预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109862584A(43)申请公布日2019.06.07(21)申请号201811649806.8(22)申请日2018.12.30(71)申请人中国科学院软件研究所地址100190北京市海淀区中关村南四街4号(72)发明人刘帅军王大鹏刘立祥胡月梅周桓任胡海龙黄涛武延军(74)专利代理机构中国和平利用军工技术协会专利中心11215代理人刘光德彭霜(51)Int.Cl.H04W24/06(2009.01)H04W72/04(2009.01)H04W84/06(2009.01)权利要求书1页说明书6页附图2页(54)发明名称功率资源分配方法及应用该方法的多波束卫星通信系统(57)摘要本发明公开了一种功率资源分配方法,该方法通过将卫星功率单元与各波束传输速率需求建模为供求买卖双方的分配博弈模型,对多波束卫星系统中的功率单元进行分配,以满足各波束传输速率需求,所述方法包括如下步骤:步骤一、分配博弈建模;步骤二、分配博弈买方决策阶段;步骤三、分配博弈卖方决策阶段;步骤四、对分配博弈进行迭代,以确定功率资源分配方案。本发明能够抑制同频波束间同时获得较大功率而导致相互干扰较大的问题,提升了单位功率上的可达传输速率,能有效提升卫星网络性能。CN109862584ACN109862584A权利要求书1/1页1.一种功率资源分配方法,该方法通过将卫星功率单元与各波束传输速率需求建模为供求买卖双方的分配博弈模型,对多波束卫星系统中的功率单元进行分配,以满足各波束传输速率需求,所述方法包括如下步骤:步骤一、分配博弈建模,建立以波束为买方、功率单元为卖方且满足预定约束条件的分配博弈模型;步骤二、分配博弈买方决策阶段,波束根据功率单元的售价以及在选择功率单元后自身可以获得的边界收益,确定待申请的功率单元;步骤三、分配博弈卖方决策阶段,功率单元根据基于向其申请匹配的波束个数进行卖方决策;步骤四、对分配博弈进行迭代,以确定功率资源分配方案。2.根据权利要求1所述的功率资源分配方法,其特征在于:将二阶方差作为功率资源分配问题的目标优化函数,即该目标优化函数用于计算所述边界收益;式中,Pn为卫星系统为每个波束n分配的功率,Fn为对应功率Pn卫星系统为波束n分提供的最大传输速率,N为卫星系统总波束个数。3.根据权利要求1或2所述的功率资源分配方法,其特征在于:所述步骤二中,波束n对各功率单元可能带来的收益值进行排序,获得收益值由大到小的功率单元偏好排序列表Ω(n),所述收益值为波束n在获得功率单元时可获得的边界收益与该功率单元对波束n的售价的差。4.根据权利要求3所述的功率资源分配方法,其特征在于:所述步骤二中,波束n从偏好排序列表Ω(n)中选择功率单元进行尝试匹配,计算在该尝试匹配下波束n可以实现的可达传输速率,并根据该可达传输速率Fn与传输速率需求Dn之间的大小关系确实是否将本次尝试匹配的功率单元分配给波束n。5.根据权利要求1所述的功率资源分配方法,其特征在于:所述步骤三中,如果功率单元仅有一个波束请求,则将该功率单元分配给该波束。6.根据权利要求1所述的功率资源分配方法,其特征在于:所述步骤三中,如果功率单元有多个波束请求,则向申请了该功率单元的多个波束调整售价。7.根据权利要求1所述的功率资源分配方法,其特征在于:所述步骤四中,在迭代过程中,如果存在功率单元或波束处于未匹配状态,则根据是否存在波束单元仍需要额外功率单元确定是否结束迭代过程。8.根据权利要求7所述的功率资源分配方法,其特征在于:如果存在波束单元仍需要额外功率单元,则返回所述步骤二,否则结束迭代过程,确定功率资源分配方案。9.一种多波束卫星通信系统,包括多波束天线以及多个功率单元,其中,所述多波束天线与所述功率单元依照权利要求1-8任一项所述的功率资源分配方法进行匹配。2CN109862584A说明书1/6页功率资源分配方法及应用该方法的多波束卫星通信系统技术领域[0001]本发明涉及卫星通信系统中的资源分配技术,尤其是涉及一种用于多波束卫星通信系统中的功率资源分配方法。背景技术[0002]为了满足人们对卫星提供的高质量与低资费服务的迫切需求,卫星通信系统通过星载多波束配置实现高频谱效率及终端尺寸小型化。而星上灵活载荷与多波束配置方案则进一步提升了多波束卫星系统的频谱利用率。然而,卫星属于典型的资源受限系统,太阳能帆板尺寸等约束使得星上功率极为稀缺,如何在覆盖区域内的多个波束之间对有限的功率资源进行分配是本领域技术人员的研究重点。[0003]现有的动态功率分配方案大多考虑当前各波束业务量及用户分布,且采用诸如蚁群算法、模拟退火算法等群智能优化方法。尽管这些方法在提升系统吞吐量方面性能比较好,但其存在的问题也不可忽