空間信息網(wǎng)絡(luò)是以各類(lèi)空間平臺(tái)(如地球同步軌道衛(wèi)星、中軌衛(wèi)星或低軌衛(wèi)星、升空平臺(tái)等)為載體,以運(yùn)控地面段(如網(wǎng)絡(luò)控制分系統(tǒng)、地面站和任務(wù)管理中心等)為控制管理平面,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)獲取、處理和傳輸海量空間信息的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),是我國(guó)“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略百大工程項(xiàng)目之一。與傳統(tǒng)地面無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)相比,空間信息網(wǎng)絡(luò)具有全球覆蓋、組網(wǎng)靈活、遠(yuǎn)距離傳輸?shù)蕊@著優(yōu)點(diǎn),并為導(dǎo)航定位、應(yīng)急救災(zāi)、航天測(cè)控、智能交通等應(yīng)用提供一體化服務(wù)與支撐,已逐漸成為國(guó)家戰(zhàn)略利益的高邊疆。相比于傳統(tǒng)地面網(wǎng)絡(luò)資源特征,空間信息網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)資源具有離散分布性、異構(gòu)性、動(dòng)態(tài)性以及資源受限、協(xié)同能力弱等特點(diǎn)。此外,空間信息網(wǎng)絡(luò)中的資源多樣,資源間的沖突關(guān)系復(fù)雜且具有時(shí)變性。與此同時(shí),空間信息網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)復(fù)雜多樣,不同任務(wù)類(lèi)型有不同的任務(wù)特征,例如通信任務(wù)具有時(shí)延小、可靠性高的特征,而觀測(cè)任務(wù)具有數(shù)據(jù)量大、觀測(cè)頻率需求的特征�？臻g信息網(wǎng)絡(luò)中每項(xiàng)任務(wù)往往需要多種資源協(xié)同完成,不同任務(wù)對(duì)資源的需求也互不相同,例如觀測(cè)任務(wù)需要成像儀資源而通信任務(wù)則不需要。因此,在面向任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)資源管理過(guò)程中,既要滿(mǎn)足任務(wù)對(duì)資源的需求,又要保證資源的無(wú)沖突調(diào)度。繁多的資源種類(lèi)、不同的任務(wù)對(duì)資源需求的多樣性、網(wǎng)絡(luò)資源以及資源之間沖突的時(shí)變性給空間信息網(wǎng)絡(luò)資源的管理帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。為了緩解資源緊張和任務(wù)需求發(fā)展的矛盾,如何針對(duì)空間信息網(wǎng)絡(luò)的多維資源特點(diǎn)以及多樣的任務(wù)特征及需求,研究適用于空間信息網(wǎng)絡(luò)的高效資源管理方法至關(guān)重要。本文研究了適用于應(yīng)對(duì)不同類(lèi)型任務(wù)需求及鏈路資源時(shí)變動(dòng)態(tài)的空間信息網(wǎng)絡(luò)多維資源聯(lián)合管理算法,實(shí)現(xiàn)了任務(wù)需求與多維資源的高效匹配,從而提升資源利用率,進(jìn)而提升任務(wù)數(shù)據(jù)回傳量。具體研究?jī)?nèi)容如下:1.針對(duì)觀測(cè)任務(wù)分布與傳輸資源分布不匹配造成的局部資源瓶頸問(wèn)題,提出了任務(wù)感知的資源聯(lián)合管理策略,實(shí)現(xiàn)了具有差異性的觀測(cè)任務(wù)與鏈路資源、能量資源及存儲(chǔ)資源的有效匹配。具體而言,首先,利用時(shí)間擴(kuò)展圖刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)的多維資源關(guān)系。進(jìn)而,基于該圖,本論文將最大化網(wǎng)絡(luò)加權(quán)回傳數(shù)據(jù)量的資源管理問(wèn)題建模為一個(gè)混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃(MILP,mixed-integer linear program)問(wèn)題。為了高效的求解該問(wèn)題,通過(guò)利用其問(wèn)題的特點(diǎn),本論文提出一個(gè)原始分解的方法將原問(wèn)題等價(jià)的拆成可以并行求解的多個(gè)子問(wèn)題,從而以多項(xiàng)式計(jì)算復(fù)雜度求解了所建模的問(wèn)題。