天基網(wǎng)絡(luò)體系及自適應(yīng)資源動(dòng)態(tài)管理

王睿，韓笑冬，韓歡，王柏巖，安衛(wèi)鈺，王超

中國(guó)空間技術(shù)研究院 通信與導(dǎo)航衛(wèi)星總體部，北京 100094

天基網(wǎng)絡(luò)對(duì)未來空間優(yōu)勢(shì)的確立具有重要意義。值得注意的是，近年來美軍發(fā)布的方案和條令文件，著重強(qiáng)調(diào)了天基網(wǎng)絡(luò)的地位，在地面管控中心建設(shè)的基礎(chǔ)上強(qiáng)調(diào)了天基信息系統(tǒng)的建設(shè)，主要集中在態(tài)勢(shì)感知、導(dǎo)航定位、衛(wèi)星通信等方面，通過各種具備不同功能和工作領(lǐng)域的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)以及航天器組網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)全球覆蓋的高效信息交互和處理能力，以滿足快速反應(yīng)和精確打擊的需求。尤其是對(duì)信息獲取和輔助決策能力提升相關(guān)的新技術(shù)，體現(xiàn)了較多的傾向性。

美軍近年來發(fā)布了幾個(gè)同天基網(wǎng)絡(luò)建設(shè)相關(guān)的重要規(guī)劃報(bào)告[1]。如圖1所示即為(JP3-14)《太空作戰(zhàn)》所制定的聯(lián)合太空作戰(zhàn)規(guī)劃程序[2-3]。

圖1 聯(lián)合太空作戰(zhàn)規(guī)劃程序Fig.1 Joint space tasking order process

《無(wú)人系統(tǒng)綜合路線圖(2017-2042)》報(bào)告強(qiáng)調(diào)，未來聯(lián)合作戰(zhàn)中所應(yīng)用的無(wú)人系統(tǒng)，其聚焦點(diǎn)應(yīng)非特定作戰(zhàn)域，而是應(yīng)當(dāng)放在全域作戰(zhàn)的視角，相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)支撐跨域指控、跨域通信以及與聯(lián)合部隊(duì)的集成[4]。在如圖2所示的情報(bào)、監(jiān)視與偵察(Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance，ISR)數(shù)據(jù)傳輸能力中，突出顯示了向分散的用戶提供可靠且響應(yīng)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)傳遞所應(yīng)需的一些關(guān)鍵傳輸能力模塊。

圖2 ISR數(shù)據(jù)傳輸能力體系Fig.2 ISR data transmission capacity system

從以上的文件中可以總結(jié)出，在以天基為中心的信息化建設(shè)中，著重強(qiáng)調(diào)了信息交互的實(shí)時(shí)性和輔助決策能力的智能化，構(gòu)建包括天、陸、海、空、臨近空間系統(tǒng)的強(qiáng)大的ISR系統(tǒng)是保證信息優(yōu)勢(shì)的前提所在。建設(shè)方向主要包括天基系統(tǒng)與其它陸、海、空、臨系統(tǒng)的協(xié)同、天基系統(tǒng)內(nèi)多手段、多軌道衛(wèi)星協(xié)同，而實(shí)時(shí)互聯(lián)、實(shí)時(shí)操控是體系協(xié)同的基礎(chǔ)。

在現(xiàn)有的天基網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，管控系統(tǒng)的主要職能在地面完成，正隨著星上處理能力和通信帶寬的提升逐步向星上搬移；而衛(wèi)星管控系統(tǒng)作為調(diào)度控制中樞，其主要功能是接收各類任務(wù)和需求，結(jié)合不同類型傳感器的特點(diǎn)，通過任務(wù)規(guī)劃，對(duì)衛(wèi)星和地面測(cè)運(yùn)控和資源進(jìn)行調(diào)度，制定傳感器控制、測(cè)控接收的計(jì)劃等；然后通過生成控制指令，管理控制衛(wèi)星傳感器；同時(shí)，對(duì)衛(wèi)星傳感器的狀態(tài)、指令發(fā)送和數(shù)據(jù)注入狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視，提升衛(wèi)星任務(wù)完成的可靠度。

