基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法技术

本发明专利技术涉及卫星通信网络领域，公开了基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法，其技术方案要点是，网管系统整备任务资源数据，并将任务资源数据下发至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统根据接收的任务资源数据，查找匹配的通信设备并下发任务参数；通信设备执行任务参数，并将行为数据实时上报至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统将通信设备上报的行为数据实时推送到网管系统；网管系统对行为数据进行整备处理并通过全双工通信协议推送至页面；建立深度强化模型对四类数据的更新速度和更新顺序进行优化，解决了大型卫星通信网络卫星资源、天线资源、地球站资源、链路数据更新速度慢的问题，提高了卫星通信网络的通信效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法


[0001]本专利技术涉及卫星通信网络领域，更具体地说，它涉及基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法。

技术介绍

[0002]通信设备的位置、状态、通信情况的实时变化性,需要在通信设备进行动作变化后，实时监控更新设备信息进行设备信息数据推送交互,由于在此之前需要主动去获取设备信息，通常无法做到实时更新设备信息,因此需要解决信息的延迟获取问题来做到实时更新数据并进行交互。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法，以解决了在卫星通信的时候通信终端设备数据无法实时上报更新问题。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法，如下步骤：网管系统整备任务资源数据，并将任务资源数据下发至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统根据接收的任务资源数据，查找匹配的通信设备并下发任务参数；通信设备执行任务参数，并将行为数据实时上报至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统将通信设备上报的行为数据实时推送到网管系统；网管系统对行为数据进行整备处理并通过全双工通信协议推送至页面。
[0005]对四类需要更新数据建立强化学习模型，所述四类需要更新数据包括卫星资源交互、天线资源交互、地球站资源交互、链路数据，设P表示排队状态，1为排队，0为不排队，V表示更新速度，则卫星通信系统中第i条通信链路的卫星资源、天线资源、地球站资源、链路数据的排队矩阵和速度矩阵分别表示为和；用S表示当前更新状态，则有第i条链路的数据更新状态为，其中表示第i条链路的状态空间；设t时刻和t+1时刻的第i条链路的排队长度分别为和；则每个时刻的奖赏值为，当奖赏值为正，则表示t时刻采取的动作对数据更新有一个积极影响，使数据更新加快；当奖赏值为负，表示系统的动作导致数据更新时间增长；设t时刻执行动作为，其中表示第i条链路的四种数据的更新顺序；基于强化学习模型，第i个链路深度强化学习状态Q值计算公式如下：其中，和分别表示估计网络和目标网络的网络参数，N表示通信卫星系统中
所有链路的集合，表示第j个链路的更新过程对第i个链路的影响权重值。
[0006]优选的，任务资源数据包括卫星数据、天线数据、波束数据、转发器数据、带宽数据以及任务所需基本信息数据，网管系统根据任务所使用的卫星,选择适合当前任务的天线和转发器,并根据转发器数据自动规划所需通信速率选项,以及设置控制信道,带宽会根据转发器所持有的可用资源进行点选,点选后会自动计算带宽,以及中心频点,计算公式为:，其中CF表示中心频点，E表示结束频点，S表示开始频点。
[0007]优选的，卫星通信终端站系统接收到网管系统下发的任务资源数据后，先与网管系统下发的任务结果进行交互；所述交互过程为：当网管系统下发的组网任务参数全都是正确的则会先行返回任务下发成功响应；当参数有错误则会返回任务下发失败响应；任务下发成功后卫星通信终端站系统会根据下发的组网任务参数进行组网操作，组网完成后会将组网结果返回给网控系统。
[0008]优选的，根据网管系统下发的任务资源数据，卫星通信终端站系统先与网管系统进行约定接口协议，再自动寻找到通信硬件设备,并把组网任务携带的卫星数据，波束数据和站点数据下发至通信设备。
[0009]优选的，通信设备在接收到下发的任务组网指令后，会根据组网任务参数所携带的行为标识进行自动入网,建链,通信以及行为上报行为。
[0010]优选的，通信设备自动入网过程为：任务参数下发到通信设备上以后,通信设备首先根据任务参数进行数据写入,数据写入完成后,会返回成功标识,通信设备完成入网动作,入网成功后通信设备会通知卫星通信终端站系统上层服务并且把入网成功的返回参数上报给网管系统。
[0011]优选的，网管系统在接收到上报数据后会先行对数据进行数据翻译，数据转换以及数据持久化，再通过IP的全双工通信协议的方法进行实时推送到网管线通态势页面中进行数据展示。
[0012]优选的，当有多条链路同时卫星资源更新时，则基于强化学习模型通过每个时刻t的第i条链路的状态输入，计算输出值，通过选择当前状态下网络输出的Q值对应的数据更新顺序来达到最优控制。
