一种基于马尔可夫预测的卫星上行链路带宽资源分配方法与流程

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于马尔可夫预测的卫星上行链路带宽资源分配方法。

背景技术：

随着通信网络的发展，用户对于卫星通信的需求不断提高，卫星通信已经成为整个通信网络不可或缺的一部分。卫星通信相比传统地面网络的优势在于覆盖区域广阔，偏远和海上地区，通信质量高可靠性强等等。由于卫星带宽资源是有限的，因此对于卫星带宽资源的计算和分配是一个十分具有研究和挑战性的问题，一方面，要保证带宽资源合理公正的分配，另一方面，要解决卫星请求带宽资源的延迟问题。未来网络中，越来越多的物联网设备需要通信和传输，设备的种类和要求也多种多样，因此卫星既要保证服务质量，又要协调各终端的要求。

现今的卫星带宽资源分配方案有静态分配方案和动态分配方案两种，静态分配方案主要思想就是流量一旦到达卫星网络当中，控制中心计算带宽资源并分配带宽，这个方案可以确保较低的延迟，但是卫星资源利用率不高，因为是即来即分配思想，不论哪种类型的流量，只有接入传输，立即分配资源，对于突发性流量无法有效处理。另外一种方案是动态分配资源，网络控制中心根据需求分配带宽资源，而不是即来即分配，一个链接需求，一次资源分配，这个可以有效的根据卫星网络系统的实际流量变化分配资源，提高了资源利用率，但延迟相对较高。传统卫星通信系统架构如图1所示，主要包含了卫星、网络控制中心、网关、用户终端。用户终端预测它的用户带宽需求，通过卫星向网络控制中心发出请求，网络控制中心根据各个终端的请求计算之后，按照特定的方案将卫星上行链路带宽分配给终端，网关主要功能是终端和地面网络之间的信息交换，一方面地面用户终端需要定期向网络控制中心发送带宽请求消息，这样增加了终端到网络控制中心之间的请求延迟，另一方面网络控制中心收到请求之后，需要协调各个终端之间的资源分配，这样无法保证各个终端的服务质量要求，也增加了计算时延。

综上，本发明基于马尔可夫进行业务流量预测，在此基础上对服务进行优先级队列排队，进行不同的资源请求分配算法。

技术实现要素：

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于马尔可夫预测的卫星上行链路带宽资源分配方法解决了传统卫星网络中业务流量接入问题，以及解决了卫星上行链路带宽资源分配问题的问题。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

本方案提供一种基于马尔可夫预测的卫星上行链路带宽资源分配方法，包括以下步骤：

s1、向卫星发出资源分配请求；

s2、根据所述资源分配请求建立基于马尔可夫的状态转移概率矩阵，并根据所述状态转移概率矩阵预测下一周期内的业务量；

s3、根据所述下一周期内的业务流量对业务请求进行分类，并通过网络控制中心ncc整理业务类型和业务请求，得到最优分配方式；

s4、将所述最优分配方式反馈至卫星，并进行接入，从而完成卫星上行链路的带宽资源分配。

进一步地，所述步骤s2包括以下步骤：

s201、初始化卫星历史业务量数据u；

s202、根据所述资源分配请求划分状态空间e；

s203、根据各个状态空间e的数据区间以及每段时间内的卫星业务量，获取频数转移矩阵fij；

s204、根据所述频数转移矩阵fij计算得到状态转移概率矩阵；

s205、根据所述状态转移概率矩阵以及当前时刻业务量x(t)计算得到下一时刻的预测业务量x'(t+1)；

s206、根据下一时刻的预测业务量x'(t+1)以及下一时刻的实时业务量x(t+1)，计算得到预测误差pr；

s207、判断所述预测误差pr是否小于预设的阈值，若是，则将下一时刻的预测业务量x'(t+1)反馈至网络控制中心ncc，并进入步骤s3，否则，将下一时刻的实时业务量x(t+1)反馈至网络控制中心ncc，并进入步骤s3，从而完成对下一周期内业务量的预测。

