本发明涉及通信数据处理，具体涉及一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法。
背景技术：
1、随着数字化转型的深入，各行业对数据采集的实时性、准确性和广覆盖性提出了更高要求。传统数据采集方法受限于网络基础设施、通信技术以及地域覆盖等问题，难以满足当前及未来的应用需求。因此，探索新型数据采集技术，提高数据采集效率和质量，已成为当前研究的热点和难点。
2、5g技术作为一种新一代移动通信技术，具有高带宽、低时延和大连接数的特点，为数据采集提供了新的可能性。目前，5g网络的数据采集系统能够提供更高的数据传输速率和更低的延迟，这对于需要快速响应和处理大量数据的应用场景尤为重要。例如，在工业自动化和智能制造领域，5g边缘计算可以实现数据的本地处理，减少数据传输时间和带宽需求，从而提高生产效率和系统的响应速度。
3、然而，5g技术虽然在地面网络中表现出色，但在某些偏远或未被广泛覆盖的地区，其效果受到一定限制，这就需要卫星通信技术的辅助。卫星通信能够提供全球范围内的覆盖，特别是在地面网络无法到达的地方。结合5g技术和卫星通信技术，可以实现更广泛的网络覆盖和更稳定的数据传输，这对于灾害监测、远程医疗和全球物联网应用等场景非常关键。
4、此外，5g与卫星通信的融合还面临一些技术挑战，比如，5g边缘云和卫星通信技术在数据采集方面的缺点主要包括以下几个方面：
5、1、高传播延迟：卫星通信的一个主要缺点是高传播延迟。由于卫星与地面站之间的距离较远，信号需要经过较长的路径才能到达目的地，这导致了较大的时延。
6、2、带宽限制：虽然近年来卫星技术有所进步，但相比地面网络，卫星通信的带宽仍然有限。这对于需要大量数据传输的应用场景(如高清视频流、大数据分析等)来说是一个重大限制。
7、3、频谱资源昂贵：卫星通信使用的频谱资源相对宝贵，这不仅增加了成本，也限制了可用的频谱资源。这对于需要大量频谱资源的数据密集型应用来说是一个问题。
8、4、路径损耗和多径效应：卫星信号在传输过程中会受到严重的路径损耗影响，并且容易受到多径效应的影响，这些都会影响信号的质量和可靠性。
9、5、doppler频移：由于地球自转和卫星绕地球运行的高速运动，卫星信号会产生doppler频移，这需要在接收端进行复杂的校正处理，增加了系统的复杂性和成本。
10、6、不确定的轨道参数：卫星的位置和速度受多种因素影响，如天气、地球引力等，这些因素可能导致卫星位置的不确定性，从而影响通信的稳定性和可靠性。
11、7、边缘计算资源受限：尽管将边缘计算概念应用于卫星通信可以带来性能提升，但传统的移动通信卫星仅作为信息中转站，并不具备强大的数据处理能力。这意味着在某些情况下，卫星网络可能无法有效处理复杂的计算任务。
12、8、资源受限和运行孤立：低轨卫星通信系统受限于星上板载能力和在轨计算能力约束，在适配未来天地一体融合网络架构中存在资源受限、运行孤立等问题。
13、因此，需要设计一种数据采集方法，可以有效解决5g边缘云和卫星通信技术在数据采集中遇到的高传播延迟、带宽限制、频谱资源昂贵、路径损耗和多径效应、doppler频移、轨道参数不确定性以及边缘计算资源受限等技术问题。
技术实现思路
1、本发明针对现有技术存在的问题，提供了一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法。
2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，包括以下步骤：步骤1、通过融合云计算、边缘计算与5g通信技术，构建边缘云服务平台；构建过程为：步骤11、进行网络架构设计与部署；步骤12、在网络边缘部署计算节点；步骤13、原始数据采集与处理；步骤14、数据存储和访问管理；步骤15、部署实时计算任务进行数据处理和分析；步骤16、监控并优化数据；步骤2、优化卫星通信协议、调制解调技术及信号处理技术，进行卫星通信数据传输；过程为：步骤21、优化卫星通信协议；步骤22、优化调制技术和解调技术；步骤23、优化信号处理技术；步骤24、进行系统集成与测试；步骤3、进行智能化数据采集与处理；过程为：步骤31、构建智能数据采集模型；步骤32、优化数据处理算法；步骤33、基于数据挖掘算法进行构建数据挖掘模型，并进行训练和优化；步骤34、将智能数据采集模型、数据处理算法和数据挖掘能力进行集成；步骤35、自适应调整与优化。
4、基于上述技术方案，更进一步地，步骤11中，设计包含5g基站、边缘计算节点和云计算中心的网络架构，并部署5g网络；其中，采用最短路径算法进行设计和部署。
5、基于上述技术方案，更进一步地，步骤12中，采用多目标优化算法进行部署计算节点，其中，多目标优化算法为标量化方法、目标规划法、ε-约束法以及pareto最优解中的任意一种方法。
6、基于上述技术方案，更进一步地，步骤21中，优化过程为：步骤211、定义错误率、协议复杂度和兼容性的量化指标；步骤212、设定约束条件：包括复杂度约束和兼容性约束；步骤213、制定优化策略：对错误率进行优化，并对复杂度与兼容性平衡进行优化；步骤214、基于优化策略进行实施与评估。
7、基于上述技术方案，更进一步地，步骤22中，优化过程为：步骤221、定义目标函数：包括最小化信号失真函数和最大化传输速率函数；步骤222、设定约束条件：包括算法复杂度和功耗；步骤223、选择优化算法，并制定求解策略；步骤224、根据求解策略进行实施和评估。
8、基于上述技术方案，更进一步地，步骤23中，优化过程为：步骤231：定义目标处理函数；步骤232、设定约束条件：包括处理延迟和算法稳定性；步骤233、选择优化算法，并制定解决策略；步骤234、根据解决策略进行评估和验证。
9、基于上述技术方案，更进一步地，步骤24中，系统测试过程为：第一、数据传输速率测试：测试目标是确保数据传输速率r′满足预设的最小要求r′min；r′＝数据量/时间，验证r′≥r′min；第二、误码率测试：测试目标是确保误码率ber′低于预设的最大容忍值ber′max；ber′＝错误比特数/总传输比特数，验证ber′≤ber′max；第三、系统稳定性测试：第四、覆盖范围测试。