[0013]综上所述，本专利技术具有以下有益效果：解决了大型卫星通信网络卫星资源、天线资源、地球站资源、链路数据更新速度慢的问题，提高了卫星通信网络的通信效率。
附图说明
[0014]图1是为本专利技术实施例提供的基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法的流程图。
具体实施方式
[0015]以下结合附图对本专利技术作进一步详细说明。
[0016]本专利技术提供基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法，如图1所示，包括如下步骤：S1、网管系统整备任务资源数据，任务资源数据包括卫星数据、天线数据、波束数
据、转发器数据、带宽数据以及任务所需基本信息数据，任务所需基本信息数据包括任务名称、工作方式、任务代号、业务类型、开始时间、结束时间、通信体制、联系单位、任务等级、联系人以及任务描述；其中卫星数据包含卫星名称、卫星高度、所带有的波束数量、轨道倾角、卫星经度和纬度，波束数据包括信道数量、覆盖半径、中心点经度、中心点纬度、上行控制信道、下行控制信道、上行星地专用、下行星地专用、星地信道状态；为解决当前任务所需带宽的公式，网管系统根据任务所使用的卫星,选择适合当前任务的天线和转发器,并根据转发器数据自动规划所需通信速率选项,以及设置控制信道,带宽会根据转发器所持有的可用资源进行点选,点选后会自动计算带宽,以及中心频点,计算公式为:,其中CF表示中心频点，E表示结束频点，S表示开始频点；完成任务所需带宽的计算；完成任务所需带宽的计算后网管系统将任务资源数据下发至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统接收到网管系统下发的任务资源数据后，先与网管系统下发的任务结果进行交互；该交互过程为：当网管系统下发的组网任务参数全都是正确的，则卫星通信终端站系统会先行返回任务下发成功响应；当参数有错误，则卫星通信终端站系统会返回任务下发失败响应；任务下发成功后卫星通信终端站系统会根据下发的组网任务参数进行组网操作，组网完成后会将组网结果返回给网控系统，S2、卫星通信终端站系统根据接收的任务资源数据，查找匹配的通信设备并下发任务参数；如图1所示，根据网管系统下发的任务资源数据，卫星通信终端站系统先与网管系统进行约定接口协议，基于网管系统下发的任务资源数据中所携带的波束数据以及站点数据，卫星通信终端站系统会根据波束覆盖、站点经纬度、可通信能力三个条件自动寻找匹配符合条件的通信站点设备，并把组网任务携带的卫星数据，波束数据和站点数据下发至通信设备；完成数据的下发后，即在卫星通信终端站系统返回站点状态数据，站点位置数据，组网结果数据后，网管系统进行数据解析，解析完成后重组成为网管系统内数据，最后推送到网管系统态势页面进行数据展示。
[0017]S3、通信设备执行任务参数，并将行为数据实时上报至卫星通信终端站系统；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法，其特征在于：包括如下步骤：网管系统整备任务资源数据，并将任务资源数据下发至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统根据接收的任务资源数据，查找匹配的通信设备并下发任务参数；通信设备执行任务参数，并将行为数据实时上报至卫星通信终端站系统；卫星通信终端站系统将通信设备上报的行为数据实时推送到网管系统；网管系统对行为数据进行整备处理并通过全双工通信协议推送至页面；对四类需要更新数据建立强化学习模型，所述四类需要更新数据包括卫星资源交互、天线资源交互、地球站资源交互、链路数据，设P表示排队状态，1为排队，0为不排队，V表示更新速度，则卫星通信系统中第i条通信链路的卫星资源、天线资源、地球站资源、链路数据的排队矩阵和速度矩阵分别表示为和；用S表示当前更新状态，则有第i条链路的数据更新状态为，其中表示第i条链路的状态空间；设t时刻和t+1时刻的第i条链路的排队长度分别为和；则每个时刻的奖赏值为，当奖赏值为正，则表示t时刻采取的动作对数据更新有一个积极影响，使数据更新加快；当奖赏值为负，表示系统的动作导致数据更新时间增长；设t时刻执行动作为，其中表示第i条链路的四种数据的更新顺序；基于强化学习模型，第i个链路深度强化学习状态Q值计算公式如下：其中，和分别表示估计网络和目标网络的网络参数，N表示通信卫星系统中所有链路的集合，表示第j个链路的更新过程对第i个链路的影响权重值。2. 根据权利要求1所述的基于深度学习的网管卫星资源数据更新方法，其特征在于：任务资源数据包括卫星数据、天线数据、波束数据、转发器数据、带宽数据以及任务所需基本信息数据，网管系统根据任务所使用的卫星,选择适合当前任务的天线和转发器,并根据转发器数据自动规划所需通信速率选项,以及设置控制信道,带宽会根据转发器所持有的可用资源进行点选,点选后会自动计算带宽,以及中心频点,计算公式为:，其中CF表示中心频点，E表示结束频点，S表示开始...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐东元，史焱，李江华，常浩，
申请(专利权)人：凯睿星通信息科技南京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：