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編輯推薦: |
《空间信息网络资源动态配置理论与方法》提出一套完整、有效、可行的空间信息网络资源优化配置方法,具有较大的理论和应用价值。
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內容簡介: |
《空间信息网络资源动态配置理论与方法》围绕空间信息网络中的资源动态优化配置问题展开研究,分别从空间信息网络的协作传输能力增强、业务特性自适应、安全传输与干扰控制以及网络高动态建模与复杂性分析出发,探索了网络稳定性、业务特性、干扰、高动态及复杂性与网络传输性能之间的作用关系,对星间传输中的中继卫星传输资源分配、星地回传过程中地面站的服务传输资源分配、星地-地面混合通信网络中卫星与地面站的波束成形机制与功率分配实现了优化,并对网络的高动态性结构进行建模,实现了对空间信息网络的复杂性挖掘。
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關於作者: |
杜军,女,1988年生,现清华大学电子工程系博士后、助理研究员。2009年6月毕业于北京理工大学,获工学学士学位,2014年6月、2018年6月于清华大学分别获得工学硕士及博士学位。近年来主持国家自然科学基金面上项目、中国博士后基金面上项目、中国博士后特别资助等项目,并参与了多项国家自然科学基金项目、863、军口、国际合作、企业合作等科研项目。先后在国外期刊、会议发表论文50余篇,出版专著2部,申请多项发明专利。获省部级技术发明一等奖1项,以及多项国际通信领域重要会议最佳论文奖,担任多个国际著名期刊及会议的审稿人。
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目錄:
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第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 卫星发展现状与趋势 1
1.1.2 空间信息网络发展 3
1.2 本书研究的关键问题 7
1.2.1 多星协作传输能力增强 7
1.2.2 多源业务特性自适应 9
1.2.3 安全传输与干扰控制 10
1.2.4 高动态建模与复杂性分析 12
1.3 本书的研究内容 14
1.3.1 基于认知的多星协作传输资源动态配置 15
1.3.2 基于多源业务特性预测的地面资源动态分配 16
1.3.3 基于协作波束成形的星地混合网络安全传输 19
1.3.4 高动态网络时间累积复杂性及其在资源配置的应用 21
1.4 本书的内容安排 24
第2章 基于认知的多星协作传输资源动态配置 26
2.1 引言 26
2.2 系统模型 28
2.2.1 多接入系统排队模型 29
2.2.2 ON/OFF链路通断概率模型 30
2.2.3 信道模型 33
2.3 基于认知的中继协作机制与资源动态分配协议 34
2.3.1 GEO中继卫星带宽资源协作分配协议 35
2.3.2 LEO中继卫星时隙资源协作分配协议 36
2.4 基于系统稳定的中继资源优化分配 37
2.4.1 GEO中继卫星双接入系统稳定域及资源分配 38
2.4.2 LEO中继卫星双接入系统稳定域及资源分配 46
2.4.3 CMA系统稳定域分析方法 57
2.5 仿真分析 57
2.5.1 参数设置 57
2.5.2 系统平均最大稳定吞吐量 58
2.5.3 系统平均队列延迟 61
2.5.4 性能对比 62
2.6 小结 64
第3章 基于多源业务特性预测的地面资源动态分配 66
3.1 引言 66
3.2 系统模型 68
3.2.1 流量模型 69
3.2.2 信道模型 69
3.2.3 预服务模型 70
3.2.4 排队模型 72
3.3 基于离散小波分解的BP神经网络流量预测系统 73
3.3.1 多层小波分解 74
3.3.2 BP神经网络预测 75
3.3.3 DWT-BP流量预测系统设计 77
3.4 基于预测背压的服务资源分配 79
3.4.1 队列动态演化分析 79
3.4.2 基于预测的排队系统队列分析 80
3.4.3 基于背压原理的服务资源分配策略 82
3.5 仿真分析 83
3.5.1 流量模型设置 84
3.5.2 DWT-BP流量预测系统准确性 84
3.5.3 基于PBP的服务资源分配性能 87
3.6 小结 89
第4章 基于协作波束成形的星地混合网络安全传输 91
4.1 引言 91
4.2 系统模型 93
4.2.1 信道模型 94
4.2.2 接收信号模型 96
4.2.3 信号与干扰加噪声比 97
4.2.4 安全传输速率 98
4.3 基于星地安全传输的波束成形 99
4.3.1 非协作安全传输波束成形 99
4.3.2 协作安全传输波束成形 100
4.4 波束成形优化问题求解 101
4.4.1 优化问题可行解法 101
4.4.2 基于路径追踪的二次规划算法 102
4.4.3 ICPSO算法有效性分析 110
4.4.4 ICPSO算法计算复杂度分析 111
4.5 仿真分析 112
4.5.1 参数设置 112
4.5.2 算法收敛性 113
4.5.3 搭载天线数对系统传输性能影响 115
