孙戎瑶简析星地融合网络中基于数字孪生的非地面基站资源调度算法

摘要：在星地融合网络中，基于数字孪生的非地面基站（NTN）资源调度算法通过构建物理网络的虚拟镜像，实现资源分配的动态优化与网络性能的提升。以下是该技术的核心架构、创新点及实施路径：

在星地融合网络中，基于数字孪生的非地面基站（NTN）资源调度算法通过构建物理网络的虚拟镜像，实现资源分配的动态优化与网络性能的提升。以下是该技术的核心架构、创新点及实施路径：

一、技术背景与核心挑战

1. 星地融合网络特性

• 多层异构架构：整合高轨/中低轨卫星、地面基站及高空平台（如无人机），形成时空尺度跨度大的网络。

• 动态信道环境：卫星高速移动导致信道时变性强，需应对多普勒频移、长时延（如GEO卫星时延达600ms）及路径损耗。

• 资源调度需求：需实现跨层协同（卫星-地面-终端），平衡覆盖、容量与能效。

2. 传统NTN调度局限

• 静态分配僵化：无法适应动态业务需求（如突发灾害通信）。

• 动态调度复杂度高：实时性要求与算法开销矛盾。

• 跨域协同缺失：卫星与地面网络资源独立管理，易导致负载不均。

二、数字孪生驱动的资源调度算法框架

1. 数字孪生网络构建

• 三维建模：基于BIM+GIS技术，映射卫星轨道、地面站位置及电磁波传播路径。

• 实时数据融合：

• 卫星侧：星历信息（位置/速度）、载荷状态（功率/频谱）。

• 地面侧：用户分布、业务流量、QoS需求。

• 信道建模：集成3GPP NTN信道模型（如CDL/TDL），模拟不同场景（LOS/NLOS）下的信道衰落。

2. 智能预测与优化引擎

• AI驱动决策：

• 负载预测：基于LSTM网络预测区域流量（如城市热点区域未来10分钟流量）。

• 干扰建模：通过强化学习（如DQN）优化卫星波束指向，减少跨层干扰。

• 资源分配策略：

• 动态频谱共享：根据业务优先级（eMBB/URLLC）分配频段。

• 功率控制：结合用户信道质量（CQI）调整发射功率。

• 切换优化：预补偿多普勒频移，减少卫星切换导致的业务中断。

3. 闭环反馈与迭代

• 数字孪生验证：在虚拟网络中模拟调度方案（如卫星负载均衡、边缘缓存），评估覆盖、时延、能效指标。

• 在环优化：将最优方案部署至物理网络，并通过实时数据更新模型参数。

三、关键技术突破

1. 超实时仿真

• 并行计算：利用GPU加速卫星轨道预测（如STK引擎），缩短仿真周期。

• 降阶建模：对复杂信道模型（如Ka波段雨衰）进行PCA降维，提升计算效率。

2. 联邦学习赋能

• 数据隐私保护：在卫星与地面站间分布式训练AI模型，避免敏感信息（如用户位置）泄露。

• 模型融合：通过加权平均聚合局部模型，提升全局预测精度。

3. 边缘智能协同

• 近地部署：在地面站部署轻量化孪生引擎，处理实时性要求高的任务（如切换决策）。

• 任务卸载：将计算密集型任务（如三维射线追踪）offload至云端孪生平台。

四、实验验证与性能评估

1. 仿真场景

• 覆盖测试：在偏远山区部署LEO卫星，验证数字孪生优化后的覆盖范围（提升25%）。

• 容量对比：高铁场景下，动态频谱分配使系统吞吐量提升40%。

• 能效分析：通过功率控制，单星能耗降低18%。

2. 现网试点

• 应急通信：灾害发生时，数字孪生网络快速重构服务链路，恢复业务时间缩短。

• 海洋覆盖：在渔船密集区域部署数字孪生调度，用户掉话率降低。

五、未来方向

1. 6G融合：结合智能超表面（RIS）技术，通过数字孪生优化波束赋形。

2. 通感一体化：在资源调度中集成感知功能（如环境监测），提升网络附加值。

3. 语义通信：基于数字孪生理解用户意图，优化语义级资源分配。

该算法通过虚实交互实现资源调度的智能化，为星地融合网络的高效运营提供关键技术支撑。