卫星网络中的跨域资源协作：面向混合任务的智能调度方法

由于由通信、观测、导航等各种服务功能域组成的下一代卫星网络正朝着大规模方向发展，使用单域资源难以满足各域快速增长的任务需求并提供令人满意且及时的服务保障。打破各域资源独立的壁垒，实现任务的跨域传输以高效协作跨域资源，是一种极具前景的解决方案。然而，不同任务的混合调度以及服务域数量的持续增加加剧了任务需求的差异性与动态性，使得高效的跨域任务调度（CMS）面临挑战。为此，本文首先利用稀疏资源表示方案实时精确地表征星间通信资源状态，并通过构建任务优先级模型系统地刻画任务需求的差异化。基于资源与任务信息，我们利用域内与跨域任务调度的相关性，构建了奖励关联的上下层任务调度模型，并将基于马尔可夫决策过程的分层 CMS 问题形式化。此外，为了实现更高的 CMS 适应性与自主性并有效缓解网络规模的影响，我们开发了一种分层智能 CMS 算法，可根据不同的任务需求动态调整并高效匹配 CMS 策略。仿真结果表明，与独立域及现有的 CMS 算法相比，所提出的算法具有显著的性能增益，且在不同网络规模下仍能保证较高的服务性能。