隨著衛(wèi)星探測(cè)和處理能力的增強(qiáng)、衛(wèi)星搭載應(yīng)用類型和衛(wèi)星數(shù)量大幅增加，各類型應(yīng)用的融合和協(xié)作不斷深入，對(duì)多星聯(lián)合探測(cè)與監(jiān)視的需求日益迫切，管控系統(tǒng)逐漸從人工操作向自動(dòng)生成發(fā)展；任務(wù)規(guī)劃由離線編制向在線規(guī)劃發(fā)展，由人工編制衛(wèi)星控制指令向高時(shí)效指令生成發(fā)展；從單一衛(wèi)星管控演變?yōu)槎嘈墙y(tǒng)一管理，由裝載多類型探測(cè)設(shè)備的多顆衛(wèi)星聯(lián)合工作以提高時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

可見，未來天基網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展是建立在其覆蓋面廣，信息獲取渠道多，反應(yīng)速度快的基礎(chǔ)上的。一方面，對(duì)于各種不同形式的情報(bào)收集，包括定位信息、氣象及地形感知、通信獲取等，可以做到對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)形勢(shì)全面了解，掌握戰(zhàn)場(chǎng)主動(dòng)權(quán)；另一方面，通過天基網(wǎng)絡(luò)的高速數(shù)據(jù)傳輸能力以及構(gòu)筑在天基網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析和決策能力，可以大幅縮短信息傳遞和指令下達(dá)的時(shí)間。這同未來戰(zhàn)爭(zhēng)全面監(jiān)控、快速反應(yīng)、精確打擊的特點(diǎn)緊密契合，因此成為了未來天基網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和發(fā)展的重點(diǎn)。

天基網(wǎng)絡(luò)管控技術(shù)中，與一般單星資源調(diào)度問題相比，多星多目標(biāo)高時(shí)效的調(diào)度問題更復(fù)雜，時(shí)效性更高，多種不同類型的任務(wù)及資源約束條件復(fù)雜且求解困難，任務(wù)規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)較多，評(píng)價(jià)體系復(fù)雜。在此研究方向上，對(duì)多種資源分配方法設(shè)計(jì)的論證方面，例如通過設(shè)定每個(gè)任務(wù)的固定優(yōu)先級(jí)，構(gòu)建基于迭代修復(fù)算子和啟發(fā)式策略局部搜索算子結(jié)合的混合類型算法。通過研究多顆衛(wèi)星與測(cè)控站之間以及星間的調(diào)度問題，采用沖突消解方法解決測(cè)控接收站可見窗口之問的重疊問題，再基于遺傳算法求解之后的調(diào)度問題等[5，6-7]。文獻(xiàn)[8]在星間通信中針對(duì)不同鏈路的信道條件和業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)了對(duì)帶寬和功率進(jìn)行協(xié)調(diào)分配的方法；文獻(xiàn)[9]針對(duì)天基信息港的多源信息融合問題，設(shè)計(jì)多機(jī)循環(huán)插入算法來優(yōu)化任務(wù)的完成時(shí)間等等[10-11]。但以上提出的算法，多是針對(duì)某種特定資源和場(chǎng)景的分配，而非從通用和統(tǒng)一化的資源角度對(duì)天基網(wǎng)絡(luò)資源分配問題進(jìn)行分析。本文就天基網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)資源動(dòng)態(tài)管理技術(shù)開展研究，針對(duì)資源調(diào)度和分配技術(shù)，提出了一種基于FPSB拍賣博弈的分布式資源分配方法，并對(duì)方案在系統(tǒng)資源利用率和系統(tǒng)運(yùn)行效率上的提升進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。

