周期性注册方法,所述卫星通信用户终端周期性注册方法包括:
获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息;各所述空间信息分别用于描述相应的用户终端或者通信卫星在第一时间段内的空间位置;
根据各所述空间信息,生成无向节点图;
将所述无向节点图输入至时空卷积网络中进行处理;
根据所述时空卷积网络的处理结果,确定各所述用户终端和各所述通信卫星在第二时间段内相互之间的可连接状态;所述第二时间段是所述第一时间段之后的一个时间段;
根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略。
进一步地,所述获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息,包括:
获取所述用户终端的位置信息,作为所述用户终端对应的所述空间信息;
获取所述通信卫星的星历数据,作为所述通信卫星对应的所述空间信息。
进一步地,所述根据各所述空间信息,生成无向节点图,包括:
分别根据每个所述空间信息生成相应一个单张无向图;
将全部所述单张无向图聚合为所述无向节点图。
进一步地,所述根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略,包括:
对于第一用户终端,当根据所述可连接状态,确定存在可直接连接的所述通信卫星,从所述第一用户终端向所述通信卫星传送注册请求。
进一步地,所述根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略,包括:
对于第一用户终端,当根据所述可连接状态,确定不存在可直接连接的所述通信卫星,搜索可用通信链路;所述可用通信链路通过第二用户终端连接到所述通信卫星;
当搜索到所述可用通信链路,通过所述可用通信链路,从所述第一用户终端向所述通信卫星传送注册请求。
进一步地,所述根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略,包括:
当搜索不到所述可用通信链路,将所述第一用户终端设定为在所述第二时间段内的休眠状态。
进一步地,所述从所述第一用户终端向所述通信卫星传送注册请求,包括:
在所述第一用户终端设置定时器;
根据所述定时器的定时,由所述第一用户终端向所述通信卫星周期性发送注册请求。
另一方面,本发明实施例还包括一种卫星通信用户终端周期性注册系统,所述卫星通信用户终端周期性注册系统包括:
无线接入网络;所述无线接入网络用于通过通信卫星与用户终端连接,获取用户终端发出的预测请求;
接入和移动性管理功能网元;所述接入和移动性管理功能网元用于将所述预测请求转发至网络数据分析功能网元;
网络数据分析功能网元;所述网络数据分析功能网元用于在所述预测请求的触发下,执行以下步骤:
获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息;各所述空间信息分别用于描述相应的用户终端或者通信卫星在第一时间段内的空间位置;
根据各所述空间信息,生成无向节点图;
将所述无向节点图输入至时空卷积网络中进行处理;
根据所述时空卷积网络的处理结果,确定各所述用户终端和各所述通信卫星在第二时间段内相互之间的可连接状态;所述第二时间段是所述第一时间段之后的一个时间段;
所述网络数据分析功能网元用于将所述可连接状态发送至所述接入和移动性管理功能网元,所述接入和移动性管理功能网元用于根据可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略。
另一方面,本发明实施例还包括一种计算机装置,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储至少一个程序,所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例中的卫星通信用户终端周期性注册方法。
另一方面,本发明实施例还包括一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例中的卫星通信用户终端周期性注册方法。
本发明的有益效果是:实施例中的卫星通信用户终端周期性注册方法,通过使用时空卷积网络预测用户终端与通信卫星在未来时间段的可连接状态,可以设置用户终端在未来时间段内的周期性注册策略,可以减少信令交互,避免链路资源的浪费,降低用户终端的能耗;其中,时空卷积网络可以对无向节点图格式的输入数据进行处理,可以同时预测多个用户终端与多个通信卫星相互之间的可连接状态,提高预测效率,服务更多的用户终端,而且同时对多个用户终端与多个通信卫星相互之间的可连接状态进行预测,有利于发现特定用户终端到通信卫星之间的链路,从而提高用户终端与通信卫星之间的连接成功率,提高用户终端的在网时间,提高通信效率。
附图说明
图1为可以应用卫星通信用户终端周期性注册方法的通信系统示意图;
图2为实施例中卫星通信用户终端周期性注册方法的步骤示意图;
图3为实施例中时空卷积网络STGCN的结构和工作原理示意图;
图4为实施例中时空域卷积模块的示意图。
具体实施方式
机器学习为近年来发展最迅速的技术,越来越多的科研者提出将机器学习结合于卫星与5G通信网络等先进通信网络中,随着计算机的计算能力与存储能力的提升,机器学习的能力也越来越强,人工智能模型的预测精度也越来越高,在这个大数据时代,可以利用大量数据信息来训练人工智能模型并将人工智能模型结合到5G通信网络来提供智能网络服务,而人工智能高预测精度与高智能化能辅助卫星与5G通信网络的融合,并可以提高卫星与5G通信网络的能效。
结合上述背景,本实施例中设计出一种卫星通信用户终端周期性注册方法。卫星通信用户终端周期性注册方法可以应用于图1所示的通信系统中。参照图1,通信系统中包括用户终端UE和通信卫星(一般是低轨卫星)以及通信核心网。其中,以5G通信技术为例,通信核心网包括无线接入网络RAN、接入和移动性管理功能网元AMF和网络数据分析功能网元NWDAF。通信核心网中的无线接入网络RAN与通信卫星连接,当用户终端UE处于通信卫星的信号覆盖范围内,用户终端UE可以通过通信卫星与无线接入网络RAN连接,从而实现用户终端UE与通信核心网的连接。
