遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法技术

遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，涉及遥感卫星网络传输技术领域，解决遥感应用中不断增加的差异化用户需求与有限的卫星网络传输资源之间冲突问题，本发明专利技术用户根据遥感数据时空属性定义自己的需求，当多个用户需求存在交叉重叠时，设计适用于遥感卫星网络的需求聚合算法，根据命名与需求的映射关系，引入需求聚合因子，并可动态调整聚合用户数量

【技术实现步骤摘要】
遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法


[0001]本专利技术涉及卫星网络传输
，具体涉及一种遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法
。

技术介绍

[0002]随着遥感数据时代的到来，用户终端直接连接卫星已成为网络发展的重要趋势
。
这一趋势使用户能够实时获取遥感数据，为智慧城市
、
智能交通和抗震救灾等应用提供了重要支持，实现了智能化服务
。
然而，这一发展也带来了一些需要解决的挑战
。
首先，不断增长的用户需求与遥感卫星网络的传输资源之间存在矛盾
。
随着遥感数据规模和复杂性的增加，为了实现高效传输，需要更多的带宽和存储资源
。
然而，有限的传输资源往往无法满足不断增长的需求，导致传输效率和用户体验下降
。
其次，命名数据网络
(NDN)
架构支持内容的复制分发，其固有的命名机制
、
多路径传输
、
网内缓存等特性是提高网络吞吐量和内容分发效率的有效途径，在遥感卫星网络应用中具有较好的前景
。
用户可以根据遥感数据的时空属性对自己的需求进行兴趣包命名，
NDN
通过兴趣的层次名称和最长前缀匹配算法可以进行兴趣聚合，以减少冗余数据传输
。
然而，当同一地区的两个用户需求的遥感影像数据有部分数据相同时，
NDN
会将其识别为两个不同的兴趣，它不支持细粒度的兴趣包聚合
(
相同数据会在网络中传输两次，这会造成传输资源的浪费
)
，这在处理遥感数据的特殊性方面构成了挑战
。
第三，在多路径传输的过程中，卫星网络的链路状态是实时变化的，每条子路径的可用带宽
、
链路时延
RTT、
每个时隙下未处理的兴趣数量等指标都不相同，特别是节点间的有效链接时间至关重要，对链路性能做一个综合评价，选择合适的下一跳节点对整体网络性能和数据传输效率的影响不容忽视
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，解决现有技术中遥感卫星网络中用户需求和传输资源的矛盾问题，以及处理
NDN
架构中细粒度兴趣包聚合的限制问题
。
[0004]遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，该方法由以下步骤实现：
[0005]步骤一
、
用户向遥感卫星
S
j
提交用户需求
task
i
，所述遥感卫星
S
j
根据所述用户需求
task
i
检索对应的遥感数据
[0006]步骤二
、
将每个时隙下每个遥感卫星
S
j
更新的本地数据信息生成级别向量根据节点间的有效链接时间
T、
链路带宽
BW、
链路时延
RTT
及当前接口待定兴趣数量
PI
计算每个链路的权重
W
l
，对所述权重
W
l
进行降序排序后获得链路权重向量
W
，并将所述级别向量和所述链路权重向量
W
提交至
SDN
控制器；
[0007]步骤三
、
所述遥感卫星
S
j
将每个用户需求
task
i
的遥感数据采用
已知的多路径回传给用户，当多个用户的遥感数据存在交交叉重叠时，利用聚合因子机制，进行需求聚合，获得聚合后每个用户需求
task
i
在网络中进行传输时的大小；
[0008]步骤四
、
当所有的用户需求
task
i
与对应的链路
l
匹配后，
SDN
控制器根据接收的级别向量和权重向量
W
，基于网络效用最大化动态生成每个节点的传输策略，确保每个任务的最大传输速率及最小网络拥塞；
[0009]构建基于网络效用最大化框架的端网协同速率控制模型为：
[0010][0011]式中，
θ
为传输单位数据量的花费，为
task
i
中每个的级别，
R
i
为
task
i
中包含的集合，为每个占整个
task
i
的比例，
dvf
为聚合因子标识，为用户端的接收速率，
t
l
为链路
l
的有效链接时间
。
[0012]本专利技术的有益效果：
[0013]本专利技术所述的传输方法在提高网络传输资源利用率的同时提高网络服务效率
。
首先提出基于
NDN
架构的遥感数据兴趣包聚合方法，充分利用遥感数据的时空属性，实现了细粒度的兴趣包聚合，并避免了因多次传输相同数据而产生的传输资源浪费问题
。
其次，设计了需求与链路的匹配关系矩阵，综合考虑用户需求与链路性能，实现逐跳的最优选择
。
第三，为了利用有限的传输资源来满足更多的用户需求，基于网络效用最大化框架设计端网协同速率控制模型
