天地一体化通信系统中的星载UPF部署方法、装置及介质与流程

天地一体化通信系统中的星载upf部署方法、装置及介质
技术领域
1.本发明涉及通信技术领域，尤其是一种天地一体化通信系统中的星载upf部署方法、计算机装置及存储介质。


背景技术：

2.upf(user plane function，用户面功能)代表控制和用户平面分离(cups，control and user plane separation)策略在数据平面的演进。upf是3gpp 5g核心网系统架构的重要组成部分，主要负责5g核心网用户面数据包的路由和转发相关功能。upf在5g面向低时延、大带宽的边缘计算和网络切片技术上发挥着举足轻重的作用。
3.3gpp在release 14规范中作为对4g核心网(epc)的扩展而引入了cups策略，把分组网关(pgw)和服务网关(sgw)进行了功能解耦，拆分为控制面(pgw-c和sgw-c)和用户面(pgw-u和sgw-u)。pgw-u可以分散化部署，增加了流量转发的灵活性，使更靠近网络边缘的设备可以执行数据包处理和流量聚合，在减轻核心网负担的同时提高带宽效率。
4.cups策略允许核心网用户面的下沉，能够支撑对大带宽和低时延有强烈需求的业务场景。例如，在天地一体化通信系统中，就通过星载upf来实现用户面的下沉。但是，星载upf的运行会占用通信卫星较多的资源，从而加重通信卫星的负荷，使得通信卫星能够提供给其他通信任务的资源变少，影响整体通信质量。


技术实现要素：

5.针对目前的天地一体化通信系统中，星载upf容易导致通信卫星资源分配不均，影响整体通信质量等技术问题，本发明的目的在于提供一种天地一体化通信系统中的星载upf部署方法、计算机装置及存储介质。
6.一方面，本发明实施例包括一种天地一体化通信系统中的星载upf部署方法，包括：
7.确定通信卫星的覆盖范围；所述通信卫星配置了upf；
8.确定位于所述覆盖范围内的用户终端；
9.确定所述用户终端的预测业务繁忙度；
10.当所述预测业务繁忙度小于繁忙度阈值，对所述通信卫星的所述upf进行编排部署。
11.进一步地，所述确定通信卫星的覆盖范围，包括：
12.获取所述通信卫星的星历数据；
13.根据所述星历数据，确定所述通信卫星的所述覆盖范围。
14.进一步地，所述确定所述用户终端的预测业务繁忙度，包括：
15.设定多个采样时刻；
16.在各所述采样时刻对所述用户终端的业务量进行采样，获得多个业务量采样值；
17.建立逻辑回归模型；
18.使用所述逻辑回归模型对所述业务量采样值进行逻辑回归处理；
19.获取所述逻辑回归模型输出的所述预测业务繁忙度。
20.进一步地，所述确定所述用户终端的预测业务繁忙度，包括：
21.当存在多个所述用户终端，在多个所述用户终端中进行抽样，确定多个样本终端；
22.设定多个采样时刻；
23.在各所述采样时刻对各所样本终端的业务量进行采样，获得多组业务量采样值；同一组中的各所述业务量采样值在同一所述采样时刻采样得到；
24.确定对应相同所述采样时刻的所述业务量采样值的平均值，获得多个业务量平均值；
25.建立逻辑回归模型；
26.使用所述逻辑回归模型对所述业务量平均值进行逻辑回归处理；
27.获取所述逻辑回归模型输出的所述预测业务繁忙度。
28.进一步地，所述在多个所述用户终端中进行抽样，确定多个样本终端，包括：
29.在所述通信卫星的所述覆盖范围内，确定终端常驻范围；所述终端常驻范围内的用户终端数量面积密度大于密度阈值；
30.在所述终端常驻范围内均匀设定多个抽样位置；
31.将位于各所述抽样位置的若干个所述用户终端，确定为所述样本终端。
32.进一步地，所述对所述通信卫星的所述upf进行编排部署，包括：
33.获取所述用户终端的通信会话信息；
34.根据所述通信会话信息，对所述通信卫星的所述upf进行编排部署。
35.进一步地，所述根据所述通信会话信息，对所述通信卫星的所述upf进行编排部署，包括：
36.确定所述通信会话信息的通信质量；
37.当所述通信质量低于质量阈值，在所述通信会话信息的会话数据路径上插入upf。
38.进一步地，所述根据所述通信会话信息，对所述通信卫星的所述upf进行编排部署，包括：
