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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利空天地一体化网络中基于上下文感知的服务链嵌入方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118157746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410358289.8，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权空天地一体化网络中基于上下文感知的服务链嵌入方法是由吴尘雨;王玺;石硕;韩帅;尹忠宇设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本空天地一体化网络中基于上下文感知的服务链嵌入方法在说明书摘要公布了：空天地一体化网络中基于上下文感知的服务链嵌入方法，本发明涉及一种服务链的嵌入方法，本发明包括如下步骤：1、构建空天地一体化网络的SFC嵌入描述模型以及分析动态资源约束条件；2、将SFC嵌入模型转化为MDP过程并带入深度强化学习模型；3、在深度强化学习框架中构建图神经网络与上下文感知机制；4、对该深度强化学习模型进行训练并测试嵌入效果；5、重复步骤2‑4，直到所有的SFC嵌入完成。本发明使用基于图神经网络和上下文感知的深度强化学习技术可以实现SFC部署策略的在线更新，从而适应空天地一体化网络的高动态特性。本发明属于通信技术领域。

本发明授权空天地一体化网络中基于上下文感知的服务链嵌入方法在权利要求书中公布了：1.空天地一体化网络中基于上下文感知的服务链嵌入方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1、构建空天地一体化网络的SFC嵌入模型以及分析动态资源约束条件； 步骤2、将SFC嵌入模型转化为MDP过程并带入深度强化学习模型； 步骤3、在深度强化学习框架中构建图神经网络与上下文感知机制； 步骤4、对该深度强化学习模型进行训练并测试嵌入效果； 步骤5、重复步骤2-4直到所有的SFC嵌入完成； 所述步骤1包括如下步骤： 步骤101、构建空天地一体化网络中各个平台的运动模型，具体为： 空天地一体化网络中，将所有通信设备构成的底层网络描述为一个无向图GS＝NS,ES，其中集合NS包含SAGIN中的所有物理设施节点，集合ES包含网络中的所有有线、无线链路，该无向图以邻接矩阵AS的形式表示；集合NS进一步划分为3个子集 和分别表示SAGIN的空基网节点、天基网节点和地基网节点，通过函数和分别表示基底网络提供的剩余和最大节点资源；将基底网络提供的节点资源集合记为K；对于基底网络的物理节点n∈NS，其剩余资源表示为其最大资源表示为将带宽B作为基底网络中的链路资源；对于链路e∈ES，其剩余资源表示为其最大资源表示为 SAGIN在长时间内以时隙模式运行，通过时隙内的网络拓扑的快照来表征其结构的变化；设整数t表示系统当前时间，运行于第P个时间单元δt，有t＝Pδt；在SAGIN服务覆盖区域内构建三维笛卡尔坐标，并以此为基础描述网络中节点的运动模型；空基网由一个LEO星座组成，在轨道上运行的卫星个数为旋转在给定的轨道平面上；假设卫星在预定轨道平面的固定高度HS并以恒定速度VS运动；在轨道平面上，卫星以等间隔进行循环；通过函数qS·表示空基网中卫星节点的位置，对于卫星其随时间离散变化的位置表示为： 其中表示卫星在轨道上的初始位置，和分别表示卫星恒定的运动速度VS在参考坐标系的x轴和y轴上的分量；假设每颗卫星构建通信链路的接入范围为RS；天基网由固定翼无人机及部署在上面的通信计算设备组成，节点个数为假设无人机在区域内的固定高度HA飞行；通过函数qA·表示天基网中无人机节点的位置，对于无人机其随时间离散变化的位置表示为： qAn＝[xAt,yAt,HA]； 