低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2017.03.004

东北大学学报:自然科学版 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (3): 320-325.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2017.03.004

低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

徐双¹，王兴伟²，黄敏³

(1. 东北大学计算机科学与工程学院，辽宁沈阳110169; 2. 东北大学软件学院，辽宁沈阳110169; 3. 东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110819)

收稿日期:2015-10-27 修回日期:2015-10-27 出版日期:2017-03-15 发布日期:2017-03-24
通讯作者: 徐双
作者简介:徐双(1990-)，女，河北秦皇岛人，东北大学博士研究生; 王兴伟(1968-)，男，辽宁盖州人，东北大学教授，博士生导师; 黄敏(1968-)，女，福建长乐人，东北大学教授，博士生导师.
基金资助:
国家杰出青年科学基金资助项目(61225012， 71325002); 国家自然科学基金资助项目(61572123); 辽宁省百千万人才工程项目(2013921068).

Power and Bandwidth Joint Allocation Method for LEO Satellites

XU Shuang¹， WANG Xing-wei²， HUANG Min³

1. School of Computer Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110169， China; 2. School of Software， Northeastern University， Shenyang 110169， China; 3. School of Information Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819， China.

Received:2015-10-27 Revised:2015-10-27 Online:2017-03-15 Published:2017-03-24
Contact: WANG Xing-wei
About author:-
Supported by:
-

摘要/Abstract

摘要： 由于低轨道卫星星上功率和带宽资源有限，设计有效的资源分配方法具有重要的意义.基于此提出了一种低轨道星间功率带宽资源联合分配方法，提高了星间资源分配的公平性和网络业务承载能力.该方法应用地面站数目和星地链路存在时间刻画星间链路容量的比例，将星间资源分配问题归纳为非线性混合整数规划问题.通过引入动态可行域，定义二元变量更新操作来改进燕子群算法，用于优化模型求解.仿真得出卫星瞬时吞吐容量和瞬时网络容量变化具有周期性，并伴有随机波动，所提方法牺牲了网络容量，获取了星间资源分配的公平性.

关键词: 低轨道卫星, 功率, 带宽, 联合分配, 燕子群优化

Abstract: Onboard power and bandwidth of low earth orbit (LEO) satellite networks are limited， thus designing an efficient resource allocation method is of great significance. A power and bandwidth joint allocation method for LEO satellites was proposed， and improved the resource allocation fairness among satellites and network service carrying ability were improved. The ground stations number and user data links life time were used to describe proportional constraints of intersatellite links capacity， and satellite resources allocation problem was formulated as a nonlinear mixed integer programming problem. Swallow swarm optimization (SSO) was improved by introducing dynamic feasible region and defining binary variable update operation， then the optimization model was solved by using this method. Simulations demonstrate satellite instantaneous throughput capacity and network instantaneous capacity change periodically with random fluctuations. The method achieves the resource allocation fairness among satellites at cost of network capacity.

Key words: low earth orbit (LEO) satellites, power, bandwidth, joint allocation, swallow swarm optimization

中图分类号:

TP393

徐双，王兴伟，黄敏. 低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(3): 320-325.

XU Shuang， WANG Xing-wei， HUANG Min. Power and Bandwidth Joint Allocation Method for LEO Satellites[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2017, 38(3): 320-325.

参考文献

[1]Nakahira K，Abe J，Mashino J.Novel channel allocation algorithm using spectrum control technique for effective usage of both satellite transponder bandwidth and satellite transmission power［J］. IEICE Transactions on Communications，2012，95(11):3393-3403.
[2]Wu X L，Chen Y Y，Gao L Q，et al.A utility-based OFDM resource allocation scheme for LEO small satellite system［C］// International Conference on Cyberspace Technology.Stevenage:IET，2014:68-73.
[3]Ji Z，Wang Y Z，Feng W，et al.Delay-aware power and bandwidth allocation for multiuser satellite downlinks［J］.IEEE Communications Letters，2014，18(11):1951-1954.
[4]Wang H，Liu A J，Pan X F.Optimization of joint power and bandwidth allocation in multi-spot-beam satellite communication systems［J］.Mathematical Problems in Engineering，2014，2014:1-9.
[5]Wang X W，Wang X Y，Che H，et al.An intelligent economic approach for dynamic resource allocation in cloud services［J］.IEEE Transactions on Cloud Computing，2015，3(3):275-289.
[6]Wang X W，Cheng H，Li K Q，et al.A cross-layer optimization based integrated routing and grooming algorithm for green multi-granularity transport networks［J］.Journal of Parallel and Distributed Computing，2013，73(6):807-822.
[7]Wang X W，Cheng H，Huang M.Multi-robot navigation based QoS routing in self-organizing networks［J］.Engineering Applications of Artificial Intelligence，2013，26(1):262-272.
[8]Neshat M，Sepidnam G，Sargolzaei M.Swallow swarm optimization algorithm:a new method to optimization［J］.Neural Computing and Applications，2013，23(2):429-454.
[9]Kaveh A，Bakhshpoori T，Afshari E.An efficient hybrid particle swarm and swallow swarm optimization algorithm［J］.Computers & Structures，2014，143:40-59.

[1]	韩鹏，郭天，汪晋宽，史泽伟. 基于mRMR-ESN的单变量光伏功率预测[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(2): 174-179.
[2]	李小彭，李凡杰，杨舲雪，刘晓龙. 车辆悬架系统的优化设计与动力学特性分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(8): 1097-1102.
[3]	季策，马福永，张超. O-OFDM系统中基于采样点位置分组优化的PTS算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(7): 927-932.
[4]	季策，马福永. O-OFDM系统中基于相关性分析的改进PTS算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(6): 801-806.
[5]	张传义，卢晓. 基于广义互功率谱相位法的声源定位技术[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(8): 1075-1079.
[6]	季策，贾佃霞，张超，祝雯靖. 降低OFDM系统复杂度的改进SLM算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(5): 619-623.
[7]	范立娜，汪晋宽，高静，吕腊梅. 协作通信系统中继功率分配算法的研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(9): 1222-1225.
[8]	莫元富，于德新，包赛男，高书涛. 基于阈值的车联网信标传输功率控制算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(3): 331-334.
[9]	陈树宗，李旭，彭文，张殿华. 基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(3): 361-365.
[10]	翟军昌，葛延峰，梁鹏，高立群. 一种参数自调整风电功率预测模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(2): 153-156.
[11]	董瑞春，郭立新. 基于有限元法的人体座椅系统随机响应分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(11): 1660-1663.
[12]	金胜赫，张化光，孙秋野，周建国. 基于一致性的微电网分布式不对称功率分配控制[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(10): 1374-1378.
[13]	李绍武，高宪文，冯玉昌. 一种VWP分段模糊控制的光伏系统MPPT方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2015, 36(8): 1065-1069.
[14]	吕超，张子木，赵秋月，刘燕. 双搅拌高效澄清萃取槽混合室均混时间的数值模拟[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2014, 35(6): 809-812.
[15]	王福旺，王宏，罗旭. 基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2014, 35(2): 175-178.

低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

Power and Bandwidth Joint Allocation Method for LEO Satellites

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价