10、基于上述技术方案，更进一步地，步骤31中，构建过程包括以下步骤：步骤311、数据采集需求分析：设定所需采集的数据集，a1为由多个数据源a1′组成的数据源集合；对于每个数据源a1′∈a1，定义其数据贡献度c(a1′)和采集难度d(a1′)；目标是最小化采集难度同时最大化数据贡献度：min∑a1′∈a1d(a1′)-λ∑a1′∈a1c(a1′)，λ是权重系数；步骤312、数据采集模型设计：设n为数据采集模型，将数据源a1′作为数据采集模型输入，将采集到的数据b作为模型输出；数据采集模型的目标是最小化采集误差：minn∑a1′∈a1‖m(a1′)-ytrue(a1′)‖2，其中ytrue(a1′)是真实数据。
11、基于上述技术方案，更进一步地，步骤32中，优化过程包括：步骤321、进行算法选择：对于算法a，定义其处理速度v(a)和处理精度p(a)；目标是最小化处理时间同时最大化处理精度：mina∈a[1/v(a)]-μ×p(a)，其中μ是权重系数，a为数据处理算法集合；步骤322、算法实现与优化：设f(b)为数据处理函数，b为输入数据，d为输出数据；优化目标是最小化输出数据的误差：minf∑b∈d1‖f(b)-dexpected(b)‖2，其中，dexpected(b)是期望输出，d1为给定数据集。
12、基于上述技术方案，更进一步地，步骤33中，过程包括：步骤331、构建数据挖掘模型：设g为数据挖掘模型，x为输入特征集合，y为目标变量；模型的目标是最小化预测误差：ming∑(x,y)∈(x,y)‖g(x)-y‖2；步骤332、模型训练与优化：使用优化算法来训练模型g，设l(g)为损失函数，优化目标是mingl(g)。
13、相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
14、本发明公开的一种基于5g边缘云和卫星通信技术的智能化数据采集方法，通过融合5g边缘云的高性能计算和存储能力以及卫星通信的广覆盖优势，实现更高效、实时且广覆盖的数据采集。该方法的成功实施将有望解决传统数据采集方法面临的诸多挑战，推动相关行业的智能化转型和升级。可以有效解决5g边缘云和卫星通信技术在数据采集中遇到的高传播延迟、带宽限制、频谱资源昂贵、路径损耗和多径效应、doppler频移、轨道参数不确定性以及边缘计算资源受限等技术问题。具体体现在：
15、1、高传播延迟：卫星通信系统的典型挑战之一是大的路径损耗和延迟。为了解决这一问题，可以采用动态频谱共享技术，以及低轨卫星移动通信系统的下行时频同步研究与原型验证，以减少由于高速相对运动引起的动态大多普勒频移和动态时延。
16、2、带宽限制：传统卫星网络具有频谱带宽资源昂贵等缺点。可以通过边缘计算技术的应用，特别是在移动卫星通信网络中引入边缘计算架构，实现业务处理在更靠近用户侧的边缘网络节点中进行，从而有效缩短服务响应时间、节省卫星网络中宝贵的回传带宽资源。
17、3、频谱资源昂贵：频谱资源的稀缺性和成本是5g系统面临的主要挑战之一。通过星地一体化网络中的动态频谱共享技术，可以缓解频谱稀缺问题，提高频谱利用率。
18、4、路径损耗和多径效应：这些问题可以通过采用新型物理层技术，如大规模mimo技术和波束成形算法，以及利用软件定义网络和虚拟交换技术来优化信号传输和接收过程，减少路径损耗和多径效应的影响。
19、5、doppler频移：低轨卫星移动通信信道链路中，卫星和地面终端之间的高速相对运动会引起动态大多普勒频移。可以通过设计与5g融合的宽带低轨卫星移动通信地面实验系统，并采用相应的时频同步算法来解决这一问题。
20、6、轨道参数不确定性：这可以通过改进卫星-5g一体化网络的频谱共享技术，以及采用能量检测进行频谱感知的算法来缓解。这些技术可以帮助更好地管理卫星的位置和轨道参数的不确定性。
21、7、边缘计算资源受限：为了解决边缘计算资源受限的问题，可以采用轻量级虚拟化、软件定义网络、虚拟交换等技术，并结合移动边缘缓存与计算策略，充分利用网络边缘的存储计算资源、用户的移动性和动态的可再生能量供给，为用户提供缓存和计算的服务。
1.一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤11中，设计包含5g基站、边缘计算节点和云计算中心的网络架构，并部署5g网络；其中，采用最短路径算法进行设计和部署。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤12中，采用多目标优化算法进行部署计算节点，其中，多目标优化算法为标量化方法、目标规划法、ε-约束法以及pareto最优解中的任意一种方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤21中，优化过程为：步骤211、定义错误率、协议复杂度和兼容性的量化指标；
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤22中，优化过程为：
6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤23中，优化过程为：
7.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤24中，系统测试过程为：
8.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤31中，构建过程包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤32中，优化过程包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和卫星通信技术的数据采集方法，其特征在于：步骤33中，过程包括：
