基于随机网络演算的空间网络性能分析

发布时间：2021-09-01 00:06

　　随着网络技术的不断发展、规模的不断扩大以及多媒体业务不断涌现,用户对空间网络系统所提供的服务质量提出了更高的要求。空间网络通信具有高动态、长距离、高时延等特点。本文采用随机网络演算作为理论工具,研究和分析影响星间链路和端到端通信性能的主要因素。星间链路的通信性能研究方面,使用STK/MATLAB软件工具获取LEO层轨间链路的卫星轨道参数,计算卫星间的相对距离;在此基础上,通过对星间链路的自由空间损耗、多普勒频移与噪声等问题的研究,应用有限马尔科夫链模型（FSMC）描述卫星通信信道的衰落特性,并采用自适应调制编码（AMC）技术选取合适的信噪比门限,构建随机服务曲线。同时,根据LEO卫星业务流的特性,建立周期性到达曲线。结合两种随机曲线,运用随机网络演算推导星间实际的参数（轨道半径、相对距离等）对星间时延与积压性能边界的影响。端到端的通信性能研究方面,将简化的LEO/MEO网络结构映射为串联的排队系统,在对多层卫星网络的流量特征进行深入分析的基础上,得到泊松模型和自相似模型的随机到达曲线,并对卫星的衰落信道使用Gilbert-Elliott模型进行建模,构建随机服务曲线。结合以上分析,运用... 

【文章来源】：长春理工大学吉林省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

确定性网络演算与随机网络演算

①( )= ('f x f ② ( )= '1f x θ③ ( ) 'f x =④( )= (( )= (t f x f θθα α图 2.4 随机到达曲线包含关系图图 2.5 随机到达曲线关系转换图曲线C 的另一个重要工具—SSC，在确定服务曲线中的络节点所能够提供的最坏情况下的服务保证，且满与之相比，随机到达曲线提供的是随机服务保证，

0 s t≤ ≤ 据流提供了随机服务曲线(stochastic service c β (t )为随机服务曲线， g (x )为边界函数。务曲线有非负增函数 β (t )∈ F和非负减函数函数 g (x )满足}[ ( )- *( )- ( ) ] ()0 s t sup A s A s t - s x gxθβ θ≤ ≤ > ≤ 据流提供了 θ-随机服务曲线(θ-stochastic service中 β (t )为随机服务曲线， g (x )为边界函数。曲线模型之间包含关系如图 2.6 所示，转换关系

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3375878