39.当所述预测业务繁忙度大于或等于所述繁忙度阈值，或者所述通信质量不低于所述质量阈值，删除所述upf。
40.另一方面，本发明实施例还包括一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法。
41.另一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法。
42.本发明的有益效果是：实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法，可以在用户终端的预测业务繁忙度小于繁忙度阈值时，对通信卫星的upf进行编排部署，使得通信卫星的upf功能能够满足通信业务的质量需要，实现upf的下沉，而且能够在通信业务繁忙时减少对通信卫星资源的占用，减轻upf下沉带来的负面影响。
附图说明
43.图1为相关技术中网络切片的示意图；
44.图2为实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法的各步骤示意图；
45.图3为实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法的流程图；
46.图4为实施例中确定样本终端的原理示意图。
具体实施方式
47.本实施例中，天地一体化通信系统中的星载upf部署方法可以应用在图1所示的天地一体化通信系统中。参照图1，天地一体化通信系统中的通信卫星包括低轨卫星和高轨卫星，通信卫星与地面核心网连接，通信卫星供手机、平板电脑或者专用通信设备等用户终端连接，从而使得用户终端接入到地面核心网。通信卫星配置了upf(user plane function，用户面功能)，即通信卫星具有能够实现upf网元功能的硬件和软件资源，能够启用和停止upf网元功能。
48.参照图2，天地一体化通信系统中的星载upf部署方法包括以下步骤：
49.s1.确定通信卫星的覆盖范围；
50.s2.确定位于覆盖范围内的用户终端；
51.s3.确定用户终端的预测业务繁忙度；
52.s4.当预测业务繁忙度小于繁忙度阈值，对通信卫星的upf进行编排部署。
53.在执行步骤s1-s4时，可以按照图3所示的流程来执行。图3中，amf(access and mobility management function，接入和移动性管理功能)、nwdaf(network data analytics function，网络数据分析功能)和upf编排程序等均为通信核心网中的网元或者软/硬件模块。upf安装在通信卫星上。
54.amf与nwdaf等名称是5g通信技术标准中所使用的名称，本实施例中只是用作示例，当将本实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法应用到其他标准的通信系统时，所涉及的网元可能具有其他名称或者功能组合，但是本质上仍属于本实施例中的技术手段。
55.参照图3，首先可以由用户终端向通信卫星发送会话建立请求(步骤1)，通信卫星将会话建立请求转发给地面核心网(步骤2)，具体地，由地面核心网中的amf接收会话建立请求，将用户终端的id等信息以及会话建立请求发送给nwdaf(步骤3)，触发nwdaf执行步骤s1-s3。nwdaf将执行步骤s1-s3获得的预测业务繁忙度发送给upf编排程序(步骤4)，触发upf编排程序执行步骤s4，对通信卫星的upf进行编排部署(步骤5)。upf编排程序将编排部署的指令发送到通信卫星。
56.因此，步骤s1-s3可以由nwdaf来执行，步骤s4可以由upf编排程序来执行。
57.通过执行步骤s1-s3，可以在确定被通信卫星覆盖的用户终端的预测业务繁忙度，即预测用户终端在未来一段时间将达到的通信业务繁忙程度，执行步骤s4，可以设定一个业务繁忙度阈值，在预测业务繁忙小于业务繁忙度阈值时，预测未来一段时间内通信卫星所承载的通信业务将会处于空闲的状态，对通信卫星的upf进行编排部署，例如启用通信卫星的upf功能，通过upf功能实现提高会话连续性、提高可靠性、降低延迟等效果；在预测业务繁忙大于或等于业务繁忙度阈值时，预测未来一段时间内通信卫星所承载的通信业务较
