一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法和装置，涉及空天地融合网络技术领域。目前，采用空天地融合网络辅助边远地区的数据传输过程汇总，因为链路状态始终在发生动态变化，导致通信链路的可靠性变差。本发明所述的方法通过分别得到飞机和卫星接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比，再得到地面用户‑飞机和卫星通信链路的中断概率，然后计算用户‑飞机和卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延，在用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据本方法提出的启发式用户接入算法得到用户接入结果。该方法可以广泛应用在空天地融合网络领域中。
1.一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：根据t时刻空天地融合网络的网络拓扑结构、发射功率、衰落损耗、收发端天线增益参数，得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比；同时得到卫星接收端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比；
步骤二：根据信道条件、接收端信噪比门限值，利用莱斯信道系数的概率密度函数计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率和地面用户‑卫星通信链路的中断概率；其中，地面用户‑飞机通信链路简称G2A，地面用户‑卫星通信链路简称G2S；
步骤三：引入ARQ机制，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；同时根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；
步骤四：用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据启发式用户接入算法得到用户接入结果。
2.根据权利要求1所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，其特征为，步骤一中所述飞机和卫星端的接收信噪比采用下述方法获得：若时隙t地面用户m在飞机c的覆盖范围内，且用户通过G2A链路向飞机发射信号，则飞机端的信噪比的计算公式为：其中，SNRm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时、飞机c处的信噪比， 表示用户m向飞机c的发射功率， 表示用户m的发射天线增益， 表示飞机c的接收天线增益，表示时隙t内用户m到飞机c的自由传输损耗，其中λc表示向飞机c发射的信号波长，dm,c(t)表示时隙t内用户m到飞机c的距离，La表示附加的损耗因子，hm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c传输时的快衰落系数，N0表示噪声功率；
若时隙t地面用户m通过G2S链路向卫星发射信号，则卫星端的信噪比的计算公式为：其中，SNRm,s(t)表示时隙t内用户m向卫星s发射信号时、卫星s处的信噪比， 表示用户m向卫星s的发射功率 表示卫星s的接收天线增益， 表示用户m到卫星s的自由传输损耗，其中λs表示向卫星s的发射的信号波长，dm,s(t)表示时隙t内用户m到卫星s的距离， 表示时隙t内用户m向飞机c传输时的快衰落系数。
3.根据权利要求2所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，其特征为，步骤二中所述的G2A的中断概率的计算方法为：当所述接收端信噪比大于设定门限值γth时，认为数据在该条通信链路能够成功传输；因此，G2A链路中断概率 为：其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时链路的中断概率，Pr表示概率，γth表示设定的信噪比门限值，λc表示向卫星s的发射的信号波长；
由于|hm,c(t)|服从莱斯分布，因此，|hm,c(t)|的概率密度函数为：其中，f|h|(h)表示|h|的概率密度函数，h表示概率密度函数的自变量，|h|表示快衰落因子h的模，K表示莱斯分布中的莱斯因子，I0(·)表示第一类0阶修正贝塞尔函数，e为自然常数；
其中，dh表示对自变量h的微分，Kc表示G2A链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子， 为马库姆Q函数，其中a表示常数，b表示马库姆Q函数设定的积分下限；
其中，Ks表示G2S链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子。
4.根据权利要求3所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，其特征为，步骤三中所述的在G2A链路中利用ARQ机制进行数据传输时，平均传输次数的计算方式为：其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发送数据的平均传输次数，Pr表示概率，N表示设置的ARQ机制传输次数上限，n表示某一次的传输序号， 表示时隙t内第n次传输成功，表示时隙t内第n次传输失败；
所以，用户利用G2A链路进行数据传输的平均传输次数为：
其中，D1,m,c(t)为时隙t内用户m向飞机c发送数据的传输时延， 为时隙t用户m发送的数据包个数，R为每个数据包所包含的比特数，B为通信带宽；
其中，D2,m,s(t)为时隙t内用户m向卫星s发送数据的传输时延， 表示时隙t内用户m向卫星s发送数据的平均传输次数。
5.根据权利要求4所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，其特征为，步骤四中所述的优化问题规划如下：P1‑1为最小化系统内所有用户总传输时延的优化问题；由于每个时隙的优化方法相对独立，将P1‑1分解为T个独立的子问题，令第t个时刻的子问题为P1‑2，上式为P1‑1的目标函数，表示最小化整个研究时间段内所有用户发送数据的传输时延，其中，a1,m,c(t)表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量，a2,m,s(t)表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量；
上式为P1‑1的限制条件1，表示每个时刻每个用户只能与通信范围内的一架飞机或一个卫星相连，其中，ωm,c(t)表示时隙t内用户m是否在飞机c覆盖范围内的二进制判决变量，M表示系统内用户总数量，m表示用户序号；
上式为P1‑1的限制条件2，限制了每个时隙内每架飞机可接入的用户数量上限，其中，表示每架飞机每个时刻所能接入的最大用户数量，C表示系统内飞机总数量，c表示飞机序号；
上式为P1‑1的限制条件3，限制了每个时隙内每颗卫星可接入的用户数量上限，其中，表示每颗卫星每个时刻所能接入的最大用户数量，S表示为系统内卫星总数量，s表示某颗卫星序号；
α1,m,c(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤c≤C
