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摘要：本发明公开了一种基于机器学习优先级预测的数据链SPMA接入方法，属于战场网络通信技术领域。本发明在未知业务到来时根据业务属性，给业务划分优先级，并且保障高优先级业务的传输。采用SPMA协议来保障高优先级业务的传输质量，针对已完成自适应分配优先级的业务，对SPMA协议功能进行验证。本发明运用机器学习与SPMA相结合的方法，根据不同数据链节点上的业务对带宽、时延等业务属性进行业务优先级的预测，将预测得到的优先级结果用于在TTNT数据链网络中利用SPMA协议进行节点的接入，进而提高基于SPMA接入协议的数据通信方法中通信的稳定性和可靠性，保障数据通信的质量。

主权项：1.一种基于机器学习优先级预测的数据链SPMA接入方法，该方法包括如下步骤：步骤1：建立业务属性模型；业务的安全等级s，业务的安全等级越高该业务优先级越高；业务允许传输的最大时延delay_m，业务允许传输的最大时延越大该业务优先级越低；业务需求带宽B，业务需求带宽越大该业务优先级越高；业务数据大小l，业务数据大小越大该业务优先级越高；业务类型type，包括话音、数据、图像、态势感知，其优先级从左到右一次升高；步骤2：训练机器学习模型；步骤2.1：计算训练集数据的基尼指数，计算方法为： 其中，Ck是D属于第k类的样本子集，K是类的个数；步骤2.2：将步骤2.1计算得到基尼指数与设定阈值比较，如果大于阈值则随机调整训练集数据中的样本，返回步骤2.1；否则进入步骤2.3；步骤2.3：根据步骤2.2得到的训练数据集，将业务属性模型作为随机森林模型的特征输入，将业务优先级作为随机森林模型的输出，通过已有数据进行训练，得到业务优先级自适应分配模型；随机森林模型定义为：y＝TreeGenerateD,A1其中，A＝s,delay_m,B,l,type为随机森林模型的特征输入；D为训练集数据；y为分类结果即为业务优先级；步骤3：优先级自适应分配；针对步骤2中通过随机森林模型训练得到的业务优先级自适应分配模型，当未知业务到来时，根据未知业务的业务属性s,delay_m,B,l,type为该未知业务分配优先级；步骤4：协议验证；步骤4.1：当网络有数据包到达时，将数据包根据不同优先级进入到不同的优先级队列当中；步骤4.2：首先检查最高优先级的队列中是否为空，如果为空，就检查下一个优先级队列；否则，就将最高优先级队列的队首数据包进入到发送判断阶段；步骤4.3：当数据包进入发送判断阶段，先判断该数据包是否到期，如果没有到期，就对该数据包的优先级阈值和当前的信道占用统计进行比较；否则，将该数据包从队列中拿出去，并进行步骤4.2；步骤4.4：如果当前的信道占用统计小于该数据包的优先级阈值，则该数据包退出队列，并发送出去；否则，该数据包将会退避一段时间；步骤5：结束。

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百度查询： 电子科技大学 一种基于机器学习优先级预测的数据链SPMA接入方法