图书目录:
第 1章 绪论 1
1.1 空间信息网络系统概述 1
1.2 空间信息网络的国内外研究现状 3
1.3 空间信息网络面临的科学挑战与技术挑战 5
参考文献 5
第 一部分 空间信息网络任务重构与多维资源联合表征
第 2章 空间信息网络任务分析与预处理 8
2.1 引言 8
2.2 空间信息网络任务特征及聚类 9
2.2.1 任务特征分析 9
2.2.2 任务聚类 15
2.3 任务的拆分与聚合方法 15
2.3.1 数传任务的拆分与聚合方法 16
2.3.2 观测任务的拆分与聚合方法 20
2.4 本章小结 25
参考文献 25
第3章 基于时间扩展图的资源表征模型 27
3.1 引言 27
3.2 基于时间扩展图的通信—存储资源表征模型 29
3.3 基于时间扩展图的观测—通信—存储—计算资源表征模型 30
3.4 基于时间扩展图的能量资源表征模型 35
3.5 基于时间扩展图的天线资源表征模型 37
3.6 应用与仿真 40
3.7 本章小结 42
参考文献 43
第 一部分小结 45
第二部分 面向常规任务的空间信息网络资源管理与优化
第4章 面向对地观测任务需求的多维资源联合调度及星间链路规划 48
4.1 引言 48
4.2 系统模型及问题建模 50
4.2.1 时间扩展图 50
4.2.2 任务数据流模型 52
4.2.3 问题建模 53
4.3 基于原始分解的网络收益最大化算法 56
4.3.1 RAPD算法 56
4.3.2 复杂度分析 60
4.4 基于冲突图的算法 62
4.5 仿真结果与分析 65
4.5.1 仿真参数设置 65
4.5.2 网络性能 66
4.6 本章小结 73
参考文献 73
第5章 基于信道感知的中继卫星任务规划 76
5.1 引言 76
5.2 系统模型 78
5.2.1 网络场景 78
5.2.2 信道模型 79
5.2.3 面向中继卫星任务规划的时间扩展图 81
5.2.4 任务流模型 82
5.3 问题建模 83
5.3.1 相关约束 83
5.3.2 问题建模 84
5.4 最优功率导向的基于图的任务规划算法 86
5.4.1 算法框架 87
5.4.2 信道感知的链路连接算法 87
5.4.3 基于聚合最短路径的任务规划算法 89
5.4.4 局部搜索算法 91
5.4.5 算法复杂度分析 93
5.5 仿真结果与分析 94
5.5.1 仿真参数设置 94
5.5.2 网络性能分析 94
5.6 本章小结 100
参考文献 101
第6章 基于天线转动时间的中继卫星系统数传任务规划 104
6.1 引言 104
6.2 系统模型 105
6.2.1 网络模型 105
6.2.2 天线转动模型 106
6.3 问题建模 107
6.3.1 链路调度 107
6.3.2 数传资源调度 108
6.3.3 优化模型 109
6.4 基于天线转动时间的中继卫星系统数传任务规划方法 110
6.5 仿真结果与分析 112
6.6 本章小结 117
参考文献 117
第二部分小结 119
第三部分 面向动态突发任务的空间信息网络资源管理与优化
第7章 面向动态突发任务需求的多维资源联合调度 122
7.1 引言 122
7.2 系统模型 124
7.2.1 小卫星网络模型 124
7.2.2 动态突发任务数据到达模型 124
7.2.3 星间链路信道模型 125
7.2.4 动态能量模型 126
7.3 基于MDP框架的问题建模 126
7.3.1 小卫星网络的离散有限—嵌—无限两层动态规划架构 127
7.3.2 问题建模 131
7.4 基于动态规划的多维资源联合调度算法 131
7.4.1 算法设计 132
7.4.2 复杂度分析 135
7.5 仿真结果与分析 136
7.5.1 仿真配置 136
7.5.2 性能评估 136
7.6 本章小结 140
参考文献 140
第8章 基于动态突发任务到达模糊信息的两阶段任务规划方法 144
8.1 引言 144
8.2 系统模型 146
8.2.1 信道模型 147
8.2.2 时间扩展图 148
8.2.3 能量相关模型 150
8.3 问题建模 150
8.3.1 基本约束 150
8.3.2 优化问题建模 152
8.4 数据到达分布鲁棒的两阶段算法 153
8.4.1 两阶段随机数据到达分布的模糊集 155
8.4.2 DADR-TR算法设计 157
8.4.3 复杂度分析 161
8.5 仿真结果与分析 162
8.5.1 仿真配置 162
8.5.2 性能评估 162
8.6 本章小结 168
参考文献 168
第三部分小结 172
第四部分 人工智能在空间信息网络任务规划与资源调度中的应用
第9章 迁移学习在空间信息网络任务规划中的应用 174
9.1 引言 174
9.2 系统模型 175
9.2.1 网络模型 175
9.2.2 任务服务模型 176
9.3 问题建模 176
9.4 面向任务结构学习的任务规划 177
9.4.1 基于Hopfield算法的资源调度算法 177
9.4.2 基于任务结构的资源调度算法 179
9.4.3 任务结构学习 179
9.5 仿真结果与分析 181
9.5.1 任务分布相似性 181
9.5.2 仿真结果 181
9.6 本章小结 183
参考文献 184
第 10章 强化学习在空间信息网络智能资源调度中的应用 186
10.1 引言 186
10.2 系统模型 188
10.2.1 网络模型 188
10.2.2 信道模型和能量模型 189
10.3 问题建模 192
10.4 面向动态资源的智能资源调度 196
10.4.1 算法框架 196
10.4.2 DSWLFA算法 197
10.5 仿真结果与分析 203
10.5.1 仿真过程 203
10.5.2 性能评估 204
10.6 本章小结 208
参考文献 209
第四部分小结 211
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空天科技是“十四五”期间瞄准的8个前沿科技领域之一，面向动态突发任务需求的多维资源联合调度是提升空间信息网络服务效能的关键技术。本书从网络的多种任务特征入手，研究任务需求，通过任务重构，形成更适合网络传输的高效任务元；进一步设计多维资源的时空关系联合表征体系，桥接、聚合大时空多维资源，以实现非稀缺资源对稀缺资源的替代，从而避免资源的浪费，有效缓解“瓶颈资源”对网络服务能力的制约，提升整个网络的服务能力。针对常规任务需求，本书找到了观测资源分布与传输资源分布不匹配对任务规划性能影响的耦合机理，弄清了信道非均匀时空特性对任务规划以及链路调度的制约关系，实现了差异性任务需求与网络多维资源的有效匹配。针对动态突发任务需求，本书提出了基于动态突发任务到达模糊信息的两阶段任务规划方案以及基于动态规划的多维资源联合调度技术，实现了动态突发任务需求与资源的高 效匹配。本书研究了人工智能在空间信息网络任务规划与资源调度中的应用，通过探索任务分布时空特征以及动态资源状态分布未知的资源结构对资源调度策略的影响，实现了对多样任务需求以及动态资源状态的快速任务响应。
本书适合通信、网络和航空航天领域的研究人员，高等院校相关专业的研究生，以及相关企业中的研发及工程技术人员阅读参考。