当一个用户终端UE(这个特定的用户终端UE可以称为第一用户终端UE1)刚进入通信卫星的信号覆盖范围内时,第一用户终端UE1可以发送预测请求Request(该预测请求Request可以由第一用户终端UE1主动发出,也可以在通信核心网的指令下发出)。通信卫星接收到预测请求Request后,将预测请求Request发送到通信核心网中的无线接入网络RAN。
无线接入网络RAN将预测请求Request发送到接入和移动性管理功能网元AMF,再由接入和移动性管理功能网元AMF将预测请求Request发送到网络数据分析功能网元NWDAF。
一般地,通信核心网会通过通信卫星连接多个用户终端UE,每个用户终端UE都可以执行同上述第一用户终端UE1类似的操作,向通信核心网发送将预测请求Request。
当通信核心网中的网络数据分析功能网元NWDAF收集到达到阈值数量的用户终端UE发出的预测请求Request,网络数据分析功能网元NWDAF可以执行卫星通信用户终端周期性注册方法。参照图2,卫星通信用户终端周期性注册方法包括以下步骤:
S1.获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息;
S2.根据各空间信息,生成无向节点图;
S3.将无向节点图输入至时空卷积网络中进行处理;
S4.根据时空卷积网络的处理结果,确定各用户终端和各通信卫星在第二时间段内相互之间的可连接状态;第二时间段是第一时间段之后的一个时间段;
S5.根据可连接状态,设置用户终端在第二时间段内的周期性注册策略。
在执行步骤S1-S5之前,网络数据分析功能网元NWDAF中部署了训练好的时空卷积网络STGCN(图1中的预测模型Model1)。
步骤S1中,网络数据分析功能网元NWDAF可以在第一时间段T1内收集多个用户终端UE发送的预测请求Request时,同时收集这些用户终端UE的位置信息(可以通过卫星定位系统等方式测得);网络数据分析功能网元NWDAF读取多个通信卫星在第一时间段T1内的星历数据。对于用户终端,其位置信息可以反映出用户终端在第一时间段T1时的空间位置;对于通信卫星,其星历数据可以反映出通信卫星在第一时间段T1时的空间位置,因此以位置信息和星历数据作为空间信息。
网络数据分析功能网元NWDAF在执行步骤S2,也就是根据各空间信息,生成无向节点图这一步骤时,具体可以执行以下步骤:
S201.分别根据每个空间信息生成相应一个单张无向图;
S202.将全部单张无向图聚合为无向节点图。
步骤S201中,每个空间信息可以描述一个用户终端或者通信卫星在第一时间段T1内的空间位置。具体地,每个空间信息可以表示为单张无向图G=<V,E>形式,其中V是顶点集,E是边集。具体地,V={T10,T11,T12,……T1n},E={P1,P2,……Pn},其中,T10,T11,T12,……T1n将第一时间段T1划分为n个时间段,P1是第1个时间段即T10到T11这一时间段内,这个空间信息所对应的用户终端或者通信卫星的空间位置;P2是第2个时间段即T11到T12这一时间段内,这个空间信息所对应的用户终端或者通信卫星的空间位置……,从而获得空间信息对应的单张无向图。
步骤S202中,将全部空间信息各自对应的单张无向图,聚合为一个无向节点图。具体地,可以通过向量拼接的方式,按照各空间信息的采集时间等确定的时序进行聚合。
步骤S3中,参照图3,将无向节点图输入至时空卷积网络STGCN中进行处理。
参照图3,本实施例中所使用的时空卷积网络STGCN包括输入层、归一化层、时空域卷积模块、全连接层、输出层。时空卷积网络STGCN中涉及的参数及其含义如表1所示。
表1
参数 | 值 | 注释 |
n | - | 样本数 |
C | - | 特征维度 |
Ci | - | 输入特征图的大小 |
Co | - | 输出特征图的大小 |
K | 3 | 图卷积核大小 |
Tk | - | 拉普拉斯矩阵的多项展开近似 |
θk | - | 多项式系数 |
时空卷积网络STGCN中,输入层负责对输入的数据进行预处理。时空域卷积模块负责对输入数据进行时空域卷积处理,获得输入的时间空间特征。网络层级结构与网络大小如图4所示,每个时空卷积块由两个时域卷积块和一个空域卷积块组成。时域卷积块用来捕获时间关联特征,空域卷积块用来捕获空间关联特征。空间特征通过直接使用图结构数据在空间上进行高阶特征提取,K是图卷积核大小,Tk是拉普拉斯矩阵的多项展开近似,θk是多项式系数:
最终带有C个信道的数据的图卷积表示为:
Ci和Co是输入和输出的特征图的大小,输入是包含了M帧(全部用户终端和通信卫星的总数为M)的无向节点图,每一帧可以由一个矩阵表示,维度为n x C,n代表n个样本,C代表特征维度,例如第i列的Ci维度代表样本i的第Ci维度特征,使用一个宽度为Kt的卷积来提取Kt-1的时间特征。
输出层:使用图4所示的时域门控卷积块将时间维度的数据合并,再使用一个全连接层输出最后的预测结果,预测数据就是下一个时间维度的一张图。根据时域门控卷积块的一维卷积,每经过一个时空卷积块,数据在时间维度的长度减小2(Kt-1),所以经过两个时空卷积块后,输出Y∈R(M-4(Kt-1))x n x C0。输出层包括一个时域卷积层与一个全连接层。在输出结果图中查询对应UE的预测结果,若与任一卫星相连,则说明在该时间UE恢复到可使用状态。
