[發(fā)明專利]一種用于微納衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110576441.6
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113316216B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張藝;章小寧;李宇峰;嚴開宇;付偉達;姚雨迎
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04W40/12
• 分類號: H04W40/12;H04W40/22;H04W84/06;G06N3/08
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11870
• 代理人: 李林合

1.一種用于微納衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、在所述微納衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的每一個微納衛(wèi)星上搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

S2、通過隨機生成的訓練數(shù)據(jù)包對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練；

S3、基于訓練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在所述微納衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中進行路由決策；

所述步驟S2包括以下分步驟：

S21、獲取所述訓練數(shù)據(jù)包的狀態(tài)信息，并將所述狀態(tài)信息作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入信息；

S22、通過所述輸入信息對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行獎勵處理訓練；

S23、將經(jīng)過所述獎勵處理訓練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為訓練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

所述狀態(tài)信息具體為當前衛(wèi)星節(jié)點編號、目的衛(wèi)星節(jié)點編號、帶寬需求和時延需求；

所述步驟S22包括以下分步驟：

S221、確定出衛(wèi)星抗毀因子，所述衛(wèi)星抗毀因子為對應衛(wèi)星節(jié)點的通信穩(wěn)定性；

S222、基于所述輸入信息確定出預計花費代價，所述預計花費代價為所述訓練數(shù)據(jù)包從當前衛(wèi)星節(jié)點發(fā)送至下一跳衛(wèi)星節(jié)點后距離所述目的衛(wèi)星節(jié)點還要花費的代價；

S223、根據(jù)所述衛(wèi)星抗毀因子和所述預計花費代價確定出所述獎勵處理；

所述衛(wèi)星抗毀因子通過如下公式得出：

式中，為所述衛(wèi)星抗毀因子，為下一跳衛(wèi)星節(jié)點的丟包率，∑_avgdelay為下一跳衛(wèi)星節(jié)點所連接的所有鏈路的平均通信時延，∑_RSatelliteNum為下一跳衛(wèi)星節(jié)點的空間密度因子；

所述空間密度因子具體為所述當前衛(wèi)星節(jié)點預設(shè)通信距離內(nèi)其他衛(wèi)星節(jié)點的數(shù)量；

所述預計花費代價通過如下公式進行確定：

式中，為所述預計花費代價，x_n′為所述下一跳衛(wèi)星節(jié)點的二維坐標的橫坐標，x_m為所述目的衛(wèi)星節(jié)點的二維坐標的橫坐標，y_n′為所述下一跳衛(wèi)星節(jié)點的二維坐標的縱坐標，y_m為所述目的節(jié)點的二維坐標的縱坐標；

所述獎勵處理通過如下公式進行確定：

式中，為獎勵處理，r₁，r₂，r₃，r₄，r₅均為權(quán)重因子，c(n)為所述當前衛(wèi)星節(jié)點n此時的剩余容量，c(n′)為所述下一跳衛(wèi)星節(jié)點剩余容量，為所述訓練數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)至所述下一跳衛(wèi)星節(jié)點所經(jīng)過的鏈路的最大帶寬，是星間鏈路負載因子，為所述預計花費代價，為所述衛(wèi)星抗毀因子；

所述星間鏈路負載因子具體為所述星間鏈路已用帶寬與所述星間鏈路總帶寬的比值。

2.如權(quán)利要求1所述的用于微納衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由方法，其特征在于，所述方法還包括當所述微納衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的拓撲發(fā)生變化時，重新對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練。