【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星通信，尤其涉及一种卫星通信网络的调节方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
1、面对日益复杂的通信需求，“全域覆盖”逐渐成为6g通信的研究方向，由于地面网络通信在实现“全域覆盖”方面存在障碍，使得卫星通信网络在6g通信的“全域覆盖”研究中成为关注热点，特别是基于大规模低轨卫星星座的低轨道地球卫星leo卫星通信网络，因其数据传输的时延较小成为卫星通信网络的研究重点。
2、由于leo卫星通信网络处于高速运动状态，使其网络拓扑具有高动态特征。此外，由于日凌等背景辐噪、极轨道反向缝、大气湍流、链路衰减动态变化等因素，导致leo卫星通信网络的链路性能指标(如光信噪比osnr和比特误码概率ber)相比于地面系统更加不稳定，使得leo卫星通信网络的物理链路呈现高动态特征。
3、面对leo卫星通信网络的网络拓扑和物理链路呈现高动态特征这一缺点，现有方案采用被动调整策略，对网络拓扑和物理链路进行配置调整。但是，在现有被动调整策略下，容易频繁产生通信链路中断和网络路由重构。另外，在面对复杂多变的卫星通信环境时仍然不够灵活高效，同时复杂的链路表征会增加控制平面的负担。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种卫星通信网络的调节方法、装置、设备、介质及产品，能够有效应对卫星网络固有的高动态性难题，减少通信链路中断发生，提高卫星网络的健壮性和灵活性。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种卫星通信网络的调节方法，包括：p>
3、将卫星通信网络中待预测链路当前时刻的通信参数输入至预设的qot分布预测模型，得到所述qot分布预测模型输出的所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值；其中，所述通信参数包括链路配置参数、星历信息以及天文信息；
4、根据所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数以及网络拓扑层的网络路由。
5、作为上述方案的改进，所述qot分布预测模型的训练方法包括：
6、将所述卫星通信网络中链路的历史通信参数作为输入数据，将所述历史通信参数对应的qot分布预测值作为输出数据；
7、利用所述输入数据以及所述输出数据构建动态更新的ai模型；其中，所述ai模型为神经网络模型、k近邻模型、支持向量机中的任意一种或多种；
8、根据所述输入数据以及所述输出数据对所述ai模型进行优化训练，得到qot分布预测模型以及所述qot分布预测模型的参数。
9、作为上述方案的改进，当所述ai模型为k近邻模型时，所述qot分布预测模型的预测过程包括：
10、从高维空间中选择与所述待预测链路当前时刻的通信参数距离最近的通信参数；
11、基于距离最近的通信参数计算下一时刻的实时qot分布；
12、计算下一时刻的实时qot分布的平均数或者中位数，得到所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值。
13、作为上述方案的改进，所述qot分布预测值由ber或osnr决定；
14、当ber≤第二阈值，或osnr≥第一阈值时，表示链路性能冗余，将qot分布预测值标记为第二预设值；
15、当第二阈值＜ber≤第一阈值，或第二阈值＜osnr≤第一阈值时，表示链路性能适当，将qot分布预测值标记为第三预设值；
16、当ber>第一阈值，或osnr≤第二阈值，表示链路性能欠佳，将qot分布预测值标记为第一预设值；
17、其中，所述第一阈值大于所述第二阈值。
18、作为上述方案的改进，所述根据所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数，包括：
19、若下一时刻的qot分布预测值等于所述第一预设值，则按照第一调整方式在所述qot分布预测模型中进行链路配置参数虚拟调整，直至所述qot分布预测模型输出的所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值等于所述第三预设值，根据更新后的链路配置参数调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数；
20、若下一时刻的qot分布预测值等于所述第二预设值，则按照第二调整方式在所述qot分布预测模型中进行链路配置参数虚拟调整，直至所述qot分布预测模型输出的所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值等于所述第三预设值，根据更新后的链路配置参数调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数；
21、其中，所述第一调整方式包括降低所述链路配置参数中的调制阶数或单波速率，所述第二调整方式包括提高所述链路配置参数中的调制阶数或单波速率。
22、作为上述方案的改进，所述根据所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络网络拓扑层的网络路由，包括：
23、从不同待预测链路中选择链路传输速率达到预设速率阈值的链路，作为候选链路；
24、从所述候选链路中选择所述qot分布预测值为所述第二预设值或所述第三预设值的链路，作为可选路径；
25、基于所述可选路径根据最短路径算法或最小跳数算法，得到最优路由路径，调整所述卫星通信网络网络拓扑层的网络路由。
26、作为上述方案的改进，所述方法还包括：
27、若下一时刻的qot分布预测值等于所述第一预设值或所述第二预设值，则根据所述qot分布预测模型输出的所述待预测链路的历史成功调整策略，调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数以及网络拓扑层的网络路由。
28、本专利技术实施例还提供了一种卫星通信网络的调节装置，包括：
29、预测模块，用于将卫星通信网络中待预测链路当前时刻的通信参数输入至预设的qot分布预测模型，得到所述qot分布预测模型输出的所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值；其中，所述通信参数包括链路配置参数、星历信息以及天文信息；
30、调整模块，用于根据所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数以及网络拓扑层的网络路由。
31、本专利技术实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的卫星通信网络的调节方法。
32、本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任一项所述的卫星通信网络的调节方法。
33、本专利技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，所述计算机程序或所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述的卫星通信网络的调节方法。
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1.一种卫星通信网络的调节方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述QoT分布预测模型的训练方法包括：
3.如权利要求2所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，当所述AI模型为K近邻模型时，所述QoT分布预测模型的预测过程包括：
4.如权利要求1所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述QoT分布预测值由BER或OSNR决定；
5.如权利要求4所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述根据所述待预测链路下一时刻的QoT分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数，包括：
6.如权利要求5所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述根据所述待预测链路下一时刻的QoT分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络网络拓扑层的网络路由，包括：
7.如权利要求4所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种卫星通信网络的调节装置，其特征在于，包括：>
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，且所述计算机程序被配置为由所述处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的卫星通信网络的调节方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机可读存储介质所在设备执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至7中任意一项所述的卫星通信网络的调节方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，所述计算机程序或所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的卫星通信网络的调节方法。
...【技术特征摘要】
1.一种卫星通信网络的调节方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述qot分布预测模型的训练方法包括：
3.如权利要求2所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，当所述ai模型为k近邻模型时，所述qot分布预测模型的预测过程包括：
4.如权利要求1所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述qot分布预测值由ber或osnr决定；
5.如权利要求4所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述根据所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络物理链路层的链路配置参数，包括：
6.如权利要求5所述的卫星通信网络的调节方法，其特征在于，所述根据所述待预测链路下一时刻的qot分布预测值以及所述卫星通信网络当前时刻的配置参数，调整所述卫星通信网络网络拓扑...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳琛，韩柳燕，王敏学，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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