再进一步地，所述状态转移概率矩阵的表达式如下：

其中，pij表示状态转移概率矩阵中的第i行第j列的元素，fij表示从i到j状态转移出现的次数。

再进一步地，所述步骤s3包括以下步骤：

s301、根据所述下一周期内的业务流量判断是否采用预测业务量，若是，则进入步骤s303，否则，进入步骤s302；

s302、采用实际业务量，并根据先进先出fifo原则进入队操作；

s303、接收业务请求s，并根据所述业务请求s得到各个业务最小需求min(s)；

s304、判断卫星资源量b是否支撑各个业务需求，若是，则进入步骤s308，否则，进入步骤s305；

s305、判断所述卫星资源量b是否满足各个业务的最小需求min(s)，若是，则进入步骤s306，否则，进入步骤s307；

s306、给每个业务分配最小带宽，同时通过网络控制中心ncc将剩余带宽按照加权比例进行分配；

s307、满足优先级高的队列资源请求，并通过网络控制中心ncc将剩余带宽按照加权比例进行分配；

s308、通过网络控制中心ncc对其进行按需分配。

再进一步地，所述步骤s303中业务请求s的表达式如下：

其中，n表示优先级业务队列的数量，cmij表示第j级队列中第mi个业务请求，j＝1,2,...,n，i＝1,2,...,n，mi＝1,2,...,m(i)，i表示某一队列的请求数量，m(i)表示总的业务请求。

再进一步地，所述步骤s303中业务最小需求min(s)的表达式如下：

其中，n表示优先级业务队列的数量，cmijmin表示第j级队列中第mi个最小带宽的业务请求，j＝1,2,...,n，i＝1,2,...,n，mi＝1,2,...,m(i)，i表示某一队列的请求数量，m(i)表示总的业务请求。

本发明的有益效果：

(1)本发明针对传统卫星网络中业务流量接入问题，结合马尔可夫状态转移预测模型来提出一种新型预测业务流量的算法，马尔可夫过程具有典型的无后效性、状态独立性以及随机性的特点，未来时刻的状态只依赖于当前时刻的状态，可以完美契合卫星业务流量的特点，一方面可以防止海量数据对卫星的压力，另一方面可以省却业务提交请求到卫星的延迟和计算时延，实现对卫星业务量的预测问题；

(2)为了解决卫星上行链路带宽资源分配问题，本发明基于业务优先级排队提出了一种保证服务qos的资源分配算法，通过对不同业务流量的排队，网络控制中心根据不同的资源请求以及当前状态下的剩余资源，结合不同业务的优先级加权，实现卫星链路资源的有效划分，保证满足各个终端的信息高效传输；

(3)本发明对传统卫星通信架构的资源动态分配方案进行了深入的研究分析，将资源策略置于卫星之上处理，可以有效地降低业务请求到网络控制中心ncc的时延，同时也减少使用网络控制中心ncc的计算资源；

(4)本发明通过先进先出fifo原则将业务进行入队和出队操作，并对业务划分不同的优先级，借助于对卫星资源总量和业务请求的评测，实现了各种业务的资源分配，这样既保证了不同类型终端的qos，又实现了同一评级业务的公平性。

附图说明

图1为背景技术中传统卫星通信系统架构图。

图2为传统的动态分配资源dra过程。

图3为本发明的方法流程图。

图4为本发明的动态分配算法框图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例

本发明将马尔可夫理论应用到卫星物联网中，通过马尔可夫过程的无后效性来预测卫星下一阶段周期内的业务量，构建一种新型的可预测的卫星物联网接入算法，实现卫星上行链路接入过程的低时延和高效性。卫星上行链路资源分配不仅仅是接入请求问题，还包括请求之后的资源策略问题，当前研究中的资源分配主要以动态资源分配为主，本发明也是优化动态资源分配算法，来保证各个业务的服务质量以及高效传输。终端接入卫星之后，需要发出资源请求，卫星收到终端用户请求后，将请求统一汇集到网络控制中心，网络控制中心根据当前网络状态以及业务加权解决问题，最后由卫星广播到各个终端。

