【技术实现步骤摘要】
—种基于小波神经网络预测的DVB_RCS卫星信道动态分配方法
本专利技术属于卫星通信领域，具体涉及一种基于小波神经网络预测的DVB_RCS卫星信道动态分配方法。
技术介绍
卫星带宽资源紧张，多址接入的主要目的是最大程度和最有效地利用卫星带宽资源。多址接入的方式主要有固定分配、随机分配、按需分配等分配方式。固定分配方式，当终端数量增大或是业务不是太均衡，此接入方法不再适用，尤其是对突发性业务更不适用。随机分配接入方式，当业务量增大时，会发生碰撞，碰撞会造成传输时延的增大(尤其是同步卫星)，继续重传导致了性能的降低。按需分配的方式，是通过地面终端事先发送预约请求，由卫星控制中心根据地球站的请求分配带宽资源，以此达到最大程度地利用带宽资源目的。相比固定分配中预留过多的带宽和随机分配中的碰撞和重传来说，按需分配不会造成带宽的浪费。另外，控制中心完全控制带宽的分配，因此相比其他策略来说，网络的健壮性很高，公平性能够很容易实现。现有的按需分配方式多为基于队列长度或者基于业务模型预测来分配带宽，基于队列长度的分配算法是一种纯反应式的方法，仅根据当前队列长度分配带宽，分配带宽容量等于队列长度，没有考虑流量实时到达的情况；基于业务模型预测的方法对于业务模型依赖性强，不具有普适性，没有考虑卫星网络流量的突发性。自从Leland等人发现了以太网中业务流的自相似特征以来，已经证实自相似业务流广泛地存在于各类分组交换网络中，近年来人们在研究宽带卫星通信网时也多采用了自相似业务模型。小波分析所固有的尺度特性很自然地成为进行多尺度预测的有效方法，在合适小波的选择下，网络流量在不...
【技术保护点】
一种应用于DVB_RCS宽带卫星的基于预测的信道分配方法，其特征在于，该方法包括：A、用户小站记录链路层的流量包到达的数量，针对流量的多尺度特性，用小波神经网络预测算法，根据历史记录数据预测下一周期包到达数量；B、用户小站通过卫星向信关站发送流量时隙请求时，捎带上预测的下一周期流量时隙数；C、信关站在分配时隙资源时，首先根据各用户站的实时接入数据率进行按需分配，再以各用户站所预测的下一个周期内的接入数据率为权重分配剩余容量，更真实合理的满足用户服务质量QoS。D、信关站通过卫星向用户小站发送时隙分配表，完成整个动态分配过程。
【技术特征摘要】
1.一种应用于DVB_RCS宽带卫星的基于预测的信道分配方法，其特征在于，该方法包括: A、用户小站记录链路层的流量包到达的数量，针对流量的多尺度特性，用小波神经网络预测算法，根据历史记录数据预测下一周期包到达数量； B、用户小站通过卫星向信关站发送流量时隙请求时，捎带上预测的下一周期流量时隙数； C、信关站在分配时隙资源时，首先根据各用户站的实时接入数据率进行按需分配，再以各用户站所预测的下一个周期内的接入数据率为权重分配剩余容量，更真实合理的满足用户服务质量QoS。 D、信关站通过卫星向用户小站发送时隙分配表，完成整个动态分配过程。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A所述根据历史记录数据利用小波神经网络预测算法预测下一周期包到达数量的方法包括: Al、用户站以IOms时间周期存储到达小站的业务流量，以...
【专利技术属性】
技术研发人员：张琦，忻向军，田清华，张丽佳，刘博，王拥军，何文清，王厚天，李欢，文国莉，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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