基于遗传算法的跳波束调度方法、装置及存储介质与流程

本技术涉及卫星通信，特别是涉及一种基于遗传算法的跳波束调度方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、随着卫星技术的不断发展，并且由于与用户对应的终端设备的位置和服务请求不同，卫星发射的每个波束通常会有不同的业务需求和信道条件，因此业务需求的空间变化性以及业务需求的时间变化性非常明显。从而此时传统的多波束卫星系统已经不能满足卫星业务需求的不均衡特性。

2、针对上述问题，研究人员提出了跳波束技术方案，该技术方案是利用时间分片技术有效的分配波束的工作范围，从而提高卫星资源的使用效率，并满足用户动态的业务需求。由于上述的性能优势，跳波束技术引起了广泛的关注，并且为了能够将跳波束技术更好地应用于实际的卫星通信系统中，研究人员从不同的角度做出了很多有益的研究。但是无论是基于深度学习的跳波束算法、基于多目标优化的跳波束算法、基于动态分簇的跳波束算法，还是基于线性或非线性的跳波束算法，都没有考虑跳波束遍历簇内各个波位所需要经历的路径大小。

3、进一步地，由于现有的跳波束算法并未考虑跳波束遍历簇内各个波位所需要经历的路径大小，因此在跳波束实际遍历簇内各个波位的情况下，可能会出现因路径过长而导致的遍历时间较长，从而通信效率低下的问题。

4、公开号为cn117750510a，名称为一种巨型星座通信系统实时多星协同服务规划方法与装置。方法包括：步骤1，确定星地服务时间；步骤2，卫星服务需求膨胀处理；步骤3，地面服务区卫星服务预规划：依据膨胀后的卫星服务需求和地面虚拟服务时隙划分，结合前一个卫星资源调度周期规划结果，按照地面服务区虚拟服务时隙周期和服务卫星最小间隔为约束，依据星地链路参数变化规律，初始化每地面服务区虚拟服务时隙集合，并生成卫星跳波束计划；步骤4：卫星服务时间规划适配：依据系统设定规则，进行卫星服务时间全局优化，生成每地面服务区虚拟服务时隙集合和每卫星跳波束时隙规划集合，实现卫星协同服务时间规划。

5、公开号为cn117639884a，名称为一种高通量卫星环备份动态连接方案自动计算方法及系统。包括：对目标备份环进行拆解，得到目标备份环中的对象以及对象之间的连接关系；基于对象以及对象之间的连接关系，利用最短路径搜索算法生成初始备份矩阵；通过求解最小生成树优化初始备份矩阵，得到具有多级备份方案的备份关系矩阵；利用备份关系矩阵查找直接切换方案和/或迭代腾退方案。

6、针对上述的现有技术中存在的由于并未考虑跳波束遍历簇内各个波位所需要经历的路径大小，因此在跳波束实际遍历簇内各个波位的情况下，可能会出现因路径过长而导致的遍历时间较长，从而通信效率低下的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本公开的实施例提供了一种基于遗传算法的跳波束调度方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中存在的由于并未考虑跳波束遍历簇内各个波位所需要经历的路径大小，因此在跳波束实际遍历簇内各个波位的情况下，可能会出现因路径过长而导致的遍历时间较长，从而通信效率低下的技术问题。

2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于遗传算法的跳波束调度方法，包括：确定与目标波束对应的簇，并确定簇内的各个波位；确定各个波位的需求比例信息，并根据需求比例信息，确定与各个波位对应的时隙数量比例；在确定与各个波位对应的时隙数量比例的情况下，随机生成对应的多个第一跳波束图案，其中每个第一跳波束图案中与各个波位对应的时隙长度之和相同，并且与各个第一跳波束图案对应的遍历各个波位的顺序不同；基于各个第一跳波束图案，生成对应的路径优化函数，并基于遗传算法确定多个路径优化函数中与目标路径优化函数对应的最优解，其中路径优化函数用于指示目标波束按照对应的第一跳波束图案遍历对应簇内的各个波位的路径之和，目标路径优化函数用于指示路径优化函数中的最小路径之和；在确定与目标路径优化函数对应的最优解的情况下，确定对应的目标跳波束图案；以及根据目标跳波束图案，对目标波束进行调度。

