自适应编码调制优化的卫星通信系统和通信方法与流程

本发明实施例涉及卫星通信技术领域，尤其涉及一种自适应编码调制优化的卫星通信系统和通信方法。

背景技术：

卫星通信能够覆盖较大范围，为缺乏地面网络基础设施的地区提供网络接入，但是信道状况的复杂多变也限制了更高的通信带宽。卫星到地面站之间的信道质量受到各种噪声和衰减因素影响，并且卫星链路长时延特性，以及信道状态信息经常出现大幅波动，造成信噪比的变化波动较大，为保证通信可靠性，传统的固定编码调制方式将最差情况下的信道信噪比作为编码调制方案的选择依据，这样会大大浪费信道资源。

因此，如何使当前编码调制方式实时适应当前的信道状态，成为亟待解决的问题。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种自适应编码调制优化的卫星通信系统和通信方法。

一方面，本发明实施例提供一种自适应编码调制优化的卫星通信系统，所述系统包括：

地面接收终端、信关站和卫星，其中：

所述地面接收终端，用于采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；或者用于采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，并将预测的信噪比发送到信关站；或者用于采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据所述信噪比选择最佳的编码调制方式，并将所述最佳的编码调制方式的编号发送到所述信关站；

所述信关站，用于接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；或者用于接收地面接收终端预测的下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；或者用于接收地面接收终端发送的最佳的编码调制方式的编号，将所述最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

所述卫星，用于接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

另一方面，本发明实施例提供一种自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法，所述方法包括：

地面接收终端采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；或者采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，并将预测的信噪比发送到信关站；或者采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据所述信噪比选择最佳的编码调制方式，并将所述最佳的编码调制方式的编号发送到所述信关站；

信关站接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；或者接收地面接收终端预测的下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；或者接收地面接收终端发送的最佳的编码调制方式的编号，将所述最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

另一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以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自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的步骤。

另一方面，本发明实施例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，所述程序被处理器执行时实现如上述自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的步骤。

本发明实施例通过自适应优化编码调制方式，能够最大限度地利用信道资源，提高系统性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例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为本发明一实施例提供的自适应编码调制优化的卫星通信系统的结构示意图；

图2为本发明一实施例提供的地面接收终端的结构示意图；

图3为本发明一实施例提供的自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的流程示意图；

图4为本发明又一实施例提供的自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的流程示意图；

图5为本发明又一实施例提供的自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的流程示意图；

图6为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，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作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。

图1示出了本发明实施例提供的一种自适应编码调制优化的卫星通信系统的结构示意图。

如图1所示，本发明实施例提供的自适应编码调制优化的卫星通信系统包括地面接收终端、信关站和卫星，其中：

所述地面接收终端，用于采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；或者用于采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，并将预测的信噪比发送到信关站；或者用于采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据所述信噪比选择最佳的编码调制方式，并将所述最佳的编码调制方式的编号发送到所述信关站；

所述信关站，用于接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；或者用于接收地面接收终端预测的下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；或者用于接收地面接收终端发送的最佳的编码调制方式的编号，将所述最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

所述卫星，用于接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本发明实施例提供的卫星通信系统实现自适应编码调制的优化，能够使卫星通信系统中各发送端按照最佳编码调制方式动态调整传输参数，包括调制阶数和编码速率，来实时适应当前的信道质量。

地面接收终端需要测量并采集信道状态信息，对下一轮通信的信噪比进行预测，根据预测结果将最佳编码调制方案的编号从反馈链路通知信关站；或者由地面接收终端通过反馈链路将信道状态信息发送给信关站，由信关站根据信道状态信息，完成下一轮通信的信噪比的预测和编码调制方案选择；或者，在地面接收终端完成下一轮通信的信噪比的预测，将预测值发送给信关站，信关站根据信噪比预测值做出编码调制方案的选择。

信关站在决策出最佳的编码调制方案或者在接收到地面接收终端发送的最佳编码调制方案的编号之后，按照最佳的编码调制方式向卫星发送信号。

信道状态信息预测和传输方式选择过程可以由地面接收终端或信关站执行，最终都要将选择出的最佳编码调制方式的编号发送给卫星，使卫星按照与信道状态信息更加匹配的传输方式与地面终端进行通信。

信关站和卫星在采用最佳的编码调制方式进行通信能够在保证误码率低于传输可靠性要求的前提下，最大限度地利用信道资源，提升信道容量。

本发明实施例中卫星发送端到地面接收终端之间的高速转发链路基于dvb-s2(digitalvideobroadcasting-satellite-secondgeneration，新一代数字卫星广播标准)，信关站包含支持dvb-s2标准的编码调制设备，地面接收终端到信关站之间反馈链路基于dvb-rcs(digitalvideobroadcasting-returnchannelviasatellite，用于卫星反向链路接入的卫星广播标准)。

