【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船联网业务传输领域，主要涉及一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法与系统。
技术介绍
1、随着蓝色经济的快速发展和智能海洋的建设，海洋通信的重要性日益凸显。低轨(leo)卫星星座是由数百至数千颗环绕地球的leo卫星组成的网络，这种网络在加强海洋通信方面表现出了巨大的前景。许多卫星星座项目，如starlink、spacex和oneweb等已经发射了许多颗leo卫星，形成了一个强大的网络，可以提供连续的宽带网络服务。这种低轨卫星网络具有广泛的海上应用，为各类海洋活动提供了重要的信息传输支持。即使在偏远地区，leo卫星星座也能提供更快的速度、低延迟和可靠的连接，覆盖范围也更广。
2、由于船舶和leo卫星的强机动性，其网络的拓扑结构是高度动态的，这意味着船舶和卫星的需求和资源都会随着时空变化而变化，频繁的位置变化会导致较高的计算成本。需要根据实时的网络信息进行接入和资源分配的决策，以保证数据的快速传输和网络的稳定性。同时，船联网iov(internet of vessels)的迅速发展，对计算密集型应用的需求越来越大。而在处理计算密集型的船联网服务方面，不仅需要可靠的数据传输，还需要对任务处理和计算的快速响应。因此，新的网络和服务特性给网络业务的传输带了新的技术挑战，对更高质量的服务需求qos(quality-of-service)不断增加。如何有效地分配卫星资源、优化成本，以满足众多服务的不同需求，是海上通信面临的一个问题。
3、经过对现有文献的检索发现，jiang liu等人于2020年
4、经过对现有文献的检索发现，ruibo wang等人于2022年8月stochasticgeometry-based low latency routing in massive leo satellite networks(基于随机几何的低延迟大规模低地球轨道卫星网络路由)提出了一种最近邻搜索算法来确定多跳链路的跳数和中继卫星在每个跳中的位置。该算法可以通过有限的迭代次数和较小的搜索范围来逼近理想情况下的全局最优解。在卫星间通信距离有限的情况下，选择不同的中继卫星，最大限度地降低星座在一定高度下的时延。其结果表明，该算法具有线性复杂度，可以在有限步内完成迭代。同时，算法所需的搜索区域只占整个球体区域的一小部分。该算法的延迟性能非常接近理想情况下的最小延迟。
5、综上所述，现有工作大多是针对leo卫星节点设计的，考虑的是卫星网络的需求。然而，海上应用场景不同，船舶用户具有独特的服务需求。且低轨卫星网络轨道周期短、拓扑结构高度动态、链路切换频繁已经计算资源有限，用户的大规模增加进一步加剧了卫星资源的竞争。这些方案不能很好地适用于超密集低轨卫星-海洋网络。因此，有必要研究一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，提升用户的服务满意度。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术目的在于提供一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法与系统，优化路由策略和资源分配，提高数据传输的效率和质量，提供船联网用户异质化服务。
2、技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，包括：
3、考虑到不同客船网络业务的通信需求，定义客船通信过程的综合成本；其中单个业务的综合成本包括传输成本，或传输成本与计算成本，所述传输成本包括传输时间成本和传输能量成本，所述计算成本包括计算时时间成本和计算能量成本，根据省时与节能需求确定时间与能量成本之间的权重参数；
4、将多业务传输问题建模为一个非合作博弈，通过局部最优策略或全局最优策略迭代求解多业务传输非合作博弈，以最小化端到端的综合成本。
5、作为优选，每个业务的时间与能量成本之间的权重参数由业务根据需求确定。
6、作为优选，将第i项业务看作是用户i，对用户集中的用户传输成本计算方式为：用户i经链路l的数据传输时间成本为其中hi为用户i的数据量，nl为选择链路l传输数据的用户数，bl为链路l的带宽；传输能量成本为其中pl[0]表示链路前向节点l[0]的传输功率；用户i经链路l的数据传输成本为αi为用户i的能量权重参数，βi为用户i的时间权重参数。
7、作为优选，将第i项业务看作是用户i，对用户集中的用户计算成本计算方式为：用户i在卫星k的计算时间成本为其中zi是完成用户i所需的cpu周期总数，mk表示选择卫星k作为计算节点的用户数，fk表示卫星k的计算能力；计算能量成本为其中ε为能量因子；用户i在卫星k的计算成本为αi为用户i的能量权重参数，βi为用户i的时间权重参数。
8、作为优选，将多业务传输问题建模为一个非合作博弈，具体为：
9、令qi表示用户i路径选择决策，q-i表示除了用户i之外所有用户的路径选择决策集合；
