多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法及系统与流程

1.本发明属于卫星通信领域，具体涉及一种多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法及系统。


背景技术：

2.卫星通信通信具有业务覆盖广、系统可靠传输性高、系统不受地面环境状态影响等优势，随着卫星通信越来越多样化的应用，卫星通信系统也逐渐由单业务、单波束、单频点向复杂任务、多波束、宽频段、多信道发展，这种发展趋势促使了星上交换矩阵灵活可配的柔性转发器逐渐成为主流，柔性转发器可以实现星上任意带宽、任意频段之间信息交互以及跨波束交互，这种转发器提升了地面通信系统的灵活性和可靠性。
3.由于卫星通信的业务流量在不同时段存在高峰和低谷，且很多业务终端位置会不断移动，不同时刻在不同波束下的终端数量也不同，若在业务通信申请时再进行交换矩阵实时配置，由于卫星通信存在星地空间时延，且交换矩阵配置调整也会导致一定的延时，易导致通信接通时延长、呼通率降低等问题，影响通信质量和卫星资源的充分利用。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法及系统，能够根据历史业务流量和终端位置分布进行下一时段业务流量和终端位置分布进行预测，并产生下一时段的交换矩阵预配置参数。
5.实现本发明目的的技术方案为：
6.一种多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法，包括步骤：
7.采集当前时间段内的装备信息、业务流量信息、资源状态信息及终端位置轨迹信息；
8.根据当前时间段内业务流量信息对该时段内的业务通信质量进行评估，获取通信质量评估结果；
9.对当前时间段装备信息、业务流量信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息进行分析，对下一时段的业务流量、资源需求进行预测，生成分时的资源需求信息；
10.根据分时通信质量评估模块和分时预测模块的评估和预测结果，生成下一时段的载荷配置参数集。
11.一种多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置系统，所述多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法包括数据库模块、分时通信质量评估模块、分时预测模块、预配置参数生成模块；数据库模块与分时通信质量评估模块和分时预测模块连接，其包括装备信息库、业务流量信息库、资源状态库、终端位置轨迹库；分时预测模块和分时通信质量评估模块均与预配置参数生成模块连接；其中，
12.分时通信质量评估模块，用于从数据库模块中读取业务流量信息数据进行分析，根据一定时段内业务通信数量、业务接通时延、呼通率等参数对时段内的业务通信质量进
行评估；
13.分时预测模块，用于从数据库中读取一定时段内当前网内装备信息、业务流量信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息进行分析，对下一时段的业务流量、资源需求进行预测，生成分时的资源需求信息；
14.预配置参数生成模块，用于整合分时通信质量评估模块和分时预测模块的评估和预测结果，生成下一时段的载荷配置参数集。
15.进一步的，所述数据库模块由装备信息库、业务流量信息库、资源状态库、终端位置轨迹库组成，与分时通信质量评估模块和分时预测模块均有连接。用于为分时通信质量评估模块进行分时段通信业务质量评估和分时预测模块进行资源需求预测提供数据支持以及存储装备信息、业务流量信息、资源状态信息及终端位置信息；其中，
16.装备信息库，用于存储参与组网的所有装备信息，包括终端的站型、入退网状态、入退网时间、在网时间等；
17.业务流量信息库，用于存储业务通信数据，包括业务通信的主被叫地址、通信时长、业务类型、业务接通时延等；
18.资源状态库，用于存储当前组网资源的状态数据，包括当前网内总可用资源、已用资源、剩余资源等；
19.终端位置轨迹库，用于存储终端的位置轨迹信息；
20.进一步的，所述分时通信质量评估模块，与数据库模块和预配置参数生成模块连接，用于从数据库中读取业务流量数据进行分析，对一定时段的业务通信质量进行评估，并将评估结果发送到预配置参数生成模块；
21.进一步的，所述分时预测模块由业务流量预测模块、终端分布预测模块、资源余量分析模块组成，与数据库模块和预配置参数生成模块连接，用于从数据库中读取装备信息、业务流量信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息数据进行分析，预测生成下一时段的业务流量信息和资源需求信息；其中，
22.终端分布预测模块，用于依据装备信息和终端位置轨迹信息，采用支持向量回归机(svr)结合模糊信息粒化算法进行分析，预测下一时段的终端运行轨迹和分布信息；
23.业务流量预测模块，用于依据数据库模块体提供的装备信息和业务流量信息，采用支持向量回归机(svr)结合模糊信息粒化算法进行分析，预测下一时段的业务流量，同时结合终端分布预测模块产生的终端分布信息生成资源需求数据；
24.资源余量分析模块，用于依据业务流量预测模块生成的资源需求数据和资源的实时状态信息，分析资源下一时段的余量情况，并将资源余量情况和需求数据发送到预配置参数生成模块；
25.进一步的，所述预配置参数生成模块，用于根据分时通信质量评估模块生成的置信度权重参数和分时预测模块生成的资源需求和资源余量参数整合生成下一时段的交换矩阵预配置参数，与当前使用的交换矩阵配置参数进行比较，确定是否重新进行交换矩阵预配置。