上式为P1‑1的限制条件4，表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量α1,m,c(t)是一个二进制变量，其中，T表示整个时间段内的总时隙个数，t表示某一时隙序号；
α2,m,s(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤s≤S
上式为P1‑1的限制条件5，表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量α2,m,s(t)是一个二进制变量；
首先对优化变量进行凸松弛，即：0≤α1,m,c(t)≤1和0≤α2,m,s(t)≤1，讨论时隙t内用户m在飞机c的通信范围内的情况，即ωm,c(t)＝1；利用拉格朗日对偶函数，将P1‑2转化为：其中，μ1,c(t)表示P1‑1的限制条件2所对应的拉格朗日乘子，μ2,s(t)表示P1‑1的限制条件3所对应的拉格朗日乘子， 和 为相应的拉格朗日乘子最优解。
6.一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，其特征在于，所述装置包括：信噪比计算装置，所述信噪比计算装置用于根据t时刻空天地融合网络的网络拓扑结构、发射功率、衰落损耗、收发端天线增益参数，得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比；同时该装置还用于得到卫星接收端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比；
中断概率计算装置，所述中断概率计算装置用于根据信道条件、接收端信噪比门限值，利用莱斯信道系数的概率密度函数计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率和地面用户‑卫星通信链路的中断概率；其中，地面用户‑飞机通信链路简称G2A，地面用户‑卫星通信链路简称G2S；
数据传输时延装置，所述数据传输时延装置用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；同时该装置还用于根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；
结果确定装置，所述结果确定装置用于在用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据启发式用户接入算法得到用户接入结果。
7.根据权利要求6所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，其特征在于，所述信噪比计算装置还包括：飞机端信噪比计算模块和卫星端信噪比计算模块，其中，飞机端信噪比计算模块用于得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比，具体采用下述公式计算获得：若时隙t地面用户m在飞机c的覆盖范围内，且用户通过G2A链路向飞机发射信号，则飞机端的接收信噪比的计算公式为：其中，SNRm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时飞机c处的信噪比， 表示用户m向飞机c的发射功率， 表示用户m的发射天线增益， 表示飞机c的接收天线增益，表示用户m到飞机c的自由传输损耗，其中λc表示向飞机c发射的信号波长，dm,c(t)表示时隙t内用户m到飞机c的距离，La表示附加的损耗因子，hm,c(t)表示用户m向飞机c传输时的快衰落系数，N0表示噪声功率；
所述的卫星端信噪比模块用于得到卫星端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比，具体采用下述公式计算获得：若时隙t地面用户m通过G2S链路向卫星发射信号，则卫星端的接收信噪比的计算公式为：其中，SNRm,s(t)表示时隙t内用户m向卫星s发射信号时卫星s处的信噪比， 表示卫星s的接收天线增益， 表示用户m到卫星s的自由传输损耗，其中λs表示向卫星s的发射的信号波长，dm,s(t)表示时隙t内用户m到卫星s的距离，式中其它各参数的定义与前文相同。
8.根据权利要求7所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，其特征在于，所述中断概率计算装置还包括：G2A的中断概率的计算模块和G2S的中断概率的计算模块，其中G2A的中断概率的计算模块用于计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率，其中地面用户‑飞机通信链路简称G2A，所述的G2A的中断概率的计算模块计算G2A中断概率具体采用下述公式计算获得：当所述接收端信噪比大于设定门限值γth时，认为数据在该条通信链路能够成功传输；
其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时链路的中断概率，Pr表示概率，γth表示设定的信噪比门限值；
由于|h|服从莱斯分布，因此，|h|的概率密度函数为：
其中，f|h|(h)表示|h|的概率密度函数，h表示概率密度函数的自变量，|h|表示快衰落因子h的模，K表示莱斯分布中的莱斯因子，I0(·)表示第一类0阶修正贝塞尔函数；
其中，dh表示对自变量h的微分，Kc表示G2A链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子， 为马库姆Q函数，其中a表示常数，b表示马库姆Q函数设定的积分下限；
所述的G2S的中断概率的计算模块用于计算得到地面用户‑卫星通信链路的中断概率，其中，地面用户‑卫星通信链路简称G2S，所述的G2S的中断概率的计算模块计算G2S中断概率具体采用下述公式计算获得：其中，Ks表示G2S链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子。
9.根据权利要求8所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，其特征在于，所述数据传输时延装置还包括：G2A平均传输次数模块和G2S平均传输次数模块，其中G2A平均传输次数模块用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延，所述的G2A平均传输次数模块计算传输次数具体采用下述公式计算获得：其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发送数据的平均传输次数，Pr表示概率，N表示设置的ARQ机制传输次数上限，n表示某一次的传输序号， 表示时隙t内第n次传输成功，表示时隙t内第n次传输失败；
所以，用户利用G2A链路进行数据传输的平均传输次数为：
其中，D1,m,c(t)为时隙t内用户m向飞机c发送数据的传输时延， 为时隙t用户m发送的数据包个数，R为每个数据包所包含的比特数，B为通信带宽；
所述的G2S平均传输次数模块用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延，所述的G2S平均传输次数模块计算时隙t内G2S链路的数据传输时延具体采用下述公式计算获得：其中，D2,m,s(t)为时隙t内用户m向卫星s发送数据的传输时延， 表示时隙t内用户m向卫星s发送数据的平均传输次数。
