【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及DTN网络的数据传输
,尤其涉及一种基于无迹卡尔曼滤波的空天DTN网络bundle传输时延估计算法。
技术介绍
1.DTN数据的可靠传输及其时延估计算法空间网络相对于传统地面网络,有以下几个突出的特点:空天信道快衰落引起的高误码率,导致高丢包率;星间、星地双向链路不对称,有可能造成一定的传输拥塞;节点之间通信距离长,且时变,有较长的传播时延;星上设备可靠性引起的突发性链路中断等。上述这些特点导致空间网络中数据的传输面临着较大的挑战,当前所采取的技术手段主要是借鉴地面网络的TCP/IP协议,通过改进TCP/IP网络的部分协议和算法,尽量与空间网络环境相适应。但传统地面网络的TCP/IP协议要求有比较稳定的端到端和低误码率链路,近些年来,DTN网络的出现为解决空间信息网络的数据传输问题提供了新的契机。DTN网络通过引入新的协议层BP和应用广泛的LTP层,提供的保管-转发功能,能有效克服空间网络的间歇断续、高误码等恶劣环境,实现了数据的可靠传输。BP层最小数据单元bundle存储在节点的内存区,BP层通过保管转发功能来支持点到点的重传,与TCP/IP协议不同的是,中间节点在发送完数据之后,不会立刻丢失其数据包,如果当前保管节点发送bundle给下一跳节点,则向下一个节点提出保管申请,同时启动一个重传定时器,在定时器时间内,当前节点还没有收到下一跳节点的确认保管信号,则重发该bundle,直到下一跳节点同意保管该bundle或者生存期TTL的到来当前节点释放该bundle,否则,会一直重传该bundle;如果在定时器时间内,当前节点成功收到确 ...
【技术保护点】
一种基于无迹卡尔曼滤波的空天DTN网络bundle传输时延估计算法,其特征在于,包括以下步骤:A、链路参数实时变化描述:通信距离S(t)随时间变化,链路由于节点运动速度差异明显,导致各自在轨运行一次可见时间内星间链路距离的变化较大,引起链路的主要参数呈现时变特性;距离的变化给链路带来的影响可用下列公式表示如下:Lspace(t)=(4π·S(t)/λ)2=(4π·S(t)·f/C)2lg(Lspace(t))=92.45+20 lg S(t)+20 lg f其中Lspace(t)代表t时刻的自由空间损耗;S(t)代表距离t时刻节点的距离,单位为km;λ代表波长;f代表频率,单位为GHz;C代表光速,单位为km/s;B、分析bundle往返时延的组成:bundle的往返时延RTT包含:传播时延、数据和确认信号的发射时延、排队时延、网络突发状况下引起的随机时延、处理时延,一个bundle在节点间的往返时延RTT可表示为:RTT=2·S/C+Tack+Ttransient+Twait其中S/C代表传播时延;Tack分别为数据和ACK的发射时延;Ttransient、Twait分别代表突发和排 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于无迹卡尔曼滤波的空天DTN网络bundle传输时延估计算法,其特征在于,包括以下步骤:A、链路参数实时变化描述:通信距离S(t)随时间变化,链路由于节点运动速度差异明显,导致各自在轨运行一次可见时间内星间链路距离的变化较大,引起链路的主要参数呈现时变特性;距离的变化给链路带来的影响可用下列公式表示如下:Lspace(t)=(4π·S(t)/λ)2=(4π·S(t)·f/C)2lg(Lspace(t))=92.45+20 lg S(t)+20 lg f其中Lspace(t)代表t时刻的自由空间损耗;S(t)代表距离t时刻节点的距离,单位为km;λ代表波长;f代表频率,单位为GHz;C代表光速,单位为km/s;B、分析bundle往返时延的组成:bundle的往返时延RTT包含:传播时延、数据和确认信号的发射时延、排队时延、网络突发状况下引起的随机时延、处理时延,一个bundle在节点间的往返时延RTT可表示为:RTT=2·S/C+Tack+Ttransient+Twait其中S/C代表传播时延;Tack分别为数据和ACK的发射时延;Ttransient、Twait分别代表突发和排队等待时延,没有等待时间该项为0;C、基于UKF的RTT估计模型:给出无迹卡尔曼滤波的状态方程和观测方程模型;根据给出的方程结合测量时间制定不等时间间隔的滤波方法;然后以输出的滤波估计值为基础,设计出适合的重传定时器算法;最后给出文件传输时延的估计;D、重传定时器RTO设定策略。2.根据权利要求1所述的基于无迹卡尔曼滤波的空天DTN网络bundle传输时延估计算法,其特征在于:所述步骤A中,系统采用QPSK调制,则链路比特信噪比(SNR)与链路比特误码率(BER)的关系为: B E R ( t ) = 1 2 × e r f c ( S N R ( t ) ) ]]>其中BER(t)表示t时刻下的误比特率;SNR(t)为t时刻下的比特信噪比;将上式改写如下: B E R ( t ) = 1 / 2 · e r f c ( e 0 - 20 · lg S ( t ) ) ]]>其中e0为其他参数作为常量的和;SNR(t)=e0-20 lg S(t)3.根据权利要求1所述的基于无迹卡尔曼滤波的空天DTN网络bundle传输时延估计算法,其特征在于:所述步骤C中,状态方程,应该包含所有会对RTT造成变化的时延变量,还包含传播时延;丢包率或误比特率;和确认信道的排队时延,测量的往返时延应为发送端通过返回的确认信号得到的时间与发送原始数据时间之差;无迹卡尔曼滤波状态方程和观测方程可表示为:Z(t)=h(X(t),RTO(t))+N(t)其中X(t)为t时刻的状态变量;Z(t)为t时刻的观测变量;为n维的状态向量方程,h(.)为m维的观测向量方程,两者都是状态向量X的非线性函数;V(t)和N(t)分别为t时刻下过程噪声向量和观测噪声向量。4.根据权利要求3所述的基于无迹卡尔曼滤波的空天DTN网络bundle传输时延估计算法,其特征在于:由于星间距离的变化相对缓慢,距离的二阶时间导数看成近似恒定,又传播时延与距离变化为正比关系,则状态方程为: T p ( t ) T · p ( t ) T ·· p ( t ) T w a i t ( t ) P e f ( t ) = T p ( t - 1 ) + T · p ( t - 1 ) · T + 1 / 2 · T ·· p ( t ) · T 2 T · p ( t - 1 ) + T ·· p ( t - 1 ) · T T ·· p ( ...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨志华,罗世敏,刘振涛,
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学深圳研究生院,
类型:发明
国别省市:广东;44
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