基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统，分配方法包括：将软件定义天地一体化网络的状态空间中的任一状态输入至训练好的联合资源分配模型中，获取任一状态的每一动作对应的输出值，其中，任一状态包括若干个动作，联合资源分配模型为深度学习神经网络模型，状态空间与软件定义天地一体化网络的通信资源维度、缓存资源维度和计算资源维度相关；执行分配动作，完成联合资源分配，其中，分配动作为每一动作对应的输出值中最大输出值对应的动作。本发明专利技术通过设置联合资源分配模型考虑了三个维度进行联合资源分配，与其余只考虑单个维度的方案对比，得到的资源利用率最大，具有实用性。

【技术实现步骤摘要】
基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统
本专利技术实施例涉及深度学习
，更具体地，涉及一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统。
技术介绍
随着空间任务复杂度的逐渐增加，单一的空间网络已经不能满足用户的QoS需求，因此越来越多的研究开始关注软件定义天地一体化网络(STINs)的研究。STINs需要多种多样的信息技术和信息资源的支持，这些技术和资源包括通信资源、缓存资源、计算资源这三个维度。其中，通信技术包括SDN、NFV等；缓存技术包括网络内缓存；计算技术包括雾计算、MEC等。这三个维度的资源在STINs中协作共存，共同完成用户的请求。然而，在传统的STINs研究中的资源分配方法只考虑了其中某一个维度的资源，使得只能达到某一维度资源分配的局部最优，不能达到多维度资源分配的全局最优解。而当考虑多个资源维度时，资源分配算法的复杂度将急剧增加，传统的算法将很难实现分配任务。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统。本专利技术实施例提供一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法，包括：将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的任一状态输入至训练好的联合资源分配模型中，获取所述任一状态的每一动作对应的输出值，其中，所述任一状态包括若干个动作，所述联合资源分配模型为深度学习神经网络模型，所述状态空间与所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度、缓存资源维度和计算资源维度相关；执行分配动作，完成联合资源分配，其中，所述分配动作为每一动作对应的输出值中最大输出值对应的动作。本专利技术实施例提供一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配系统，包括：获取输出值模块，用于将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的任一状态输入至训练好的联合资源分配模型中，获取所述任一状态的每一动作对应的输出值，其中，所述任一状态包括若干个动作，所述联合资源分配模型为深度学习神经网络模型，所述状态空间与所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度、缓存资源维度和计算资源维度相关；分配模块，用于执行分配动作，完成联合资源分配，其中，所述分配动作为每一动作对应的输出值中最大输出值对应的动作。本专利技术实施例提供一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述分配方法。本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述分配方法。本专利技术实施例提供的基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统，通过设置联合资源分配模型，考虑了三个维度进行联合资源分配，与其余只考虑单个维度的方案对比，得到的资源利用率最大，具有实用性；通过设置执行输出值中最大输出值对应的动作，能够使得资源分配更加合理可用。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法实施例的流程图；图2为本专利技术基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配系统实施例的模块图；图3为本专利技术实施例中的基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配设备的框架示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例中提出的基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法是基于如下架构实现的：首先包括物理资源层，该层中有网络中的全部物理资源，包括通信资源(来自LEO、基站和IAN的通信能力)、缓存资源(来自内容缓存器的缓存能力)和计算资源(来自MEC服务器的计算能力)。由于相比MEO、GEO卫星，LEO卫星距离地面较近，因此具有较强的通信能力，因此在该层中，我们只考虑LEO卫星的通信资源。在控制层的管理下，可以将该层的物理资源虚拟化为通信资源池、缓存资源池、计算资源池，并在控制器的管理下动态统一调度。接下来为控制层，由于具有较大的覆盖范围和较强的性能，该架构的控制能力主要部署在MEO、GEO和地面控制系统上，形成物理上分布的、但逻辑上集中的控制层。该层主要具有两种逻辑功能：a)对底层资源的抽象功能，分别包括对通信资源的抽象功能、对缓存资源的抽象功能、对计算资源的抽象功能；b)对资源的控制和管理功能，分别包括资源切片功能、资源分配功能、资源管理功能。根据应用层的用户请求，控制层对底层的通信资源、缓存资源、计算资源进行联合分配，从而高效的完成用户请求。最后是应用层，作为网络架构的最顶层，应用层可以实现遥感、导航、通信和监控等功能。