本发明属于卫星网络通信，尤其涉及一种基于业务预测的通遥一体化卫星网络传输优化方法。
背景技术：
1、航天遥感进入高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率的新阶段，人们对遥感业务的需求不断提高，加上卫星通信技术的快速发展，由单一遥感卫星来提供服务的模式逐渐被打破。多颗低轨遥感卫星组网构成空间信息网，能提供遥感数据在轨获取、处理与分发的一体化、网络化服务。低轨通信遥感一体化卫星网络不但可以完成高覆盖、全天候、近实时的对地观测任务，而且能够借助星载路由器和星间链路，摆脱卫星过境时间的限制，实现数据实时下行，在商业前景和国家战略地位上都非常重要。研究如何高效率、高可靠性地将遥感数据进行回传，具有重要意义。为此提出一种基于业务预测的通遥一体化卫星网络传输优化方法。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于业务预测的通遥一体化卫星网络传输优化方法，旨在解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种基于业务预测的通遥一体化卫星网络传输优化方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：构建包含卫星、用户设备和地面站的系统模型；
5、步骤s2：提出两种通遥一体化卫星采集遥感数据的方式，并从中选择一种采集遥感数据的方式；
6、步骤s3：通过历史遥感数据来预测未来一段时间间隔内的网络流量数据；
7、步骤s4：根据预测的业务流量采用改进蚁群算法来计算路由表。
8、进一步的，所述步骤s2中，两种通遥一体化卫星采集遥感数据的方式如下：
9、第一种：用户设备上传所需拍摄的位置，地面站根据卫星星历信息通过选星算法得出拍摄星与备用拍摄星，上传拍摄信息使拍摄星执行作业，当拍摄星进行姿态机动进行拍摄时，向地面站上传执行拍摄任务；在拍摄星结束作业后向地面站发送信息，之后地面站通过卫星路由算法，以拍摄星为源节点，用户设备上方的卫星为目的节点，根据卫星节点与链路信息通过路由算法计算出源节点到目的节点的路由表并传送至卫星，卫星接收到路由表后进行遥感数据传输；
10、第二种：用户设备向地面站传输所需遥感信息的时间信息与空间信息，卫星采用平扫采集遥感数据，每颗卫星将收集的遥感信息分配时间属性与空间属性，之后各卫星向地面站传回自身拍摄遥感信息块的时间属性和空间属性形成遥感信息表，当地面站接收到用户设备所需的遥感信息时，从卫星遥感信息表中查询，若能查询到，则具有所需遥感信息的卫星为源节点，用户设备上方的卫星为目的节点，根据卫星节点与链路信息通过路由算法计算出源节点到目的节点的路由表并传送至卫星，卫星接收到路由表后进行遥感数据传输。
11、进一步的，所述步骤s3的具体步骤如下：
12、步骤s31：收集历史数据，进行数据预处理；
13、步骤s32：采用基于emd与注意力机制的lstm神经网络预测算法进行预测流量；
14、步骤s33：采用平均绝对误差和均方根误差进行预测评估。
15、进一步的，所述步骤s32的具体过程如下：
16、原始流量分解：设定原始序列为x（t），原始序列被分解为有限数量的imfcj和一个剩余项rn；原始序列表达式为：
17、；
18、其中， c j( t)代表本征模态函数， r n( t)代表一个剩余项；
19、原始序列标准差的计算方法为：
20、；
21、其中， h j,i( t)为迭代i次固有模态函数， h j,i-1( t)为迭代i-1次固有模态函数，j代表函数的次序，i代表迭代次数，n代表总的迭代数量；
22、短相关分量预测：lstm节点结构包括输入门、遗忘门和输出门；遗忘门用于控制上一个神经元节点的状态信息留存度，输入门用于控制进入节点状态ct的信息，计算公式为：
23、；
24、；
25、其中，xt代表数据的输入，ht-1为上一时刻隐藏层的输出，bf为遗忘门偏执项，wf为遗忘门权值，wi为输入门权值，bi为输入门偏执项，σ为sigmoid激活函数，处理后输出为ft，决定对历史信息的舍弃程度；
26、输出门用于更新单元状态并确定输出，节点新状态信息的计算方法为：
27、；
28、；
29、其中，bc为输出门偏执项；wc为输出门权值，ct-1为前一时刻的细胞状态，it为输入门值；
