本發(fā)明涉及了一種星地網(wǎng)絡中計算資源與鏈路資源協(xié)同分配方法，屬于衛(wèi)星通信。

背景技術：

1、低軌道衛(wèi)星星座的持續(xù)部署實現(xiàn)了對地球的全面覆蓋，大大提高了數(shù)據(jù)路由的速度和覆蓋范圍。此外，通過在低軌衛(wèi)星上部署計算資源和服務功能鏈，使低軌衛(wèi)星具備了一定的數(shù)據(jù)計算能力，從而支持數(shù)據(jù)在傳輸過程中能夠直接在低軌衛(wèi)星上進行處理和計算，可有效降低衛(wèi)星到地面的數(shù)據(jù)傳輸負擔，提高衛(wèi)星間通信資源的利用率，更可進一步優(yōu)化網(wǎng)絡資源分配，為用戶提供更高效、更及時的服務。

2、然而，現(xiàn)有方法普遍是將原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥康牡睾笤龠M行處理，這些方法存在多方面的局限性。首先，集中式處理方式容易導致目的地的計算資源成為瓶頸，特別是在處理大量數(shù)據(jù)時，處理效率將顯著下降。其次，所有數(shù)據(jù)都需要傳輸?shù)侥康牡兀@增加了網(wǎng)絡帶寬的壓力，延長了傳輸延遲，影響了整體系統(tǒng)的響應速度。此外，這種方式高度依賴目的地的計算資源，難以適應復雜動態(tài)的網(wǎng)絡環(huán)境，如果目的地計算能力有限或設備出現(xiàn)故障，整個系統(tǒng)的性能和可靠性都會受到嚴重影響。計算資源與鏈路資源協(xié)同分配允許數(shù)據(jù)在低軌衛(wèi)星上傳輸?shù)耐瑫r進行計算。通過這種方式，可以將計算之后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪康牡?，減少了對目的地集中計算資源的依賴。

3、實現(xiàn)星地網(wǎng)絡數(shù)據(jù)在低軌衛(wèi)星上傳輸和計算的最大挑戰(zhàn)是低軌衛(wèi)星的有限計算能力以及由太陽能電池板和電池提供的有限能源。此外，多個任務需要在多個源點(如不同的地面站或傳感器)和多個匯點(如特定的地面接收站或其它低軌衛(wèi)星)之間進行高效的數(shù)據(jù)傳輸和處理。這類多源多匯的任務需要同時協(xié)調(diào)多個流量分配。因此，考慮多任務傳輸?shù)男枰约暗蛙壭l(wèi)星計算能力和鏈路容量的限制，研究設計了星地網(wǎng)絡中計算資源與鏈路資源協(xié)同分配方法，充分利用衛(wèi)星間的高速通信能力和計算能力，以滿足未來日益增長的數(shù)據(jù)處理和實時服務需求。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術問題是針對星地網(wǎng)絡中同時考慮數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)計算如何有效最大化吞吐量的情況，提出一種面向網(wǎng)絡鏈路帶寬限制和衛(wèi)星節(jié)點計算能力限制的星地網(wǎng)絡中計算資源與鏈路資源協(xié)同分配方法。

2、本發(fā)明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

3、本發(fā)明提出一種星地網(wǎng)絡中計算資源與鏈路資源協(xié)同分配算法，包括以下步驟：

4、步驟一、將給定的一段時間線范圍分為n個時間段，對于第n個時間段n∈[1，n]的星地網(wǎng)絡通過建模得到有向圖其中為網(wǎng)絡節(jié)點集合，包含衛(wèi)星與地面站，εn表示在時間段內(nèi)星地網(wǎng)絡中所有鏈路的集合；

5、步驟二、按照鏈路帶寬為每個任務尋找從源點到目的地之間的最短路徑，將鏈路可用帶寬定義為有向圖中對應邊的長度，則最短路徑的長度由路徑上所有鏈路的可用帶寬之和決定。進一步考慮節(jié)點的可用計算資源，根據(jù)節(jié)點可用計算資源對最短路徑的長度重新賦值并更新最短路徑，對此最短路徑上的計算資源和鏈路帶寬進行分配，并決定在此路徑上進行處理和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，根據(jù)分配方案對鏈路和節(jié)點的可用帶寬和計算資源進行更新。循環(huán)此步驟，直到所有計算資源都被分配完或者沒有可行的路徑可以用來傳輸數(shù)據(jù)為止。

6、步驟三、對每個時間段的星地網(wǎng)絡信息執(zhí)行步驟二。

7、所述步驟一中：

8、將給定時間線范圍分為n個時間段，分割時間段時確保每個時間段內(nèi)星地網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構不變，對第n個時間段n∈[1，n]的星地網(wǎng)絡建模，得到有向圖將每個地面站和低軌衛(wèi)星映射為有向圖中的節(jié)點，用表示網(wǎng)絡節(jié)點集合，在n∈[1，n]內(nèi)的星地網(wǎng)絡中每條鏈路都映射為圖中的邊，εn表示在時間段內(nèi)的邊集?？紤]不同時間段內(nèi)星地網(wǎng)絡的鏈路狀態(tài)可能不同，因此構建出的有向圖中的邊集也可能不同。設中邊的容量為對應鏈路的可用帶寬，節(jié)點的容量為對應地面站或低軌衛(wèi)星的可用計算資源。假設存在k個需要在此星地網(wǎng)絡中計算并傳輸?shù)娜蝿?，用k∈[1，k]表示第k個任務，其中sk為任務的源點，dk為任務的目的地，ξ表示任務需要的節(jié)點處理器處理能力。任務的原始數(shù)據(jù)從源點sk發(fā)出，在傳輸?shù)倪^程中由途徑的低軌衛(wèi)星進行所需的處理計算，最終將計算后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥康牡豥k。