繁忙，可以不对通信卫星的upf进行编排部署，例如停用通信卫星的upf功能，从而降低对通信卫星的资源占用，有利于提高通信卫星所承载的各种通信业务的通信质量。
58.通过执行步骤s1-s4，可以实现只在用户终端的预测业务繁忙度小于繁忙度阈值时，对通信卫星的upf进行编排部署，使得通信卫星的upf功能能够满足通信业务的质量需要，实现upf的下沉，而且能够在通信业务繁忙时减少对通信卫星资源的占用，减轻upf下沉带来的负面影响。
59.本实施例中，在执行步骤s1，也就是确定通信卫星的覆盖范围这一步骤时，具体可以执行以下步骤：
60.s101.获取通信卫星的星历数据；
61.s102.根据星历数据，确定通信卫星的覆盖范围。
62.通过执行步骤s101-s102，能够确定通信卫星的覆盖范围。
63.本实施例中，在执行s3，也就是确定用户终端的预测业务繁忙度这一步骤时，具体可以执行以下步骤：
64.s301a.设定多个采样时刻；
65.s302a.在各采样时刻对用户终端的业务量进行采样，获得多个业务量采样值；
66.s303a.建立逻辑回归模型；
67.s304a.使用逻辑回归模型对业务量采样值进行逻辑回归处理；
68.s305a.获取逻辑回归模型输出的预测业务繁忙度。
69.步骤s301a-s305a的一种具体执行方式。
70.步骤s301a中，设定t1、t2、t3……
等采样时刻。
71.步骤s302a中，在t1、t2、t3……
等采样时刻对用户终端的业务量进行采样，获得多个业务量采样值。例如，在采样时刻t1进行采样，获得的业务量采样值为x1；在采样时刻t2进行采样，获得的业务量采样值为x3；在采样时刻t3进行采样，获得的业务量采样值为x3……
72.步骤s303a中，所建立的逻辑回归模型可以具有形如的数学形式，其中，e是自然对数的底数，x1、x2、x3……
等表示逻辑回归模型可以接收的输入数据，其具体可以是通过执行步骤s302a所测得的业务量采样值，w1、w2、w3……
b等表示逻辑回归模型的模型参数，其中w1、w2、w3……
是与输入数据x1、x2、x3……
等相应的权重值，b是偏置值，y是逻辑回归模型的输出结果。
73.在建立逻辑回归模型后，可以获取训练集以及标签，其中训练集可以是与各业务量采样值x1、x2、x3……
同类型的数据，标签可以表示在训练集对应的情况下，通信卫星所连接的用户终端的预测业务繁忙度。
74.以训练集作为逻辑回归模型的输入数据，以标签作为逻辑回归模型的预期输出，调整逻辑回归模型中的w1、w2、w3……
b等模型参数，从而训练逻辑回归模型。经过训练的逻辑回归模型具有了接收用户终端的业务量采样值进行处理，输出预测业务繁忙度，即预测通信卫星在未来一段时间内的繁忙程度的量化结果。
75.步骤s304a中，使用逻辑回归模型对状态参数进行逻辑回归处理，具体地，可以将执行步骤s1获得的x1、x2、x3……
等各业务量采样值输入至逻辑回归模型进行处理。
76.步骤s305a中，获取逻辑回归模型输出的预测业务繁忙度，具体地，经过训练后，逻
辑回归模型的输出结果y具有表示通信卫星的预测业务繁忙度的含义，因此可以将逻辑回归模型对步骤s304a输入的业务量采样值x1、x2、x3……
进行处理的输出值y作为预测业务繁忙度。预测业务繁忙度y可以量化地表示通信卫星在未来一段时间内的繁忙程度，因此执行步骤s301a-s305a所得到的预测业务繁忙度能够定量地表示通信卫星在未来一段时间内可能达到的预测业务繁忙度。
77.本实施例中，在执行s3，也就是确定用户终端的预测业务繁忙度这一步骤时，具体可以执行以下步骤：
78.s301b.当存在多个用户终端，在多个用户终端中进行抽样，确定多个样本终端；
79.s302b.设定多个采样时刻；
80.s303b.在各采样时刻对各所样本终端的业务量进行采样，获得多组业务量采样值；同一组中的各业务量采样值在同一采样时刻采样得到；
81.s304b.确定对应相同采样时刻的业务量采样值的平均值，获得多个业务量平均值；
82.s305b.建立逻辑回归模型；