30、隐藏层的输出状态ht和输出值ot是节点最后的计算步骤，输出值和输出状态表示如下：
31、；
32、；
33、其中，wo为输出层权重，ht-1是上一个时间步的隐藏状态，bo为输出门偏执项。
34、最终的映射关系如下：
35、；
36、；
37、其中，wy和by是lstm待训练的参数，分别表示权值和偏移值，yn表示lstm映射后xn的输出；
38、关注t时刻隐藏状态的程度，计算t时刻的输出序列：
39、；
40、其中，wh为隐藏层权重，bh为隐藏层偏执项；表示上一个时刻序列的隐藏状态，表示t时刻的隐藏状态；t时刻的关注程度占全部时刻关注程度比重为：
41、；
42、最后将各分量相加作为整个模型的输出。
43、进一步的，所述步骤s4中，改进蚁群算法的输入为卫星网络拓扑和业务请求，输出为源节点和目的节点间满足时延带宽约束的路径；改进蚁群算法具体包括以下步骤：
44、步骤s41：确定当前时刻所属时间片下的卫星网络拓扑；
45、步骤s42：确定业务请求的源节点s和目的节点d，初始化参数，参数包括蚂蚁数量m、迭代次数n=0和最大迭代次数nmax初始化信息素浓度、信息素挥发系数、信息素因子、启发因子以及禁忌表；
46、步骤s43：将源节点设置为蚂蚁当前节点，并加入禁忌表，n=n+1；
47、步骤s44：构建解空间，蚂蚁根据状态转移规则计算当前节点可选链路的转发概率并选择下一跳，将所选的节点加入禁忌表中；
48、步骤s45：蚂蚁对当前节点是否为目的节点进行判断；若当前节点为目的节点，则寻路成功；若当前节点不是目的节点，继续执行；
49、步骤s46：蚂蚁对当前节点的allowed集合是否为空集进行判断；当allowed集合为空集则寻路失败；否则执行步骤s44；
50、步骤s47：蚂蚁到达目的节点d后，按原路返回更新信息素；
51、步骤s48：判断终止条件是否达到；若n=nmax，则根据目标函数找到最优路径，否则令禁忌表=φ，转至步骤s43。
52、进一步的，所述步骤s44中，用表示蚂蚁从节点i向可选择节点j移动的概率，计算方法为：
53、；
54、其中，表示蚂蚁k可选择的下一步节点集合；s表示t时刻节点i的邻居节点；表示t时刻链路i，j的信息素浓度；表示t时刻链路i, j的启发度；表示t时刻链路i, s的信息素浓度；表示t时刻链路i, s的启发度；α和β分别为信息素因子和启发因子。
55、进一步的，对所述改进蚁群算法进行卫星路由中的优化，具体过程如下：
56、设置链路信息素的初始值：
57、；
58、其中，h为常数，为链路i, j的剩余可用带宽；
59、对启发函数做出以下优化：
60、；
61、其中，为路由模型中所构造的代价函数；
62、引入探索概率q0，蚂蚁在进行下一跳的选择时，根据原公式计算出的链路选择概率进行选路或以均概率进行随机选择；
63、引入 γ作为链路拥塞指数，等于链路已用带宽与剩余带宽的比值， γ0为取定的链路拥塞阈值，属性表达式为：
64、；
65、其中，为链路已用带宽，为链路带宽，为链路剩余带宽。
66、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
67、本发明所提供的方法一方面提供了两种遥感信息采集方式，能够满足不同用户设备的通信需求，另一方面能够有效地预测业务流量，进行资源预分配，降低传输时延，提高通信系统整体性能。
1.一种基于业务预测的通遥一体化卫星网络传输优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中，两种通遥一体化卫星采集遥感数据的方式如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s32的具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中，改进蚁群算法的输入为卫星网络拓扑和业务请求，输出为源节点和目的节点间满足时延带宽约束的路径；改进蚁群算法具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤s44中，用表示蚂蚁从节点i向可选择节点j移动的概率，计算方法为：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述改进蚁群算法进行卫星路由中的优化，具体过程如下：
