[發明專利]一種衛星通信中基于模糊邏輯的分級策略的網絡切換方法

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• 申請號: 202011040317.X
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112351463A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 史焱;李江華;齊東元
• 申請（專利權）人: 南京凱瑞得信息科技有限公司
• 主分類號: H04W36/00
• 分類號: H04W36/00;H04W16/28;H04W36/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種衛星通信中基于模糊邏輯的分級策略的網絡切換方法，其特征是：

S1、系統獲取所有不同波束覆蓋網絡的通信質量參數，并列入候選網絡集，同時將參數輸入一種基于模糊邏輯的分級策略的最優模型設計；

S2、系統通過模糊邏輯的分級策略對候選網絡的最優模型進行計算，預篩選出高質量的衛星波束網絡；

S3、系統根據預篩選結果判斷是否需要更新候選網絡集，不需要更新則根據最優模型推算出QoS模糊值；

S4、系統根據QoS模糊值與其他再篩選條件參數進行權重計算得到輸出判決值；

S5、系統根據判決條件找出最優網絡，并通過接入控制設備執行最優網絡的切換，從而切換到當前通信質量最優的波束網絡，保證上行多波束衛星通信系統中用戶終端的通信網絡質量。

2.根據權利要求1所述的不同波束覆蓋網絡的通信質量參數參數包括預篩選條件參數和再篩選條件參數，所述預篩選條件參數包括接收信號強度(Receive-Signal-Strength,RSS)、帶寬、時延、抖動、丟包率，再篩選條件參數包括網絡負載率、網絡資費（單位時長費用）。

3.根據權利要求1所述的一種衛星通信中基于模糊邏輯的分級策略的網絡切換方法，其特征是：所述基于模糊邏輯的分級策略的最優模型，包括預篩選模糊邏輯系統和再篩選模糊邏輯系統，模糊邏輯系統包括模糊化、模糊推理、去模糊化幾個模塊，模糊化是將具有模糊性質的參數信息定量表述為模糊集合的形式，通過隸屬度函數可以將模糊集合中的參數值映射為[0,1]區間上的隸屬度，參數屬于此集合的程度與隸屬度值成正比。

4.根據權利要求3所述的一種基于模糊邏輯的分級策略的最優模型，其特征是：所述一種基于模糊邏輯的分級策略的最優模型包括根據條件參數重要性構建的模糊規則庫，規則庫構建采用IF-THEN形式來表述，該模塊將根據構建的規則庫進行條件自適應匹配，規則庫中的模糊規則可用如下方程式描述：

其中，表示條件參數，即信號強度(Receive-Signal-Strength, RSS)、帶寬、時延、抖動、丟包率等；為模糊子集，即為當前參數的具體取值；為對應模糊規則的計算輸出值；為結論參數，通過當前網絡的通信參數與理想網絡對應參數比值求的；為條件參數個數。

5.根據權利要求4所述的種基于模糊邏輯的分級策略的最優模型，其特征是：所述去模糊化包括將模糊推理計算出的模糊值以重心法轉換為明確的輸出值，作為最終網絡切換選擇的依據，通信參數的模糊邏輯定義為{高，中，低}三個級別，通信參數采用梯形隸屬函數與三角形隸屬函數相結合的形式做映射，所述梯形隸屬函數公式表示為：

其中，為模糊集合的上下限，即為當前候選集對應參數的最大值和最小值； 表示為此模糊集合的隸屬度函數峰值對應點，即為當前候選集對應參數的平均最大值和平均最小值；所述三角形隸屬函數公式表示為：

其中，為模糊集合的上下限，即為當前候選集對應參數的最大值和最小值；為此模糊集合的隸屬度函數峰值對應點，即為當前候選集對應參數的平均最大值。

6.根據權利要求5所述的基于模糊邏輯的分級策略的最優模型，其特征是：所述重心法計算得到輸出值即為最優接入網絡，QoS精確值計算為：

其中，表示通信網絡的QoS輸出值，表示重心點對應的隸屬度，表示[0,1]區間重心點的對應參數值，M為條件參數個數。

7.根據權利要求6所述的基于模糊邏輯的分級策略的最優模型，其特征是：根據Qos值的網絡判決切換策略，包含以下步驟：

S11、優先加載預篩選條件參數到預篩選模糊邏輯系統，通過規則自適應匹配推算出QoS模糊值；

S12、對網絡進行預篩選得到候選網絡集，m表示候選網絡數量,若候選網絡數為0，則重新輪詢發現網絡，若候選網絡數為1，則切換到該網絡，否則執行S3；

S13、將前面得到的候選網絡集U和其他再篩選條件參數加載到再篩選模糊邏輯系統，結合規則自適應匹配得到再篩選后的網絡集合,n表示候選網絡數量；

S14、選擇再篩選后得到網絡集合中最大的輸出值作為目標網絡，選擇并切換到目標網絡。