卫星通信传输时延预测系统和方法技术方案

一种卫星通信传输时延预测系统和方法，属于卫星传输时延监控技术领域。所述系统包括：智能预测器件，用于为执行点对点卫星通信的每一对通信设备建立深度神经网络以实现该对通信设备当前时间区间的平均传输时延的智能预测，所述智能预测基于该对通信设备的多份历史传输时延；学习处理器件，用于对深度神经网络执行固定总量的多次学习后，以获得用于执行智能预测的深度神经网络。通过本发明专利技术能够为执行点对点卫星通信的每一对通信设备选择定制的多份基础数据，搭建对应的深度神经网络以预测该对通信设备在当前时间区间的平均传输时延，所述深度神经网络的针对性结构设计以及针对性学习模式保证了预测结果的可靠性。性学习模式保证了预测结果的可靠性。性学习模式保证了预测结果的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
卫星通信传输时延预测系统和方法


[0001]本专利技术涉及卫星通信传输时延监控
，尤其涉及一种卫星通信传输时延预测系统和方法。

技术介绍

[0002]卫星通信是地球上（包括地面和低层大气中）的无线电通信站间利用卫星作为中继而进行的通信。卫星通信系统由卫星和地球站两部分组成。卫星通信的特点是：通信范围大；只要在卫星发射的电波所覆盖的范围内，从任何两点之间都可进行通信；不易受陆地灾害的影响（可靠性高）；只要设置地球站电路即可开通（开通电路迅速）；同时可在多处接收，能经济地实现广播、多址通信（多址特点）；电路设置非常灵活，可随时分散过于集中的话务量；同一信道可用于不同方向或不同区间（多址联接）。
[0003]点对点卫星通信的系统主要是通过卫星SCPC（单路单载波）链路实现两点之间的数据通信，主要应用于应急救援、抢险、大型安保、保障等应急事件的现场指挥调度，能够快速组建现场应急指挥网，将突发现场的视频、语音、数据传送到指挥中心，提高应急处理能力，实现对突发事件的决策和指挥调度等功能。
[0004]示例地，中国专利技术专利公开文本CN110446254 A提出的一种用于卫星通信系统的上行定时提前量终端预测方法，属于卫星通信领域，适用于地面终端通过卫星与地面信关站通信的场景，实现卫星的一个波束覆盖范围内的多个终端间的上行同步跟踪，终端通过随机接入，获取初始的上行定时提前量，采用定时提前的方式发送上行信号，终端利用本专利技术方法对上行传输时延变化量进行预测，得到上行定时提前量修正值，按照一定频率对定时提前量进行更新，从而得到较为准确的开环上行定时跟踪机制。本专利技术利用卫星星历，通过预测卫星位置，对终端上行定时提前量变化情况进行预测，保证上行同步性能；终端可自行维护上行定时同步，无需信关站控制，能够有效降低系统负载并易于实现。
[0005]示例地，中国专利技术专利公开文本CN105162717 A提出的一种用于RDSS卫星通信系统入站流量的控制方法及系统，所述系统包括地面控制站设备和用户设备；地面控制设备用于为用户设备配置入站流量控制参数，并将配置的入站流量控制参数按一定的格式和频度发送给所述用户设备；用户设备用于接收地面控制站设备配置的入站流量控制参数，根据所述入站流量控制参数确定入站信号发送类型和发送概率。本专利技术综合考虑入站拥塞程度和出站调度能力，对入站流量实现快速有效控制，同时，本专利技术对各用户的抑制程度在默认情况下是相对公平的，但对不同优先级的业务实现不同的抑制程度。对于有特殊要求的用户，比如指挥型用户，可以基于他们的用户特征设置不同的抑制程度。
[0006]当前，对于执行点对点卫星通信的每一对通信设备而言，其过往的每一个历史时间分段对应的平均传输时延是已经确定的，但其当前时间分段对应的平均传输时延是未知的，导致执行卫星通信资源配置以及为应对当前时间分段对应的平均传输时延而采用的相应的通信策略的选择缺乏关键信息，进而由于无法获知各对通信设备在当前时间分段分别对应的各份平均传输时延，导致在整个卫星通信范围内执行各对通信设备的资源配置以及
应对通信策略的选择同样缺乏关键信息。

