【摘 要】
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随着地面移动通信、互联网通信的发展,全球大部分城镇实现了实时通讯。然而,地面通信系统因为受地形和地域的限制,在偏远的山区、沙漠和海洋等地方仍然无法全面覆盖。随着卫星通信技术的发展,利用卫星星座广域覆盖和星地融合灵活组网的优势,全球全域实时连续通信成为可能。近些年来,卫星通信应用需求在全球快速增长,承担的任务越来越多,对通信系统性能的要求也越来越高。随着国内外多个卫星互联网系统的陆续开发,特别是“星
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随着地面移动通信、互联网通信的发展,全球大部分城镇实现了实时通讯。然而,地面通信系统因为受地形和地域的限制,在偏远的山区、沙漠和海洋等地方仍然无法全面覆盖。随着卫星通信技术的发展,利用卫星星座广域覆盖和星地融合灵活组网的优势,全球全域实时连续通信成为可能。近些年来,卫星通信应用需求在全球快速增长,承担的任务越来越多,对通信系统性能的要求也越来越高。随着国内外多个卫星互联网系统的陆续开发,特别是“星链”大规模部署计划的公开与快速实施,卫星互联网星座通信技术在各项领域皆取得了大跨越式的发展,包括星上再生处理通信技术、星间激光通信技术、空间路由组网技术、卫星跳波束通信技术等。卫星资源约束成为了限制系统性能的关键因素之一,引发了研究人员对卫星任务部署与资源管理分配技术的关注。随着卫星承担任务的增加以及实现功能的日益复杂,在卫星通信系统中,不仅需要关注频率、功率等传统通信资源的调度分配,还需要关注星上计算处理资源、存储资源等星载资源的管理分配。本论文基于高低轨卫星通信系统的不同应用场景展开卫星多维资源管理技术研究,在高低轨混合卫星网络的协同用户关联与资源分配、高轨多波束卫星全频复用用户级调度与资源分配以及基于星载缓存感知的低轨卫星智能切换三个方面进行了深入研究,以提升系统整体性能为目标,提出了解决方案。具体的研究内容和贡献包括:1)针对高低轨混合卫星网络场景下,以往研究缺乏对基于协同用户任务关联与资源分配的动态时变特性展开分析,以及对系统进行长期持续性能优化的问题,本文开展协同任务卸载技术研究,将高低轨混合卫星网络的任务卸载问题建模为协同用户关联与资源分配问题,以最小化任务总延迟作为系统优化的目标,提出了协同用户关联和资源分配（Cooperative User Association And Resource Allocation,CUARA）算法。为了求解系统优化的动态混合整数非线性规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP）问题,将其分解为固定用户关联的资源分配和用户关联序列决策两个子问题。通过证明发现,固定用户关联的最优资源分配为凸优化问题,可采用凸优化方法求解,而已知资源分配的用户关联序列决策问题为整数线性规划（Integer Linear Programming,ILP）问题,可以采用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）进行求解。通过对两个子问题分别求解,实现对整个动态混合整数非线性问题的求解。经仿真验证,在给定资源约束情况下,本文提出CUARA算法有效的提升了系统延迟性能。2)针对基于高轨多波束卫星通信场景传统算法多基于波束级调度,颗粒度较大,资源调度灵活性受限的问题,本文提出了基于深度强化学习的联合用户调度与资源分配近端策略优化（PPO-JSRA）算法,将全频率资源分配给每个波束,同时为了解决全频率复用带来的波束间同频干扰问题,开展用户级资源调度,对每个用户进行频率和功率资源分配,从而提高了资源调度灵活性,降低了同频干扰。由于需要对每个用户的调度时间、带宽和功率资源的分配进行动态规划,本文将卫星资源分配过程建模为马尔可夫决策过程,提出了基于近端策略优化的联合用户与资源分配（Proximal Policy Optimization based Joint Scheduling and Resource Allocation,PPO-JSRA）算法,经仿真验证,本文提出的PPO-JSRA算法有效提升了吞吐量、任务延迟等系统性能。3)针对传统切换策略缺乏考虑源卫星缓存资源对切换成功率影响的问题,本文提出基于缓存感知的智能多属性融合算法（Intelligent Multi-Attribute Fusion,IMF）,在低轨卫星动态网络拓扑结构下,研究了剩余服务时间、剩余空闲通道和剩余缓存容量等多个属性对切换性能的影响,在进行切换时刻决策的时候,将服务卫星缓存资源引入切换评估因素。此外,在进行切换策略选择的时候,考虑到切换决策与状态的动态连续性,将切换过程定义为马尔科夫决策过程,基于深度强化学习进行连续、智能的切换决策。经仿真验证,本文提出的IMF算法在降低切换失败率和阻塞率方面都有性能提高。
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