為了進(jìn)一步降低其計(jì)算復(fù)雜度,提出沖突圖的思想,并且在沖突圖上提出一個(gè)考慮衛(wèi)星剩余能量、任務(wù)數(shù)據(jù)差異性的鏈路度量�；谠摏_突圖,進(jìn)一步設(shè)計(jì)了一個(gè)啟發(fā)式的基于任務(wù)調(diào)度的資源分配算法。最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了所提出算法的有效性,并且證實(shí)了資源管理中考慮能量約束以及任務(wù)差異性的必要性。2.針對(duì)信道狀態(tài)分布對(duì)任務(wù)調(diào)度中的鏈路調(diào)度和功率分配之間耦合關(guān)系的制約問(wèn)題,提出了基于信道感知的中繼衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方法,從而實(shí)現(xiàn)任務(wù)與鏈路、功率資源之間的有效匹配。由于用戶(hù)衛(wèi)星軌道運(yùn)動(dòng)和大氣衰減等原因,中繼衛(wèi)星系統(tǒng)星地、星間鏈路信道狀態(tài)呈時(shí)空非均勻特征。鏈路的信道狀態(tài)和鏈路可用功率共同決定了鏈路的傳輸能力,而鏈路的信道狀態(tài)分布制約了任務(wù)時(shí)空分布與鏈路傳輸能力的匹配。因此,為了提升匹配精度,即提升網(wǎng)絡(luò)任務(wù)完成率,本論文提出聯(lián)合優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)可行星間鏈路調(diào)度和下行鏈路功率分配的策略。具體來(lái)講,首先,基于時(shí)間擴(kuò)展圖,將基于中繼衛(wèi)星協(xié)作傳輸?shù)娜蝿?wù)調(diào)度問(wèn)題建模為一個(gè)混合整數(shù)非線(xiàn)性規(guī)劃(MINLP,mixed-integer nonlinear program)問(wèn)題,其求解很具有挑戰(zhàn)性。為了使所建模的問(wèn)題可解,本論文將原始問(wèn)題等價(jià)的拆分成一個(gè)功率分配問(wèn)題和一個(gè)基于最優(yōu)功率分配的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,該任務(wù)調(diào)度問(wèn)題仍然是一個(gè)MILP問(wèn)題。本論文進(jìn)一步設(shè)計(jì)了一個(gè)兩階段的方法高效的求解該MILP問(wèn)題。最后,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方法在任務(wù)完成率方面的有效性,同時(shí)也證實(shí)了在任務(wù)調(diào)度決策過(guò)程中考慮時(shí)變且具有差異化的星間鏈路和星地鏈路的必要性。3.針對(duì)確定性到達(dá)的任務(wù)與隨機(jī)到達(dá)任務(wù)之間的資源競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題,本論文提出了一種基于隨機(jī)到達(dá)任務(wù)模糊信息的兩階段任務(wù)編排方法,進(jìn)而研究隨機(jī)任務(wù)到達(dá)分布對(duì)鏈路容量分配、存儲(chǔ)器容量分配及能量分配之間耦合關(guān)系的作用機(jī)理,從而保障網(wǎng)絡(luò)的整體收益。該方法考慮了網(wǎng)絡(luò)資源的動(dòng)態(tài)重構(gòu)特性以及規(guī)劃周期內(nèi)隨機(jī)任務(wù)到達(dá)的模糊性,設(shè)計(jì)了一種任務(wù)到達(dá)分布魯棒的兩階段隨機(jī)優(yōu)化架構(gòu)。具體而言,利用時(shí)間擴(kuò)展圖刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)且時(shí)變的資源,并將具有時(shí)延約束的任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題建模為一個(gè)兩階段隨機(jī)流優(yōu)化問(wèn)題。隨后,受分布式魯棒優(yōu)化的啟發(fā),本論文引入了模糊集的概念來(lái)刻畫(huà)不確定分布的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)到達(dá)�；谒岢龅哪：�,本論文進(jìn)一步提出一個(gè)數(shù)據(jù)到達(dá)分布魯棒的兩階段任務(wù)編排算法。本論文將原始的隨機(jī)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)確定性的錐規(guī)劃問(wèn)題,其可以相對(duì)高效的求解。最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),本論文研究了不同網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,同時(shí)驗(yàn)證了所提出的算法在部分可知隨機(jī)任務(wù)數(shù)據(jù)到達(dá)分布信息的情況下,相比現(xiàn)有算法可以獲得更好的任務(wù)數(shù)據(jù)傳輸性能。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TN927