1 自適應(yīng)資源動(dòng)態(tài)分配技術(shù)及方案

面對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，由于存在大量的復(fù)雜耗時(shí)計(jì)算，如可見時(shí)間窗口計(jì)算，星上導(dǎo)引率計(jì)算等相關(guān)算法，為了避免計(jì)算量過大，計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)而導(dǎo)致的自主管理調(diào)度陷入延遲崩潰狀態(tài)，需要實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)算算法的快速、高效的計(jì)算功能。這一方面可以通過增強(qiáng)單星的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)，但是由于可靠性等問題，目前衛(wèi)星的星上計(jì)算能力還無(wú)法與地面計(jì)算機(jī)匹敵。因此另一種實(shí)現(xiàn)方式即為采用基于天基信息的分布式協(xié)同計(jì)算體系框架與算法，例如云計(jì)算架構(gòu)[12]，利用分布式計(jì)算原理，通過天基信息廣域和互聯(lián)的計(jì)算能力，進(jìn)行協(xié)助計(jì)算，減輕單星計(jì)算負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)高效并行化處理，提升算法執(zhí)行效率。

針對(duì)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)，考慮信息傳輸延時(shí)等問題，對(duì)衛(wèi)星進(jìn)行對(duì)等設(shè)計(jì)，采用遠(yuǎn)程求值模式，也就是天基信息網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行星上自主管理和服務(wù)時(shí)，可以由服務(wù)衛(wèi)星將相關(guān)算法分解，與相關(guān)輸入?yún)?shù)一起發(fā)送給分布式計(jì)算衛(wèi)星，將特定功能在星內(nèi)/衛(wèi)星模塊遷移重構(gòu)，對(duì)部分或者全部算法進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)被服務(wù)衛(wèi)星的任務(wù)算法的并行處理，最終將計(jì)算結(jié)果返回給被服務(wù)星，提高星上自主運(yùn)算能力。通過星上自主分布式計(jì)算，實(shí)現(xiàn)星上計(jì)算和存儲(chǔ)資源的動(dòng)態(tài)可重構(gòu)。

不限于用于分布式計(jì)算的計(jì)算資源管理和分配，天基信息資源的內(nèi)容包括信息獲取、計(jì)算、傳輸和存儲(chǔ)過程中所必備的設(shè)備和能力，同時(shí)也覆蓋了以上過程中不可見的功能性實(shí)現(xiàn)，例如安全性、穩(wěn)定性等。受位置分布、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及不同類型需求的約束，各信息資源主體所設(shè)計(jì)的資源模型呈現(xiàn)相互獨(dú)立的特征，導(dǎo)致在建模、描述等方面的差異，使協(xié)作的個(gè)體間在對(duì)于資源定義與模型構(gòu)建上缺乏統(tǒng)一的表達(dá)，導(dǎo)致在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行信息交換和共享時(shí)產(chǎn)生信息缺失、語(yǔ)義沖突、處理方法不兼容等問題[13-15]。將分布、異構(gòu)、多樣的天基網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行協(xié)同管理，是在天基信息網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)資源主體間的資源高效共享與有序協(xié)同的前提條件。

針對(duì)實(shí)時(shí)的資源分配，本文基于首價(jià)密封(first price sealed-bid，F(xiàn)PSB)拍賣博弈提出了一種分布式資源分配方法，用于天基網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)(包括衛(wèi)星及其他航天器)間的資源分配。本文采用基于博弈方式設(shè)計(jì)算法的主要原因?yàn)椋?/p>

1)未來天基網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向?yàn)槟K化、智能化，網(wǎng)絡(luò)功能單元通常不處于同一網(wǎng)絡(luò)實(shí)體上，星上處理單元也通常采用具備獨(dú)立計(jì)算和存儲(chǔ)資源的模塊設(shè)計(jì)，在資源管理方面形成了分布式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，集中式的資源管理算法對(duì)該種結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性較差，在資源交互和管理上的效率較低。

