一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法与流程

本发明涉及卫星物联网，尤其涉及一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法。

背景技术：

1、随着物联网(iot)技术的飞速进步，偏远地区的物联网通信需求呈现爆炸性增长。然而，这些地区往往由于地理位置偏远、自然环境恶劣，面临着通信基础设施薄弱、信号覆盖不足等严峻挑战。这些问题不仅导致物联网通信的能耗居高不下，还带来了显著的时延问题，严重制约了物联网在这些地区的广泛部署和应用。

2、在现有技术中，物联网设备主要依赖于卫星或地面基站进行通信。然而，在偏远地区，特别是那些地形复杂、气候条件恶劣的区域，这种通信方式显得力不从心。卫星通信虽然覆盖范围广，但信号在传输过程中会受到多种因素的干扰，如大气层、云层、地形等，导致信号衰减严重，能耗增加，时延增大。地面基站通信虽然信号稳定，但建设成本高昂，且受地理条件限制，难以覆盖所有偏远地区。

3、此外，现有的通信优化方案大多仅关注于单一指标的优化，如降低通信能耗或减小时延。然而，在偏远地区，物联网通信的复杂性远不止于此。用户设备的移动性、通信环境的动态变化以及通信资源的有限性等多个因素相互交织，共同影响着通信的性能。因此，仅仅优化单一指标难以满足偏远地区物联网通信的实际需求。

4、更为复杂的是，不同的偏远地区具有各自独特的环境参数。例如，在海洋地区，海水对信号的衰减作用十分显著，这要求通信设备必须具备更强的信号穿透能力和抗衰减能力。在沙漠地区，白天温度极高，可能导致设备过热而损坏，需要采取特殊的散热措施。而在高空地区，气压低导致设备散热困难，同样需要特别的散热设计。这些独特的环境参数不仅增加了通信的复杂性，还使得通信能耗的优化变得更加困难。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法，有效地提高了偏远地区卫星物联网通信的能量利用效率，降低了偏远地区卫星物联网通信的数据传输延迟，优化了能源管理，以解决上述现有技术问题的至少之一。

2、第一方面，本发明提供了一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法，所述方法具体包括：

3、根据位置坐标信息和计算负载信息，确定用户设备、各个边缘服务器和各个卫星之间在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的能耗估计值和时延估计值；

4、确定用户设备预测移动轨迹，以最小化所述能耗估计值和所述时延估计值为优化目标，结合所述用户设备预测移动轨迹，采用多目标粒子群优化算法为用户设备动态选择最优的边缘服务器和最优的卫星；

5、基于所述用户设备、最优的边缘服务器和最优的卫星之间的物联网通信关系，根据所述用户设备当前所处的偏远地区的信道环境参数，采用自适应编码调制技术，通过凸优化方法建立编码能耗和数据压缩比例之间的凸优化模型，所述凸优化模型用于确定在所述物联网通信关系中进行数据编码的最优编码参数配置；

6、基于所述用户设备预测移动轨迹，动态调整最优的卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数；

7、通过长短期记忆神经网络算法对所述用户设备的用户通信行为进行预测，确定预测请求数据，通过信息熵算法将所述预测请求数据中的每个数据内容按照优先级排序关系提前缓存至最优的边缘服务器。

8、第二方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如上述方法中任一项所述的用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法。

9、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如上述方法中任一项所述的用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法。

10、与现有技术相比，本发明具有以下技术效果的至少之一：

11、1、本发明有效地提高了偏远地区卫星物联网通信的能量利用效率，降低了偏远地区卫星物联网通信的数据传输延迟，优化了能源管理，增强了系统的可持续性和用户的体验。

12、2、针对偏远地区的特殊信道环境，本发明采用自适应编码调制技术，并通过凸优化方法在编码能耗和数据压缩比例之间进行权衡，确定了最优的编码参数配置，使得在保证通信质量的同时，也优化了能源消耗。

13、3、本发明通过长短期记忆神经网络算法预测用户通信行为，并将可能请求的数据提前缓存在边缘服务器中，通过信息熵度量数据的重要性，实现了数据缓存的优先级排序，降低了卫星物联网的通信时延，提高了用户体验。

14、4、本发明可以动态调整最优卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数，以适应通信环境的动态变化，保证通信的稳定性和可靠性。

技术特征：

1.一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据位置坐标信息和计算负载信息，确定用户设备、各个边缘服务器和各个卫星之间在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的能耗估计值和时延估计值，具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定用户设备预测移动轨迹，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以最小化所述能耗估计值和所述时延估计值为优化目标，结合所述用户设备预测移动轨迹，采用多目标粒子群优化算法为用户设备动态选择最优的边缘服务器和最优的卫星，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户设备当前所处的偏远地区的信道环境参数，采用自适应编码调制技术，通过凸优化方法建立编码能耗和数据压缩比例之间的凸优化模型，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户设备预测移动轨迹，动态调整最优的卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数，具体包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户设备预测移动轨迹，采用牛顿-拉夫逊迭代法求解确定最优的卫星的最优波束指向角度，具体包括：

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户设备与最优的卫星之间的距离以及链路预算结果，采用梯度下降法求解确定最优的卫星的最优发射功率，具体包括：

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述构建波束赋形问题的目标函数和约束条件，采用最小均方误差准则和凸优化算法通过所述目标函数和所述约束条件求解获得最优波束赋形权值，具体包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过长短期记忆神经网络算法对所述用户设备的用户通信行为进行预测，确定预测请求数据，通过信息熵算法将所述预测请求数据中的每个数据内容按照优先级排序关系提前缓存至最优的边缘服务器，具体包括：

技术总结本发明涉及卫星物联网技术领域，尤其涉及一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法，所述方法具体包括：根据位置坐标信息和计算负载信息，确定用户设备、各个边缘服务器和各个卫星之间在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的能耗估计值和时延估计值；确定用户设备预测移动轨迹，以最小化所述能耗估计值和所述时延估计值为优化目标，结合所述用户设备预测移动轨迹，采用多目标粒子群优化算法为用户设备动态选择最优的边缘服务器和最优的卫星；基于所述用户设备预测移动轨迹，动态调整最优的卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数。本发明有效地提高了偏远地区卫星物联网通信的能量利用效率，优化了能源管理。技术研发人员：张烨受保护的技术使用者：深圳市微星物联科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29