Traffic Prediction Based on Surrogate Model in Satellite Constellation Networks

引用：Chen Q, Zhang Y, Guo J, et al. Traffic Prediction Based on Surrogate Model in Satellite Constellation Networks[C]//2019 12th IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC). IEEE, 2019: 126-130.

基于代理模型的卫星星座网络流量预测

1. 摘要
   卫星运动使得卫星覆盖范围内的流量变化比较大，流量预测很重要。预测模型包括上升节点的地理经度和通过上升节点的时间。卫星星座所有卫星都可以被这两个变量定义。文章提出一个事件无关的基于代理的预测方式

2. 概述
   预测流量对动态资源分配有很大作用：功耗、频谱利用率和带宽分配。
   卫星流量来自于邻居卫星和地面流量，大部分时候后者占了多数，本文只考虑后者

3. 卫星覆盖流量模型
   认为：地面历史流量数据已知、时间无关；可根据卫星位置和波束宽度得知卫星覆盖。为得到流量信息，通常地面根据预先计算的几个轨道周期的地面轨迹逐点计算覆盖流量，然后将流量数据库上传到在轨卫星。当数据库过期时，需要定期更新。为了降低计算成本，我们使用部分样本建立近似模型，预测整个模型空间内的交通流量变化

4. 基于代理的预测模型
   代理模型是一种有效的预测方法，它通过建立近似模型来拟合真实模型，同时通过减少采样来降低计算成本。
   好家伙，结果最后就是用一个1951年提出的比最小二乘法更简洁的方案求用户分布与经纬度的关系？（只不过本文的经纬度是上升点经度及过上升点后的时间）
   这是什么？数学建模也没那么简单吧？给爷整笑了

5. 引用：

   1. J. Du, C. Jiang, Y. Qian, Z. Han, and Y. Ren, “Resource allocation with video traffic prediction in cloud-based space systems,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 18, no. 5, pp. 820-830, 2016. 基于云的空间系统中视频流量预测的资源分配
   2. Y. He, Y. Jia, and X. Zhong, “A traffic-awareness dynamic resource allocation scheme based on multi-objective optimization in multi-beam mobile satellite communication systems,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 13, no. 8, 2017. 多波束移动卫星通信系统中基于多目标优化的交通感知动态资源分配方案，优化了频率复用和星尚传输功率分配
   3. Y. Zhang, W. Yao, S. Ye, and X. Chen, “A regularization method for
      constructing trend function in Kriging model,” Structural and Multidisciplinary Optimization, vol. 59, no. 4, pp. 1221-1239, 2018 一种代理模型。以前用最小二乘法求因变量关于多个自变量的函数，kriging模型采用了局部计算的方案，准确度高，计算复杂度小

来源：CSDN

作者：林几桶

链接：https://blog.csdn.net/weixin_43116425/article/details/104796935