【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星，尤其涉及一种基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法。
技术介绍
1、大规模低轨星座(large-scale leo satellite networks)，在网络空间中空间拓扑呈周期性时变，且不断有新的时间敏感性业务流量注入网络中，网络中各节点出端口负载不断变化。若各节点出端口用于传输时间敏感性业务流量的队列长度太短、队列数量太少，则会在出端口发生拥塞，导致丢包。若各节点出端口的队列长度太长、队列数量太多则会导致排队时延过长，业务流量的端到端时延超过最大服务时间，流量不可调度，而且因占用过多底层硬件资源而导致实现难度过大、成本过高。
2、综上，目前大规模低轨星座中各节点出端口的队列长度与队列数量的设置亟需合理选择与优化。
技术实现思路
1、为解决上述现有技术中存在的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化机制，可解决目前大规模低轨星座中各节点出端口的队列长度与队列数量的设置亟需合理选择与优化的问题。
<...【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述大规模低轨卫星中传输的时间敏感业务流量的业务类型包括等时流fis、循环流fcy、视频流fvd、尽力而为流fbe；
3.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，所述等时流fis的发包周期为100us～2ms；所述等时流fis的最大时延为不超过其发包周期；所述等时流fis的包大小为30～100字节；
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，在所述步骤s1中，所述大规模低轨卫星中传输的时间敏感业务流量的业务类型包括等时流fis、循环流fcy、视频流fvd、尽力而为流fbe；
3.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，所述等时流fis的发包周期为100us～2ms；所述等时流fis的最大时延为不超过其发包周期；所述等时流fis的包大小为30～100字节；
4.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，在所述步骤s4中，根据各所述节点的出口端的负载高于预设阈值，判定所述cqf机制不能满足需求。
5.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的大规模低轨星座队列调度优化方法，其特征在于，在所述步骤s5中，所述队列长度l设置为l＝mtu·u,其中，mtu表示所述大规模低轨星座中传输的所述时敏业务流的最大传输单元，u表示队列中包含的所述最大传输单...
【专利技术属性】
技术研发人员：张子雍，董涛，殷杰，徐月，韩湘，刘志慧，
申请(专利权)人：航天恒星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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