一种基于大脑神经元聚合架构的智能空地集成网络制造技术

AI SPACE

【技术实现步骤摘要】
一种基于大脑神经元聚合架构的智能空地集成网络


[0001]本申请属于计算机网络领域，特别涉及一种AI SPACE
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一种基于大脑神经元整合架构的智能空地集成网络。

技术介绍

[0002]近年来，随着信息和通信技术的快速发展，移动网络取得了重大突破。第五代移动网络(5G)已被投入一年的商业用途并且业务范围逐步扩大，国际电信联盟(ITU)于2020年2月开始研究6G。在这些愿景中，提到地面无线网络将与卫星网络和近地无人机网络完全集成，以构建具有无缝网络覆盖的世界。
[0003]作为6G网络的关键基础设施，已经提出空地集成网络(STINS)技术集成到当前的地面移动网络。虽然具有特别适用于偏远地区的无缝全球覆盖的优势，但卫星网络面临诸多挑战，如谱稀疏，长链距，动态网络拓扑和高成本等。因此，如何提高网络的稳定性和可靠性是目前存在的主要问题。
[0004]除了辅助地面基站的通信之外，STIN也可用于遥感。低轨卫星拍摄地面的高分辨率遥感图像，而高轨卫星用作中继以将遥感图像传输到地面。在这种情况下，如何提高数据传输的效率(例如，提高频谱利用率，通过预处理减少传输数据等)在实现应用中起着关键作用。对于通信和遥感，人工智能 (AI)技术将成为满足目前STIN应用核心要求的关键。STIN应用的改善有助于富集6G场景，促进6G的发展。
[0005]随着计算机硬件性能的提高，人工智能相关技术正在迅速发展并在许多领域发挥重要作用。在地面5G网络中，网络功能虚拟化(NFV)和移动边缘计算(MEC)技术的开发有效地促进了网络中的计算和通信能力的集成，实现了网络智能。在当前的Internet中，网络的智能是完全分布式的。网络中的每个节点根据其自身的信息确定其数据传输策略，这使得整个网络难以实现全局优化和平衡的链路利用。对于对数据传输的大需求，这种方法通常难以实现有效的频谱利用。在近年来提出的软件定义网络(SDN)架构中，网络控制集中在SDN控制器中，因此网络智能完全集中。在该架构中，需要由SDN 控制器收集和处理来自所有节点的数据传输请求，节点只负责数据转发，从而有效地提高网络利用率。