动态资源分配是区别于静态分配方案的一种卫星上行链路带宽资源分配方案。静态分配方案就是当终端和卫星建立连接之后，网络控制中心做出决策，为各个成功建立的终端分配资源以供使用，当连接一直存在时，所分配的带宽资源也一直被终端所拥有，不会解除，静态分配方案的优点就是可以有很低的延迟，建立连接立马分配长久的带宽资源，但是当卫星中出现大量的突发业务时，控制中心没有预留足够的带宽资源，导致业务拥塞，无法连接通信，因此出现了动态分配方案。动态分配资源dra过程如图2所示，它表示终端通过ncc完成卫星上行链路资源分配的一个过程，t0时刻表示终端用户向卫星发送连接请求，开始通信过程，t1时刻表示终端发送请求到卫星，卫星由于资源有限，没有数据处理能力，因此在t2时刻卫星上传资源请求到网络控制中心ncc，网络控制中心ncc按照不同的资源分配模型，t3时刻完成资源分配任务，t4时刻由卫星广播到各个终端，最终完成终端的接入分配请求。我们分析整个动态分配方案过程，一方面显然增加了方案的灵活性，可以极大的填补静态分配方案的不足之处，解决对所有业务的资源，尤其是突发性业务；另一方面，动态分配方案包括了五个步骤，终端提交请求到卫星，卫星提交请求到网络控制中心ncc，网络控制中心ncc处理请求，网络控制中心ncc下发策略到卫星，卫星广播到终端。从提交请求到收到回复需要比较长的时间，这对于时延敏感型的业务来说是非常致命的，导致业务信息需要很长时间才能到达目的地。

综上，本发明分析两个资源分配方案的优点和缺点，主要解决业务的时延、阻塞以及服务质量问题。由于资源请求到回复需要很长时间，我们提出了马尔可夫业务预测模型，通过当前周期内的业务量，预测下一周期内的业务量请求，当下一周期业务量确定时，网络控制中心ncc根据业务量就可以确定下一周期内的上行链路带宽资源分配方案，有效地降低了终端的请求时延。在卫星物联网场景下，业务的种类和数量层出不穷，有实时性业务，非实时业务，视频流业务，语音业务等等，各种业务对自身的传输也有不同的qos要求，比如低时延，高准确率，低丢包。本发明针对这个问题，提出了业务优先级排队的算法，当终端接入到卫星时，在其所属的业务队列里进行排队，网络控制中心ncc根据各个队列的权值和要求带宽来实时分配，确保各类终端的qos请求，当上行链路带宽剩余资源不足时，可以很好地解决拥塞问题，满足终端的请求，实现卫星物联网的安全稳定。如图3所示，其实现方法如下：

一种基于马尔可夫预测的卫星上行链路带宽资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

s1、向卫星发出资源分配请求；

s2、根据所述资源分配请求建立基于马尔可夫的状态转移概率矩阵，并根据所述状态转移概率矩阵预测下一周期内的业务量，其实现方法如下：

s201、初始化卫星历史业务量数据u；

s202、根据所述资源分配请求划分状态空间e；

s203、根据各个状态空间e的数据区间以及每段时间内的卫星业务量，获取频数转移矩阵fij；

s204、根据所述频数转移矩阵fij计算得到状态转移概率矩阵；

s205、根据所述状态转移概率矩阵以及当前时刻业务量x(t)计算得到下一时刻的预测业务量x'(t+1)；

s206、根据下一时刻的预测业务量x'(t+1)以及下一时刻的实时业务量x(t+1)，计算得到预测误差pr；

s207、判断所述预测误差pr是否小于预设的阈值，若是，则将下一时刻的预测业务量x'(t+1)反馈至网络控制中心ncc，并进入步骤s3，否则，将下一时刻的实时业务量x(t+1)反馈至网络控制中心ncc，并进入步骤s3，从而完成对下一周期内业务量的预测；

s3、根据所述下一周期内的业务流量对业务请求进行分类，并通过网络控制中心ncc整理业务类型和业务请求，得到最优分配方式，其实现方法如下：

s301、根据所述下一周期内的业务流量判断是否采用预测业务量，若是，则进入步骤s303，否则，进入步骤s302；

s302、采用实际业务量，并根据先进先出fifo原则进入队操作；

s303、接收业务请求s，并根据所述业务请求s得到各个业务最小需求min(s)；

所述业务请求s的表达式如下：

其中，n表示优先级业务队列的数量，cmij表示第j级队列中第mi个业务请求，j＝1,2,...,n，i＝1,2,...,n，mi＝1,2,...,m(i)，，i表示某一队列的请求数量，m(i)表示总的业务请求；

