(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910223888.8
(22)申请日 2019.03.22
(71)申请人 大连大学
地址 116622 辽宁省大连市经济技术开发
区学府大街10号
(72)发明人 潘成胜 杨力 石怀峰 孔志翔
史今金
(74)专利代理机构 大连智高专利事务所(特殊
普通合伙) 21235
代理人 盖小静
(51)Int.Cl.
H04L 12/46(2006.01)
H04L 12/803(2013.01)
H04L 12/911(2013.01)
(54)发明名称一种面向SDN和NFV协同部署框架的卫星网络负载均衡方法(57)摘要本发明公开了一种面向SDN和NFV协同部署框架的卫星网络负载均衡方法，具体包括以下步骤：A、设计SDN/NFV协同部署卫星网络模型：A1、SDN实现控制层和数据层的分离；在卫星网络架构中GEO卫星实现SDN控制层功能，MEO/LEO层卫星履行NFV职责；A2、基于卫星网络的软件定义网络和网络功能虚拟化协同部署框架将卫星网络分为编排平面、控制平面和数据平面；B、建立隐马尔科夫模型：将业务编排过程转化为隐马尔科夫模型，优化求解隐马尔科夫链的MLB -Viterbi 算法，到合适的迁移目标，实现在保证负载均衡情况下迁移代价最小。本方法实现了网络资源 的优化分配和负载均衡。权利要求书3页 说明书8页 附图1页CN 109981438 A 2019.07.05
C N 109981438
A
1.一种面向SDN和NFV协同部署框架的卫星网络负载均衡方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
A、设计SDN/NFV协同部署卫星网络模型
A1、SDN实现控制层和数据层的分离；在卫星网络架构中GEO卫星实现SDN控制层功能，MEO/LEO层卫星履行NFV职责；
A2、基于卫星网络的软件定义网络和网络功能虚拟化协同部署框架将卫星网络分为编排平面、控制平面和数据平面；
B、建立隐马尔科夫模型
将业务编排过程转化为隐马尔科夫模型，优化求解隐马尔科夫链的MLB -Viterbi算法，到合适的迁移目标，实现在保证负载均衡情况下迁移代价最小。
2.根据权利要求1所述一种面向SDN和NFV协同部署框架的卫星网络负载均衡方法，其特征在于，编排平面集中化管理网络VNFs，并根据GEO收集到的业务需求构建编排策略来管控空间网络资源；控制平面根据业务需求和编排平面收集到的VNFs信息定义逻辑功能链顺序，GEO作为SDN控制器接收业务功能发送的数据报文信息和MEO、LEO资源信息，并按照一定的编排策略将VNFs和虚拟链路实例化，进而形成具体服务路径；数据平面大部分集中在中低轨卫星上，接收GEO控制平面下发的编排规则，对所需功能执行具体实例化和链接，同时将MEO、LEO的网络状态和资源信息发送给控制平面。 3.根据权利要求1所述一种面向SDN和NFV协同部署框架的卫星网络负载均衡方法，其特征在于，MLB -Viterbi算法实现卫星网络中VNF业务编排的具体步骤如下：
第一步，初始化:SDN控制器解析当前时间片下网络拓扑连接情况和底层网络资源剩余状态，统计重构服务链需要迁移的VNFs；
第二步，配置优化目标矩阵：将初始化数据拓扑及资源情况建模为X＝[x ij ]N ×N ，其中x ij 表示资源限制条件以及卫星拓扑断链情况，满足所有限制条件，若在该时间片下两节点之间有通讯连接则x ij ＝1，反则x ij ＝0；建模负载均衡矩阵Y＝[y i ]N ×N ，y i 为每个卫星节点的资源包括带宽、CPU和内存使用量；针对每一个需要迁移的服务功能到适合目标卫星节点，每一个被迁移的服务计算迁移收益Z＝[z ij ]N ×N ，z ij 为实际收益大小；
第三步，建立隐马尔科夫模型：设置状态序列、观测序列、状态转移矩阵
由X、
Y、Z共同组成；其中，状态为i转移到状态为j的转移概率；第四步：在t -1时刻对每一个状态i求解所需状态G t -1的概率，记此概率为δt -1(i)，
有：δt -1(i)＝πi b i (G t -1)
同时，记录迁移的概率最大路径的上一个时刻选择的状态ψt -1(i)，其中πi 为t＝1时状态i转移概率矩阵；b i 为状态i的观测概率矩阵；
第五步：在t时刻，对每一个可能的状态i，求t -1时刻状态为G t -1，t时刻状态为G t 的路径的最大概率，记此最大概率为δt (i)，
有：
同时记录状态最大路径的前一个状态：
第六步：由最优路径的终点i t ，逆向回溯到i t -1；返回状态序列I＝(i 1,...,i t -1,i t )和
权 利 要 求 书1/3页2CN 109981438 A
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议