10.根据权利要求9所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，其特征在于，所述的结果确定装置还包括：优化问题模块和得到结果模块，其中优化问题模块用于将优化问题分解为一些独立的子问题，所述的优化问题模块优化问题的规划如下：P1‑1为最小化系统内所有用户总传输时延的优化问题，由于每个时隙的优化方法相对独立，将P1‑1分解为T个独立的子问题，令第t个时刻的子问题为P1‑2；
上式为P1‑1的目标函数，表示最小化整个研究时间段内所有用户发送数据的传输时延；其中，a1,m,c(t)表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量，a2,m,s(t)表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量；
上式为P1‑1的限制条件1，表示每个时刻每个用户只能与通信范围内的一架飞机或一个卫星相连；其中，ωm,c(t)表示时隙t内用户m是否在飞机c覆盖范围内的二进制判决变量，M表示系统内用户总数量，m表示某个用户序号；
上式为P1‑1的限制条件2，限制了每个时隙内每架飞机可接入的用户数量上限，其中，表示每架飞机每个时刻所能接入的最大用户数量，C表示系统内飞机总数量，c表示某架飞机序号；
上式为P1‑1的限制条件3，限制了每个时隙内每颗卫星可接入的用户数量上限，其中，表示每颗卫星每个时刻所能接入的最大用户数量，S表示为系统内卫星总数量，s表示某颗卫星序号；
α1,m,c(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤c≤C
上式为P1‑1的限制条件4，表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量α1,m,c(t)是一个二进制变量，其中，T表示整个时间段内的总时隙个数，t表示某一时隙序号；
α2,m,s(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤s≤S
上式为P1‑1的限制条件5，表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量α2,m,s(t)是一个二进制变量；
所述的得到结果模块用于根据启发式用户接入算法得到用户接入结果，所述的得到结果模块中的启发式用户接入算法为：首先对优化变量进行凸松弛，即：0≤α1,m,c(t)≤1和0≤α2,m,s(t)≤1，讨论时隙t内用户m在飞机c的通信范围内的情况，即ωm,c(t)＝1，利用拉格朗日对偶函数，将P1‑2转化为：其中，μ1,c(t)表示P1‑1的限制条件2所对应的拉格朗日乘子，μ2,s(t)表示P1‑1的限制条件3所对应的拉格朗日乘子， 和 为相应的拉格朗日乘子最优解。
空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及空天地融合网络技术领域，特别涉及一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法。
背景技术
[0002] 当前移动通信已经发展到第五代，通信系统的有效性和可靠性已经发展到前所未有的新阶段。出于对商业利益的考虑，移动网络运营商倾向于在人口密集的区建立传统蜂窝基站。当前，地面宽带无线信号的覆盖率仅有10％，边远地区的数据传输仍然较为困难，距离实现通信无缝覆盖的目标仍有很远的距离。
[0003] 空天地融合网络由于引入卫星、飞机等空中平台进行辅助通信，极大的扩展了传统地面蜂窝网络的通信覆盖范围，使得边远地区的通信成为可能。与蜂窝移动通信不同，卫星、飞机等空中平台始终处于高速移动状态；因此，用户‑平台的链路状态始终在发生动态变化，导致通信链路的可靠性变差，数据无法成功传输的概率也相应增加。目前，无论是针对飞机通信的研究，还是在卫星通信场景下考虑地面用户‑空中平台通信链路中断情况的研究都十分有限。此外，在考虑数据重传的情况下，用户如何选择空中平台才能实现传输时延最小化的目标也成为了亟待解决的问题之一。
发明内容
[0004] 为了解决现有技术中存在的由于空天地融合网络中地面用户‑空中平台通信链路可能会发生中断的问题，本申请提供了空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法及装置。
[0005] 一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，包括如下步骤：
[0006] 步骤一：根据t时刻空天地融合网络的网络拓扑结构、发射功率、衰落损耗、收发端天线增益等参数，得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比；同时得到卫星接收端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比；
[0007] 步骤二：根据信道条件、接收端信噪比门限值，利用莱斯信道系数的概率密度函数计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率和地面用户‑卫星通信链路的中断概率；其中，地面用户‑飞机通信链路简称G2A，地面用户‑卫星通信链路简称G2S；
[0008] 步骤三：引入ARQ机制，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；同时根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；
[0009] 步骤四：用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据启发式用户接入算法得到用户接入结果。
[0010] 上述步骤一中所述飞机和卫星端的接收信噪比为：
[0011] 若时隙t地面用户m在飞机c的覆盖范围内，且用户通过G2A链路向飞机发射信号，则飞机端的信噪比的计算公式为：
[0012]
[0013] 其中，SNRm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时、飞机c处的信噪比， 表示用户m向飞机c的发射功率， 表示用户m的发射天线增益， 表示飞机c的接收天线增益， 表示时隙t内用户m到飞机c的自由传输损耗，其中λc表示向飞机c发射的信号波长，dm,c(t)表示时隙t内用户m到飞机c的距离，La表示附加的损耗因子，hm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c传输时的快衰落系数，N0表示噪声功率；
[0014] 若时隙t地面用户m通过G2S链路向卫星发射信号，则卫星端的信噪比的计算公式为：
[0015]
[0016] 其中，SNRm,s(t)表示时隙t内用户m向卫星s发射信号时、卫星s处的信噪比， 表示用户m向卫星s的发射功率 表示卫星s的接收天线增益， 表示用户m到卫星s的自由传输损耗，其中λs表示向卫星s的发射的信号波长，dm,s(t)表示时隙t内用户m到卫星s的距离， 表示时隙t内用户m向飞机c传输时的快衰落系数。
[0017] 步骤二中所述的G2A的中断概率的计算方法为：当所述接收端信噪比大于设定门限值γth时，认为数据在该条通信链路能够成功传输；因此，G2A链路中断概率 为：
[0018]
[0019] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时链路的中断概率，Pr表示概率，γth表示设定的信噪比门限值。λc表示向飞机a的发射的信号波长。