2)由于星上的能源和計(jì)算資源有限，重復(fù)博弈和采用迭代算法收斂的方案不適用于天基系統(tǒng)的工作環(huán)境，浪費(fèi)了計(jì)算資源，同時(shí)會(huì)產(chǎn)生較多的通信開銷，占用天基網(wǎng)絡(luò)鏈路的帶寬，這與天基網(wǎng)絡(luò)具備較長(zhǎng)通信時(shí)延的鏈路特征和極為有限的帶寬資源特征兼容性較差。

對(duì)下文中用到的變量做如下的定義：Rs表示提出方在參與協(xié)作計(jì)算過程中占用的資源；Rri表示參與方i在參與協(xié)作計(jì)算過程中占用的資源；Wi表示通信過程占用的帶寬；Pri表示參與協(xié)作計(jì)算過程中的消耗功率，Qri表示參與方的總功率；η表示參與方的協(xié)作效率；αi表示參與方的競(jìng)價(jià)；ki表示參與方的競(jìng)價(jià)系數(shù)。

對(duì)于參與方的協(xié)作效率，如下計(jì)算：

(1)

即發(fā)起方占用資源越多，參與方的占用資源就越少，同時(shí)協(xié)作效率同占用帶寬和消耗功率成反比。通過以上的關(guān)系，參與方的競(jìng)價(jià)可以以提出方占用資源Rs為參數(shù)表示：

(2)

(3)

因此，對(duì)于發(fā)起方，協(xié)作計(jì)算的占用資源可以表示為如下形式：

Ci=Rs+αi

(4)

結(jié)合式(2)，可以得到：

(5)

從式(5)可以得出，Ci是Rs的線性函數(shù)，因此Ci對(duì)于給定范圍的Rs存在最小值，同時(shí)在該區(qū)間是連續(xù)的，依據(jù)Kakutani不動(dòng)點(diǎn)定理，必定存在至少一個(gè)納什均衡點(diǎn)。因此基于此首價(jià)密封拍賣博弈的算法的參與方會(huì)選擇收益最大的競(jìng)價(jià)策略，通過對(duì)其競(jìng)價(jià)進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整，可以使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

對(duì)于資源分配提出方和參與方，其操作流程如圖3所示。根據(jù)以上提出的發(fā)起方和參與方的實(shí)現(xiàn)流程，即可建立各節(jié)點(diǎn)的資源分配，且該分配過程由各節(jié)點(diǎn)自主完成，無(wú)需中心管理節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)籌管理。

圖3 資源分配算法流程Fig.3 Process of resource allocation algorithm

對(duì)于資源分配的任務(wù)發(fā)起方，其操作流程如圖3所示，可以分為以下的步驟：

1)設(shè)定參與方的協(xié)作效率η，將參與協(xié)作計(jì)算過程中占用的資源Rs通過廣播的形式發(fā)送給可以參與該過程的其他衛(wèi)星。

2)在設(shè)定的等待周期內(nèi)，通過獲取參與方的反饋，其中包含了參與方的競(jìng)價(jià)αi。

3)等待周期結(jié)束后，對(duì)收到的競(jìng)價(jià)進(jìn)行比較，選取競(jìng)價(jià)最低的參與方作為協(xié)作計(jì)算的合作方，發(fā)送給該參與方確認(rèn)消息。

4)同該參與方建立連接，根據(jù)占用資源比例發(fā)送協(xié)作數(shù)據(jù)，結(jié)束該輪分配過程。

5)返回步驟1。

對(duì)于資源分配的任務(wù)參與方，可分為以下的步驟：

1)收到廣播的拍賣消息，提取發(fā)起方的占用資源Rs，計(jì)算同博弈發(fā)起方通信占用的帶寬Wi，參與協(xié)作的占用資源Rri，以及參與協(xié)作過程消耗的功率Pri。

2)計(jì)算競(jìng)拍的底價(jià)，提出一個(gè)高于該底價(jià)的競(jìng)價(jià)系數(shù)ki，計(jì)算參與協(xié)作計(jì)算的競(jìng)價(jià)αi，提交給發(fā)起方。

