【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机性能改进，具体为一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
技术介绍
1、早期低轨卫星服务不太成熟，仅能对一些具备卫星接收能力的大型设备提供服务，卫星资源的利用效率很低。并且传统的卫星网络的星上的计算资源也十分有限，只能进行传输和转发，亟需发展变革。随着在轨卫星数量增加，新型卫星网络结构的出现，支持了低轨卫星具备计算和存储能力，同时ai卫星载荷的出现也为卫星智能化服务管理提供了基础。针对卫星资源管理，目前较为先进的方案可以针对用户的不同需求进行网络切片化，分配计算资源，极大提升了服务质量。但考虑到低轨卫星自身特性以及和用户设备之间的高速的相对运动状态会导致服务的频繁切换。同时，随着用户终端设备的多样化，不同结构的接收机涌现，均需要卫星提供一致化服务。面对卫星能源和移动环境的需求，docker为代表的轻量级的管理平台能够很好满足。同时，其容器化服务可以生成镜像，封装模型依赖的环境，上传云平台，这样就可以实现在不同结构设备上进行一般化快速部署，支持训练完成的人工智能模型的应用。
2、此外，采...
【技术保护点】
1.一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上步骤中结构与权重的文件应存储为符合人工智能框架的格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述使用Docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用Docker进行容器化部署。
...【技术特征摘要】
1.一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上步骤中结构与权重的文件应存储为符合人工智能框架的格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述使用docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用docker进行容器化部署。
4.根据权利要求1所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理步骤具体为：
5.一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，所述将若干种...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱厦，赵建伟，张春光，倪少峰，赵亚飞，周家恩，王鑫洋，龙强，
申请(专利权)人：国网思极位置服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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