并且由于软件定义天地一体化网络在网络操作和升级上都存在一定的难度，因此该层还提供的网络操作和升级接口，便于网络管理者的相关操作。基于上述架构，图1为本专利技术基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法实施例的流程图，如图1所示，包括：S101、将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的任一状态输入至训练好的联合资源分配模型中，获取所述任一状态的每一动作对应的输出值，其中，所述任一状态包括若干个动作，所述联合资源分配模型为深度学习神经网络模型，所述状态空间与所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度、缓存资源维度和计算资源维度相关；S102、执行分配动作，完成联合资源分配，其中，所述分配动作为每一动作对应的输出值中最大输出值对应的动作。具体地，在步骤S101中，软件定义天地一体化网络的状态空间中包括若干个状态，每一状态包括若干个动作，每一动作对应于一个训练好的联合资源分配模型的输出值。在步骤S102中，在任一状态的多个输出值中，找出最大的输出值，执行该最大的输出值对应的输入的动作，此动作即为分配动作，完成联合资源分配。本专利技术实施例提供的基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法和系统，通过设置联合资源分配模型考虑了三个维度进行联合资源分配，与其余只考虑单个维度的方案对比，得到的资源利用率最大，具有实用性；通过设置执行输出值中最大输出值对应的动作，能够使得资源分配更加合理可用。基于上述实施例，所述训练好的联合资源分配模型通过如下步骤获取：将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的所有状态逐一输入至未训练的联合资源分配模型中，获取所述所有状态的每一动作对应的训练输出值；获取所述所有状态的每一动作对应的训练输出值与预设输出值的差距，通过减小所述差距获取收敛的联合资源分配模型，并将所述收敛的联合资源分配模型作为所述训练好的联合资源分配模型，其中，所述预设输出值通过回报函数获取。具体地，在差距减小到最小时，联合资源分配模型是收敛的，此时的收敛的联合资源本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法，其特征在于，包括：将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的任一状态输入至训练好的联合资源分配模型中，获取所述任一状态的每一动作对应的输出值，其中，所述任一状态包括若干个动作，所述联合资源分配模型为深度学习神经网络模型，所述状态空间与所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度、缓存资源维度和计算资源维度相关；执行分配动作，完成联合资源分配，其中，所述分配动作为每一动作对应的输出值中最大输出值对应的动作。

【技术特征摘要】
1.一种基于软件定义天地一体化网络的联合资源分配方法，其特征在于，包括：将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的任一状态输入至训练好的联合资源分配模型中，获取所述任一状态的每一动作对应的输出值，其中，所述任一状态包括若干个动作，所述联合资源分配模型为深度学习神经网络模型，所述状态空间与所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度、缓存资源维度和计算资源维度相关；执行分配动作，完成联合资源分配，其中，所述分配动作为每一动作对应的输出值中最大输出值对应的动作。2.根据权利要求1所述的分配方法，其特征在于，所述训练好的联合资源分配模型通过如下步骤获取：将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的所有状态逐一输入至未训练的联合资源分配模型中，获取所述所有状态的每一动作对应的训练输出值；获取所述所有状态的每一动作对应的训练输出值与预设输出值的差距，通过减小所述差距获取收敛的联合资源分配模型，并将所述收敛的联合资源分配模型作为所述训练好的联合资源分配模型，其中，所述预设输出值通过回报函数获取。3.根据权利要求2所述的分配方法，其特征在于，所述将所述软件定义天地一体化网络的状态空间中的所有状态逐一输入至未训练的联合资源分配模型中，获取所述所有状态的每一动作对应的训练输出值，之前还包括：基于所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度模型的第一状态转移矩阵、缓存资源维度模型的第二状态转移矩阵以及计算资源维度模型的第三状态转移矩阵，获取所述软件定义天地一体化网络的状态空间。4.根据权利要求3所述的分配方法，其特征在于，所述基于所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度模型的第一状态转移矩阵、缓存资源维度模型的第二状态转移矩阵以及计算资源维度模型的第三状态转移矩阵，获取所述软件定义天地一体化网络的状态空间，之前还包括：建立所述软件定义天地一体化网络的通信资源维度模型、缓存资源维度模型以及计算资源维度模型；根据所述通信资源维度模型获取第一状态转移矩阵，并且，根据所述缓存资源维度模型获取第二状态转移矩阵，并且，根据所述计算资源维度模型获取第三状态转移矩阵。5.根据权利要求3所述的分配方法，其特征在于，所述软件定义天地一体化网络的状态空间通过下式表示：其中，χu(t)为t时刻的状态空间，为t时刻第u个用户和第K个卫星的通信信噪比，为t时刻第M个节点分配给第u个用户的计算能力，为t时刻第u个用户请求的内容在第C个缓存中是否存在。6.根据权利要求3所述的分配方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：许方敏，仇超，赵成林，李斌，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11