3)若在等待周期結(jié)束后未收到發(fā)起方的確認(rèn)消息，視為該次競(jìng)價(jià)失敗，對(duì)競(jìng)價(jià)進(jìn)行調(diào)整，返回步驟1。

4)若在等待周期內(nèi)收到發(fā)起方的確認(rèn)消息，則認(rèn)為該次競(jìng)價(jià)成功，建立數(shù)據(jù)鏈路，接收需要進(jìn)行協(xié)作的數(shù)據(jù)，結(jié)束分配過程。

5)協(xié)作完成后，返回步驟1。

2 效果仿真及分析

下面對(duì)本文提出的算法進(jìn)行了應(yīng)用效果的仿真。本文提出的方法以MRAF(Method of Resources Allocation based FPSB)命名標(biāo)示。其對(duì)比算法為集中式的統(tǒng)一規(guī)劃(centralized planning scheme，CPS)，也就是將多個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際可用資源之和平均分配給具備可用于協(xié)作的多余資源的節(jié)點(diǎn)。可以看到，CPS需要具備中心管理節(jié)點(diǎn)，獲取到各節(jié)點(diǎn)的可用資源信息，然后才可以進(jìn)行分配，因此是不適用于無(wú)中心節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的。基于MATLAB仿真軟件構(gòu)建了仿真平臺(tái)，針對(duì)天基網(wǎng)絡(luò)管控節(jié)點(diǎn)的實(shí)際配置情況，在網(wǎng)絡(luò)中除任務(wù)的提出方外，還分布著不多于10個(gè)的潛在參與方。為保證協(xié)作參與方的參與程度和自身任務(wù)完成保障程度，協(xié)作過程中，參與方的可用資源上限設(shè)定為發(fā)起方的30%，可用通信帶寬為100 Mbit/s，參與方消耗功率上限為5 W。

圖4所示為本文提出算法的收益在不同競(jìng)價(jià)策略情況下同統(tǒng)一規(guī)劃方法的對(duì)比。a的取值越大，則節(jié)點(diǎn)提出的底價(jià)越高，b則對(duì)底價(jià)的變化具有相反的效果。底價(jià)越高，則表示節(jié)點(diǎn)參與協(xié)作的意愿較強(qiáng)，但若以較高的競(jìng)價(jià)獲取了協(xié)作的機(jī)會(huì)，有可能分配的工作會(huì)超過本節(jié)點(diǎn)的可用資源上限，從而無(wú)法完成任務(wù)提出方交給的任務(wù)。因此，根據(jù)競(jìng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的策略調(diào)整，才能增加節(jié)點(diǎn)獲取參與協(xié)作的幾率。通過仿真結(jié)果可見，本文提出的算法可以獲得比統(tǒng)一規(guī)劃方式更高的收益，當(dāng)n=10時(shí)，將a設(shè)定為20～70可以獲得更高的收益，將n調(diào)整為5時(shí)，可獲得更高收益a的取值范圍變?yōu)?0～40。仿真的結(jié)果可見，首先，使用本文提出的資源分配方法，通過自適應(yīng)的調(diào)整節(jié)點(diǎn)提出的競(jìng)價(jià)策略和實(shí)際競(jìng)價(jià)，可以得到比直接分配的方式更大的收益；其次，節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加加劇了網(wǎng)絡(luò)中的競(jìng)爭(zhēng)，同樣的競(jìng)價(jià)隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增長(zhǎng)，其競(jìng)拍成功的幾率在降低。但同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目較少的情況下，節(jié)點(diǎn)可獲得的收益也相應(yīng)較低。

圖4 MRAF算法收益在不同競(jìng)價(jià)策略下與CPS的對(duì)比Fig.4 The profit of MRAF for different biding strategies compared with CPS