在将时空卷积网络STGCN部署到网络数据分析功能网元NWDAF之前,可以对时空卷积网络STGCN进行训练。具体地,可以从第三方收集的多个终端在某一时间段内的空间位置,编辑成Input_data,Input_data的格式与无向节点图相同;收集相同的多个终端在后一时间段内相互之间的可连接状态(若任意两个终端之间在后一时间段内可连接,则用1标记,若任意两个终端之间在后一时间段内可连接,则用0标记,因此所获得的可连接状态是元素为0或1的方阵);调整时空卷积网络STGCN的卷积核大小等参数,使得时空卷积网络STGCN的输入特征图大小与Input_data中的数据相同,输出特征图大小与可连接状态中的数据相同;将Input_data进行数据集按比例(例如6:4)分割,获得用于训练时空卷积网络STGCN的训练集train_data,与用于测试时空卷积网络STGCN的测试集test_data。
以训练集train_data作为时空卷积网络STGCN的输入数据,以可连接状态作为时空卷积网络STGCN的预期输出,根据时空卷积网络STGCN对输入数据处理得到的实际输出与预期输出,计算误差函数,根据误差函数调整时空卷积网络STGCN的网络参数,从而实现对时空卷积网络STGCN的训练。
本实施例中,执行步骤S3将无向节点图输入至时空卷积网络STGCN中进行处理后,步骤S4中获取时空卷积网络的处理结果,其处理结果可以表示为形式如下的矩阵1。
矩阵1
根据矩阵1,可以确定各用户终端和各通信卫星在第二时间段T2内相互之间的可连接状态。其中,第二时间段T2是第一时间段T1之后的一个时间段,例如第一时间段T1的终点是第二时间段T2的起点。
矩阵1中,UE1、UE2等表示时空卷积网络STGCN所接受的各个预测请求来自的用户终端,S1、S2等表示通信卫星。例如,其中UE1列、S1行的值为0,表明时空卷积网络STGCN根据对无向节点图的处理,预测在第二时间段T2内,用户终端UE1与通信卫星S1之间不能连接(用户终端UE1已运动到通信卫星S1的覆盖范围外);UE2列、S2行的值为1,表明时空卷积网络STGCN根据对无向节点图的处理,预测在第二时间段T2内,用户终端UE2可以与通信卫星S2连接(用户终端UE2仍在通信卫星S2的覆盖范围内)。
网络数据分析功能网元NWDAF在执行步骤S5,也就是根据可连接状态,设置用户终端在第二时间段内的周期性注册策略这一步骤时,具体可以执行以下步骤:
S501.对于第一用户终端,当根据可连接状态,确定存在可直接连接的通信卫星,从第一用户终端向通信卫星传送注册请求;
S502.对于第一用户终端,当根据可连接状态,确定不存在可直接连接的通信卫星,搜索可用通信链路;
S503.当搜索到可用通信链路,通过可用通信链路,从第一用户终端向通信卫星传送注册请求;
S504.当搜索不到可用通信链路,将第一用户终端设定为在第二时间段内的休眠状态。
步骤S501中,以第一用户终端UE1为例,根据矩阵1所示的可连接状态,确定是否存在第一用户终端UE1可直接连接的通信卫星。参照矩阵1,UE1列的S1行和S2行的值均为0,表明不存在第一用户终端UE1可直接连接的通信卫星,可以跳转执行步骤S502;假设矩阵1中UE1列的S1行的值为1,表明在第二时间段T2内,通信卫星S2是第一用户终端UE1可直接连接的通信卫星,第一用户终端UE1可以直接向通信卫星S2传送注册请求。
由于步骤S501中已经确定了在第二时间段T2内,不存在第一用户终端UE1可直接连接的通信卫星,因此步骤S502中,搜索是否存在可用通信链路,第一用户终端UE1可以通过该可用通信链路先连接到其他用户终端,再通过其他用户终端连接到通信卫星。
步骤S502中,参照矩阵1,UE1列、UE2行的值为1,表明第一用户终端UE1与第二用户终端UE2可以连接;UE2列、S2行的值为1,表明第二用户终端UE2与通信卫星S2可以连接,因此可以搜索到“第一用户终端UE1→第二用户终端UE2→通信卫星S2”这样的可用通信链路,跳转执行步骤S503。步骤S503中,在第二时间段T2内,第一用户终端UE1可以先向第二用户终端UE2发送注册请求,由第二用户终端UE2将注册请求转发至通信卫星S2。
如果步骤S502中,没有搜索到任何可用通信链路,跳转执行步骤S504。步骤S504中,将第一用户终端UE1设定为在第二时间段T2内的休眠状态。具体地,在休眠状态下,第一用户终端UE1不再对外发送注册请求,从而减少信令交互,避免链路资源的浪费,也能降低第一用户终端UE1的能耗,有利于提高第一用户终端UE1的续航能力。
具体地,可以由接入和移动性管理功能网元AMF在第一用户终端UE1设置一个定时器。根据定时器的计时,第一用户终端UE1定时地向通信卫星周期性发送注册请求。
本实施例中,通过使用时空卷积网络,可以预测用户终端与通信卫星在未来时间段的可连接状态,从而设置用户终端在未来时间段内的周期性注册策略,例如当预测用户终端可以与通信卫星连接时,则设置用户终端定时发送注册请求,维持用户终端的在网注册;当预测用户终端不能与通信卫星连接时,则设置用户终端休眠,不再定时发送注册请求,减少信令交互,避免链路资源的浪费,降低用户终端的能耗;时空卷积网络可以对无向节点图格式的输入数据进行处理,可以同时预测多个用户终端与多个通信卫星相互之间的可连接状态,提高预测效率,服务更多的用户终端,而且同时对多个用户终端与多个通信卫星相互之间的可连接状态进行预测,有利于发现特定用户终端到通信卫星之间的链路,从而提高用户终端与通信卫星之间的连接成功率,提高用户终端的在网时间,提高通信效率。
可以通过编写执行本实施例中的卫星通信用户终端周期性注册方法的计算机程序,将该计算机程序写入至存储介质或者计算机装置中,当计算机程序被读取出来运行时,执行本实施例中的卫星通信用户终端周期性注册方法,从而实现与实施例中的卫星通信用户终端周期性注册方法相同的技术效果。