26.本发明与现有技术相比，其显著效果为：本发明根据网内的装备信息、业务通信信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息，预测下一时段在网装备信息、业务流量范围、资源占用趋势及终端位置分布，根据预测信息，评估下一时段资源需求信息，预配置参数生成过
程无需人工干预，基于历史运行状态进行评估，提升了系统的稳定性和可靠性，资源利用率和通信质量都将得到提升。
附图说明
27.图1为本发明所述多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法的模块组成示意图。
28.图2为本发明分时预测模块的工作流程示意图。
29.图3为本发明分时预测算法整体模型框图。
30.图4为本发明转发器预配置参数生成模块工作流程示意图。
具体实施方式
31.下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
32.如图1所示，本发明所述多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法包括数据库模块1、分时通信质量评估模块2、分时预测模块3、预配置参数生成模块4；其中，
33.数据库模块1，用于存储参与组网的所有装备信息、业务通信数据、组网资源的状态数据、终端的位置轨迹数据，为分时通信质量评估模块2和分时预测模块3提供数据支持。
34.分时通信质量评估模块2，用于从数据库模块中读取业务流量信息数据进行分析，根据一定时段内业务通信数量、业务接通时延、呼通率等参数利用模糊层次分析法对时段内的业务通信质量进行评估，将评估结果发送到预配置参数生成模块4。
35.分时预测模块3，用于从数据库中读取一定时段内当前网内装备信息、业务流量信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息进行分析，对下一时段的业务流量、资源需求进行预测，生成分时的资源需求信息，并将需求信息发送至预配置参数生成模块4。
36.预配置参数生成模块4，用于整合分时通信质量评估模块和分时预测模块的评估和预测结果，生成下一时段的载荷配置参数。
37.总之，本发明所述多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法通过分时段评估业务通信质量，并结合对下一时段的业务流量、资源状态信息和终端位置信息的预测结果，生成下一时段各个波束下的资源需求信息，与当前的资源状态信息进行比对，生成星上交换矩阵预配置参数。另外，本发明所述多波束卫星通信柔性转发器交换矩阵预配置方法中转发器交换矩阵预配置方法预配置参数生成过程无需人工干预，基于历史运行状态进行评估，提升了系统的稳定性和可靠性，资源利用率和通信质量都将得到提升。
38.如图2所示，分时预测模块3从数据库中读取装备信息、业务流量信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息，采用支持向量回归机结合模糊信息粒化算法对下一时段的业务流量、资源需求进行预测，对下一时段的范围通过支持向量机进行拟合预测，并将预测结果发送至预配置参数生成模块，作为下一时段预配置参数生成的依据；其中，
39.如图3所示，待预测参数集为上述数据库中读取的装备信息、业务流量信息、资源状态信息和终端位置轨迹信息，将上述参数集分别做模糊信息粒化处理，得到各个参数集
的范围集信息，将粒化后的范围集分别分为训练集和预测集作为拟合模型支持向量机的输入，经过拟合训练得到各个集合分时的参数范围预测，预测出下一时段各参数的范围；其中，
40.支持向量线性回归函数如公式(1)所示。
[0041][0042]
其中，βi,αi为拉格朗日乘子，k(xgxi)为支持向量机的核函数，n为样本个数，常用的核函数种类如下：
[0043]
线性核函数：k(x,xi)＝x
t
xi[0044]
多项式核函数：k(x,xi)＝(gx
t
xi r)
p
,r＞0
[0045]
径向基核函数：
[0046]
两层感知器核函数：k(x,xi)＝tanh(gx
t
xi r)
[0047]
其中g,r,p为核心参数。
[0048]
因多项式核函数在高维样本时计算能力较差，而径向基核函数对大样本数据时也有较好的泛化性能且其涉及的参数个数相对不多，在参数优化上有一定优势。因此本文采用径向基核函数。
[0049]
模糊信息粒化算法采用形式最为简单的三角型模糊粒子，函数公式如公式(2)所示。
[0050][0051]
其中,a,m,b为粒化变量x的阈值范围。
[0052]
模糊信息粒化过程具体为：
[0053]
对同一粒化窗口的参数值{x1,x2,
…
xm}按照升序进行排列，排序后的序列记为{o1,o2…
om}。
[0054]
根据公式(3)进行粒化参数r计算
[0055][0056]
其中，om为上述排序后的序列{o1,o2…
om}，n取值为自然数。
[0057]
根据公式(4)进行粒化参数low计算
[0058][0059]
其中，ok为上述排序后的序列{o1,o2…
om}，r为公式(3)中的粒化参数r，m为参数值序号。
[0060]
根据公式(5)进行粒化参数up计算
[0061][0062]
其中，ok为上述排序后的序列{o1,o2…
om}，r为公式(3)中的粒化参数r，m为参数值序号。
[0063]
如图4所示，预配置参数生成模块4接收分时通信质量评估模块和分时预测模块的参数输入，将通信质量评估结果进行归一化处理，归一化结果作为资源配置的置信度权重，分时预测模块的预测的范围结果作为参数预测的置信区间，取置信区间数值得加权平均值作为最终的预测结果，加权权重取上述置信度权重值。按照最终预测结果计算下一时段流量信息和交换矩阵配置需求，并与当前时刻交换矩阵配置情况进行比对，产生最终的预配置参数。