83.s306b.使用逻辑回归模型对业务量平均值进行逻辑回归处理；
84.s307b.获取逻辑回归模型输出的预测业务繁忙度。
85.步骤s301b-s307b可以对一个通信卫星连接了多个用户终端的情况进行处理。
86.执行步骤s301b时，参照图4，通过检测通信卫星的覆盖范围内的用户终端数量面积密度，将用户终端数量面积密度大于预设的密度阈值的区域确定为终端常驻范围，在终端常驻范围内有较多的用户终端活动。在终端常驻范围内均匀设定多个抽样位置，即各个抽样位置在平面空间上的分布是均匀的，例如，可以先生成多个矩形或者六边形的抽样位置点阵，抽样位置点阵是无限重复的抽样位置，然后确定抽样位置点阵与终端常驻范围的重叠部分，抽样位置点阵中的重叠部分便形成终端常驻范围内均匀分布的多个抽样位置。
87.执行步骤s301b时，参照图4，将位于各抽样位置的若干个用户终端，确定为样本终端。
88.步骤s302b与步骤s301a相同，设定t1、t2、t3……
等采样时刻。
89.步骤s303b中，以通信卫星连接了样本终端a、样本终端b、样本终端c为例，进行以下采样过程：
90.在采样时刻t1对样本终端a进行采样，获得的业务量采样值为x
1a
；在采样时刻t1对样本终端b进行采样，获得的业务量采样值为x
1b
；在采样时刻t1对样本终端c进行采样，获得的业务量采样值为x
1c
；x
1a
、x
1b
、x
1c
形成一组业务量采样值；
91.在采样时刻t2对样本终端a进行采样，获得的业务量采样值为x
2a
；在采样时刻t2对样本终端b进行采样，获得的业务量采样值为x
2b
；在采样时刻t2对样本终端c进行采样，获得的业务量采样值为x
2c
；x
2a
、x
2b
、x
2c
形成一组业务量采样值；
92.在采样时刻t3对样本终端a进行采样，获得的业务量采样值为x
3a
；在采样时刻t3对样本终端b进行采样，获得的业务量采样值为x
3b
；在采样时刻t3对样本终端c进行采样，获得的业务量采样值为x
3c
；x
3a
、x
3b
、x
3c
形成一组业务量采样值。
93.步骤s304b中，确定对应相同采样时刻的业务量采样值的平均值，获得多个业务量平均值。具体地，x
1a
、x
1b
、x
1c
这一组业务量采样值都是在采样时刻t1进行采样得到的，计算
x
1a
、x
1b
、x
1c
的算术平均值，获得业务量平均值x1；x
2a
、x
2b
、x
2c
这一组业务量采样值都是在采样时刻t2进行采样得到的，计算x
2a
、x
2b
、x
2c
的算术平均值，获得业务量平均值x2；x
3a
、x
3b
、x
3c
这一组业务量采样值都是在采样时刻t3进行采样得到的，计算x
3a
、x
3b
、x
3c
的算术平均值，获得业务量平均值x3。
94.通过执行步骤s301b-s305b，能够在通信卫星连接了多个用户终端的情况下，根据用户终端的分布密度选择出有代表性的若干个样本终端进行业务量采样，并通过计算业务量平均值降低个别样本终端的采样误差，从而获得的业务量平均值能够反映出通信卫星的覆盖范围内用户终端的整体业务量。
95.步骤s305b-s307b的原理与步骤s303a-s305a，相当于将步骤s303a-s305a中的“业务量采样值”替换成了步骤s305b-s307b中的“业务量平均值”，由于步骤s305b-s307b中的“业务量平均值”与步骤s303a-s305a中的“业务量采样值”属于同一类型的数据，而“业务量平均值”能够反映出通信卫星的覆盖范围内用户终端的整体业务量，因此通过执行步骤s305b-s307b，能够获得反映通信卫星在覆盖范围内所要承载的通信业务繁忙程度的预测业务繁忙度。
96.步骤s4中，可以设定一个繁忙度阈值，当执行步骤s4所得到的预测业务繁忙度小于该繁忙度阈值时，可以认为预测业务繁忙度足够低，通信卫星将于未来一段时间内处于比较空闲的状态，触发对通信卫星的upf进行编排部署。
97.本实施例中，在执行步骤s4，也就是对通信卫星的upf进行编排部署这一步骤时，具体可以执行以下步骤：
98.s401.获取用户终端的通信会话信息；
99.s402.根据通信会话信息，对通信卫星的upf进行编排部署。
