中文摘要：

支持IP业务的宽带多媒体卫星是卫星互联网的重要组成部分。随着宽带多媒体业务的增加，卫星互联网业务量呈现自相似性，会加剧拥塞、增大时延和抖动、使分组丢失率上升、降低带宽利用率，影响服务质量。本项目将跨层优化的思想引入到宽带多媒体卫星星上调度技术的研究中，通过对卫星互联网业务量的预测，改变传统响应式星上调度方式，解决星上调度滞后于网络状态变化的问题；结合星上队列状态、多状态卫星信道模型以及基于效用函数的多媒体业务QoS评价方法，研究星上调度的跨层优化方法，从而实现卫星资源、网络状态和服务请求的一致性；研究实时调整控制参数的星上调度自适应控制方法，在满足业务QoS要求的情况下，使星上调度在面对多业务和动态变化信道环境时，能够提供高效的数据传输并提高卫星信道的利用率。通过本项目的研究可以促进我国的宽带多媒体卫星技术进步和天地一体化网络理论的发展，对于我国卫星互联网的建设具有重要理论意义。

结论摘要：

本课题研究旨在解决卫星互联网中星上调度在面对多业务和动态变化信道环境时，不能很好满足业务QoS要求的问题。经过三年的努力，课题组圆满地完成了课题计划规定的任务内容。在立项之时，项目组把卫星互联网数据包调度的跨层优化理论与自适应控制作方法为重点和难点。为此，本课题研究分别从卫星互联网业务量的预测、宽带多媒体卫星星上调度的跨层优化方法和星上跨层调度自适应控制方法等方面开展了研究工作，取得了多项重要学术成果和关键技术突破 (1) 针对卫星互联网业务自相似性恶化网络节点处队列性能的问题，开展自相似业务量预测的研究，课题组从小波分解层数、预测样本数、预测步长三个方面进行研究，提出了基于小波分解的最优预测模型，实现了对自相似业务量的快速预测。 (2) 利用自相似业务流量统计特性的可预测性，将业务量预测问题等效为滤波问题，采用卡尔曼滤波方法，项目组建立了适用于业务流量预测的卡尔曼滤波模型，并提出了噪声在线估计卡尔曼滤波算法，可以提高自相似业务量预测的精度。 (3) 针对卫星互联网跨层设计中各层之间的耦合问题，课题组从网络栈结构、层间信息交互方式出发，研究了协议层间耦合关系，提出了资源调度跨层耦合模型；采用效用函数作为评价业务QoS的标准，建立了多状态Markov卫星信道模型，并结合预测的队列状态信息，提出了数据包调度策略跨层优化模型。 (4) 针对卫星互联网中业务QoS要求和信道状态的时变性对星上数据包调度的影响，课题组以合理分配网络资源为目标，结合应用层多媒体业务的QoS要求和物理层的信道状态，提出了面向效用最大化的卫星互联网跨层调度算法，满足高优先级业务的QoS需求的同时可以提高低优先级业务的性能。 (5) 针对星上跨层调度需要进行实时调整的问题，课题组建立了考虑系统效用以及用户公平性的基于效用最大化的跨层带宽分配的数学模型，并提出基于学习自动机的跨层优化带宽分配算法，根据系统状态的改变对控制参数进行实时调整，保证控制行为的不断优化，以获得最佳带宽分配策略。截至目前为止，在本项目的支持下，基于上述研究成果，课题组已发表论文17篇，其中SCI检索3篇，EI检索15篇，ISTP检索6篇。在进行本课题研究和积累的同时，课题组对新的科学问题和研究方向进行了探索，确定了卫星互联网无线资源管理、凸优化跨层设计理论和智能模糊控制理论的重要研究方向，明确了其中存在的部分关键科学问题。