需要说明的是,如无特殊说明,当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征,它可以直接固定、连接在另一个特征上,也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外,本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。此外,除非另有定义,本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例,而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解,尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件,但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一元件也可以被称为第二元件,类似地,第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例,并且除非另外要求,否则不会对本发明的范围施加限制。
应当认识到,本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现,其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而,若需要,该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下,该语言可以是编译或解释的语言。此外,为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外,可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作,除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行,并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如,可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步,所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现,包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现,无论是可移动的还是集成至计算平台,如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等,使得其可由可编程计算机读取,当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外,机器可读代码,或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时,本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时,本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能,从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中,转换的数据表示物理和有形的对象,包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述,只是本发明的较佳实施例而已,本发明并不局限于上述实施方式,只要其以相同的手段达到本发明的技术效果,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。
Claims (10)
1.一种卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述卫星通信用户终端周期性注册方法包括:
获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息;各所述空间信息分别用于描述相应的用户终端或者通信卫星在第一时间段内的空间位置;
根据各所述空间信息,生成无向节点图;
将所述无向节点图输入至时空卷积网络中进行处理;
根据所述时空卷积网络的处理结果,确定各所述用户终端和各所述通信卫星在第二时间段内相互之间的可连接状态;所述第二时间段是所述第一时间段之后的一个时间段;
根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略。
2.根据权利要求1所述的卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息,包括:
获取所述用户终端的位置信息,作为所述用户终端对应的所述空间信息;
获取所述通信卫星的星历数据,作为所述通信卫星对应的所述空间信息。
3.根据权利要求1所述的卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述根据各所述空间信息,生成无向节点图,包括:
分别根据每个所述空间信息生成相应一个单张无向图;
将全部所述单张无向图聚合为所述无向节点图。
4.根据权利要求1所述的卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略,包括:
对于第一用户终端,当根据所述可连接状态,确定存在可直接连接的所述通信卫星,从所述第一用户终端向所述通信卫星传送注册请求。
5.根据权利要求4所述的卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略,包括:
对于第一用户终端,当根据所述可连接状态,确定不存在可直接连接的所述通信卫星,搜索可用通信链路;所述可用通信链路通过第二用户终端连接到所述通信卫星;
当搜索到所述可用通信链路,通过所述可用通信链路,从所述第一用户终端向所述通信卫星传送注册请求。
6.根据权利要求5所述的卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述根据所述可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略,包括:
