基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法、系统、装置及介质

摘要

本发明公开了一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法、系统、装置及存储介质；该方法包括根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；根据卫星终端实时位置和卫星实时位置，计算得到卫星列表；获取卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；利用预测模型，计算得到点波束列表中每个点波束的繁忙概率；选择繁忙概率最小的点波束进行寻呼。本发明不需要盲目地给批量的卫星发信息来达到寻呼卫星终端的目的，能够降低信令消耗以及寻呼时延，提高通信效率。本发明可广泛应用于卫星移动通信技术领域。

说明书

技术领域

本发明涉及卫星移动通信技术领域，尤其是一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

随着卫星通信系统的高速发展，制约早期低轨卫星通信系统的通话质量、数据传输速率和使用成本等问题都迎刃而解，低轨卫星通信的应用时机已经成熟。轨道和频谱是通信卫星能够正常运行非常重要的条件，5G和低轨卫星结合可以带来全球覆盖的高质量通信。但是低轨卫星系统由于高速运动，会出现频繁的切换，如果切换不到合适的链路，会导致通信中断或者通信延迟大大增加。

目前的寻呼大部分是粗粒度的寻呼，也就是会寻呼大量的卫星来连接到空闲状态的卫星终端，这样会带来大量的信令开销，对于卫星通信来说具有很大的压力，使得通信效率也不高。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法、系统、装置及存储介质。

本发明所采取的技术方案是：

一方面，本发明实施例包括一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法，包括：

根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；

根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；

根据所述卫星终端实时位置和所述卫星实时位置，计算得到卫星列表；

获取所述卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；

利用预测模型，计算得到所述点波束列表中每个点波束的繁忙概率；

选择所述繁忙概率最小的点波束进行寻呼。

进一步地，所述卫星终端历史位置通过以下步骤得到：

卫星终端向5G核心网的AMF发送NAS消息；

所述AFM根据所述NAS消息，获取得到所述卫星终端历史位置，并将所述卫星终端历史位置存储到UDM中。

进一步地，所述根据所述卫星终端实时位置和所述卫星实时位置，计算得到卫星列表这一步骤，包括：

计算第一距离，所述第一距离为所述卫星实时位置距离所述卫星终端实时位置的距离；

将所述第一距离与预设门限值进行比较；

筛选出目标卫星并构建成卫星列表，所述目标卫星为所述第一距离小于所述预设门限值时对应的卫星。

进一步地，所述预测模型通过广义线性预测建模得到，具体包括：

计算第一繁忙概率，所述第一繁忙概率为目标点波束在第一时刻的繁忙概率；所述目标点波束为所述点波束列表中的任意点波束，所述第一时刻为当前时刻的相邻前一时刻；

计算第二繁忙概率，所述第二繁忙概率为所述目标点波束在第二时刻的繁忙概率，所述第二时刻为所述第一时刻的相邻前一时刻；

根据所述第一繁忙概率和所述第二繁忙概率，预测得到所述目标点波束在当前时刻的繁忙概率。

进一步地，所述繁忙概率根据可用信道获取，具体包括：

设置可用信道数量的第一门限值；

通过比较可用信道数量与所述第一门限值的大小，获取所述繁忙概率。

另一方面，本发明实施例还包括一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼系统，包括：

第一计算模块，用于根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；

第二计算模块，用于根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；

第三计算模块，用于根据所述卫星终端实时位置和所述卫星实时位置，计算得到卫星列表；

获取模块，用于获取所述卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；

第四计算模块，用于利用预测模型，计算得到所述点波束列表中每个点波束的繁忙概率；

寻呼模块，用于选择所述繁忙概率最小的点波束进行寻呼。

进一步地，所述第三计算模块包括：

计算单元，用于计算第一距离，所述第一距离为所述卫星实时位置距离所述卫星终端实时位置的距离；

比较单元，用于将所述第一距离与预设门限值进行比较；

筛选并构建单元，用于筛选出目标卫星并构建成卫星列表，所述目标卫星为所述第一距离小于所述预设门限值时对应的卫星。

进一步地，所述第四计算模块中利用的预测模型是通过广义线性预测建模得到，具体包括：

计算第一繁忙概率，所述第一繁忙概率为目标点波束在第一时刻的繁忙概率；所述目标点波束为所述点波束列表中的任意点波束，所述第一时刻为当前时刻的相邻前一时刻；

计算第二繁忙概率，所述第二繁忙概率为所述目标点波束在第二时刻的繁忙概率，所述第二时刻为所述第一时刻的相邻前一时刻；

根据所述第一繁忙概率和所述第二繁忙概率，预测得到所述目标点波束在当前时刻的繁忙概率。

另一方面，本发明实施例还包括一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述的基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法。

另一方面，本发明实施例还包括计算机可读存储介质，其上存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在被处理器执行时用于实现所述的基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法。