[0020] 由于|hm,c(t)|2服从莱斯分布，因此，|hm,c(t)|2的概率密度函数为：
[0021]
[0022] 其中，f|h|(h)表示|h|的概率密度函数，h表示概率密度函数的自变量，|h|表示快衰落因子h的模，K表示莱斯分布中的莱斯因子，I0(·)表示第一类0阶修正贝塞尔函数,e为自然常数；
[0023] G2A链路中断概率为：
[0024]
[0025] 其中，dh表示对自变量h的微分，Kc表示G2A链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子， 为马库姆Q函数，其中a表示常数，b表示马库姆Q函数设定的积分下限。
[0026] 步骤二中所述的G2S的中断概率的计算方法为：
[0027]
[0028] 其中，Ks表示G2S链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子；式中其它各参数的定义与前文相同。
[0029] 步骤三中在G2A链路中利用ARQ机制进行数据传输时，平均传输次数的计算方式为：
[0030]
[0031] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发送数据的平均传输次数，Pr表示概率，N表示设置的ARQ机制传输次数上限，n表示某一次的传输序号， 表示时隙t内第n次传输成功， 表示时隙t内第n次传输失败。
[0032] 所以，用户利用G2A链路进行数据传输的平均传输次数为：
[0033]
[0034] 时隙t内G2A链路的数据传输时延为：
[0035]
[0036] 其中，D1,m,c(t)为时隙t内用户m向飞机c发送数据的传输时延， 为时隙t用户m发送的数据包个数，R为每个数据包所包含的比特数，B为通信带宽；
[0037] 时隙t内G2S链路的数据传输时延的计算方法为：
[0038]
[0039] 其中，D2,m,s(t)为时隙t内用户m向卫星s发送数据的传输时延， 表示时隙t内用户m向卫星s发送数据的平均传输次数；式中其它各参数的定义与前文相同。
[0040] 步骤四中所述优化问题规划如下：
[0041] P1‑1为最小化系统内所有用户总传输时延的优化问题；由于每个时隙的优化方法相对独立，将P1‑1分解为T个独立的子问题，令第t个时刻的子问题为P1‑2。
[0042] P1‑1:
[0043] 上式为P1‑1的目标函数，表示最小化整个研究时间段内所有用户发送数据的传输时延。其中，a1,m,c(t)表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量，a2,m,s(t)表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量；
[0044]
[0045] 上式为P1‑1的限制条件1，表示每个时刻每个用户只能与通信范围内的一架飞机或一个卫星相连。其中，ωm,c(t)表示时隙t内用户m是否在飞机c覆盖范围内的二进制判决变量，M表示系统内用户总数量，m表示用户序号；
[0046]
[0047] 上式为P1‑1的限制条件2，限制了每个时隙内每架飞机可接入的用户数量上限，其中， 表示每架飞机每个时刻所能接入的最大用户数量，C表示系统内飞机总数量，c表示飞机序号；
[0048]
[0049] 上式为P1‑1的限制条件3，限制了每个时隙内每颗卫星可接入的用户数量上限，其中， 表示每颗卫星每个时刻所能接入的最大用户数量，S表示为系统内卫星总数量，s表示某颗卫星序号；
[0050] α1,m,c(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤c≤C
[0051] 上式为P1‑1的限制条件4，表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量α1,m,c(t)是一个二进制变量，其中，T表示整个时间段内的总时隙个数，t表示某一时隙序号；
[0052] α2,m,s(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤s≤S
[0053] 上式为P1‑1的限制条件5，表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量α2,m,s(t)是一个二进制变量。
[0054] 步骤四中所述启发式用户接入算法为：
[0055] 首先对优化变量进行凸松弛，即：0≤α1,m,c(t)≤1和0≤α2,m,s(t)≤1。讨论时隙t内用户m在飞机c的通信范围内的情况，即ωm,c(t)＝1；利用拉格朗日对偶函数，将P1‑2转化为：
[0056]
[0057] 其中，μ1,c(t)表示P1‑1的限制条件2所对应的拉格朗日乘子，μ2,s(t)表示P1‑1的限制条件3所对应的拉格朗日乘子， 和 为相应的拉格朗日乘子最优解。
[0058] 一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，包括：
[0059] 信噪比计算装置，所述信噪比计算装置用于根据t时刻空天地融合网络的网络拓扑结构、发射功率、衰落损耗、收发端天线增益等参数，得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比；同时该装置还用于得到卫星接收端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比；
[0060] 中断概率计算装置，所述中断概率计算装置用于根据信道条件、接收端信噪比门限值，利用莱斯信道系数的概率密度函数计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率和地面用户‑卫星通信链路的中断概率；其中，地面用户‑飞机通信链路简称G2A，地面用户‑卫星通信链路简称G2S；
[0061] 数据传输时延装置，所述数据传输时延装置用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；同时该装置还用于根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；
[0062] 结果确定装置，所述结果确定装置用于在用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据启发式用户接入算法得到用户接入结果。
[0063] 所述信噪比计算装置还包括：飞机端信噪比计算模块和卫星端信噪比计算模块，其中，飞机端信噪比计算模块用于得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比，具体采用下述公式计算获得：
[0064] 若时隙t地面用户m在飞机c的覆盖范围内，且用户通过G2A链路向飞机发射信号，则飞机端的接收信噪比的计算公式为：
[0065]
[0066] 其中，SNRm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时飞机c处的信噪比， 表示用户m向飞机c的发射功率， 表示用户m的发射天线增益， 表示飞机c的接收天线增益，表示用户m到飞机c的自由传输损耗，其中λc表示向飞机c发射的信号波长，dm,c(t)表示时隙t内用户m到飞机c的距离。La表示附加的损耗因子，hm,c(t)表示用户m向飞机c传输时的快衰落系数，N0表示噪声功率；