当搜索不到所述可用通信链路,将所述第一用户终端设定为在所述第二时间段内的休眠状态。
7.根据权利要求4-6任一项所述的卫星通信用户终端周期性注册方法,其特征在于,所述从所述第一用户终端向所述通信卫星传送注册请求,包括:
在所述第一用户终端设置定时器;
根据所述定时器的定时,由所述第一用户终端向所述通信卫星周期性发送注册请求。
8.一种卫星通信用户终端周期性注册系统,其特征在于,所述卫星通信用户终端周期性注册系统包括:
无线接入网络;所述无线接入网络用于通过通信卫星与用户终端连接,获取用户终端发出的预测请求;
接入和移动性管理功能网元;所述接入和移动性管理功能网元用于将所述预测请求转发至网络数据分析功能网元;
网络数据分析功能网元;所述网络数据分析功能网元用于在所述预测请求的触发下,执行以下步骤:
获取若干个用户终端和若干个通信卫星各自的空间信息;各所述空间信息分别用于描述相应的用户终端或者通信卫星在第一时间段内的空间位置;
根据各所述空间信息,生成无向节点图;
将所述无向节点图输入至时空卷积网络中进行处理;
根据所述时空卷积网络的处理结果,确定各所述用户终端和各所述通信卫星在第二时间段内相互之间的可连接状态;所述第二时间段是所述第一时间段之后的一个时间段;
所述网络数据分析功能网元用于将所述可连接状态发送至所述接入和移动性管理功能网元,所述接入和移动性管理功能网元用于根据可连接状态,设置所述用户终端在所述第二时间段内的周期性注册策略。
9.一种计算机装置,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储至少一个程序,所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-7任一项所述的卫星通信用户终端周期性注册方法。
10.一种计算机可读存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行权利要求1-7任一项所述的卫星通信用户终端周期性注册方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310264932.6A CN116390221B (zh) | 2023-03-17 | 2023-03-17 | 卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310264932.6A CN116390221B (zh) | 2023-03-17 | 2023-03-17 | 卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116390221A true CN116390221A (zh) | 2023-07-04 |
CN116390221B CN116390221B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=86968562
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310264932.6A Active CN116390221B (zh) | 2023-03-17 | 2023-03-17 | 卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116390221B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116634552A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 中国电信股份有限公司 | 终端注册方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110798803A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-14 | 深圳星联天通科技有限公司 | 一种船只、船载卫星通信终端及其网络切换的控制方法 |
CN112558474A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-26 | 重庆邮电大学 | 基于多目标遗传算法的低轨卫星通信线路切换控制方法 |
CN114173402A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-03-11 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 用户终端休眠控制方法、天地一体化通信网络和存储介质 |
CN114630399A (zh) * | 2020-12-11 | 2022-06-14 | 索尼公司 | 电子设备、无线通信方法和计算机可读存储介质 |
CN115297439A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-11-04 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 卫星通信方法、装置、网络数据分析功能网元及存储介质 |
-
2023
- 2023-03-17 CN CN202310264932.6A patent/CN116390221B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110798803A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-14 | 深圳星联天通科技有限公司 | 一种船只、船载卫星通信终端及其网络切换的控制方法 |