3、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

4、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种基于遗传算法的跳波束调度装置，包括：波位确定模块，用于确定与目标波束对应的簇，并确定簇内的各个波位；时隙比例确定模块，用于确定各个波位的需求比例信息，并根据需求比例信息，确定与各个波位对应的时隙数量比例；随机生成模块，用于在确定与各个波位对应的时隙数量比例的情况下，随机生成对应的多个第一跳波束图案，其中每个第一跳波束图案中与各个波位对应的时隙长度之和相同，并且与各个第一跳波束图案对应的遍历各个波位的顺序不同；目标路径优化函数确定模块，用于基于各个第一跳波束图案，生成对应的路径优化函数，并基于遗传算法确定多个路径优化函数中与目标路径优化函数对应的最优解，其中路径优化函数用于指示目标波束按照对应的第一跳波束图案遍历对应簇内的各个波位的路径之和，目标路径优化函数用于指示路径优化函数中的最小路径之和；目标跳波束图案确定模块，用于在确定与目标路径优化函数对应的最优解的情况下，确定对应的目标跳波束图案；以及调度模块，用于根据目标跳波束图案，对目标波束进行调度。

5、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种基于遗传算法的跳波束调度装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：确定与目标波束对应的簇，并确定簇内的各个波位；确定各个波位的需求比例信息，并根据需求比例信息，确定与各个波位对应的时隙数量比例；在确定与各个波位对应的时隙数量比例的情况下，随机生成对应的多个第一跳波束图案，其中每个第一跳波束图案中与各个波位对应的时隙长度之和相同，并且与各个第一跳波束图案对应的遍历各个波位的顺序不同；基于各个第一跳波束图案，生成对应的路径优化函数，并基于遗传算法确定多个路径优化函数中与目标路径优化函数对应的最优解，其中路径优化函数用于指示目标波束按照对应的第一跳波束图案遍历对应簇内的各个波位的路径之和，目标路径优化函数用于指示路径优化函数中的最小路径之和；在确定与目标路径优化函数对应的最优解的情况下，确定对应的目标跳波束图案；以及根据目标跳波束图案，对目标波束进行调度。

6、本技术提供了一种基于遗传算法的跳波束调度方法。首先，处理器确定与目标波束对应的簇，并确定簇内的各个波位。然后，处理器确定各个波位的需求比例信息，并根据需求比例信息，确定与各个波位对应的时隙数量比例。进一步地，在确定与各个波位对应的时隙数量比例的情况下，随机生成对应的多个第一跳波束图案。之后处理器基于各个第一跳波束图案，生成对应的路径优化函数，并基于遗传算法确定多个路径优化函数中与目标路径优化函数对应的最优解。并且在确定与目标路径优化函数对应的最优解的情况下，确定对应的目标跳波束图案。最后，处理器根据目标跳波束图案，对目标波束进行调度。

7、参考上述所述的内容可知，本技术在对目标波束进行调度之前，预先确定了与目标路径优化函数对应的目标跳波束图案，从而可以基于目标跳波束图案对目标波束进行调度。值得注意的是，由于与目标路径优化函数对应的最优解用于指示目标波束按照对应的第一跳波束图案遍历对应簇内的各个波位的最小路径之和，因此在确定与目标路径优化函数的最优解对应的目标跳波束图案的情况下，目标波束在一个完整的跳波束周期内遍历所有波位的路径之和可以达到最小。从而在目标波束实际遍历簇内各个波位的情况下，能够达到提高通信效率的技术效果。

8、进而解决了现有技术中存在的由于并未考虑跳波束遍历簇内各个波位所需要经历的路径大小，因此在跳波束实际遍历簇内各个波位的情况下，可能会出现因路径过长而导致的遍历时间较长，从而通信效率低下的技术问题。