4.5.4 算法复杂度 117
4.6 小结 118
第5章 高动态网络时间累积复杂性及其在资源配置的应用 120
5.1 引言 120
5.2 空间信息网络高动态建模 122
5.2.1 时变图模型 122
5.2.2 研究动机:空间信息网络高动态性分析 123
5.3 基于时间累积时变图的空间信息网络复杂性分析 125
5.3.1 传统复杂特性分析 125
5.3.2 空间信息网络时间累积时变图建模 127
5.3.3 基于C-TVG的空间信息网络复杂性分析 127
5.3.4 基于复杂特性的空间信息网络C-TVG生成 129
5.4 基于C-TVG的复杂性分析在空间信息网络中的应用 131
5.5 仿真分析 132
5.5.1 参数设置 132
5.5.2 空间信息网络C-TVG复杂性 132
5.5.3 安全场景应用 136
5.6 小结 138
第6章 结论与展望 140
6.1 主要结论和创新点 140
6.2 研究展望 142
6.3 心得体会 144
参考文献 146
在学期间发表的学术论文与研究成果 161
致谢 164
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內容試閱:
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空间信息网络是以空间平台,如GEO、MEO、LEO卫星、浮空平台及有人或无人驾驶飞机等为载体构成的网络化信息系统,能够实现空间信息的实时获取、传输和处理。作为国家重要基础设施、科学前沿以及战略制高点,空间信息网络对发展国民经济、提升国际竞争力具有重要作用。与地面信息网络相比,空间信息网络起步较晚,发展大时空尺度下的通信与组网优化理论尚未成熟。为解决现有卫星系统时空频覆盖盲区、协作规划能力有限等问题,亟需开展高效组网机理与资源动态配置、聚合与重构的理论方法研究,从而提高网络化的信息获取、传输与处理能力。
本书围绕空间信息网络``全球覆盖、随遇接入、按需服务、安全可信‘’的需求目标,重点研究了空间信息网络动态协作与资源高效配置,通过挖掘高时效性传输与网络稳定性的相互制约关系、网络资源与业务特性的动态协调机理、协同干扰控制与安全可靠传输的相互作用机理,以及网络高动态特性对网络性能的影响作用机理,解决了空间信息网络资源配置中协作传输能力增强、业务随需适应、安全传输与干扰控制,以及高动态建模与复杂性分析四个方面的核心问题,从而形成一套完整、有效、可行的空间信息网络资源优化配置方法,研究内容具有严谨的理论基础和较大的理论与应用价值。
本书针对空间信息网络传输能力问题,提出基于认知协作的中继卫星协作传输机制,显著提升了系统传输性能,并推导得到了多接入协作传输系统稳定域;针对业务特性自适应问题,提出了基于多源业务特性预测的地面传输与服务资源动态分配方法,以及基于背压原理的预服务机制,为可能造成流量积压的卫星数据缓存队列预先分配更多的传输处理资源,从而有效降低了数据缓存队列长度,提高了数据包无等待传输概率;针对安全传输与干扰控制问题,提出了基于地面基站协作的波束成形与人工噪声信号设计方法,在实现星地-地面通信网络融合的共信道干扰控制的同时,提高了星地通信安全性;针对高动态建模与复杂性分析问题,提出了空间信息网络时间累积时变图C-TVG模型,并首次将复杂网络理论用于空间信息网络结构分析,有效揭示出单一时隙拓扑无法呈现或错误呈现的网络特征,为网络管理优化提供了全新思路。
本书作者所在课题组清华大学电子工程系复杂工程系统实验室主要研究方向为信息网络与复杂系统相关科学问题和工程应用。主要涉及网络化信息系统中的移动性、认知协同、数据融合、信息共享、系统行为和应用感知等诸多方面。课题组相继承担了科技部重点研发计划、国家自然科学基金、大企业基金、原863、原973、军口、国际合作、企业合作等科研项目50余项。复杂工程系统实验室现有教师10人,其中教授3人,具有博士学位者8人,在读博士、硕士研究生40余人。
本书作者杜军现为清华大学电子工程系助理研究员,研究方向为空间信息网络资源协同优化及智能组网基础理论、技术及应用。杜军具有孜孜以求的科研态度和坚忍不拔的科学作风,工作认真勤恳,在基础理论、专业知识、研究能力等方面都表现突出。目前作为负责人主持国家自然科学基金面上项目1项,博士后基金面上项目、博士后基金特别资助项目2项,在国内外高水平期刊、会议上发表论文50余篇,获得授权发明专利6项,出版专著2部,先后获得了2020年吴文俊人工智能科学技术优秀青年奖、2020年中国电子学会科学技术发明一等奖、2018年吴文俊人工智能科学技术发明奖一等奖、2018年清华大学``博士后支持计划‘’、2018年清华大学优秀博士学位论文一等奖、清华大学优秀博士毕业生、清华大学电子工程系``学术新秀‘’奖、2015年 博士研究生国家奖学金,以及2020年IEEE/ACM IWCMC 优秀论文奖、2019年IEEE ICC优秀论文奖、2014年IEEE 全球“信号与信息处理”最佳学生论文奖等多项奖励和荣誉称号。
本书精选了杜军博士在空间信息网络高效组网和资源优化配置领域取得的部分阶段性突出成果,希望能够给相关领域的研究人员一定的借鉴意义。
任勇
2020年10月20日于清华园
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