一种低轨道卫星网络的路由算法

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低轨卫星网络路由算法与拓扑控制策略研究

低轨卫星网络路由算法与拓扑控制策略研究低轨卫星网络路由算法与拓扑控制策略研究随着卫星技术的不断发展和应用需求的增加，低轨卫星网络作为一种重要的通信手段已经广泛应用于地球观测、物联网、航天科学研究等领域。

在低轨卫星网络中，路由算法和拓扑控制策略是关键技术，对于提高卫星网络的通信性能和网络稳定性具有重要意义。

低轨卫星网络路由算法是指根据网络中的节点、链路状态和网络拓扑结构，选择合适的路径将数据从源节点传输到目的节点的算法。

在低轨卫星网络中，卫星和地面站分布在不同的位置，并且随着时间的推移，卫星和地面站的相对位置也会发生变化。

因此，低轨卫星网络路由算法需要考虑节点和链路状态的实时变化，以保证数据能够有效传输。

目前，常见的低轨卫星网络路由算法包括基于距离向量的路由算法、链路状态路由算法和最短路径优先路由算法等。

这些算法通过不同的方式选择路径，以提高数据传输的效率和可靠性。

拓扑控制策略是指通过调整卫星网络的拓扑结构，优化网络性能和网络资源的分配。

在低轨卫星网络中，拓扑结构的决定会直接影响网络的传输能力和稳定性。

因此，合理的拓扑控制策略对于改善卫星网络的性能至关重要。

常见的拓扑控制策略包括卫星轨道规划、链路动态调整和卫星部署等。

通过合理规划卫星的轨道和部署，可以达到降低网络延迟、提高网络容量和减少能耗的目的。

同时，通过动态调整链路连接状态，可以实现网络的故障容忍和负载均衡。

低轨卫星网络路由算法与拓扑控制策略的研究在卫星通信领域具有重要的意义和应用价值。

首先，优化的路由算法和拓扑控制策略可以提高卫星网络的通信性能，实现数据的快速传输和高效利用。

其次，合理的路由算法和拓扑控制策略可以提高卫星网络的可靠性和稳定性，有效应对链路故障和节点失效的情况。

最后，研究低轨卫星网络的路由算法和拓扑控制策略对于深入理解卫星网络的特点和工作原理，推动卫星通信技术的进一步发展具有重要意义。

然而，低轨卫星网络路由算法和拓扑控制策略研究面临一些挑战。

一种低轨卫星星座系统中的路由算法设计

一种低轨卫星星座系统中的路由算法设计
张旭;朱立东;吴诗其
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(019)0z1
【摘要】针对低轨(low earth orbit,LEO)卫星星座系统中路由较复杂的问题,结合了最短路径与次选最短路径,提出了一种低轨卫星星座系统中的路由算法设计,通过仿真和分析表明该算法在综合考虑新呼叫和切换呼叫时具有较高的优越性.
【总页数】3页(P56-58)
【作者】张旭;朱立东;吴诗其
【作者单位】电子科技大学,通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都,610054;电子科技大学,通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都,610054;电子科技大学,通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TN927
【相关文献】
1.一种低轨卫星星座系统中的路由算法设计 [J], 张旭;朱立东;吴诗其
2.低轨航空安全监视星座路由规划算法设计与仿真 [J], 郑晓冬;顾青涛;鲍亚川;叶红军
3.低轨卫星星座网络路由新方法 [J], 董超颖;续欣;刘爱军;苌敬辉
4.基于区域分流的低轨卫星星座星间负载均衡路由算法 [J], 周雅;谢卓辰;刘沛龙;刘会杰
5.支持QoS的低轨卫星星座网络重路由方法 [J], 董超颖;续欣;罗新华;张文育;修卫东
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基于低轨卫星网络的按需局部拓扑路由算法

本论文结构如下：在第２部分详细介绍近研究成果；３部分，已有研究成果的基第在
础上，提出一种简单有效的路由算法 — — 按需局部路由算法；第４部分．对前一部分提出的算法在ＯＮＴ仿真平台下进行ＰＥ
低轨卫星网络已经开始应用于语音和窄带数据业务，然虽
ｍｅｈＴｐｌ）构的极轨卫星星座引起了研究者们广泛的兴ｓｏｏｇ结ｏｙ趣，使得为低轨卫星网络设计出简单的分组路由协议成为
可能。
与同步卫星网络的设计配置相比，低轨卫星网络更加复杂。但是低轨卫星网络让小型地面终端通过卫星通讯成为可能，提并供更小的传输延时及频率复用。来的低轨卫星网络更可能提未
ａｌｆｒｔｅｙａｃｔｐｌｇｏＥＯａｅｌｅｅｏｋ．ｅｔｅｅｆｒｎｅｆｔｅｌｏｔｍｉｖｌａｅｔｒｕｈｉｌｔｎｂｅｏｄｎｍｉｏｏｏｈｙｆＬｓｔｌｔｎｔｒｓＴｎ，ｐｒｍａｃｏａｇｒｈｉｗｈｈｏｈｉｓｅａｕｔｄｈｏｇｓｍｕａｉｏ
摘
要：出了一种简单有效的路由算法— — 按需局部拓扑路由算法。该算法在保证建立的路由具有最小延时的同时，有很好提具

