卫星网络中基于双向寻优粒子群优化算法的连接计划设计.pdf

卫星网络是一种复杂的通信系统，其连接计划设计（Contact Plan Design, CPD）是确保高效、可靠数据传输的关键。在卫星网络中，由于拓扑的时变性、连接的瞬断以及资源的限制，设计有效的连接计划是一项挑战。本文提出了一种基于双向寻优粒子群优化（Bi-directional Particle Swarm Optimization, BPSO）的连接计划设计方法，以优化空间数据传输性能。 文章分析了资源受限的时变卫星网络，并构建了一个基于任务的时间拓展图（Task Expanded Graph, TEG）模型。TEG模型有助于理解任务在时间轴上的分布，以及如何利用卫星的运动轨迹来规划连接，以满足任务需求。 接着，考虑到网络拓扑的离散性质和节点资源的有限性，文章提出了一个初始化、编码和修复的过程来生成卫星网络中的可用连接计划（CP）。初始化阶段，粒子群中的每个粒子代表一种可能的连接方案；编码阶段，将连接计划转化为可操作的二进制序列；修复阶段则确保生成的连接计划符合实际网络约束，如卫星轨道、覆盖范围等。 然后，为了评估生成的连接计划的质量，设计了一个特定于任务执行特点的评价函数。这个评价函数可以区分不同连接计划的优劣，从而为BPSO算法提供优化方向。评价函数通常会考虑因素如任务完成时间、链路利用率、数据丢失率等。 由于连接计划中的链路通常稀疏分布，文章采用了BPSO算法来确定并修正最差位置的比特。BPSO是一种优化算法，通过粒子间的协作和竞争，寻找全局最优解。在连接计划的优化过程中，BPSO不断调整连接计划，以减少任务传输时间并提高任务到达率。 通过仿真，该方案被证明能有效降低任务传输时间，提高任务到达率，从而提升了卫星网络的整体性能。这种基于BPSO的连接计划设计方法对于解决卫星网络中的动态性和资源限制问题具有重要的实践意义，可以为未来的卫星通信系统设计提供参考。 该研究结合了BPSO算法的优势，解决了卫星网络连接计划设计的难题，为实现高效、可靠的卫星通信提供了新的思路。此外，它也强调了在设计过程中对网络拓扑、资源限制和任务特性的综合考虑，这对于进一步优化卫星网络的性能至关重要。