所述业务最小需求min(s)的表达式如下：

其中，n表示优先级业务队列的数量，cmijmin表示第j级队列中第mi个最小带宽的业务请求，j＝1,2,...,n，i＝1,2,...,n，mi＝1,2,...,m(i)，，i表示某一队列的请求数量，m(i)表示总的业务请求；

s304、判断卫星资源量b是否支撑各个业务需求，若是，则进入步骤s308，否则，进入步骤s305；

s305、判断所述卫星资源量b是否满足各个业务的最小需求min(s)，若是，则进入步骤s306，否则，进入步骤s307；

s306、给每个业务分配最小带宽，同时通过网络控制中心ncc将剩余带宽按照加权比例进行分配；

s307、满足优先级高的队列资源请求，并通过网络控制中心ncc将剩余带宽按照加权比例进行分配；

s308、通过网络控制中心ncc对其进行按需分配；

s4、将所述最优分配方式反馈至卫星终端，并进行接入，从而完成卫星上行链路的带宽资源分配。

本实施例中，为了提高保证业务的服务质量，提高卫星带宽资源的利用率，本发明提出了一种基于马尔可夫预测的带宽资源分配方法，从终端发送请求到网络控制中心ncc下发策略，本发明涉及到预测方法和分配方法两部分。具体的预测方法和分配方法流程图如图4所示。

本实施例中，假设每个终端都有n种类型的优先级业务队列，每条队列有m(i)(i＝1,2,...,n)个业务请求，则某种业务请求的带宽资源为cmij(j＝1,2,...,n)，i＝1,2,...,n，mi＝1,2,..,m(i)，cmij表示第j级队列中的第mi个业务请求的带宽，cmijmin表示业务所要求的最小带宽。卫星上行链路带宽资源总量为b，所有业务所需求的资源总和为：

其中，n表示优先级业务队列的种类，cmij表示第j级队列中第mi个业务请求，j＝1,2,...,n，i＝1,2,...,n，mi＝1,2,...,m(i)。

本实施例中，如图4所示，卫星终端收到资源分配请求，通过建立马尔可夫状态转移链，分析状态转移概率，得到预测的下一周期内的业务流量。同时对业务请求进行分类，每种类型业务有着不同的优先级队列以及不同的资源要求，网络控制中心ncc是以策略制定者的身份存在，通过整理分析业务类型和业务请求做出最佳的分配方案，然后反馈到各个终端上面进行接入，从而完成卫星上行链路资源分配过程。

本实施例中，设{xn,n＝1,2,...,n}为所讨论的马尔可夫链，状态空间e＝{1,2..m}，则称条件概率为：

为马尔可夫链{xn,n＝1,2,...,k}在m时刻的k步转移概率。特别地，k＝1时，则：

上式为一步转移概率，简称转移概率。马氏链的k步转移概率就是：时刻m处于状态i的条件下，经过k步处于状态j的概率。由转移概率组成的矩阵称为转移矩阵，由于实际情况中马尔可夫链通常不满足时齐条件，因此本发明仅采用一步转移概率进行研究，则一步转移概率矩阵可表示为：

p(m)＝pij(m)

pij(m)≥0,∑j∈epij(m)^＝1

上式表明马尔可夫链在时刻m从状态i出发，下一个时刻必然转移到状态空间中的某一个状态。通过研究状态转移矩阵，我们就可以预测系统中未来状态的走向。当马尔可夫链为齐次马尔可夫链时，即一步转移概率与初始时刻m无关，则马氏链的k步转移矩阵也与时间起点无关，也就是一步转移概率矩阵的k次方，则确定了未来时刻的预测值。