100.执行步骤s401时，可以在获得用户终端的授权的情况下，获取用户终端的通信会话信息。具体地，可以与用户终端达成协议，在用户终端接入通信卫星时即视为用户终端进行了授权。具体地，所获取的通信会话信息可以是从用户终端进行的通话、数据传输、呼叫等通信业务产生的数据流中，抽取出的个别数据包，所抽取的数据包可以由用户终端进行选择，从而降低隐私信息泄露的风险。
101.步骤s402中，可以根据通信会话信息，确定用户终端的通信质量。具体地，可以根据通信会话信息确定数据传输速度、时延、qos等指标，来定量确定用户终端的通信质量。例如，当数据传输速度越大、时延越小，则用户终端的通信质量越好。相应地，也设置数据传输速度阈值、时延阈值等质量阈值，当数据传输速度小于数据传输速度阈值，则可以判断数据传输速度阈值属于较低水平，即通信质量处于较低水平；当时延大于时延阈值，则可以判断时延属于较高水平，即通信质量处于较低水平。当通信质量低于质量阈值，即通信质量处于较低水平，在通信会话信息的会话数据路径上插入upf，完成对通信卫星的upf的编排部署。
102.通过在通信会话信息的会话数据路径上插入upf，可以实现upf下沉，提高通信会话的连续性，降低通信会话的时延，从而提高通信卫星所承载的通信业务质量。
103.本实施例中，在执行步骤s4，也就是对通信卫星的upf进行编排部署这一步骤时，具体可以执行以下步骤：
104.s403.当预测业务繁忙度大于或等于繁忙度阈值，或者通信质量不低于质量阈值，删除upf。
105.步骤s403中，在预测业务繁忙度大于或等于繁忙度阈值，即预测通信卫星将会处于繁忙状态，或者通信质量不低于质量阈值的情况下，即通信卫星所承载的通信业务通信质量足够良好，无需upf优化的情况下，可以删除upf，完成对通信卫星的upf的编排部署，从而减少对通信卫星的资源占用，降低通信卫星的荷载。
106.本实施例中，能够执行步骤s1-s3的nwdaf网元和能够执行步骤s4的upf编排程序，以及图3中的amf网元可以组成通信核心网，本实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法可以应用在这样的通信核心网中，基于天地一体化通信系统中的星载upf部署方法的原理，当通信核心网运行时，能够实现与天地一体化通信系统中的星载upf部署方法相同的技术效果。
107.可以通过编写执行本实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法的计算机程序，将该计算机程序写入至计算机装置或者存储介质中，当计算机程序被读取出来运行时，执行本实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法，从而实现与实施例中的天地一体化通信系统中的星载upf部署方法相同的技术效果。
108.需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
109.应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
110.应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
111.此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
112.进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包
括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、ram、rom等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
113.计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
114.以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。