[发明专利]基于吸引子选择算法的低轨卫星物联网业务模型建立方法及多星负载均衡方法

权利要求书

1.一种基于吸引子选择算法的低轨卫星物联网业务模型建立方法，其特征在于，建立所述模型包括以下步骤：

步骤S1、对地球表面进行网格划分并进行业务分析，确定网格内终端部署密度；用Z(x,y)表示目标区域的终端部署密度，其中x和y通过仿射变换分别对应于实际的地理纬度坐标和经度坐标；

步骤S1.1、计算归一化的二维节点概率密度函数p_X,Y(x,y)如下：

计算X的边缘累积概率分布函数如下：

采用一维逆变化采样方法，根据上述X的边缘累积概率分布函数生成X轴上的随机数：

其中，U₁表示一个服从均匀分布的随机数，表示边缘累积概率分布的逆函数；

步骤S1.2、提取Z(x,y)中的第x'行，记作Z(y|x')，并进行归一化，记为p_Y|X'(y|x')；计算给定X'条件下Y的累积条件概率分布函数F_Y|X'(y|x')如下：

采用一维逆变化采样方法，根据上述Y的累积条件概率分布函数生成一个Y轴上的随机数：

其中，U₂表示一个服从均匀分布的随机数，表示边缘条件累积概率分布的逆函数；

步骤S1.3、通过仿射变换将x'和y’转换成实际的纬度坐标λ和经度坐标φ：

λ＝x'·λ_step+λ_start

φ＝y′·φ_step+φ_start

其中，λ_start和φ_start分别表示纬度和经度最小的参考坐标，λ_step和φ_step分别表示纬度和经度的划分间隔；

步骤S2、计算每个时隙下产生的新业务数量；

步骤S2.1、采用时间受限的Beta分布，总数为N的物联网终端在t＝0到t＝T之间的某一个时间节点被触发，随机接入的概率为p(t)，则第i个时隙中被触发的终端数目由下式可得：

其中t_i表示第i个随机接入时隙，p(t)表示Beta分布的概率分布函数：

Beta(α,β)表示Beta函数；

步骤S2.2、根据步骤S2.1中计算的新业务数，每个时隙随机选取相应数量的终端产生新业务。

2.根据权利要求1所述的一种基于吸引子选择算法的低轨卫星物联网业务模型建立方法，其特征在于，所述步骤S2.1中选取α＝3，β＝4；p(t)改写为：

3.一种采用权利要求1-2任一项所述基于吸引子选择算法的低轨卫星物联网业务模型的多星负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤L1、卫星侧通过负载估计的方法确定实时发起随机接入的总终端数，计算实时随机接入成功率；

记卫星n可用的前导序列为R_j,n，第j个随机接入时隙内的上行接入请求数目为M_j,n，则某个前导码序列未被任何终端节点选择，处于空闲状态的概率为：

在第j个随机接入时隙内的空闲前导序列数目为I_j,n，前导序列处于空闲状态的概率为：

p_idle＝I_j,n/R_j,n；

则第j个随机接入时隙内向卫星n发起随机接入的总终端数目为：

在第j个随机接入时隙内向卫星n发起随机接入请求的终端，能够完成成功接入的概率为：

则第j个随机接入时隙内成功接入卫星n的负载数目：

无空闲前导序列情况下，第j个随机接入时隙内向卫星n发起随机接入的总终端数的估计值：

其中lambertw(·)表示朗伯w函数；

根据估计出的第j个随机接入时隙内成功接入卫星n的总负载数目，计算出第j个随机接入时隙内卫星侧的接入成功概率p_s：

步骤L2、根据节点侧综合接入成功率p_s、卫星实时通信仰角θ、卫星实时覆盖节点数目q以及卫星可用前导码数目r，计算卫星侧的设备满意度h_t：

h_t＝w₁·p_s+w₂·r+w₃·θ+w₄·q

其中w₁、w₂、w₃、w₄为权重系数，通过多属性决策中的离差最大化方法计算权值如下：

其中，v表示规范化矩阵的元素值；

步骤L3、节点侧根据设备满意度计算t时刻卫星的瞬时网络活性因子如下：

根据网络活性因子计算卫星的网络状态因子，进而计算接入概率，以供节点选择卫星接入：

其中k为瞬时网络活性最大的卫星编号；

计算接入概率如下：

其中N代表网络活性不为0的卫星总数；

步骤L4、记表示累积概率密度向量，其中p_i表示终端选择卫星i发起随机接入的概率；终端选择发起随机接入的卫星通过以下步骤确定：

步骤L4.1、处于同一网格的终端生成服从均匀分布的随机数q_i～U(0,1)；

步骤L4.2、每个终端将生成的随机数q_i与S中的元素依次比较，直到找到S中第一个比q_i小的元素S_1j；

步骤L4.3、取出S_1j所在的列标号j，即为该终端发起随机接入的卫星编号。