[0067] 所述的卫星端信噪比模块用于得到卫星端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比，具体采用下述公式计算获得：
[0068] 若时隙t地面用户m通过G2S链路向卫星发射信号，则卫星端的接收信噪比的计算公式为：
[0069]
[0070] 其中，SNRm,s(t)表示时隙t内用户m向卫星s发射信号时卫星s处的信噪比， 表示卫星s的接收天线增益， 表示用户m到卫星s的自由传输损耗，其中λs表示向卫星s的发射的信号波长，dm,s(t)表示时隙t内用户m到卫星s的距离。式中其它各参数的定义与前文相同。
[0071] 所述中断概率计算装置还包括：G2A的中断概率的计算模块和G2S的中断概率的计算模块，其中G2A的中断概率的计算模块用于计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率，其中地面用户‑飞机通信链路简称G2A，所述的G2A的中断概率的计算模块计算G2A中断概率具体采用下述公式计算获得：
[0072] 当所述接收端信噪比大于设定门限值γth时，认为数据在该条通信链路能够成功传输；因此，G2A链路中断概率 为：
[0073]
[0074] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时链路的中断概率，Pr表示概率，γth表示设定的信噪比门限值。
[0075] 由于|hm,c(t)|2服从莱斯分布，因此，|hm,c(t)|2的概率密度函数为：
[0076]
[0077] 其中，f|h|(h)表示|h|的概率密度函数，h表示概率密度函数的自变量，|h|表示快衰落因子h的模，K表示莱斯分布中的莱斯因子，I0(·)表示第一类0阶修正贝塞尔函数，e为自然常数。
[0078] G2A链路中断概率为：
[0079]
[0080] 其中，dh表示对自变量h的微分，Kc表示G2A链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子， 为马库姆Q函数，其中a表示常数，b表示马库姆Q函数设定的积分下限。
[0081] 所述的G2S的中断概率的计算模块用于计算得到地面用户‑卫星通信链路的中断概率，其中，地面用户‑卫星通信链路简称G2S，所述的G2S的中断概率的计算模块计算G2S中断概率具体采用下述公式计算获得：
[0082]
[0083] 其中，Ks表示G2S链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子。式中其它各参数的定义与前文相同。
[0084] 所述数据传输时延装置还包括：G2A平均传输次数模块和G2S平均传输次数模块，其中G2A平均传输次数模块用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延，所述的G2A平均传输次数模块计算传输次数具体采用下述公式计算获得：
[0085]
[0086] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发送数据的平均传输次数，Pr表示概率，N表示设置的ARQ机制传输次数上限，n表示某一次的传输序号， 表示时隙t内第n次传输成功， 表示时隙t内第n次传输失败。
[0087] 所以，用户利用G2A链路进行数据传输的平均传输次数为：
[0088]
[0089] 时隙t内G2A链路的数据传输时延为：
[0090]
[0091] 其中，D1,m,c(t)为时隙t内用户m向飞机c发送数据的传输时延， 为时隙t用户m发送的数据包个数，R为每个数据包所包含的比特数，B为通信带宽；
[0092] 所述的G2S平均传输次数模块用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延，所述的G2S平均传输次数模块计算时隙t内G2S链路的数据传输时延具体采用下述公式计算获得：
[0093]
[0094] 其中，D2,m,s(t)为时隙t内用户m向卫星s发送数据的传输时延， 表示时隙t内用户m向卫星s发送数据的平均传输次数；
[0095] 所述的结果确定装置还包括：优化问题模块和得到结果模块，其中优化问题模块用于将优化问题分解为一些独立的子问题，所述的优化问题模块优化问题的规划如下：
[0096] P1‑1为最小化系统内所有用户总传输时延的优化问题。由于每个时隙的优化方法相对独立，将P1‑1分解为T个独立的子问题，令第t个时刻的子问题为P1‑2。
[0097] P1‑1:
[0098] 上式为P1‑1的目标函数，表示最小化整个研究时间段内所有用户发送数据的传输时延。其中，a1,m,c(t)表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量，a2,m,s(t)表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量；
[0099]
[0100] 上式为P1‑1的限制条件1，表示每个时刻每个用户只能与通信范围内的一架飞机或一个卫星相连。其中，ωm,c(t)表示时隙t内用户m是否在飞机c覆盖范围内的二进制判决变量，M表示系统内用户总数量，m表示某个用户序号；
[0101]
[0102] 上式为P1‑1的限制条件2，限制了每个时隙内每架飞机可接入的用户数量上限，其中， 表示每架飞机每个时刻所能接入的最大用户数量，C表示系统内飞机总数量，c表示某架飞机序号；
[0103]
[0104] 上式为P1‑1的限制条件3，限制了每个时隙内每颗卫星可接入的用户数量上限，其中， 表示每颗卫星每个时刻所能接入的最大用户数量，S表示为系统内卫星总数量，s表示某颗卫星序号；
[0105] α1,m,c(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤c≤C
[0106] 上式为P1‑1的限制条件4，表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量α1,m,c(t)是一个二进制变量，其中，T表示整个时间段内的总时隙个数，t表示某一时隙序号；
[0107] α2,m,s(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤s≤S
[0108] 上式为P1‑1的限制条件5，表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量α2,m,s(t)是一个二进制变量。
[0109] 所述的得到结果模块用于根据启发式用户接入算法得到用户接入结果，所述的得到结果模块中的启发式用户接入算法为：
[0110] 首先对优化变量进行凸松弛，即：0≤α1,m,c(t)≤1和0≤α2,m,s(t)≤1。讨论时隙t内用户m在飞机c的通信范围内的情况，即ωm,c(t)＝1。利用拉格朗日对偶函数，将P1‑2转化为：
[0111]
[0112] 其中，μ1,c(t)表示P1‑1的限制条件2所对应的拉格朗日乘子，μ2,s(t)表示P1‑1的限制条件3所对应的拉格朗日乘子， 和 为相应的拉格朗日乘子最优解。
[0113] 附图3为地面用户信息的上行传输过程，地面用户8通过飞机11将数据发送至飞机网关5，再由飞机网关5将数据发送至数据中心9进行处理，或者地面用户8通过卫星10将数据发送至卫星网关4，再由卫星网关4将数据发送至数据中心9进行处理。
[0114] 本发明的优点：
