基于稀疏化的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)仿真評估與優(yōu)化方法研究

1、碩士學位論文基于稀疏化的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)仿真評估與優(yōu)化方法研究專業(yè)名稱：信息與通信工程基于稀疏化的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)仿真評估與優(yōu)化方法研究I摘要在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)研究中，利用專家經(jīng)驗進行規(guī)劃設(shè)計是主要手段，但是對于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)這類復雜系統(tǒng)，很多方面難以把握設(shè)計的關(guān)鍵要素。隨著計算機技術(shù)的日益發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)仿真已成為大型復雜網(wǎng)絡(luò)的重要研究手段，使用網(wǎng)絡(luò)仿真能夠提升網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的科學性、縮短網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的周期以及降低網(wǎng)絡(luò)投資的風險。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)仿真具有大規(guī)模性、動態(tài)性、耗時長等特點，其

2、在仿真前需要設(shè)置大量的系統(tǒng)參數(shù)，在仿真的過程中會產(chǎn)生海量的性能指標數(shù)據(jù)，這為網(wǎng)絡(luò)性能評估及優(yōu)化工作的計算與存儲帶來了挑戰(zhàn)。針對這一問題，本文開展基于稀疏化的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)仿真評估與優(yōu)化方法研究，主要包括以下幾個方面：首先，針對網(wǎng)絡(luò)仿真產(chǎn)生的海量指標數(shù)據(jù)，提出一種基于SCOUT的稀疏化方法——分段聚類法。傳統(tǒng)的稀疏化方法有數(shù)據(jù)降維、稀疏模型、稀疏字典表示等。數(shù)據(jù)降維在單次評估中難以確定各成分的權(quán)重，稀疏模型難以適用于評估體系權(quán)重發(fā)生變化的情況，

3、且稀疏化程度有限；稀疏字典表示在評估時需要重構(gòu)數(shù)據(jù)，增大了評估計算量。分段聚類在滿足評估需求的同時，從“空間”維度與時間維度進行稀疏化，達到了很好的稀疏效果。其次，分別設(shè)計面向原始數(shù)據(jù)與稀疏化數(shù)據(jù)的評估方法。其中面向稀疏化數(shù)據(jù)的評估方法，能夠保證評估結(jié)果接近于原始數(shù)據(jù)評估結(jié)果的情況下，減少評估計算量與仿真指標數(shù)據(jù)的存儲量。然后，針對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化所面臨的實驗次數(shù)多的問題，設(shè)計基于評估與正交實驗的優(yōu)化方法，該方法以正交表中的實驗方案為基礎(chǔ)進

4、行仿真及評估，然后分析評估結(jié)果進行定向優(yōu)化，從而降低仿真實驗次數(shù)。最后，設(shè)計衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)仿真，包括軌道設(shè)計、模型設(shè)計、切換流程設(shè)計、場景設(shè)計；采用仿真軟件STK與OP進行仿真，基于獲取的仿真指標數(shù)據(jù)進行稀疏化、評估及優(yōu)化實驗。實驗表明，在可接受的誤差范圍內(nèi)，仿真指標數(shù)據(jù)經(jīng)過稀疏化后可減少96.4%；稀疏化數(shù)據(jù)評估結(jié)果與原始數(shù)據(jù)評估結(jié)果相比誤差為2.6%；相對于正交實驗、正交實驗結(jié)合遺傳算法而言，OBEOE仿真次數(shù)減少了88.8%、84.0%