[发明专利]软件定义的中低轨卫星网络中控制器动态部署方法及系统

权利要求书

1.一种软件定义的中低轨卫星网络中控制器动态部署方法，其特征在于，包括：

步骤S1：根据中低轨卫星轨道参数，计算中低轨卫星网络拓扑变化发生的时间；

步骤S2：基于拓扑变化时间，将卫星网络运行周期划分为一系列拓扑稳定期，计算下一拓扑稳定期中每对卫星间数据传输跳数；

步骤S3：分别预测地面和卫星产生的负载，预测下一拓扑稳定期每个卫星的实际负载以及每条星间链路实际负载；

步骤S4：构建初始管控域，根据卫星负载、星间链路负载和卫星迁移过程，量化管控开销和管控效率，计算下一拓扑稳定期的卫星控制器位置、数量、以及管控关系；

步骤S5：将计算结果上传至卫星，根据计算结果开启或关闭控制器，卫星根据管控关系迁移至对应控制器。

2.根据权利要求1所述的软件定义的中低轨卫星网络中控制器动态部署方法，其特征在于：

在所述步骤S1中：

根据中低轨卫星轨道参数，计算卫星进入和离开极地区域时间，由于中低轨卫星星座的跨轨道星间链路在经过极地地区断开，该时间为中低轨卫星网络拓扑变化发生的时间，其中拓扑变化指的是星间链路断开或重建；

拓扑变化时间是指中低轨卫星网络跨轨道星间链路在经过极地地区时断开，拓扑变化时间通过卫星进入和驶出极地地区的时间计算；

在所述步骤S2中：

拓扑稳定期为拓扑不发生变化的最长时间窗口，数据传输跳数为距离，其中连续两次拓扑变化之间的时间间隔称为拓扑稳定期。

3.根据权利要求1所述的软件定义的中低轨卫星网络中控制器动态部署方法，其特征在于，在所述步骤S3中：

卫星负载和星间链路负载的预测方法包含以下步骤：

步骤S3.1：将地表按照经纬度均匀划分的N_lat×N_lon个地理区域，N_lat为纬度均分的数量，N_lon为经度均分的数量；

步骤S3.2：为每个地理区域、卫星和每个星间链路构建深度神经网络；

所述深度神经网络包含两部分，第一部分为长短期记忆网络，第二部分为全连接神经网络，历史负载信息通过长短期记忆网络与其它特征一起嵌入全连接神经网络，其它特征包含当前时间、当前天气状况；

步骤S3.3：计算下一拓扑稳定期卫星总负载，该负载等于卫星对应地面区域产生的负载总和加上卫星自身产生的负载。

4.根据权利要求1所述的软件定义的中低轨卫星网络中控制器动态部署方法，其特征在于，在所述步骤S4中：

基于Louvain方法的卫星控制器的部署策略计算方法包含以下步骤：

步骤S4.1：定义具有计算能力和安装了预设系统的卫星为控制器备选，初始化所有控制器备选为卫星控制器，其余节点定义为普通卫星节点；

步骤S4.2：每个控制器及控制器所有管控的节点构成一个管控域，定义节点到管控域的距离为节点到管控域中节点的跳数最小值，将普通卫星节点放入最近的控制器管控域中，完成初始管控域构建，移除所有节点属性，将所有节点定义为普通卫星节点；

步骤S4.3：计算网络总体管控开销和管控效率，并正则化当前决策对未来开销的影响，保障完整网络运行周期内总管控开销；

步骤S4.4：依次计算将每个节点迁移至其相邻管控域后的网络总体开销和管控效率，并计算该迁移带来的性能提升量；

步骤S4.5：如果存在正收益迁移，执行带来性能提升最高的迁移，跳转运行步骤S4.3；

步骤S4.6：如果不存在正收益迁移，构建拓扑聚合图，图中每一个点为一个管控域，每一条边代表跨域链路的聚合；

步骤S4.7：如果拓扑聚合图不等于原始拓扑图，跳转运行步骤S4.4；

步骤S4.8：如果拓扑聚合图等于原始拓扑图，计算每个管控域的最优控制器位置，并由最优控制器管控所在域所有其它卫星节点。