具体地，上述实施例中卫星只负责对信号放大并按照指定的最佳的编码调制方式转发给地面接收终端，如果卫星具备星上处理能力，也可以只将信道状态信息发送到卫星，由卫星根据信道状态信息完成下一轮通信的信噪比的预测和编码调制方案选择，即星上执行自适应编码调制处理和决策过程。

但是，考虑到卫星存储和计算资源限制，本发明实施例将这两个过程部署到地面，只需将决策出的编码方式的编号通知给卫星，以减少信令开销。

进一步地，信关站还用于作为发送端向卫星转发地面互联网的各种数据，因此为减小信关站负担，本发明实施例优选将信噪比预测和编码调制方案选择两个过程部署在地面接收终端。

图2示出了本发明实施例提供的地面接收终端的结构示意图。

如图2所示，本发明实施例提供的地面接收终端包括第一预测模块、第一计算模块和第一确定模块，其中：

所述第一预测模块，用于将第一指定时长内的信道状态信息输入到机器学习预测模型中，采用回归算法、决策树、随机森林、多层感知机、k最临近或者支持向量机进行迭代，输出预测的下一轮传输的信噪比的值；

具体地，本发明实施例以信道信噪比作为编码调制方案选择的依据，并且提出一种基于机器学习信道状态信息的预测模型，通过该模型对下一轮通信的信噪比进行预测，预测模型的输入为前一段时间的信道状态信息，通过使用机器学习中常用的回归算法，包括决策树，随机森林，多层感知机，k最近邻，支持向量机等，输出预测的下一轮传输的信噪比。

所述第一计算模块，用于计算所述预测的下一轮传输的信噪比的值与安全阈值的差值，得到第一数值；

具体地，信噪比的预测存在误差，因此在以下一轮通信的信噪比为依据选择编码方案时，为防止信噪比的误差造成的通信可靠性惩罚，需要设置一个安全阈值来提供容错空间，因此，本发明实施例将预测的信噪比的值减去设置的安全阈值得到的差值作为最终选择编码方式的依据。

其中，安全阈值由两部分相加构成，首先要考虑信噪比的测量误差，常用的da-snore算法在卫星信道信噪比测量上的标准偏差为0.2db，因此将此标准偏差作为预测误差的大小。此外要考虑信噪比预测值与实际值的偏差范围，即预测误差，预测误差需要根据大量历史数据统计来确定。

安全阈值的设定是为信噪比预测误差留有容错冗余来保证通信可靠性，安全阈值的初始值由预测模型在线下训练当中的误差大小来决定，在自适应编码调制部署运行当中，需要随预测模型对当前信道状态信息的实时误差及时调整。

所述第一确定模块，用于根据所述第一数值和各编码调制方式的信噪比门限值确定所述最佳的编码调制方式。

具体地，卫星自适应编码调制中，编码调制方案子集大小一般不超过10种方案，从而避免设备负担过重。本发明实施例编码调制方案子集从dvb-s2标准给出的28种方案中选择，选择依据基于信道信噪比的分布范围，以及各编码调制方案的信噪比门限值。选中的编码调制方案子集中，相邻方案之间的信噪比门限要留有合适的间距，即设置信道冗余，避免实际运行过程中，编码调制方案的频繁切换，同时合适的间距也为信噪比预测误差留有容错空间，即信噪比误差不超过相邻编码调制方案间距的情况下，不影响最佳编码调制方案的决策结果。

本发明实施例根据信噪比的预测结果和选中的各编码方式的信噪比门限进行匹配，选择最佳的编码调制方式，根据信噪比的预测结果即第一计算模块得出的第一数值为下一轮传输选择更加匹配信道状态的传输方式，即最佳编码调制方式。

基于更加精确的信道信噪比，卫星自适应编码调制可以为每次传输选择更加匹配信道状态的传输方式，更有效地利用信道资源。同时可以适当减少为信噪比预测容错而保留的信道冗余，在不损害通信可靠性的前提下降低安全阈值，提高信道资源利用率，两者都能大幅提升信道容量，为网络业务提供更高带宽。

具体地，所述信关站包括第二预测模块、第二计算模块和第二确定模块，其中：

所述第二预测模块，用于将第二指定时长内的信道状态信息输入到机器学习预测模型中，采用回归算法、决策树、随机森林、多层感知机、k最临近或者支持向量机进行迭代，输出预测的下一轮传输的信噪比的值；