技术实现思路

[0006]本专利技术提出了一种STIN由分布式预处理和集中管理相结合的智能网络架构。该体系结构基于SDN和MEC技术，提供了可以应用于专用网络的STIN 架构。SDN控制器(被称为“大脑”)部署在高轨卫星中，协调网络中的所有组件，并提供网络的整体智能。
[0007]网络中的每个低轨卫星节点都配备了边缘服务器，并使用智能代理(称为“神经元”)部署，以协调每个任务的执行并提供分布式智能。这种智能架构的实现主要包括以下方面：
[0008]·
网络传输：对数据进行预编码以保证数据传输的可靠性。数据编码还消除了数据传输中严格按照特定路径和顺序的要求，从而消除了数据的唯一性。节点传输资源的要
求可以分为几个部分。然后可以将最佳数据传输转换为最佳资源分配。
[0009]·
任务管理和控制：网络中的每个节点都可以启动任务请求，网络中的任务可以集成到卫星节点的通信和计算资源的需求链中。所有任务请求都会聚合到大脑以进行资源分配优化。然后，大脑将确定的资源分配返回启动请求的节点。节点根据大脑的总调度执行任务。
[0010]·
智能算法：地面站可以帮助大脑在人工智能相关算法的训练。对于具有大量数据和实时性能不足的算法，该模型基于历史数据由地面站训练，然后将训练的模型发送到高轨卫星。对于具有少量数据和较强的实时性的算法，由大脑训练并以实时方式更新。
[0011]1.大脑
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神经元聚合架构
[0012]本专利技术提出STIN被应用驱动并形成多个独立星座。每个星座基于SDN 建立，其网络协议可以自己定义。具有相同网络协议的STIN应用程序可以彼此通信。网络架构如图1所示：
[0013]如图1所示，网络的整体结构被分成两部分：空间端和近地端。空间端包括在几个轨道面中的低轨卫星和一个高轨卫星。SDN控制器部署在高轨卫星中，边缘服务器部署在低轨卫星中。近地端由地面控制中心和地面接收站组成。地面控制中心主要与高轨道卫星直接交互，用于管理整个网络。
[0014]架构的每个部分的软件实现策略如下：低轨卫星属于SDN架构的数据平面。它们携带计算所需的硬件设备，并与操作系统一起安装。每个卫星的功能基于SDN/NFV虚拟化，并且以统一的方式建模和管理计算，存储和传输资源。在执行特定任务时，资源在容器中预配，并且特定任务在容器中执行。作为SDN的控制平面，高轨卫星负责网络控制和任务的发布。高轨卫星存储在星座中的所有持续任务的信息和所有低轨卫星的实时资源利用。高轨卫星以实时方式接收新任务请求。当请求到达时，任务根据智能算法分配。作为 SDN的应用平面，地面控制中心负责开发应用功能，人工智能训练(AI)算法以及网络的操作和维护。一方面，地面控制中心为网络的整体管理和控制接口提供给网络运营商。另一方面，它为网络用户提供了星座外部服务的接口。
[0015]2.大脑
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神经元整体智能
[0016]本专利技术提出的大脑
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神经元智能由两部分组成，低轨卫星组成的神经元以及由高轨卫星构成的大脑。在执行任务中，大脑和神经元组合以智能地执行任务。该过程如下所述：
[0017]1)阶段1(神经元端)。启动网络请求和网络资源的智能预配置。当低轨卫星从接地终端接收到传输请求时，它会分析最近的请求并在将来的任务中预测可能的数据量。结合其剩余的计算和传输资源，获得可以为地面端提供的资源量。神经元估计完成整个任务所需节点集的资源量和持续时间，并对大脑进行资源请求。
[0018]2)阶段2(大脑端)。网络资源的智能规划和任务分配。在接收到网络请求之后，大脑智能地根据当前网络资源占用情况将任务分解，并将完整的任务划分为几个神经元节点的任务链。任务链的顺序是在神经元中传输数据的顺序。链列表中的每个节点记录每个神经元所需的任务。该任务被认为是大脑作为所需资源列表以及所需资源所需的时间。任务分配后，大脑将任务广播到每个神经元，并记录每个神经元的剩余资源。
[0019]3)阶段3(神经元端)。任务执行和状态收集。当链任务列表中的头节点接收任务链
列表时，它根据链列表中的信息建立一个容器，并为此任务分配计算和传输资源。头节点首先需要对数据进行编码并将数据发送到任务列表中的下一跳。每个中间神经元节点接收到任务列表后，它首先建立一个容器并分配资源，然后从任务列表中的上一个节点等待数据包，接收数据包并将其转发到下一跳神经元节点。对于每个转发，神经元记录此节点的当前资源消耗并将其存储在数据包的头部。在收到数据后，任务列表中的尾部节点取出数据包头信息并将其发送到大脑以实现网络状态的实时收集，通过基于带内的网络遥测(INT)和编程协议合依赖性分组处理器(P4)来实现。
[0020]4)阶段4(大脑端):网络状态的实时记录。在收到网络状态信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.AI SPACE
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一种基于大脑神经元聚合架构的智能空地集成网络，包括以下方面：网络传输：对数据进行预编码以保证数据传输的可靠性；数据编码还消除了数据传输中严格按照特定路径和顺序的要求；任务管理和控制：网络中的每个节点都可以启动任务请求，网络中的任务集成到卫星节点的通信和计算资源的需求链中；所有任务请求都会聚合到大脑以进行资源分配优化；然后，大脑将确定的资源分配返回启动请求的节点；节点根据大脑的总调度执行任务；智能算法：地面站可以帮助大脑在人工智能相关算法的训练；其特征在于：1)大脑
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神经元聚合架构被应用驱动并形成多个独立星座；每个星座基于SDN建立；网络的整体结构被分成两部分：空间端和近地端；空间端包括在几个轨道面中的低轨卫星和一个高轨卫星；SDN控制器部署在高轨卫星中，边缘服务器部署在低轨卫星中；近地端由地面控制中心和地面接收站组成；地面控制中心主要与高轨道卫星直接交互，用于管理整个网络；架构的每个部分的软件实现策略如下：低轨卫星属于SDN架构的数据平面；携带计算所需的硬件设备，并与操作系统一起安装；每个卫星的功能基于SDN/NFV虚拟化，并且以统一的方式建模和管理计算，存储和传输资源；作为SDN的控制平面，高轨卫星负责网络控制和任务的发布；高轨卫星存储在星座中的所有持续任务的信息和所有低轨卫星的实时资源利用；高轨卫星以实时方式接收新任务请求；当请求到达时，任务根据智能算法分配；作为SDN的应用平面，地面控制中心负责开发应用功能，人工智能训练算法以及网络的操作和维护；一方面，地面控制中心为网络的整体管理和控制接口提供给网络运营商；另一方面，为网络用户提供了星座外部服务的接口；2)大脑
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神经元整体智能大脑
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神经元智能由两部分组成，低轨卫星组成的神经元以及由高轨卫星构成的大脑；在执行任务中，大脑和神经元组合以智能地执行任务；该过程如下所述：(一)阶段1神经元端：启动网络请求和网络资源的智能预配置；当低轨卫星从接地终端接收到传输请求时，会分析最近的请求并在将来的任务中预测可能的数据量；结...

【专利技术属性】
技术研发人员：张纬栋，徐晓斌，吴君毅，赵辉，夏博洋，戴蕊，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：