[0115] 本发明所述方法在性能接近最优的同时，具有较低的算法复杂度，能够为空天地融合网络提供一种可行的用户接入方法和装置,能够为空天地融合网络提供一种可行的用户接入方案。
[0116] 本发明重点研究空天地融合网络中5G信号覆盖区域外的边远地区信息传输问题。由于这类区域的地面用户无法与传统地面网络基站建立连接，为了将这些数据传递到数据中心进行处理，需要借助该区域上空的卫星、飞机进行数据传输。在地面用户‑空中平台通信链路发生中断时，引入反馈重传机制，提出以最小化传输时延为目标的用户接入方案，并根据提出的启发式用户接入算法得到用户接入结果。
[0117] 本发明所述的方法及装置适用于边远地区信息传输。
附图说明
[0118] 图1为本发明所述的空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法流程图；
[0119] 图2为现有空天地融合网络架构示意图；
[0120] 图3为现有地面用户信息的上行传输过程；
[0121] 图4为空天地融合网络中引入飞机前后平均时延对比图；
[0122] 图5为空天地融合网络中引入飞机前后吞吐量对比图；
[0123] 图6为采用本发明所述的方法与现有同类技术实现通信的平均时延对比图；
[0124] 图7为不同门限值下是否引入ARQ的吞吐量对比图；
[0125] 附图标记说明：低轨卫星1、民航飞机2、地面用户节点3、卫星网关4、飞机网关5、G2A通信电路6、G2S通信电路7、地面用户8、数据中心9、卫星10、飞机11。
具体实施方式
[0126] 实施方式一：参照图1说明本实施方式。本实施方式所述的一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，包括如下步骤：
[0127] 步骤一：根据t时刻空天地融合网络的网络拓扑结构、发射功率、衰落损耗、收发端天线增益等参数，得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比；同时得到卫星接收端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比；
[0128] 步骤二：根据信道条件、接收端信噪比门限值，利用莱斯信道系数的概率密度函数计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率和地面用户‑卫星通信链路的中断概率；其中，地面用户‑飞机通信链路简称G2A，地面用户‑卫星通信链路简称G2S；
[0129] 步骤三：引入ARQ机制，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，并得到数据传输时延；同时根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，并得到数据传输时延；
[0130] 步骤四：用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据本方法提出的启发式用户接入算法得到用户接入结果。
[0131] 上述空天地融合网络的网络拓扑结构参见图2所示，该网络架构有两种通信链路，分别为G2A通信链路6和G2S通信电路7，其中G2A通信链路6是指任意地面用户节点3的数据通过民航飞机2和飞机网关5实现数据传输的链路；G2S通信链路7是指任意地面用户节点3的数据通过低轨卫星1和卫星网关4实现数据传输的链路。
[0132] 其中，地面用户信息的上行传输过程参见图3所述，地面用户信息的上行传输过程分别为通过飞机上行传输和通过卫星上行传输，其中通过飞机上行传输的过程为：地面用户8通过飞机11将数据发送至飞机网关5，再由飞机网关5将数据发送至数据中心9进行处理；通过卫星上行传输的过程为：地面用户8通过卫星10将数据发送至卫星网关4，再由卫星网关4将数据发送至数据中心9进行处理。
[0133] 上述步骤一中所述飞机和卫星端的接收信噪比为：
[0134] 若时隙t地面用户m在飞机c的覆盖范围内，且用户通过G2A链路向飞机发射信号，则飞机端的信噪比的计算公式为：
[0135]
[0136] 其中，SNRm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时飞机c处的信噪比， 表示用户m向飞机c的发射功率， 表示用户m的发射天线增益， 表示飞机c的接收天线增益，表示用户m到飞机c的自由传输损耗，其中λc表示向飞机c发射的信号波长，dm,c(t)表示时隙t内用户m到飞机c的距离，La表示附加的损耗因子，hm,c(t)表示用户m向飞机c传输时的快衰落系数，N0表示噪声功率；
[0137] 若时隙t地面用户m通过G2S链路向卫星发射信号，则卫星端的信噪比的计算公式为：
[0138]
[0139] 其中，SNRm,s(t)表示时隙t内用户m向卫星s发射信号时卫星s处的信噪比， 表示卫星s的接收天线增益， 表示用户m到卫星s的自由传输损耗，其中λs表示向卫星s的发射的信号波长，dm,s(t)表示时隙t内用户m到卫星s的距离；式中其它各参数的定义与前文相同。
[0140] 步骤二中所述的G2A的中断概率的计算方法为：当所述接收端信噪比大于设定门限值γth时，认为数据在该条通信链路能够成功传输；因此，G2A链路中断概率 为：
[0141]
[0142] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时链路的中断概率，Pr表示概率，γth表示设定的信噪比门限值。
[0143] 由于|hm,c(t)|2服从莱斯分布，因此，|hm,c(t)|2的概率密度函数为：
[0144]
[0145] 其中，f|h|(h)表示|h|的概率密度函数，h表示概率密度函数的自变量，|h|表示快衰落因子h的模，K表示莱斯分布中的莱斯因子，I0(·)表示第一类0阶修正贝塞尔函数，e为自然常数；
[0146] G2A链路中断概率为：
[0147]
[0148] 其中，dh表示对自变量h的微分，Kc表示G2A链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子， 为马库姆Q函数，其中a表示常数，b表示马库姆Q函数设定的积分下限。
[0149] 步骤二中所述的G2S的中断概率的计算方法为：
[0150]
[0151] 其中，Ks表示G2S链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子；式中其它各参数的定义与前文相同。
[0152] 步骤三中在G2A链路中利用ARQ机制进行数据传输时，平均传输次数的计算方式为：
[0153]
[0154] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发送数据的平均传输次数，Pr表示概率，N表示设置的ARQ机制传输次数上限，n表示某一次的传输序号， 表示时隙t内第n次传输成功， 表示时隙t内第n次传输失败。
[0155] 所以，用户利用G2A链路进行数据传输的平均传输次数为：
[0156]
[0157] 时隙t内G2A链路的数据传输时延为：
[0158]
[0159] 其中，D1,m,c(t)为时隙t内用户m向飞机c发送数据的传输时延， 为时隙t用户m发送的数据包个数，R为每个数据包所包含的比特数，B为通信带宽；
[0160] 同时时隙t内G2S链路的数据传输时延的计算方法为：
[0161]
[0162] 其中，D2,m,s(t)为时隙t内用户m向卫星s发送数据的传输时延， 表示时隙t内用户m向卫星s发送数据的平均传输次数；式中其它各参数的定义与前文相同。