所述第二计算模块，用于计算所述预测的下一轮传输的信噪比的值与安全阈值的差值，得到第二数值；

所述第二确定模块，用于根据第二数值和各编码调制方式的信噪比门限值确定所述最佳的编码调制方式。

信噪比预测和编码调制方案选择两个过程可以部署在信关站，因此信关站要具备实现两个过程的相应功能模块，具体包括第二预测模块、第二计算模块和第二确定模块，分别与第一预测模块、第一计算模块和第一确定模块相对应，本发明实施例不再赘述。

需要说明的是，信噪比预测和编码调制方案选择两个过程可以部署在地面接收终端，也可以部署在信关站，并不需要地面接收终端和信关站同时都具备所有的功能，可根据实际部署情况添加相应功能模块。

在上述实施例的基础上，所述信道状态信息包括：信噪比、接收信号强度、多普勒频率、传输时延、误码率、误帧率、丢包率、降雨衰减和环境噪声。

具体地，地面接收终端对各种信道状态信息进行测量采集，包括信噪比，接收信号强度，多普勒频率，误码率，误帧率，丢包率，降雨衰减，信号的环境遮挡程度等，本发明实施例将多种信道状态信息作为预测依据，使用机器学习算法获取各种信道状态信息的历史值与预测结果之间的映射关系，充分利用已有经验规律和信道实时变化趋势，与单一利用历史信噪比为预测依据，或设置固定预测公式等传统做法相比，大大提高预测精度和不同信道状况下的适用性。

本发明实施例在信道状态信息预测部分构建一个基于机器学习的预测模型，机器学习算法包括决策树，随机森林，多层感知机，k最近邻，支持向量机等，预测下一轮传输的信噪比，根据信噪比的预测结果和不同传输方式的信噪比门限的匹配结果，选择最佳的传输方式，匹配过程中要设置安全阈值为信噪比预测值和实际值的偏差保留容错冗余。

需要说明的是，与下一轮信道信噪比直接相关的信道状态信息为此前测量得到的信道信噪比历史值，传统的预测方法直接使用上一轮信噪比、或前若干轮的信噪比的调和、加权平均数等值，作为信噪比预测值，而其他信道状态信息与下一轮信噪比之间难以获得一个直接表示映射关系的计算公式。本发明实施例所采用的机器学习算法，在不依赖事先设定的计算公式或模型的情况下，通过大量历史运行数据的训练，能够将多种信道状态信息，除信噪比之外，还包括降雨等级，环境对信号遮挡程度，传播时延，加入到预测模型当中，通过增加预测依据的特征选择，提高预测精度。

进一步地，在计算或存储负担允许的情况下，其他信道状态信息如果被实验证明与信噪比有较大的相关性，也可以添加到预测模型当中，进一步提高预测精度。

需要说明的是，本发明实施例在测试过程当中优先采用采用回归算法用于预测任务。本发明实施例对各类常用的回归算法的比较分析结果是：线性回归的计算负担最小，训练最快，精度也较为显著，采用多层感知机或随机森林，虽然精度略高，但是花费时间较长，因此在算法选取当中要考虑计算及存储开销，和预测精度带来的性能提升之间的权衡。

进一步地，预测模型需要先使用一定的历史运行数据进行离线训练，然后在线部署，在线运行过程当中需要根据实时的预测偏差进行模型的优化调整，同时安全阈值的大小也需要根据预测值与实际值的偏差变化而调整。在线训练对于算法本身的复杂度有较高要求，因此在卫星网络这种计算与存储资源极为有限、任务实时性较强且延迟惩罚较高的场景下，不适合使用过于复杂的深度神经网络模型应用于实际部署。

具体地，所述安全阈值由测量误差和预测误差确定，所述预测误差根据指定n轮通信中预测的信噪比的值和实际测量的信噪比的值的差值确定。

本发明实施例对预测误差进行具体说明：卫星通信可靠性一般要求物理层可用性达到99％，因此在卫星通信过程中，99％的链路可见时间内，编码调制方案的信噪比门限值要高于当前信道信噪比的实际值，从而预测误差在通信时间内99％的情况下不超过信噪比冗余。本发明实施例将此前所做的预测误差列出来，安全阈值在预测误差这部分设置的冗余要比99％的情况下的预测误差要大，因此，对大量的历史数据进行统计，将前k轮的预测误差从小到大排序，排在第99％位置的数值作为当前的预测误差。

具体地，所述第一预测模块和第二预测模块分别都包括一个调整子模块，调整子模块用于根据每一轮通信的预测误差实时调整所述机器学习预测模型。

本发明实施例的预测模型在部署前，需要使用此前卫星通信过程中所采集存储的信道状态信息数据进行线下训练，在部署运行当中，针对每一轮通信过程当中的预测误差，即信噪比预测值和实际测量值之差，对预测模型进行实时调整自身参数或结构。