其中[xA·,yA·,HA]表示无人机的飞行计划轨迹，由无人机关于时间的位置坐标序列组成；假设每个无人机构建通信链路的接入范围为RA；地基网由地面基站及部署在上面的通信计算设备组成，节点个数为地基网中的基站的位置使用齐次泊松点过程PPPs建模，通过函数qG·表示其位置qGn＝[x,y,0]； 针对SAGIN中网络拓扑模型，使用邻接矩阵ASeS,t＝AS[n1,n2],t来表示在时间t基底网络是否存在节点n1和n2的物理链路eS；ASt将随着SAGIN的拓扑变化动态更新，以反映当前的网络拓扑； 步骤102、构建空天一体化网络中SFC传输业务模型，具体为： 在基底网络上部署的每个SFC对应一种服务类别，由不同功能的VNF组成链式结构；一系列由多个VNF按序列组成的SFC集合，表示为F；对于每个SFC请求f∈F，表示为其中表示为SFC请求f的第ith个VNF；每个SFC请求f建模为一个带权有向图Gf＝Nf,Ef，其中Nf表示为该SFC请示的多个VNF组成的集合，Ef表示为虚拟链路集合；该SFC请求f的到达时间即请求的开始服务时间表示为请求服务完成时间为集合F中所有SFC请求的到达使用泊松过程建模；对于集合F中的一个SFC请求f，部署VNF于基底网络中即为向基底网络中的物理设施请求资源；通过函数Cf·表示第n个VNF请求的资源量，对于n∈Nf，Cfn＝[Cf,1,···,Cf,k,···,Cf,|K|]表示该VNF请求的资源向量，其中Cf,k表示SFC请求f的VNF请求的k∈K资源量；相应的对于虚拟链路e∈Ef，其上请求的链路资源表示为Cfe＝[Bf]；VNF嵌入过程需要完成SFC请求f的虚拟网络Gf中的虚拟节点Nf向基底网络GS中的物理节点NS映射，即Nf→NS；定义二进制的决策变量组如果则表示虚拟节点nf∈Nf,f∈F与物理节点ns∈NS在时间t存在映射，否则由于VNF应该唯一部署在一个基底网络的物理节点中，映射关系存在约束映射到物理节点ns上的SFC请求f所需资源k的总量不应超过物理节点的剩余资源量，需要满足约束VNF嵌入过程还需要完成SFC请求f的虚拟网络Gf中的虚拟链路Ef向基底网络GS中的物理链路ES映射，即Ef→ES；定义二进制的决策变量组如果则表示虚拟链路ef∈Ef,f∈F与物理链路eS∈ES在时间t存在映射，否则映射到物理链路eS上的SFC请求f所需资源k的总量不应超过物理链路的剩余资源量，存在约束如果SFC请求f被接受，映射到物理网络中的路径应该按照请求中指定的顺序遍历所需的VNF；将物理节点nS∈NS的进出链路集合分别表示为InS和OnS，和分别表示虚拟链路ef的源和目的VNF，存在约束 步骤103、构建在SFC嵌入过程中评价嵌入效果的指标，具体为： 集合中的某一个SFC请求f可能会由于分配资源不足、网络拓扑变动导致部署失败，该请求无法被执行；资源不足导致SFC嵌入的问题已经通过前面的约束来解决；针对网络拓扑变动对SFC嵌入的影响，定义函数Acef来表示SFC请求f在其生命周期内正常运行的标识，该函数定义为： 通过计算得到SFC业务的接受率为SAGIN运营商对SFC业务采用云平台中广泛使用的“现收现付”模式来对提供的业务定价，对每个SFC请求f获得的收益定义为： 其中μ为物理节点中各种资源的单位价格组成的向量，与函数Cf·得到的请求资源向量一一对应；η为物理链路中资源的单位价格，即指链路中传输带宽的单位价格；如果在生命周期内由于拓扑变动导致SFC业务中断将不获得收益，与上式结合，得到SAGIN运营商随时间的长期平均收益： 其中表示在到达时间在τ之前的SFCs，找到一个能够最大化长期平均收益的SFC嵌入策略 所述步骤2中包括： 步骤201、提取待处理的SFC请求； 步骤202、将网络链接、配置、当前SFC表示为学习模型中的状态； 步骤203、将嵌入SFC的映射选择表示为学习模型中的动作； 步骤204、将嵌入成功与否表示为学习模型中的奖励。

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