[0163] 步骤四中所述优化问题规划如下：
[0164] P1‑1为最小化系统内所有用户总传输时延的优化问题；由于每个时隙的优化方法相对独立，将P1‑1分解为T个独立的子问题，令第t个时刻的子问题为P1‑2。
[0165] P1‑1:
[0166] 上式为P1‑1的目标函数，表示最小化整个研究时间段内所有用户发送数据的传输时延。其中，a1,m,c(t)表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量，a2,m,s(t)表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量；
[0167]
[0168] 上式为P1‑1的限制条件1，表示每个时刻每个用户只能与通信范围内的一架飞机或一个卫星相连。其中，ωm,c(t)表示时隙t内用户m是否在飞机c覆盖范围内的二进制判决变量，M表示系统内用户总数量，m表示某个用户序号；
[0169]
[0170] 上式为P1‑1的限制条件2，限制了每个时隙内每架飞机可接入的用户数量上限，其中， 表示每架飞机每个时刻所能接入的最大用户数量，C表示系统内飞机总数量，c表示某架飞机序号；
[0171]
[0172] 上式为P1‑1的限制条件3，限制了每个时隙内每颗卫星可接入的用户数量上限，其中， 表示每颗卫星每个时刻所能接入的最大用户数量，S表示为系统内卫星总数量，s表示某颗卫星序号；
[0173] α1,m,c(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤c≤C
[0174] 上式为P1‑1的限制条件4，表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量α1,m,c(t)是一个二进制变量，其中，T表示整个时间段内的总时隙个数，t表示某一时隙序号；
[0175] α2,m,s(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤s≤S
[0176] 上式为P1‑1的限制条件5，表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量α2,m,s(t)是一个二进制变量。
[0177] 步骤四中所述启发式用户接入算法为：
[0178] 首先对优化变量进行凸松弛，即：0≤α1,m,c(t)≤1和0≤α2,m,s(t)≤1。讨论时隙t内用户m在飞机c的通信范围内的情况，即ωm,c(t)＝1；利用拉格朗日对偶函数，将P1‑2转化为：
[0179]
[0180] 其中，μ1,c(t)表示P1‑1的限制条件2所对应的拉格朗日乘子，μ2,s(t)表示P1‑1的限制条件3所对应的拉格朗日乘子， 和 为相应的拉格朗日乘子最优解。
[0181] 本实施方式提出的启发式用户接入算法在性能接近最优的同时，具有较低的算法复杂度，能够为空天地融合网络提供一种可行的用户接入方法。
[0182] 实施方式二：参照附图1说明本实施方式，本实施方式提供一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置，包括：
[0183] 用于根据t时刻空天地融合网络的网络拓扑结构、发射功率、衰落损耗、收发端天线增益等参数，得到飞机接收端的信号接收形式并计算飞机端的接收信噪比的装置；同时该装置还能得到卫星接收端的信号接收形式并计算卫星端的接收信噪比；
[0184] 用于根据信道条件、接收端信噪比门限值，利用莱斯信道系数的概率密度函数计算得到地面用户‑飞机通信链路的中断概率和地面用户‑卫星通信链路的中断概率的装置；其中，地面用户‑飞机通信链路简称G2A，地面用户‑卫星通信链路简称G2S；
[0185] 用于在引入ARQ机制后，根据数据包传输次数上限计算用户‑飞机的数据包平均发送次数，得到数据传输时延的装置；同时该装置还能根据数据包传输次数上限计算用户‑卫星的数据包平均发送次数，得到数据传输时延；
[0186] 用于在用户面对多种空中平台时，规划以最小化传输时延为目标的用户接入方法，将优化问题分解为一些独立的子问题，并根据本方法提出的启发式用户接入算法得到用户接入结果的装置。
[0187] 所述飞机和卫星端的接收信噪比为：
[0188] 若时隙t地面用户m在飞机c的覆盖范围内，且用户通过G2A链路向飞机发射信号，则飞机端的信噪比的计算公式为：
[0189]
[0190] 其中，SNRm,c(t)表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时飞机c处的信噪比， 表示用户m向飞机c的发射功率， 表示用户m的发射天线增益， 表示飞机c的接收天线增益， 表示用户m到飞机c的自由传输损耗，其中λc表示向飞机c发射的信号波长，dm,c(t)表示时隙t内用户m到飞机c的距离。La表示附加的损耗因子，hm,c(t)表示用户m向飞机c传输时的快衰落系数，N0表示噪声功率；
[0191] 若时隙t地面用户m通过G2S链路向卫星发射信号，则卫星端的信噪比的计算公式为：
[0192]
[0193] 其中，SNRm,s(t)表示时隙t内用户m向卫星s发射信号时卫星s处的信噪比， 表示卫星s的接收天线增益， 表示用户m到卫星s的自由传输损耗，其中λs表示向卫星s的发射的信号波长，dm,s(t)表示时隙t内用户m到卫星s的距离。式中其它各参数的定义与前文相同。
[0194] 所述的G2A的中断概率的计算方法为：
[0195] 当所述接收端信噪比大于设定门限值γth时，认为数据在该条通信链路能够成功传输；因此，G2A链路中断概率 为：
[0196]
[0197] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发射信号时链路的中断概率，Pr表示概率，γth表示设定的信噪比门限值。
[0198] 由于|hm,c(t)|2服从莱斯分布，因此，|hm,c(t)|2的概率密度函数为：
[0199]
[0200] 其中，f|h|(h)表示|h|的概率密度函数，h表示概率密度函数的自变量，|h|表示快衰落因子h的模，K表示莱斯分布中的莱斯因子，I0(·)表示第一类0阶修正贝塞尔函数，e为自然常数。
[0201] G2A链路中断概率为：
[0202]
[0203] 其中，dh表示对自变量h的微分，Kc表示G2A链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子， 为马库姆Q函数，其中a表示常数，b表示马库姆Q函数设定的积分下限。
[0204] 步骤二中所述的G2S的中断概率的计算方法为：
[0205]
[0206] 其中，Ks表示G2S链路中快衰落因子的模服从的莱斯分布因子。式中其它各参数的定义与前文相同。
[0207] 所述的在G2A链路中利用ARQ机制进行数据传输时，平均传输次数的计算方式为：
[0208]
[0209] 其中， 表示时隙t内用户m向飞机c发送数据的平均传输次数，Pr表示概率，N表示设置的ARQ机制传输次数上限，n表示某一次的传输序号， 表示时隙t内第n次传输成功， 表示时隙t内第n次传输失败。
[0210] 所以，用户利用G2A链路进行数据传输的平均传输次数为：
[0211]
[0212] 时隙t内G2A链路的数据传输时延为：
[0213]
[0214] 其中，D1,m,c(t)为时隙t内用户m向飞机c发送数据的传输时延， 为时隙t用户m发送的数据包个数，R为每个数据包所包含的比特数，B为通信带宽；