本实施例中，当终端向卫星发起请求并上传时，为了预测未来时刻的流量变化，我们首先需要计算状态转移概率矩阵。我们通过获取卫星前一段时间产生的业务量数据，然后通过状态划分，计算出马尔可夫链的状态转移矩阵，以此来预测下一时刻的卫星业务量。由于预测值和实际值相比存在差别，我们因此设立一个阈值，当预测值与实际值的误差小于阈值的时候，我们认为预测结果时精准可信的，可以直接按照我们提前设置好的资源分配算法进行分配，如果预测误差比较大的话，由卫星终端统一重新计算新的资源分配方案，从而保证业务的有效传输。

本实施例中，描述预测算法：首先我们初始化一段时间内的卫星业务量数据u，该数据是不同时间内的同一颗卫星的等间隔数据，其次我们根据卫星数据划分状态，一般实际应用中，状态空间e为五种状态，划分状态之后，通过各个状态的数据区间，可以确定每段时间内的卫星业务量的所处状态，这样的话我们就可以确定频数转移矩阵fij。频数转移矩阵就是说从某一状态转移到另外状态所需要的频数，转移频数矩阵的第i行第j列元素fij除以各行的总和所得的值得到转移概率矩阵，从而我们计算得到状态转移概率矩阵pij，最后就是通过状态转移矩阵得到预测业务量x'(t+1)与实际业务量x(t+1)进行比较。如果预测业务量的误差小于阈值th，那么我们就直接反馈预测业务量给控制中心，控制中心根据各方请求制定方案，否则的话需要将实时业务量提交，这样的话，一方面保证了预测流量算法的可靠性，另一方面也体现了卫星系统灵活性的特点。

本实施例中，上述已得出所有业务所需要的最小带宽资源总和为smin以及卫星固定资源量b，比较两者的相对大小可以采取不同的策略分配，由于每种业务类型不同，对资源的渴望程度也有所不一。随着卫星物联网的发展，语音、数据、视频业务等越来越多，显然地，语音类型的业务实时性要求较高，当卫星资源不足时能够占用对时延要求较低的其他业务的资源，使其具有较高的优先级。与此同时，由于物联网业务类型众多以及海量数据的特点，卫星系统不能为所有业务请求提供资源，因此将业务加入等待队列中，直至有可用的资源分配。排队根据业务优先级和请求时长进行划分，决定优先分配资源的服务。对于排队方法而言，我们采用fifo先进先出的策略，这样很好地保证了队列中业务的优先级也保证了比较低的算法复杂度，能够更好地为卫星系统资源分配服务。

本实施例中，资源分配方案的生成过程：首先我们接收到业务请求s，包含资源类型type，资源请求cmij，以及最小资源请求cmijmin，初始化资源总量b，预测业务量x'(t+1)以及实际业务量x(t+1)。当进行资源分配之前，需要对当前时刻业务量进行评判。当我们采用实际业务量时，业务需要进行入队操作，需求上报。为了解决实际应用中业务类型众多的问题，我们对业务类型进行划分，也提出了保证业务基本信息的最小资源。基于以上信息，当卫星资源充足时，我们充分保证满足各个业务请求。假设卫星资源总量低于卫星请求所需最小带宽，那么我们优先保证队列靠前的业务需求，有剩余带宽资源r1存在时，那么在余下一条队列里业务请求按照加权比例分配，这样的话一方面保证了优先级高的业务成功传输，也保证了同一等级的业务的公平性。假设卫星资源总量低于卫星请求带宽，那么我们可以给每种业务分配最小带宽，与此同时，剩余带宽r2可以补给延迟敏感和资源要求高的业务，这样分配的优点在于我们既实现了物联网的业务信息的到达，又体现了高优先级业务的更好更快地传输。当卫星请求源源不断到达时，网络控制中心ncc就可以根据资源分配方案直接分配，从而降低了延迟，实现了高效性的优点。