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 空間信息網(wǎng)絡(luò)的研究背景及意義
        1.1.1 空間信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)組成
        1.1.2 空間信息網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.2 空間信息網(wǎng)絡(luò)任務(wù)特性及分類(lèi)
    1.3 空間信息網(wǎng)絡(luò)資源管理方法設(shè)計(jì)現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)
        1.3.1 空間信息網(wǎng)絡(luò)資源管理方法研究現(xiàn)狀
        1.3.2 空間信息網(wǎng)絡(luò)資源管理方法面臨的挑戰(zhàn)
    1.4 論文的主要貢獻(xiàn)及結(jié)構(gòu)安排
第二章 任務(wù)感知的多維資源聯(lián)合管理策略
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
    2.3 系統(tǒng)模型及問(wèn)題建模
        2.3.1 時(shí)間擴(kuò)展圖
        2.3.2 任務(wù)數(shù)據(jù)流模型
        2.3.3 問(wèn)題建模
    2.4 基于原始分解的網(wǎng)絡(luò)收益最大化算法
        2.4.1 RAPD算法
        2.4.2 復(fù)雜度分析
    2.5 基于沖突圖的啟發(fā)式算法
    2.6 仿真結(jié)果與分析
        2.6.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        2.6.2 網(wǎng)絡(luò)性能
    2.7 本章小結(jié)
第三章 信道感知的中繼衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度策略
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景
        3.2.2 信道模型
        3.2.3 時(shí)間擴(kuò)展圖
        3.2.4 任務(wù)流模型
    3.3 問(wèn)題建模
        3.3.1 相關(guān)約束
        3.3.2 問(wèn)題建模
    3.4 最優(yōu)功率導(dǎo)向的基于圖的任務(wù)調(diào)度算法
        3.4.1 算法框架
        3.4.2 信道感知的鏈路連接算法
        3.4.3 基于聚合最短路徑的任務(wù)調(diào)度算法
        3.4.4 局部搜索算法
        3.4.5 算法復(fù)雜度分析
    3.5 仿真結(jié)果與分析
        3.5.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        3.5.2 網(wǎng)絡(luò)性能分析
    3.6 本章結(jié)語(yǔ)
第四章 任務(wù)到達(dá)分布魯棒的兩階段任務(wù)編排策略
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 信道模型
        4.2.2 時(shí)間擴(kuò)展圖
        4.2.3 能量相關(guān)模型
    4.3 問(wèn)題建模
        4.3.1 基本約束
        4.3.2 優(yōu)化問(wèn)題建模
    4.4 數(shù)據(jù)到達(dá)分布魯棒的兩階段算法
        4.4.1 二階段隨機(jī)數(shù)據(jù)到達(dá)分布的模糊集
        4.4.2 DADR-TR算法設(shè)計(jì)
        4.4.3 復(fù)雜度分析
    4.5 仿真分析
        4.5.1 仿真場(chǎng)景及參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 性能分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文內(nèi)容總結(jié)
    5.2 后續(xù)研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介

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本文編號(hào)：2884775