[0215] 同时时隙t内G2S链路的数据传输时延的计算方法为：
[0216]
[0217] 其中，D2,m,s(t)为时隙t内用户m向卫星s发送数据的传输时延， 表示时隙t内用户m向卫星s发送数据的平均传输次数；
[0218] 所述的优化问题规划如下：
[0219] P1‑1为最小化系统内所有用户总传输时延的优化问题。由于每个时隙的优化方法相对独立，将P1‑1分解为T个独立的子问题，令第t个时刻的子问题为P1‑2。
[0220] P1‑1:
[0221] 上式为P1‑1的目标函数，表示最小化整个研究时间段内所有用户发送数据的传输时延。其中，a1,m,c(t)表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量，a2,m,s(t)表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量；
[0222]
[0223] 上式为P1‑1的限制条件1，表示每个时刻每个用户只能与通信范围内的一架飞机或一个卫星相连。其中，ωm,c(t)表示时隙t内用户m是否在飞机c覆盖范围内的二进制判决变量，M表示系统内用户总数量，m表示某个用户序号；
[0224]
[0225] 上式为P1‑1的限制条件2，限制了每个时隙内每架飞机可接入的用户数量上限，其中， 表示每架飞机每个时刻所能接入的最大用户数量，C表示系统内飞机总数量，c表示某架飞机序号；
[0226]
[0227] 上式为P1‑1的限制条件3，限制了每个时隙内每颗卫星可接入的用户数量上限，其中， 表示每颗卫星每个时刻所能接入的最大用户数量，S表示为系统内卫星总数量，s表示某颗卫星序号；
[0228] α1,m,c(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤c≤C
[0229] 上式为P1‑1的限制条件4，表示在时隙t内用户m是否接入飞机m的判决变量α1,m,c(t)是一个二进制变量，其中，T表示整个时间段内的总时隙个数，t表示某一时隙序号；
[0230] α2,m,s(t)∈{0,1},1≤t≤T,1≤m≤M,1≤s≤S
[0231] 上式为P1‑1的限制条件5，表示在时隙t内用户m是否接入卫星s的判决变量α2,m,s(t)是一个二进制变量。
[0232] 所述的启发式用户接入算法为：
[0233] 首先对优化变量进行凸松弛，即：0≤α1,m,c(t)≤1和0≤α2,m,s(t)≤1。讨论时隙t内用户m在飞机c的通信范围内的情况，即ωm,c(t)＝1。利用拉格朗日对偶函数，将P1‑2转化为：
[0234]
[0235] 其中，μ1,c(t)表示P1‑1的限制条件2所对应的拉格朗日乘子，μ2,s(t)表示P1‑1的限制条件3所对应的拉格朗日乘子， 和 为相应的拉格朗日乘子最优解。
[0236] 以下为本实施方式提出的启发式算法的可行性证明：
[0237] 命题1：定义数据集合
[0238]集合中最小项所对应元素的序号为βm(t)＝arg min{Gm(t)}，则优化问题的最优解为[0239]
[0240] 证明：
[0241] 对于给定时刻和给定用户，最多有一个α1,m,c(t)或α2,m,s(t)为1。由于集合Gm(t)的每一项都是正值，根据线性函数的性质，βm(t)对应那一项的优化变量应为1，其它项为0。
[0242] 证毕。
[0243] 当ωm,c(t)＝0时，优化问题的求解方法与ωm,c(t)＝1时类似。
[0244] 当ωm,c(t)＝1时，命题一提出了针对优化问题P1‑1的一种启发式用户接入求解算法，形式较为简单。为了清晰，故给出证明，解释为什么最优解形式是命题一的形式。
[0245] 当ωm,c(t)＝0时，表示用户m不在飞机c的覆盖范围内的情况，优化问题的求解方法与ωm,c(t)＝1时类似。具体地，命题1中的数据集合修改为优化问题的最优解为
[0246] 本实施方式提出的空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入装置在性能接近最优的同时，具有较低的算法复杂度，能够为空天地融合网络提供一种可行的用户接入方法。
[0247] 实施方式三：本实施方式是采用仿真的方式将本发明所述的空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法与现有同类方法进行比较，进而验证本发明与现有同类技术相比较的优点。
[0248] 表1所示为在仿真时用到的参数设定。
[0249] 表1仿真参数设置
[0250]
[0251]
[0252] 在上述仿真参数的情况下的仿真结果为：
[0253] 附图4为空天地融合网络中引入飞机前后平均时延对比图；为了简便，在仿真时只考虑飞机和卫星同时处在地面用户节点通信范围内的情况。可以发现，当网络中只存在卫星时，平均时延最大；只存在飞机时，平均时延最小。当网络中同时存在飞机和卫星时，如果用户数量小于门限值，网络平均时延与只存在飞机时的情况相同；如果超过该门限值，平均时延上升，时延值介于前两种场景之间。这说明了当飞机和卫星同时能够为地面用户提供服务时，用户优先选择接入飞机。当飞机无法满足用户通信需求时，用户才会选择接入卫星。
[0254] 本实施方式提供了一种空天地融合网络中最小化传输时延的用户接入方法，通过该方法引入飞机后，在用户数量少于150个时，平均延时降低了125ms左右，在用户数量高于150个，少于300个时，平均延时降低了100ms左右。
[0255] 附图5为空天地融合网络中引入飞机前后吞吐量对比图；可以发现，三种场景下，当用户数量小于各自门限值时，吞吐量几乎随着用户数量的增加呈线性增长；当超过门限值后，吞吐量趋于稳定。可以发现，由于引入了飞机作为空中平台，网络的饱和点上升，能够为更多用户提供服务，吞吐量远高于具有单一类型空中平台场景的吞吐量因此，在引入飞机作为空中平台之后，网络的饱和点上升，在用户数量达到门限值之后吞吐量能够趋于稳定，为更多客户提供服务。
[0256] 附图6为采用本发明所述的方法与现有同类技术实现通信的平均时延对比图；即：本发明所述的方法、现有intlinprog算法发以及随机接入算法。其中，intlinprog算法利用了现有优化问题工具包，能够求得最优解，它对应的是性能上界。可以发现，启发式算法和intlinprog算法下的平均时延远小于随机接入算法。此外，表2对比了网络中有8架飞机和4颗卫星时，本发明所述方法和intlinprog算法的CPU运行时间。可以发现，本发明所述方法在性能接近上界的情况下，还具有较低的计算复杂度。
[0257] 表2当C＝8,S＝4时CPU运行时间对比
[0258]用户数量 本发明所述方法 intlinprog算法
M＝100 3.4442s 3.6613s
M＝200 6.1808s 6.4362s
M＝300 8.9783s 9.4611s
[0259] 根据图6和表2，本发明所述的方法和现有intlinprog算法下的平均时延远小于随机接入算法，并且本发明所述的方法在性能接近上界的情况下，还具有较低的计算复杂度。
[0260] 附图7为不同门限值下是否引入ARQ的吞吐量对比图；由于飞机在提供地面通信的过程中还要受到地面导航站、机场等信号的干扰，因此，设定飞机端的接收信噪比门限值高于卫星端的门限值。可以发现，对于给定的信噪比门限值，由于采用ARQ机制，增加了用户‑空中平台的通信链路成功建立的概率，因此吞吐量更高。此外，当信噪比门限值更高时，有ARQ机制要比没有ARQ机制的性能更好。这是因为当门限值更高时，用户‑空中平台的通信链路更容易发生中断。