9、所述步驟二中：

10、步驟2.1)將每條邊的容量作為這條邊的長度，根據(jù)邊長度為當前任務尋找從源點sk到其他各個節(jié)點的最短路徑，并計算兩個節(jié)點間的距離。兩個節(jié)點之間的距離即為它們之間的最短路徑所經(jīng)過的所有邊的長度之和。

11、步驟2.2)對步驟2.1)求出的sk到其他節(jié)點的距離，加入對節(jié)點容量的考慮。若路徑上所經(jīng)過的節(jié)點的容量為0，則將sk到此節(jié)點的距離更新為為無窮大，否則將其更新為原距離加上節(jié)點容量。將sk到每個節(jié)點的距離更新后，選擇當前與sk距離最短的節(jié)點v*，遍歷v*的鄰居節(jié)點u，若u到sk的距離小于v*到sk的距離加上v*到u的邊的長度，則更新u到sk的距離和最短路徑，否則不變；訪問過v*所有的鄰居節(jié)點后，選擇下一個與sk距離最短的節(jié)點v*，直到v*＝dk或所有的節(jié)點都被訪問過。

12、步驟2.3)對步驟2.2)求出的最短路徑，比較路徑上所有邊的最小容量與所有節(jié)點容量之和的大小。如果路徑上所有邊的最小容量小于路徑上所有節(jié)點的容量之和，則代表此路徑的瓶頸是容量最小的邊，則該路徑上可處理和傳輸?shù)淖畲罅髁繛樵撨叺娜萘?，則路徑上每個節(jié)點需計算的數(shù)據(jù)量將根據(jù)此節(jié)點容量與路徑上所有節(jié)點容量之和的比例來分配；否則，流量為路徑上所有節(jié)點容量之和，路徑上每個節(jié)點需計算的數(shù)據(jù)量為其自身的容量。

13、步驟2.4)根據(jù)步驟2.3)中最短路徑的計算資源和鏈路帶寬的分配方案，對該路徑所途徑的邊的容量以及節(jié)點的容量進行更新：邊容量更新為原容量減去在這條邊上流過的流量，節(jié)點容量更新為節(jié)點的原容量減去在此節(jié)點上計算的數(shù)據(jù)量。繼續(xù)對下一個任務執(zhí)行步驟2.1)-2.3)，若所有任務都分配了資源，則從第一個任務開始繼續(xù)對每個任務執(zhí)行步驟2.1)-2.3)。

14、所述步驟三中：

15、令n＝n+1，執(zhí)行步驟二，直到n＝n為止。得到每個時間段的星地網(wǎng)絡中的計算資源和帶寬資源的分配方案以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆窂健?/p>

16、本發(fā)明采用以上技術方案與現(xiàn)有技術相比，具有以下優(yōu)點：

17、1、本發(fā)明針對現(xiàn)有星地網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)傳輸過程中計算資源與鏈路資源分離導致的效率低下問題，提出了星地網(wǎng)絡中計算資源與鏈路資源協(xié)同分配方法?，F(xiàn)有的星地網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸大多是將低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡視為單純的中繼點，原始數(shù)據(jù)通過低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡傳輸?shù)侥康牡刂笤龠M行計算處理，這種方式不僅造成了傳輸過程中的數(shù)據(jù)冗余，還導致對下行鏈路帶寬和目的地計算資源的單點依賴，增加了系統(tǒng)的整體負擔和瓶頸風險。針對此問題，本發(fā)明提出了為了解決這些問題，本發(fā)明創(chuàng)新性地將數(shù)據(jù)計算和傳輸過程相結(jié)合，通過在數(shù)據(jù)傳輸過程中分配和利用計算資源，使原數(shù)據(jù)在傳輸過程中實現(xiàn)分布式計算，目的地直接接收己處理的數(shù)據(jù)，無需再進行后續(xù)計算。這種方法能夠顯著降低下行鏈路的壓力，減少對目的地計算資源的依賴，提高了整體網(wǎng)絡的計算效率和傳輸性能。

18、2、本發(fā)明提供了一種適用于星地網(wǎng)絡中多任務并發(fā)處理的資源分配框架。目前，星地網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸大多基于單起點單終點的任務模型，即每次處理一個源點到一個目的地的資源分配問題。但在復雜的現(xiàn)實應用環(huán)境中，多個任務可能涉及多個不同的源點和目的地。因此，本發(fā)明創(chuàng)新性地采用多商品網(wǎng)絡流理論，并在多商品網(wǎng)絡流理論的基礎上引入額外的節(jié)點計算能力和資源限制，將星地網(wǎng)絡抽象成一個具有額外約束的圖模型，并在此基礎上實現(xiàn)了對多個起點和終點的數(shù)據(jù)流同時進行有效的資源分配，解決了多任務并發(fā)場景下的資源分配問題。

19、3、本發(fā)明同時考慮了星地網(wǎng)絡的鏈路帶寬和計算能力的限制，將問題轉(zhuǎn)換為滿足鏈路帶寬約束和網(wǎng)內(nèi)計算資源約束的多商品網(wǎng)絡最大流優(yōu)化問題，研究和設計滿足計算資源和鏈路帶寬有限情況下的多商品網(wǎng)絡最大流算法，確定面向最大吞吐量的數(shù)據(jù)處理和傳輸任務的路徑選擇、鏈路帶寬的分配以及計算資源的分配。本發(fā)明提出的方法可以在星地網(wǎng)絡的鏈路帶寬約束和計算資源約束同時存在的情況下，找出可行的星地網(wǎng)絡中計算資源和鏈路資源協(xié)同分配方案有效最大化數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)耐掏铝俊?/p>