[发明专利]基于资源图谱与对抗学习的低轨卫星无线资源调度方法及装置

权利要求书

1.一种基于资源图谱与对抗学习的低轨卫星无线资源调度方法，其特征在于，针对低轨道卫星宽波束结合动态点波束的跳波束接入场景，该方法包括以下步骤：

采用宽波束覆盖多个用户小区，每个用户小区采用点波束进行覆盖，按照设定时间窗口为粒度分配卫星资源，将所述设定时间窗口分为设定数量个时隙，并为各点波束分配时隙资源；每个用户小区内的用户服从二维正态分布，基于用户分布以及业务优先级确定用户业务量需求强度；

基于全频率复用，将各点波束服务的多个用户的信道差异进行平均化处理，以香农通量的理想化模型近似表达每个用户小区提供的信道容量参数；

根据各用户小区的业务优先级为各用户小区设置优先级权重值；

根据每个用户小区的用户业务量需求强度、信道容量参数和优先级权重值，在最大化吞吐量的基础上引入业务优先级需求建立约束，求解得到每个用户小区对应点波束分配的时隙数；

在一个设定时间窗口中，以时隙为X轴，点波束编号为Y轴，点波束频率为Z轴建立三维柱状图，将所述三维柱状图按照各时隙切割为二维图片，所述二维图片的横向量表示所述波束编号，所述二维图片的纵向量表示点波束频率；

将跳波束卫星通信无线资源约束条件转化为图谱约束条件，并对所述二维图片进行约束调整；

将基于单个三维柱状图切割得到的所有二维图像输入预训练的生成对抗网络的生成器中，输出得到优化后的资源分配图，并将各资源分配图按照对应的时隙进行堆砌得到资源调度柱状图，以按照所述资源调度柱状图对各点波束进行时隙资源调度。

2.根据权利要求1所述的基于资源图谱与对抗学习的低轨卫星无线资源调度方法，其特征在于，基于全频率复用，将各点波束服务的多个用户的信道差异进行平均化处理，以香农通量的理想化模型近似表达每个用户小区提供的信道容量参数，计算式为：

其中，是第n个点波束对应波位实际分配的业务量，即信道容量参数，N_max为跳波束系统中每个时隙工作的点波束的个数；W为所述设定时间窗口的总长度；N_i为第i个点波束分配到的时隙数，B为跳波束系统的带宽，log₂(1+SINR_ij)为第j个时隙中第i个点波束频谱效率，SINR_ij为第j个时隙中第i个点波束的信噪比。

3.根据权利要求2所述的基于资源图谱与对抗学习的低轨卫星无线资源调度方法，其特征在于，根据每个用户小区的用户业务量需求强度、信道容量参数和优先级权重值，在最大化吞吐量的基础上引入业务优先级需求建立约束，包括：

建立最大吞吐量目标函数，表达式为：

建立优先级权值目标函数，表达式为：

其中，表示第n个点波束对应波位的用户业务量需求强度，是第n个点波束对应波位实际分配的业务量，N_max为跳波束系统中每个时隙工作的点波束的个数；W为所述设定时间窗口的总长度；N_i为第i个点波束分配到的时隙数，N^*表示正整数。

4.根据权利要求1所述的基于资源图谱与对抗学习的低轨卫星无线资源调度方法，其特征在于，所述跳波束卫星通信无线资源约束条件表达式为：

其中，N_i表示第i个点波束分配的时隙数，W表示所述设定时间窗口；表示点波束间的空间间隔，r表示点波束的半径，B_i表示第i个点波束，B_j表示第j个点波束；P_i表示分配给第i个点波束的功率，P_total表示总功率；表示点波束频率资源，p_w表示系统整体频率资源。