本发明实施例还提供一种用于自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法。

图3示出了本发明实施例提出的用于自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的流程示意图。

参照图3，本发明实施例提出通信方法具体包括以下步骤：

s11、地面接收终端采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；

s12、信关站接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

s13、卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照所述最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本发明实施例将信噪比预测和编码方式选择部署在信关站，地面接收终端仅采集并测量信道状态信息，并将信道状态信息发送到信关站，由信关站完成信噪比预测和编码方式选择的过程。

图4示出了本发明又一实施例提出的用于自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的流程示意图。

参照图4，本发明实施例提出通信方法具体包括以下步骤：

s21、地面接收终端采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，并将预测的信噪比发送到信关站；

s22、信关站接收地面接收终端预测的下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

s23、卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照所述最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本发明实施例将信噪比预测部署在地面接收终端，将编码方式选择部署在信关站，地面接收终端采集并测量信道状态信息，根据信道状态信息完成信噪比预测，将信噪比预测值发送到信关站，由信关站完成编码方式选择的过程。

图5示出了本发明又一实施例提出的用于自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法的流程示意图。

参照图5，本发明实施例提出通信方法具体包括以下步骤：

s31、地面接收终端采集和测量信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据所述信噪比选择最佳的编码调制方式，并将所述最佳的编码调制方式的编号发送到所述信关站；

s32、信关站接收地面接收终端发送的最佳的编码调制方式的编号，将所述最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

s33、卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照所述最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本发明实施例将信噪比预测和编码方式选择部署在地面接收终端，地面接收终端采集并测量信道状态信息，根据信道状态信息完成信噪比预测，根据信噪比预测值完成编码方案的选择，将选出的编码方案的编号发送到信关站。

本发明实施例提供的用于自适应编码调制优化的卫星通信系统的通信方法，采集和测量信道状态信息，根据信道状态信息预测下一轮通信的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳编码方式进行通信，本发明实施例通过自适应优化编码调制方式，能够最大限度地利用信道资源，提高系统性能。

在上述实施例的基础上，所述方法具体包括：

第一预测模块将第一指定时长内的信道状态信息输入到机器学习预测模型中，采用回归算法、决策树、随机森林、多层感知机、k最临近或者支持向量机进行迭代，输出预测的下一轮传输的信噪比的值；

第一计算模块计算所述预测的下一轮传输的信噪比的值与安全阈值的差值，得到第一数值；

第一确定模块根据所述第一数值和各编码调制方式的信噪比门限值确定所述最佳的编码调制方式。

在上述实施例的基础上，所述方法具体还包括：

第二预测模块将第二指定时长内的信道状态信息输入到机器学习预测模型中，采用回归算法、决策树、随机森林、多层感知机、k最临近或者支持向量机进行迭代，输出预测的下一轮传输的信噪比的值；

第二计算模块计算所述预测的下一轮传输的信噪比的值与安全阈值的差值，得到第二数值；

第二确定模块根据第二数值和各编码调制方式的信噪比门限值确定所述最佳的编码调制方式。

具体地，所述信道状态信息包括：信噪比、接收信号强度、多普勒频率、传输时延、误码率、误帧率、丢包率、降雨衰减和环境噪声。

具体地，所述安全阈值由测量误差和预测误差确定，所述预测误差根据指定n轮通信中预测的信噪比的值和实际测量的信噪比的值的差值确定。

具体地，所述方法还包括：

调整子模块根据每一轮通信的预测误差实时调整所述机器学习预测模型。

本发明实施例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图3的方法。

图6示出了本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

如图6所示，本发明实施例提供的电子设备包括存储器41、处理器42、总线43以及存储在存储器41上并可在处理器42上运行的计算机程序。其中，所述存储器41、处理器42通过所述总线43完成相互间的通信。

所述处理器42用于调用所述存储器41中的程序指令，以执行所述程序时实现如图3的方法。

例如，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：

地面接收终端采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；

信关站接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照所述最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本发明实施例提供的电子设备，通过自适应优化编码调制方式，能够最大限度地利用信道资源，提高系统性能。

本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如图3的步骤。

例如，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：

地面接收终端采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；

信关站接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照所述最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质，通过自适应优化编码调制方式，能够最大限度地利用信道资源，提高系统性能。

本发明一实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

地面接收终端采集和测量信道状态信息，将所述信道状态信息发送到信关站；

信关站接收地面接收终端发送的信道状态信息，根据所述信道状态信息采用机器学习算法预测下一轮传输的信噪比，根据预测的信噪比选择最佳的编码调制方式，将最佳的编码调制方式的编号发送到卫星；

卫星接收信关站发送的最佳的编码调制方式的编号，并按照所述最佳的编码调制方式向地面接收终端发送信号。

本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。

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。