技术实现思路

[0007]为了解决现有技术中的技术缺陷，本专利技术提供了一种卫星通信传输时延预测系统和方法，通过为执行点对点卫星通信的每一对通信设备选择定制的、执行预测的多份基础数据，搭建针对性的深度神经网络以对该对通信设备的当前时间区间的平均预测时延进行有效预测，尤为关键的是，所述深度神经网络的针对性结构设计以及针对性学习模式保证了预测数据的可靠性，从而为在整个卫星通信范围内执行各对通信设备的资源配置以及应对通信策略的选择提供关键信息。
[0008]根据本专利技术的第一方面，提供了一种卫星通信传输时延预测系统，所述系统包括：信息抓取器件，用于获取第一通信设备的各项设备信息以及第二通信设备的各项设备信息，所述第一通信设备的各项设备信息为所述第一通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数，所述第二通信设备的各项设备信息为所述第二通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数，所述第一通信设备和所述第二通信设备用于执行点对点的卫星通信；距离解析器件，用于获取所述第一通信设备的卫星定位数据以及获取所述第二通信设备的卫星定位数据，并基于二者卫星定位数据的差值确定所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离；历史检测器件，用于获取所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间之前各个时间区间分别对应的各个平均传输时延以作为各个参考平均时延输出，所述在当前时间区间之前各个时间区间的时间区间数量与所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离成正比；智能预测器件，分别与所述信息抓取器件、所述距离解析器件以及所述历史检测器件连接，用于建立执行智能预测动作的深度神经网络，所述深度神经网络的各项输入数据为第一通信设备的各项设备信息以及第二通信设备的各项设备信息、所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离以及各个参考平均时延，执行所述深度神经网络后获得所述深度神经网络输出的所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间的预测平均传输时延；学习处理器件，与所述智能预测器件连接，用于对深度神经网络执行固定总量的多次学习后，以获得用于执行智能预测动作的深度神经网络；其中，建立执行智能预测动作的深度神经网络包括：所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离越近，所述深度神经网络的隐藏层的数量的取值越少；其中，所述第一通信设备的各项设备信息为所述第一通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数包括：所述第一通信设备的接收品质因数为所述第一通信设备接收天线增益与噪声稳定的比值。
[0009]根据本专利技术的第二方面，提供了一种卫星通信传输时延预测方法，所述方法包括：获取第一通信设备的各项设备信息以及第二通信设备的各项设备信息，所述第一通信设备的各项设备信息为所述第一通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数，所述第二通信设备的各项设备信息为所述第二通信设备的信道
带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数，所述第一通信设备和所述第二通信设备用于执行点对点的卫星通信；获取所述第一通信设备的卫星定位数据以及获取所述第二通信设备的卫星定位数据，并基于二者卫星定位数据的差值确定所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离；获取所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间之前各个时间区间分别对应的各个平均传输时延以作为各个参考平均时延输出，所述在当前时间区间之前各个时间区间的时间区间数量与所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离成正比；建立执行智能预测动作的深度神经网络，所述深度神经网络的各项输入数据为第一通信设备的各项设备信息以及第二通信设备的各项设备信息、所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离以及各个参考平均时延，执行所述深度神经网络后获得所述深度神经网络输出的所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间的预测平均传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种卫星通信传输时延预测系统，其特征在于，所述系统包括：信息抓取器件，用于获取第一通信设备的各项设备信息以及第二通信设备的各项设备信息，所述第一通信设备的各项设备信息为所述第一通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数，所述第二通信设备的各项设备信息为所述第二通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数，所述第一通信设备和所述第二通信设备用于执行点对点的卫星通信；距离解析器件，用于获取所述第一通信设备的卫星定位数据以及获取所述第二通信设备的卫星定位数据，并基于二者卫星定位数据的差值确定所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离；历史检测器件，用于获取所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间之前各个时间区间分别对应的各个平均传输时延以作为各个参考平均时延输出，所述在当前时间区间之前各个时间区间的时间区间数量与所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离成正比；智能预测器件，分别与所述信息抓取器件、所述距离解析器件以及所述历史检测器件连接，用于建立执行智能预测动作的深度神经网络，所述深度神经网络的各项输入数据为第一通信设备的各项设备信息以及第二通信设备的各项设备信息、所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离以及各个参考平均时延，执行所述深度神经网络后获得所述深度神经网络输出的所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间的预测平均传输时延；学习处理器件，与所述智能预测器件连接，用于对深度神经网络执行固定总量的多次学习后，以获得用于执行智能预测动作的深度神经网络；其中，建立执行智能预测动作的深度神经网络包括：所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离越近，所述深度神经网络的隐藏层的数量的取值越少；其中，所述第一通信设备的各项设备信息为所述第一通信设备的信道带宽、单位时间运算量、最多并行通信数量以及接收品质因数包括：所述第一通信设备的接收品质因数为所述第一通信设备接收天线增益与噪声稳定的比值。2.如权利要求1所述的卫星通信传输时延预测系统，其特征在于：获取所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间之前各个时间区间分别对应的各个平均传输时延以作为各个参考平均时延输出包括：当前时间区间与当前时间区间之前各个时间区间中每一时间区间的持续时长相等；其中，获取所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间之前各个时间区间分别对应的各个平均传输时延以作为各个参考平均时延输出包括：当前时间区间与当前时间区间之前各个时间区间组成一个完整的时间段；其中，获取所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间之前各个时间区间分别对应的各个平均传输时延以作为各个参考平均时延输出包括：将当前时间区间之前的每一个时间区间作为目标时间区间，获取所述目标时间区间内发生在所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的各次卫星通信传输分别对应的各个传输时延，对所述各个传输时延执行取均值计算以获得所述目标时间区间对应的平均传输时延。3.如权利要求2所述的卫星通信传输时延预测系统，其特征在于，所述系统还包括：
定位服务器件，与所述距离解析器件连接，用于为所述距离解析器件提供所述第一通信设备的卫星定位数据以及获取所述第二通信设备的卫星定位数据；其中，获取所述第一通信设备的卫星定位数据以及获取所述第二通信设备的卫星定位数据，并基于二者卫星定位数据的差值确定所述第一通信设备和所述第二通信设备之间的地理距离包括：所述第一通信设备的卫星定位数据以及获取所述第二通信设备的卫星定位数据都为伽利略定位数据或者都为北斗星定位数据。4.如权利要求2所述的卫星通信传输时延预测系统，其特征在于，所述系统还包括：无线传输器件，与所述智能预测器件连接，用于将接收到的所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间的预测平均传输时延通过无线通信链路发送给远端的云端服务节点处。5.如权利要求3所述的卫星通信传输时延预测系统，其特征在于，所述系统还包括：云端存储节点，与所述无线传输器件连接，用于通过无线通信链路获取并存储所述第一通信设备和所述第二通信设备在当前时间区间的预测平均传输时延。6.如权利要求2所述的卫星通信传输时延预测系统，其特征在于，所述系统还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊，
申请(专利权)人：红珊科技有限公司，
类型：发明
国别省市：