一种空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法

技术领域

本发明涉及一种用于空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，属于通信技术领域。

背景技术

空天一体化通信网络通过使用多种信息通信技术，充分发挥空、天、地信息通信技术的各自优势，可以实现空、天、地一体化网络的综合处理及利用，为各种用户提供可靠的信息传输服务。

空天地一体化通信网络中，为了为用户提供无时无刻、无处不在的通信服务，接入和切换技术是一体化网络运行的关键。由于空、天环境相对于地面环境，其变化性更大，其链路损耗、时延及动态性相对地面环境更大。卫星网络的接入及切换技术对空天地一体化通信网络的性能影响巨大。

卫星切换主要包括切换信息的采集、切换算法及切换执行三个步骤。其中切换算法是切换过程中最重要的步骤。现有的卫星切换算法主要有三种：单一目标决策方法、多属性决策方法和基于其他数学模型的方法。单一目标决策方法相对简单、易于实现。但是，在负载卫星环境下，该方法可能会出现卫星间的频繁切换，造成时延增大。多属性决策针对多目标决策进行切换；基于其他数学模型的方法可以采用基于代价函数、基于马尔科夫链的方法、模糊逻辑策略等手段。多属性决策方法和基于其他数学模型方法的性能相对于单目标决策方法虽有较大提升，但仍有各自的局限性，不能保证通信网络的性能，因此有必要加以改进。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，以提高空天地一体化通信网络的性能。

本发明所述问题是以下述技术方案解决的：

一种空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，所述方法包括以下步骤：

①确定指标体系

卫星间切换的构成要素包括接入链路性能因素和QoS因素，其中，接入链路性能因素包括：带宽、误码率、链路距离；QoS因素包括：路由时延、时延抖动、网络负载；

②确定卫星切换模糊判断矩阵

假设某层的指标数为n，通过专家对指标进行两两对比，可以得到一个表示各个指标之间重要度关系的n×n阶的模糊判断矩阵：

A＝(a

其中，a

通常情况下利用该方法是确定指标的重要程度，但是这里的模糊数是指在风险某个属性下的相对打分情况，但是这里我们仍然称为权重。

其中风险有几个属性，应用该方法，最后就会得到几个权重向量；

为了保持评价的公平、客观性，同时邀请N位专家进行评估打分，将所有专家的评估打分情况进行汇总，得到综合三角模糊函数：

由综合三角模糊函数确定a

③确定各层指标的权重

计算卫星切换过程中每个指标的综合模糊值S

计算各个综合模糊度值之间的可能的取值：

假设S

确定卫星切换过程中每个指标的绝对权重值w′

w′

w′

对各个指标的绝对权重值进行归一化处理得到各个评价指标的权重：

④按照各指标权重对切换卫星进行排序；

⑤选择排名靠前的卫星进行切换。

上述空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，为了保证各个指标权重的设定的客观性及准确性，在切换算法中引入反馈机制动态调整各个参数的权重大小，使实际状态下的通信网络性能参数达到最优。

上述空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，动态调整各个参数的权重大小的具体方法如下：

在切换算法中，计算理想情况下的通信网络性能参数及实际状态下的通信网络性能参数值的差值，通过引入粒子群算法对权重指标进行优化，粒子群算法中粒子i表示权重指标向量w

式中：f(w

上述空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，各个参数的权重指标的动态调整在空天地一体化通信网络运行前进行设置，或者每隔固定时间运行一次。

上述空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，确定指标体系时，卫星间切换的构成要素还包括其他需要考虑的因素，所述其他需要考虑的因素包括安全性、抗毁性和优先级。

有益效果

本发明采用三角模糊函数与多目标决策方法相结合的方法来完成卫星间切换的决策，可保证各个指标权重设定的客观性及准确性，从而提高了空天地一体化通信网络的性能。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步详述。

图1是本发明空天地一体化通信网络中卫星间切换的流程。

文中各符号分别表示为：其中，a

具体实施方式

本发明提供了一种用于空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法，该方法采用三角模糊函数与多目标决策方法相结合的方法来完成卫星间切换的决策，通过这种机制改善空天地一体化通信网络的性能。

参看图1，本发明空天地一体化通信网络中卫星间切换的方法包括以下步骤：

①确定指标体系

卫星间切换的构成要素分为3个部分：接入链路性能因素、QoS因素和其他需要考虑的因素。接入链路性能因素主要包括：带宽、误码率、链路距离等。QoS因素主要包括：路由时延、时延抖动、网络负载等。其他需要考虑的因素主要考虑安全性、抗毁性、优先级等。

②确定卫星切换模糊判断矩阵

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是一种常见的指标权重确定方法，但是AHP方法在指标较多时，由于专家的主观性存在，可能会导致专家在指标对比时出现一定的不确定性，本发明将三角模糊函数与AHP融合，通过建立模糊判断矩阵，确定切换体系中各个层次指标的权重。

建立模糊判断矩阵

通过专家对各层多个指标进行两两对比，得到各个指标之间重要度关系。通过引入三角模糊数，建立模糊判断矩阵。

假设某层的指标数为n，则指标两两对比，便会建立一个n×n阶矩阵：

A＝(a

其中，a

为了保持评价的公平、客观性，同时邀请N位专家进行评估打分，将所有专家的评估打分情况进行汇总后，可以得出综合三角模糊函数

其中

③确定各层指标的权重

计算卫星切换过程中每个指标的综合模糊值：

计算各个综合模糊度值之间的可能的取值，假设S

根据S

对各个指标的绝对权重值进行归一化处理得到各个评价指标的权重。

4.指标权重的优化调整

以上通过三角函数及层次分析法设定的各个权重的指标权重是固定的，为了保证各个指标权重的设定的客观性及准确性，本发明在切换算法中引入了反馈机制，通过该机制动态调整各个参数的权重大小，避免出现由于参数权重设置的问题影响空天地一体化通信网络的性能。

在切换算法中，通过计算理想情况下的通信网络性能参数及实际状态下的通信网络性能参数值的差值，通过引入粒子群算法对权重指标进行优化，使实际状态下的通信网络性能参数达到最优。

由于卫星间切换算法中设计的参数指标众多，指标之间又互有关联，对卫星间切换的影响较复杂又没有规律，很难建立起通信网络性能与各个指标间的关系模型。粒子群算法可以很好地避开这一问题，通过粒子在当前运动空间内搜索最优解，从而对各个指标的权重进行反馈设置，达到动态调整各个指标权重的目的，提高一体化通信网络的性能。

粒子群算法中每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。在卫星间切换算法中，粒子群算法中粒子i表示权重指标向量w

式中：f(w

指标权重的优化调整虽然可以实时自适应调整指标权重，提高通信网络的传输性能，但是，指标权重的优化调整过程相对复杂，执行过程较长，在实际状态下的空天地一体化通信网络中，可能会造成业务时延增大的弊端，故而，指标权重的优化调整过程可以放在空天地一体化通信网络运行前进行设置，或者，每隔固定时间运行一次，优化指标权重，既可以保证业务的时延要求，又可以提高空天地一体化通信网络的性能。