基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法技术

本发明专利技术涉基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法，所述方法包括如下步骤：S1、构建三层SDN/NFV卫星网络架构：搭建具有应用管理层‑控制层‑数据转发层的卫星网络架构，使用虚拟拓扑模式实现动态网络映射；S2、定义SFC部署问题建模：将SFC部署问题以MDP建模，同时在定义中加入对SFC约束的限制，部署面向SFC的QoS约束及QoE进行综合优化；S3、通过动态部署决策算法求解最优部署方法：针对SFC动态部署问题提出基于深度强化学习的编排方法，其具有捕捉网络环境状态变化序列能力，在满足SFC的QoS约束下最大化QoE，实现最优动态VNF部署。本发明专利技术将多种网络指标进行计算，同时在MDP建模中考虑到SFC链部署的资源约束性质，在传统的奖励机制中为不同的约束条件分配了惩罚项，实现了面向SFC的QoS约束以及QoE体验的综合优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及卫星网络领域，具体为基于深度强化学习的sdn/nfv卫星网络动态sfc部署方法。

技术介绍

1、地面网络的构建对地面无线网络基础设施存在依赖，在一些气候、地形条件恶劣或范围辽阔、人烟稀少的地区布设相关基础设施存在困难，因此地面网络通信系统的覆盖能力受限。并且，在不确定性较高的室外环境下，地面端基础设施易受自然灾害或人为因素影响，产生较为高昂的设备维护成本。卫星网络作为地面网络的延伸，具有不受物理环境条件约束的特点，其更为广阔的覆盖性无论在偏远地区或是灾害应急时刻均可以保证提供有效的网络服务。同时，地面网络可针对卫星网络自身存在的网络资源稀缺、传输时延高等进行补充。将卫星网络与地面网络融合可以缓解地面网络负荷、改善特殊地区或时刻的网络服务性能并提供更为灵活的组网方式。

2、传统卫星网络在实际应用中仍然存在一些问题：一、配置过慢。传统卫星网络中一颗卫星只有在经过地面站时才被配置，导致配置全球网络用时过长。二、调度效率低下。鉴于传统卫星网络所采用的静态决策策略以及过于分散的管理模式，其较难适应现代通信领域对于动态用户任务和细粒度资源管理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法，其特征在于，S1中，构建三层SDN/NFV卫星网络架构步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法，其特征在于，S2包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法，其特征在于，S21具体包括如下步骤：

5.根据权利要求3所述的基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态S...

【技术特征摘要】

1.基于深度强化学习的sdn/nfv卫星网络动态sfc部署方法，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的sdn/nfv卫星网络动态sfc部署方法，其特征在于，s1中，构建三层sdn/nfv卫星网络架构步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的sdn/nfv卫星网络动态sfc部署方法，其特征在于，s2包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于深度强化学习的sdn/nfv卫星网络动态sfc部署方法，其特征在于，s21具体包括如下步骤：

5.根据权利要求3所述的基于深度强化学习的sdn/nfv卫星网络动态sfc部署方法，其特征在于，s22包括如下步骤：

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东博，王紫芊，刘劼，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：