本发明的有益效果是：

本发明根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；然后根据卫星终端实时位置和卫星实时位置，计算得到卫星列表；获取卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；利用预测模型，计算得到点波束列表中每个点波束的繁忙概率；最后选择所述繁忙概率最小的点波束进行寻呼；从而不需要盲目地给批量的卫星发信息来达到寻呼卫星终端的目的，能够降低信令消耗以及寻呼时延，提高通信效率。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1为本发明实施例所述5G核心网与低轨卫星的通信场景示意图；

图2为本发明实施例所述卫星在轨道平面中的位置的示意图；

图3为本发明实施例所述基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法的步骤流程图；

图4为本发明实施例所述获取卫星列表中相应的点波束列表的示意图；

图5为本发明实施例所述基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法的一个具体应用例子流程图；

图6为本发明实施例所述基于5G核心网的低轨卫星的寻呼装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

下面结合附图，对本申请实施例作进一步阐述。

参照图1，从图1中可以看出，当5G核心网寻呼卫星终端时，卫星终端可能同时被多颗卫星覆盖，也就是可以有多个点波束可以选择，为了提高寻呼精度，不能盲目的寻呼所有覆盖卫星终端的点波束，这样会造成大量的信令开销，从而个整个系统带来很大的负担。

参照图2，在低轨卫星中，由于卫星的高速运动，为了保持数据传输的连续性，需要频繁的进行切换，那么怎么去减少切换的次数以及切换的适合找到最合适的卫星都是很重要的，而这些方法都需要用到卫星的实时位置。然而由于低轨卫星的星座设计中，为了达到全球覆盖的目的，一般会有比较多的卫星。如果实时位置都通过卫星实时传送的话，首先会浪费大量的通信资源，其次也会有时延导致得到的实时位置并不准确。图2表示的卫星在轨道平面中的位置，卫星的轨道平面是一个椭圆，如果要计算卫星的位置的话，需要用到卫星星历数据或者卫星历书数据。

基于此，参照图3，本发明实施例提出一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法，包括但不限于以下步骤：

S1.根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；

S2.根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；

S3.根据卫星终端实时位置和卫星实时位置，计算得到卫星列表；

S4.获取卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；

S5.利用预测模型，计算得到点波束列表中每个点波束的繁忙概率；

S6.选择繁忙概率最小的点波束进行寻呼。

本实施例选择最佳的点波束进行寻呼，采用的是广义线性预测来预测哪个波束空闲的概率大。波束的所有频点、位置以及忙闲状态，用前两秒预测下一秒，于利用广义线性预测建立好预测模型并存储起来，然后利用预测模型计算点波束的实时的繁忙概率，然后比较繁忙概率，选择一个繁忙概率最小的点波束进行寻呼；这样，因为不用给所有的点波束发起寻呼，进而可以大大减少信令开销。

关于步骤S1，卫星终端的历史位置是通过以下步骤获取的：

S101.卫星终端向5G核心网的AMF发送NAS消息；

S102.5G核心网的AFM根据NAS消息，获取得到卫星终端历史位置，并将卫星终端历史位置存储到UDM中。

本实施例中，卫星终端位置信息包括timestamp、latitude、longitude、altitude、vx、vy和vz等，具体地可参照表1，存储在UDM中的卫星终端的历史位置数据可由UDM转存到数据库里。

表1卫星终端位置信息示意表

关于步骤S2，由于卫星终端可能同时被多颗卫星覆盖，因此，需要进一步根据根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，分别计算得到多个卫星的实时位置；如表2所示的为卫星历书数据，卫星历书是简略的轨道参数，有效期会比较长，一般为半年，表3所示的卫星星历数据是在表2所示的参数的基础上增添更多的参数，即为详细的卫星轨道参数，有效期只有4小时。

表2卫星历书数据

表3卫星星历数据

本实施例中，根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，分别计算得到多个卫星的实时位置之后，执行步骤S3，也就是根据卫星终端实时位置和卫星实时位置，计算得到卫星列表这一步骤，包括：