圖5所示為本文提出算法的收益在不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目情況下同統(tǒng)一規(guī)劃方法的對(duì)比。當(dāng)a=30時(shí)，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，節(jié)點(diǎn)獲得的收益不斷增加，在n=6時(shí)到達(dá)極值點(diǎn)，隨后收益降低，但始終大于統(tǒng)一規(guī)劃方法的收益。a=60時(shí)，其收益增加趨勢(shì)較緩，但節(jié)點(diǎn)獲得的平均收益較高。可見本文提出的資源分配方法是可以獲得更高的收益的。在節(jié)點(diǎn)采用較為積極的競(jìng)爭(zhēng)策略時(shí)，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目較少的情況下其獲得收益不如較為消極的競(jìng)爭(zhēng)策略高，可見網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加會(huì)加劇網(wǎng)絡(luò)中的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。

圖5 MRAF算法收益在不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目情況與CPS的對(duì)比Fig.5 The profit of MRAF compared with CPS for different number of participants

同時(shí)，為驗(yàn)證在天基信息網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際應(yīng)用效能，構(gòu)建了如下的應(yīng)用場(chǎng)景：天基信息網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置6個(gè)骨干網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，其覆蓋范圍內(nèi)隨機(jī)接入最多150個(gè)的天基節(jié)點(diǎn)，依據(jù)就近接入的原則同骨干網(wǎng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，同時(shí)作為資源的提供方進(jìn)行自適應(yīng)的協(xié)作資源管理，各參與方根據(jù)自身的可用資源在博弈中自主決定其競(jìng)價(jià)策略。

圖6為MRAF算法的收益在此網(wǎng)絡(luò)同CPS算法的對(duì)比，根據(jù)自主選擇競(jìng)價(jià)策略，可獲得較CPS算法一倍以上的收益。

圖6 MRAF算法收益在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中同CPS算法的對(duì)比Fig.6 The profit of MRAF in large range network compared with CPS

圖7 MRAF算法獲得收益最高的競(jìng)價(jià)和最高競(jìng)價(jià)在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的變化情況Fig.7 The profit-most and highest price of MRAF in large range network

圖7為MRAF算法為獲得較高的收益，所提出的平均競(jìng)價(jià)的仿真結(jié)果。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和節(jié)點(diǎn)密度的增加，上圖可見，使節(jié)點(diǎn)獲得最高收益的競(jìng)價(jià)有所增加，同局部網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果一致；下圖為節(jié)點(diǎn)提出的最高競(jìng)價(jià)，可見最高競(jìng)價(jià)的提出者并不能得到最高的收益，也無(wú)法成功得到協(xié)作的機(jī)會(huì)。而這一點(diǎn)也保證了資源在網(wǎng)絡(luò)中的均衡分布。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文就天基網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)資源動(dòng)態(tài)管理技術(shù)開展研究，通過對(duì)近期未來太空作戰(zhàn)體系的規(guī)劃的分析得出，未來天基網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了信息交互的實(shí)時(shí)性和輔助決策能力的智能化。通過進(jìn)一步對(duì)天基信息網(wǎng)絡(luò)資源管控系統(tǒng)的研究，總結(jié)了管控系統(tǒng)的通用特點(diǎn)和未來的發(fā)展重心。

根據(jù)天基網(wǎng)絡(luò)對(duì)通信能力、計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力發(fā)展的需求，本文對(duì)天基網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)資源動(dòng)態(tài)分配技術(shù)進(jìn)行了研究，并提出了一種用于天基網(wǎng)絡(luò)的資源分配方法，在節(jié)點(diǎn)資源有限的情況下進(jìn)行資源的協(xié)作利用，提高了系統(tǒng)資源的利用率和整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。相比使用重復(fù)博弈和采用迭代算法收斂的方案減少了通信鏈路的數(shù)據(jù)交互，考慮了各節(jié)點(diǎn)自身資源條件的限制，有利于降低通信鏈路帶寬的占用率和優(yōu)化功率消耗。通過方法流程設(shè)計(jì)和網(wǎng)絡(luò)仿真的結(jié)果，證明了方法的有效性。