10、在给定其他用户策集合的情况下，对于用户及其路径选择决策qi，其总传输时间成本和总传输能量成本分别为各链路的传输时间成本和传输能量成本之和；总计算时间成本为和总计算能量成本分别为各链路的计算时间成本和计算能量成本之和；
11、用户i完成传输的综合成本为：
12、其中qi[0]∈{0,1}，取值为0时表示不需要卫星进行计算；αi为用户i的能量权重参数，βi为用户i的时间权重参数；
13、考虑到不同用户之间互相竞争与共享关系，每个用户改变其决策，以最小化综合成本为目标即
14、将问题表示为一个非合作博弈其中表示用户集，表示卫星集，qi表示用户i的策略集，ci表示用户i的效用函数。
15、作为优选，通过具有局部最优性的最优策略迭代算法求解多业务传输非合作博弈，所述算法在每轮迭代中，除用户i之外的其他用户的策略和上一轮保持一致，用户i根据自己的需求选择目标函数，计算其采取当前策略集下每个策略所对应的综合成本，找到最佳决策，所有用户执行当前轮次的决策。
16、作为优选，通过更加逼近或实现全局最优解的分布式混合策略算法求解多业务传输非合作博弈，所述算法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，每个业务的时间与能量成本之间的权重参数由业务根据需求确定。
3.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，对用户集中的用户所述传输成本计算方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，对用户集中的用户所述计算成本计算方式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，所述将多业务传输问题建模为一个非合作博弈，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，通过具有局部最优性的最优策略迭代算法求解多业务传输非合作博弈，所述算法在每轮迭代中，除用户i之外的其他用户的策略和上一轮保持一致，用户i根据自己的需求选择目标函数，计算其采取当前策略集下每个策略所对应的综合成本，找到最佳决策，所有用户执行
7.根据权利要求5所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，通过更加逼近或实现全局最优解的分布式混合策略算法求解多业务传输非合作博弈，所述算法设置每个参与博弈的用户i对于其策略集Qi中每个策略j的策略选择概率，在每轮迭代中，除用户i之外的其他用户的策略和上一轮保持一致，用户i根据自己的需求选择目标函数，计算其采取当前策略集Qi下每个策略所对应的综合成本Ci(qij,q-i(r))，根据不同的目标函数计算其对应的策略选择概率向量pij(r)并更新，根据更新后的策略选择概率向量选择具体策略，所有用户执行当前轮次的决策；其中若αi＝0，若αi≠0，r标记迭代轮次，αi为用户i的能量权重参数，qij表示qi中的第j个策略，γ≥0是探索学习因子，q-i表示除了用户i之外所有用户的路径选择决策集合。
8.一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-7任一项所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-7任一项所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，每个业务的时间与能量成本之间的权重参数由业务根据需求确定。
3.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，对用户集中的用户所述传输成本计算方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，对用户集中的用户所述计算成本计算方式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，所述将多业务传输问题建模为一个非合作博弈，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，通过具有局部最优性的最优策略迭代算法求解多业务传输非合作博弈，所述算法在每轮迭代中，除用户i之外的其他用户的策略和上一轮保持一致，用户i根据自己的需求选择目标函数，计算其采取当前策略集下每个策略所对应的综合成本，找到最佳决策，所有用户执行当前轮次的决策。
7.根据权利要求5所述的一种基于超密集低轨卫星网络的船联网业务传输方法，其特征在于，通过更加逼近或实现全局最优解...
【专利技术属性】
技术研发人员：周海波，何燕，秦小寒，马婷，陈相宁，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：
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