S301.计算第一距离，第一距离为卫星实时位置距离卫星终端实时位置的距离；

S302.将第一距离与预设门限值进行比较；

S303.筛选出目标卫星并构建成卫星列表，目标卫星为第一距离小于预设门限值时对应的卫星。

本实施例中，通过卫星的实时位置和卫星终端的实时位置，可计算出离卫星终端距离小于门限值D的所有卫星，进而得到可能接入的卫星列表。

参照图4，在获取得到卫星列表之后，进一步查找卫星列表中每个卫星对应的点波束列表。

本实施例中，利用预测模型，进一步计算得到点波束列表中每个点波束的繁忙概率，其中，预测模型是通过广义线性预测建模得到，具体包括：

计算第一繁忙概率，第一繁忙概率为目标点波束在第一时刻的繁忙概率；目标点波束为点波束列表中的任意点波束，第一时刻为当前时刻的相邻前一时刻；

计算第二繁忙概率，第二繁忙概率为目标点波束在第二时刻的繁忙概率，第二时刻为第一时刻的相邻前一时刻；

根据第一繁忙概率和第二繁忙概率，预测得到目标点波束在当前时刻的繁忙概率。

本实施例中，利用广义线性预测建模，得到预测模型并储存到数据库里；具体地，本实施例用一个月时间的数据去进行建模，从表4中可以看出，两个点波束相对于当前时刻t的前两个时刻的波束忙闲状态，点波束的忙闲状态是根据波束下的可用信道来决定的；具体地，可设置一个可用信道数量的门限，当可用信道数量小于门限值时，认为该点波束是忙的状态，反之则认为该点波束是闲的状态。广义线性预测算法是通过利用过去两个时刻的点波束忙闲状态去预测当前的点波束忙闲状态。

表4点波束忙闲状态示意表

本实施例中，预测模型存储在数据库中，可从数据库里取出相应的预测模型，计算出每个点波束的繁忙概率，然后从点波束的繁忙概率中选出繁忙概率最小的点波束，对繁忙概率最小的点波束进行寻呼。

具体地，参照图5，图5示出了本发明实施例基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法的一个具体应用例子流程图。该具体应用例子的具体实现步骤如下：

(1)获取卫星终端的历史位置；

(2)根据卫星终端的历史位置计算得到卫星终端实时位置；

(3)计算得到覆盖了卫星终端的多个卫星的实时位置；

(4)根据卫星终端实时位置和多个卫星的实时位置，计算得到可能接入的卫星列表；

(5)寻找卫星列表中对应卫星的点波束列表；

(6)利用广义线性预测建模，得到预测模型；

(7)利用预测模型，计算每个点波束的繁忙概率；

(8)选择最佳点波束，最佳点波束为繁忙概率最小的点波束。

本发明实施例基于5G核心网的低轨卫星的寻呼方法具有以下技术效果：

本发明实施例根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；然后根据卫星终端实时位置和卫星实时位置，计算得到卫星列表；获取卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；利用预测模型，计算得到点波束列表中每个点波束的繁忙概率；最后选择繁忙概率最小的点波束进行寻呼；从而不需要盲目地给批量的卫星发信息来达到寻呼卫星终端的目的，能够降低信令消耗以及寻呼时延，提高通信效率。

本发明实施例还提供了一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼系统，包括：

第一计算模块，用于根据卫星终端历史位置计算得到卫星终端实时位置；

第二计算模块，用于根据卫星星历数据和/或卫星历书数据，计算得到卫星实时位置；

第三计算模块，用于根据卫星终端实时位置和卫星实时位置，计算得到卫星列表；

获取模块，用于获取卫星列表中每个卫星对应的点波束列表；

第四计算模块，用于利用预测模型，计算得到点波束列表中每个点波束的繁忙概率；

寻呼模块，用于选择繁忙概率最小的点波束进行寻呼。

具体地，第三计算模块包括：

计算单元，用于计算第一距离，第一距离为卫星实时位置距离卫星终端实时位置的距离；

比较单元，用于将第一距离与预设门限值进行比较；

筛选并构建单元，用于筛选出目标卫星并构建成卫星列表，目标卫星为第一距离小于预设门限值时对应的卫星。

具体地，第四计算模块中利用的预测模型是通过广义线性预测建模得到，具体包括：

计算第一繁忙概率，第一繁忙概率为目标点波束在第一时刻的繁忙概率；目标点波束为点波束列表中的任意点波束，第一时刻为当前时刻的相邻前一时刻；

计算第二繁忙概率，第二繁忙概率为目标点波束在第二时刻的繁忙概率，第二时刻为第一时刻的相邻前一时刻；

根据第一繁忙概率和第二繁忙概率，预测得到目标点波束在当前时刻的繁忙概率。

图3所示的方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与图3所示的方法实施例相同，并且达到的有益效果与图3所示的方法实施例所达到的有益效果也相同。

参照图6，本发明实施例还提供了一种基于5G核心网的低轨卫星的寻呼装置200，具体包括：

至少一个处理器210；

至少一个存储器220，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器210执行，使得所述至少一个处理器210实现如图3所示的方法。

其中，存储器220作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。存储器220可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器220可选包括相对于处理器210远程设置的远程存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器210。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

可以理解到，图6中示出的装置结构并不构成对装置200的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图6所示的装置200中，处理器210可以调取存储器220中储存的程序，并执行但不限于图3所示实施例的步骤。

以上所描述的装置200实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现实施例的目的。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在被处理器执行时用于实现如图3所示的方法。

本申请实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图3所示的方法。

可以理解的是，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。