。
该模型考虑链路状态和用户需求，能够动态调整用户请求速率和网络服务速率，优化网络服务性能
。
并采用
Lagrange
对偶方法将模型分解为基于用户优先级的服务速率控制子问题和基于链路权重的逐跳转发子问题，以降低了模型求解的复杂性，实现了每个需求的最大传输速率和每个时隙每个节点的转发方案的确定
。
[0014]本专利技术所述的传输方法，考虑用户直连遥感卫星的场景下，解决越来越多的用户需求与有限卫星网络传输资源之间的矛盾，为更多用户提供遥感影像数据下载服务
。
[0015]本专利技术所述的传输方法，在命名数据网络架构下使用时空属性来建立用户需求，当
S
j
中的多个用户的有交叉重叠时
(
多个存在相同区域
)
，根据
S
j
中每个的时空信息
(
四角坐标信息和时间信息
)
与多个进行对比，进行需求聚合，提取相同区域以减少网络中相同数据的传输次数，提高链路资源的有效利用率
。
[0016]本专利技术所述的传输方法，进行需求聚合后的每个只有主对象传输全部的数据，其他聚合对象只传输自己独有的部分，在资源受限的卫星网络环境中，提高星上遥感数据传输效率，降低了任务数据传输延迟，利用相同的链路资源可为更多用户提供服务
。
附图说本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一
、
用户向遥感卫星
S
j
提交用户需求
task
i
，所述遥感卫星
S
j
根据所述用户需求
task
i
检索对应的遥感数据步骤二
、
将每个时隙下每个遥感卫星
S
j
更新的本地数据信息生成级别向量根据节点间的有效链接时间
T、
链路带宽
BW、
链路时延
RTT
及当前接口待定兴趣数量
PI
计算每个链路的权重
W
l
，对所述权重
W
l
进行降序排序后获得链路权重向量
W
，并将所述级别向量和所述链路权重向量
W
提交至
SDN
控制器：步骤三
、
所述遥感卫星
S
j
将每个用户需求
task
i
的遥感数据采用已知的多路径回传给用户，当多个用户的遥感数据存在交交叉重叠时，利用聚合因子机制，进行需求聚合，获得聚合后每个用户需求
task
i
在网络中进行传输时的大小；步骤四
、
当所有的用户需求
task
i
与对应的链路
l
匹配后，
SDN
控制器根据接收的级别向量和权重向量
W
，基于网络效用最大化动态生成每个节点的传输策略，确保每个任务的最大传输速率及最小网络拥塞；构建基于网络效用最大化框架的端网协同速率控制模型为：式中，
θ
为传输单位数据量的花费，为
task
i
中每个的级别，
R
i
为
task
i
中包含的集合，为每个占整个
task
i
的比例，
dvf
为聚合因子标识，为用户端的接收速率，
t
l
为链路
l
的有效链接时间
。2.
根据权利要求1所述的遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，其特征在于：步骤一中，用户需求
task
i
的信息格式为：式中，
/#S
j
为
LEO
遥感卫星标识，
/type
为数据类型，
/loc
为空间信息，
/time
为时间信息，
/#Cod
num
为对应的编码，为对应的级别
。3.
根据权利要求1所述的遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，其特征在于：步骤一中，所述遥感卫星
S
j
根据用户需求
task
i
检索对应的遥感数据所述遥感数据由
m≥1
个数据块组成，则整个用户需求
task
i
的大小即为：
db
为数据块；每个与
R
i
的关系采用向量
A
表示，用下式表示为：
式中，
precent
j
为比例值
。4.
根据权利要求1所述的遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，其特征在于：步骤二中，所述级别向量每个遥感卫星
Sj
设置有四个接口，对应四条链路；根据节点间的有效链接时间
T、
链路带宽
BW、
链路时延
RTT
及当前接口待定兴趣数量
PI
计算每个链路的权重
W
l
，式中，
RTT
l
为链路
l
的延迟，
avgRTT
l
为平均延迟，
PI
l
为链路
l
对应接口上的待定兴趣数，
avgPI
l
为平均待定兴趣数，
ζ
为系数常量，
t
l
为链路
l
的有效连接时间；计算每个链路的权重，并生成链路权重向量
W
＝
{W
l
}
，并将级别向量和链路权重向量
W
提交至
SDN
控制器
。5.
根据权利要求1所述的遥感卫星网络中基于需求聚合的网络效用最大化传输方法，其特征在于：步骤三中，通过多路径回传给用户的数据包的格式为：式中，
/#S
j
为
LEO
遥感卫星标识，
/type
为数据类型，
/loc
为空间信息，
/time
为时间信息，
/#Cod
num
为对应的编码，
l
j
，
x...

【专利技术属性】
技术研发人员：底晓强，陈静，祁晖，李锦青，杨华民，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：