CN112558474A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-26 | 重庆邮电大学 | 基于多目标遗传算法的低轨卫星通信线路切换控制方法 |
CN114630399A (zh) * | 2020-12-11 | 2022-06-14 | 索尼公司 | 电子设备、无线通信方法和计算机可读存储介质 |
CN114173402A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-03-11 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 用户终端休眠控制方法、天地一体化通信网络和存储介质 |
CN115297439A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-11-04 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 卫星通信方法、装置、网络数据分析功能网元及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
HAN CHEN 等: "STGCN For Modeling Vehicle Trajectory in Highway Scenario", 2020 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MECHANICAL, CONTROL AND COMPUTER ENGINEERING (ICMCCE), pages 2 - 3 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116634552A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 中国电信股份有限公司 | 终端注册方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116634552B (zh) * | 2023-07-24 | 2023-10-03 | 中国电信股份有限公司 | 终端注册方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116390221B (zh) | 2024-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2021123139A1 (en) | Systems and methods for enhanced feedback for cascaded federated machine learning | |
CN116390221B (zh) | 卫星通信用户终端周期性注册方法、系统、装置和介质 | |
CN113098589B (zh) | 对卫星终端的寻呼方法、核心网、计算机装置和存储介质 | |
CN110557633B (zh) | 图像数据的压缩传输方法、系统和计算机可读存储介质 | |
CN111417066A (zh) | 定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
JP2021531523A (ja) | 画像処理方法、候補評価方法および関連装置 | |
CN112749589A (zh) | 巡检路径的确定方法、装置以及存储介质 | |
CN115757745A (zh) | 基于人工智能的业务场景控制方法、系统及云平台 | |
CN107004003A (zh) | 模型参数融合方法及装置 | |
CN117115595B (zh) | 姿态估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114169506A (zh) | 一种基于工业物联网平台的深度学习边缘计算系统框架 | |
CN112651267A (zh) | 识别方法、模型训练、系统及设备 | |
CN112469116A (zh) | 定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN109993286B (zh) | 稀疏神经网络的计算方法及相关产品 | |
CN113220311B (zh) | 一种移动感知的云边端协同应用卸载方法、系统及其存储介质 | |
CN114595146A (zh) | Ab测试方法、装置、系统、电子设备及介质 | |
US20210390725A1 (en) | Adaptive stereo matching optimization method and apparatus, device and storage medium | |
Farina et al. | Real-Time Auto Calibration for Heterogeneous Wireless Sensor Networks | |
CN113949633A (zh) | 基于机器学习的5g网络切片容灾池资源管理方法及装置 | |
CN110738640A (zh) | 空间数据比对方法及相关产品 | |
CN116388840B (zh) | 用户终端的卫星与地面通信分流接入方法、装置和存储介质 | |
WO2024078380A1 (zh) | 模型监督处理方法、装置、网络侧设备及可读存储介质 | |
CN110366106B (zh) | 一种移动终端的定位方法和定位系统 | |
US20230385603A1 (en) | Neural architecture search system and search method | |
CN112689291B (zh) | 蜂窝网络小区负荷均衡评估方法、装置及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |