基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品与流程

本技术涉及卫星通信与地面移动通信融合网络，尤其涉及基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

背景技术：

1、随着第五代移动通信技术（5g）的成熟以及第六代移动通信技术（6g）研究的深入，构建空天地一体化的全球无缝覆盖网络已成为通信领域的重要发展趋势。其中，低轨卫星（low earth orbit，leo）凭借其低传输时延、低路径损耗以及易于通过大规模星座组网实现全球覆盖等优势，被视为与地面5g/6g基站网络协同工作的关键组成部分。在星地协作场景中，低轨卫星作为空中基站或中继节点，能够有效弥补地面基站在海洋、沙漠、高山等偏远地区的覆盖盲区，实现全域泛在连接。

2、在现有的星地协同通信系统中，为了最大化频谱效率和系统吞吐量，资源调度策略通常高度依赖于信道状态信息（channel state information, csi）。具体而言，用户设备（user equipment，ue）或卫星网关会实时测量下行链路的信号与干扰加噪声比（signalto interference plus noise ratio，sinr），并根据测量结果动态调整调制与编码策略（modulation and coding scheme，mcs）、波束赋形权重或功率分配方案。

3、然而，这种基于实时sinr测量的资源调度机制在低轨卫星高速运动的场景下存在显著的局限性。从设备测量sinr、上报测量报告，到基站或卫星处理数据并下发新的调度指令，这一闭环控制过程不可避免地存在处理时延和传输时延，而低轨卫星相对于地面高速移动，在上述时延内随着其位置的变化会导致其通信条件已经发生了变化，使得调节具有滞后性，从而影响星地通信的通信质量。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，用以提高星地通信的通信质量。

2、第一方面，本技术实施例提供一种基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法，包括：

3、基于通信场景的数字孪生模型确定通信卫星位置、每个通信区域的模型通信参数及用户密度，其中，所述通信场景包括多个通信区域；

4、根据所述卫星位置、所述模型通信参数及所述用户密度，利用时序预测模型确定所述通信区域在未来预设时间段内的目标干扰参数；

5、根据所述目标干扰参数对所述通信区域进行资源调度。

6、在一个实施例中，所述方法还包括：

7、获取通信卫星数据、地面基站数据及通信场景的障碍物数据；

8、根据通信卫星数据，建立通信卫星模型；

9、将所述通信场景划分为多个通信区域，根据所述地面基站数据及所述障碍物数据建立各所述通信区域的通信区域模型；

10、根据通信卫星数据及地面基站数据，建立星地全网邻区拓扑模型；

11、建立动态干扰源模型；

12、结合所述卫星模型、所述通信区域模型、所述星地全网邻区拓扑模型及所述动态干扰源模型，得到通信场景的数字孪生模型。

13、在一个实施例中，所述动态干扰源模型包括以下中的至少一项：无人机集群模型、临时基站模型、气象雷达模型、卫星便携站模型。

14、在一个实施例中，所述方法还包括：

15、获取所述通信场景的实际场景参数；

16、对所述实际场景参数进行时间对齐及位置对齐，得到目标实际场景参数；

17、利用所述目标实际场景参数对所述数字孪生模型的状态进行更新；

18、其中，所述实际场景参数包括以下中的至少一项：星地链路的通信质量参数、地面基站的负载参数、地面基站的通信波束参数、用户位置参数、环境参数、动态干扰源参数。

19、在一个实施例中，所述对所述实际场景参数进行时间对齐及位置对齐，得到目标实际场景参数，包括：

20、按照所述实际场景参数的坐标位置，将所述实际场景参数划分到对应的通信区域中；

21、以通信卫星的时间为基准，对各所述通信区域中的实际场景参数进行切片采样，得到目标实际场景参数。

22、在一个实施例中，所述目标实际场景参数包括可融合实际场景参数与不可融合实际场景参数；所述利用所述目标实际场景参数对所述数字孪生模型的状态进行更新，包括：

23、针对每一个通信区域，计算所述通信区域中同一类型的可聚合实际场景参数的坐标位置到所述通信区域中心的距离；根据所述距离计算相应可聚合实际场景参数的初始权重，其中，对于任一可聚合实际场景参数，其初始权重大小与其距离的大小成反比；

24、针对每一个通信区域，对所述通信区域中同一类型的可聚合实际场景参数的初始权重进行缩放，得到可聚合实际场景参数的目标权重，其中，所述通信区域中同一类型的各可聚合实际场景参数的目标权重的和为1；

25、针对每一个通信区域，按照所述目标权重对所述通信区域中同一类型的可聚合实际场景参数进行加权求和，得到所述通信区域的区域场景参数；

26、按照各所述区域场景参数及所述不可融合实际场景参数对所述数字孪生模型的状态进行更新。

27、在一个实施例中，所述根据所述卫星位置、所述模型通信参数及所述用户密度，利用时序预测模型确定所述通信区域在未来预设时间段内的目标干扰参数，包括：

28、根据所述模型通信参数确定所述通信区域中星地通信的信号与干扰加噪声比、干扰功率；

29、将所述卫星位置、各所述通信区域的信号与干扰加噪声比、干扰功率、用户密度输入到时序预测模型中，得到未来预设时间段内各所述通信区域的目标干扰等级、目标干扰概率及目标干扰时隙，其中，目标干扰参数包括所述目标干扰等级、所述目标干扰概率及所述目标干扰时隙。

30、在一个实施例中，所述根据所述目标干扰参数对所述通信区域进行资源调度，包括：

31、根据所述目标干扰参数对所述通信区域的终端进行调度，和/或，根据所述目标干扰参数对通信卫星的发射波束进行调整。

32、在一个实施例中，所述目标干扰参数包括所述目标干扰等级、所述目标干扰概率及所述目标干扰时隙；所述根据所述目标干扰参数对所述通信区域进行资源调度，包括：

33、针对每一个通信区域，根据所述通信区域的目标干扰等级及目标干扰概率，确定所述通信区域的资源调度方式；

34、在所述通信区域的资源调度方式表示不需要迁移用户时，在所述通信区域的目标干扰时隙中调整目标通信卫星的通信波束，其中，所述目标通信卫星为所述通信区域的目标干扰时隙中的预期服务卫星；

35、在所述通信区域的资源调度方式表示需要迁移用户时，在所述通信区域的目标干扰时隙中将所述通信区域中的终端从所述目标通信卫星切换到其他通信卫星或地面基站，以及调整所述目标通信卫星的通信波束。

36、在一个实施例中，在所述通信区域的资源调度方式表示不需要迁移用户时，在所述通信区域的目标干扰时隙中调整目标通信卫星的通信波束，包括：

37、在所述通信区域的资源调度方式表示不需要迁移用户时，在所述通信区域的目标干扰时隙中降低目标通信卫星的目标通信波束的调制与编码策略等级，以及增加所述目标通信波束的发射功率，其中，所述目标通信波束为所述目标通信卫星针对所述通信区域的通信波束。

38、在一个实施例中，在所述通信区域的资源调度方式表示需要迁移用户时，在所述通信区域的目标干扰时隙中将所述通信区域中的终端从所述目标通信卫星切换到其他通信卫星或地面基站，以及调整所述目标通信卫星的通信波束，包括：

39、在所述通信区域的资源调度方式表示需要迁移用户时，在所述通信区域对应的邻区通信卫星或邻区地面基站中选取信号与干扰加噪声比满足预设质量要求的设备得到目标设备；

40、在所述通信区域的目标干扰时隙中，降低所述目标通信卫星的目标通信波束的带宽、发射功率、调制与编码策略等级，以及将所述通信区域中的终端从所述目标通信卫星切换到所述目标设备，其中，所述目标通信波束为所述目标通信卫星针对所述通信区域的通信波束。

41、在一个实施例中，所述方法还包括：

42、获取所述通信场景中各通信区域的实际通信参数，计算所述模型通信参数与所述实际通信参数的误差值；

43、在所述误差值大于预设误差阈值的情况下，调整所述数字孪生模型的参数，其中，所述数字孪生模型的参数包括以下中的至少一项：星地链路的路径损耗系数、用户移动参数、干扰源仿真强度。

44、在一个实施例中，所述方法还包括：

45、在到达所述未来预设时间段后，获取所述通信场景在所述未来预设时间段内的真实干扰参数；

46、根据所述真实干扰参数及所述目标干扰参数计算所述时序预测模型的模型损失；

47、根据所述模型损失对所述时序预测模型进行在线微调。

48、第二方面，本技术实施例提供一种基于数字孪生模型的星地协作资源调度，包括：

49、数字孪生模型调用模块，用于基于通信场景的数字孪生模型确定通信卫星位置、每个通信区域的模型通信参数及用户密度，其中，所述通信场景包括多个通信区域；

50、干扰参数预测模块，用于根据所述卫星位置、所述模型通信参数及所述用户密度，利用时序预测模型确定所述通信区域在未来预设时间段内的目标干扰参数；

51、资源调度模块，用于根据所述目标干扰参数对所述通信区域进行资源调度。

52、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法的步骤。

53、第四方面，本技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法的步骤。

54、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法的步骤。

55、本技术实施例提供的基于数字孪生模型的星地协作资源调度方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，基于通信场景的数字孪生模型确定通信卫星位置、每个通信区域的模型通信参数及用户密度，其中，通信场景包括多个通信区域；根据卫星位置、模型通信参数及用户密度，利用时序预测模型确定通信区域在未来预设时间段内的目标干扰参数；根据目标干扰参数对通信区域进行资源调度。基于数字孪生模型确定通信卫星位置、每个通信区域的模型通信参数及用户密度，从而利用时序预测模型得到通信区域在未来预设时间段内的目标干扰参数，可以提前预知未来时间段内的干扰情况。当达到预知的未来时间段时，根据预测的目标干扰参数对通信区域进行资源调度，而无需实时测量sinr，提高了资源调节的实时性，从而提高了星地通信的通信质量。并且与直接从实际通讯场景中获取模型输出参数的方式相比，通过数字孪生模型来得到模型输入参数，能够大大增加模型输入参数的时效性，并且降低了参数获取的难度及成本。