基于终端流量预测的低地球轨道卫星互联网资源分配策略

针对地面网络存在覆盖盲区和卫星网络通信资源利用率低等问题,提出了基于终端流量预测的低地球轨道(LEO)卫星互联网资源分配策略。该策略利用真实数据集提出改进LSTM-ARIMA算法,准确预测地面区域未来一定时间内产生的数据流量,通过Stackelberg博弈构建差分化数据传输和任务卸载2种通信模型。综合考虑数据处理时延和能耗,通过求解纳什均衡,得到用户通过LEO卫星互联网传输数据或卸载任务的最优比率,以及卫星提供网络服务的最优定价。仿真结果表明,所提策略在数据传输服务中收益能提高约40%,在任务卸载服务中收益能提高约50%。