基于星地解耦的低轨卫星网络编址和路由策略

引言随着互联网的飞速发展，互联网已经渗透到了政治、经济、娱乐等社会的方方面面，随时随地的互联网接入成为重要需求之一，但是由于地形、自然灾害等因素的限制，地面网络并不能满足这一需求。

卫星网络具有全球覆盖、不受地形影响的能力，可以以低成本方式实现任何地点、任何时间的互联网连接[1]，并提供较好的服务质量保障能力，是未来运营商发展的重要方向之一。

在卫星移动通信系统中，低地球轨道卫星网络通常在500-1500KM 的海拔高度运行[2]，与中地球轨道和地球同步轨道相比，具有较低功率损耗和传播时延的特点，更适合承载实时业务[3]，已经用于偏远地区通信、跨国通信、海洋数据采集等领域。

美国已有铱系统和全球星系统，并且已经开始“Iridium NEXT ”的部署。

2018年中国开始搭建“鸿雁星座”，填补我国在这一领域的空白。

低轨卫星网络的优良性能也带来了一些问题。

低轨卫星的海拔过低导致每颗卫星的覆盖面积较小，需要更多数量的卫星组网才能覆盖全球，卫星之间的移动引起了星间网络拓扑的动态变化，同时低轨卫星不与地面相对静止，卫星与地面终端的连接会频繁切换。

上述两种移动性给网络的编址和路由带来了动态性的挑战，地面网络中的传统编址和路由策略无法适应低轨卫星网络[4]。

文献[5]提出了一种极地轨道低轨卫星网络中移动用户的IP 编址策略，将地面划分为多个大区，并为每个大区分配一个固定的IP 地址段，用户IP 地址都在所属大区的IP 地址段中，这大大降低了移动用户IP 地址的更新频率，但是现有研究中同时考虑星间网络、星上设备的端口编址的工作较少。

而在低轨卫星网络路由策略方面已有大量研究，主要分为动态路由算法和快照序列算法。

在动态路由算法中，文献[6]提出了基于大区划分的路由算法，在数据分组中加上地面终端的地理位置信息，路由器根据地理信息搜寻最短路径，可以显著降低平均延迟。

文献[7]提出了低轨卫星网络场景下的改进型OSPF(开放式最短路径优先)协议，降低了通信开销和收敛时间。

应用多智能体链路认知的低轨卫星网络路由算法

ａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｃａｎｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｔｈｒｕｐｕｔ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｐａｃｋｅｔｌＯＳＳｒａｔｅａｎｄｔｈｅｅｎｄｔｏｅｎｄｄｅｌａｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｅｒｉｏｕｓｅｆｆｅｃｔｓｏｆＬＥ０ｓａｔｅｌｌｉｔｅｕｎｓｔａｂｌｅ１ｉｎｋｓａｎｄｕｎｂａｌａｎｃｅｄｌｏａｄｓｏｎ
ｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｄａｐｔｉｖｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｃｏｎｔｒａｓｔｅｄｉｎｔｈｒｕ —
中图分类号：ＴＮ９２７．２
ＲｏｕｔｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＬＥＯＳａｔｅｌｌｉｔｅＮｅｔｗｏｒｋＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ ‘ ａｇｅｎｔＬｉｎｋＣｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｐｕｔ，ｐａｃｋｅｔｌｏｓｓｒａｔｅａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｅｎｄ — ｔｏ — ｅｎｄｄｅｌａｙ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓ

5.1 MLSR路由算法_卫星通信网路由技术及其模拟_[共9页]

– 106 – 第5章多层卫星网路由技术前一章介绍的卫星网路由算法，都只适用于低轨道（LEO ）卫星构成的单层卫星网络。

然而，由低轨卫星（LEO ）、中轨卫星（MEO ）和同步卫星（GEO ）组合构成的多层卫星网络比单层卫星网络拥有更好的性能。

本章将介绍各种适用于多层卫星网的卫星网路由算法。

5.1 MLSR 路由算法MLSR （Multi-Layered Satellite Routing algorithm ）路由算法，即多层卫星网路由算法，是一种适用于由低轨、中轨和同步卫星组成的三层卫星IP 网络的多层卫星网路由算法。

1．MLSR 路由算法简介MLSR 路由算法能在卫星网络的不同卫星和地面通路之间，使用延时度量集合，高效地算出最短延时路径。

为反映卫星移动和网络拓扑的变化，MLSR 算法会有规律地更新卫星路由表。

仿真结果表明，MLSR 路由算法除了当路由跳转转向高一层卫星时的一小段摆动阶段外，其他时刻的性能与最短路径算法的性能相同。

当网络负载很高时，MLSR 算法比单层卫星网路由算法有更好的性能。

此外，由于MLSR 路由算法将路由计算负担分给了多颗卫星，因此计算路由表的通信开销较小。

2．MLSR 路由算法原理（1）相关定义MLSR 算法应用的卫星网络的结构如图5.1所示。

图5.2是从GEO 卫星的角度得到的卫星网络的结构。

在卫星网络中，所有连接都会有延迟。

总延迟由传播延迟、处理延迟和队列延迟组成，总延迟由上行卫星来计算。

上行卫星从它们的空间相对位置计算与下行卫星之间的传播延迟。

处理延迟近似为路由表查询的平均时间。

队列延迟取决于测量时的队列长度、平均分组大小和连接容量。

平均延迟由这3个延迟之和组成。

延迟函数D 和D +返回相互链接的两个节点之间的平均延迟。

如果链接不存在，函数D 返回无穷大，而D +返回0。

函数D 和D +分别用来计算延迟测量记录（定义3）和总连接（定义2）。

定义1（延迟函数D 和D +）：令l a →b 为节点a 到b 的直接连接。

一种低轨道卫星服务区域分配的优化算法

果表明，采用该算法后卫星网络业务分配不均衡程度有所减轻，阻塞概率大大降低，网络
性能和容量得到了明显改善。关键词低轨道卫星网络服务区域实时优化算法
１引言
在过去几十年中，卫星网络为个人、公司、研究机构等提供了许多不同的通信服务。特别是低
距它最近的卫星来提供服务，好处是简单易实现，也更适应卫星的空间位置分布。但是，与传统的固网相比，低轨道卫星网络节点能力相同，拓扑分布对称、均匀，采用传统的服务区域划分机制，
将使网络的业务接人量不均衡，造成业务需求和网络能力的不匹配（图１。具体表现在：１见））若
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部委基金（０６００３）２０４４０４
收稿日期：２０－１０。收修改稿日期：２０—３１０８０－２０８０ —０
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中国空间科学技术

一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法[发明专利]

(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 201910243972.6(22)申请日 2019.03.28(71)申请人北京邮电大学地址 100876 北京市海淀区西土城路10号(72)发明人王程　王慧文　徐玭　王卫东　崔高峰　胡欣　(74)专利代理机构北京永创新实专利事务所11121代理人冀学军(51)Int.Cl.H04W 40/18(2009.01)H04L 12/705(2013.01)H04L 12/751(2013.01)H04B 7/185(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法，属于无线通信领域。

首先建立铱星星座网络，结合马尔可夫决策过程搭建深度强化学习架构；针对某个卫星节点A，周期性向邻居节点发送HELLO包，寻找与当前节点A的链路状态相通的邻接节点。

通过输入目的节点坐标，当前节点以及邻居节点的链路状态到深度强化学习架构中，得到当前节点的下一跳节点，同理继续得到下一跳节点；当出现特殊路由情况(如断路、环路、拥塞)时，采取相应的解决策略，将链路状态重复输入到深度强化学习架构中，直至到达目的节点，完成路径规划过程。

本发明在降低系统复杂度和存储开销的同时达到实时探测卫星链路状态的效果，卫星路由更具稳定性和可靠性。

权利要求书2页说明书7页附图4页CN 110012516 A 2019.07.12C N 110012516A1.一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤一、针对低轨卫星组网，依赖星间链路，建立铱星星座网络；步骤二、利用铱星星座网络，结合马尔可夫决策过程搭建深度强化学习架构；深度强化学习架构的具体搭建过程如下：首先、设计强化学习算法的各参数：状态S，动作a，状态转移概率和奖励信号r；状态S为[x p,y p,x q,y q,state,nei_state]；x p表示源节点p的横坐标；y p表示源节点p的纵坐标；x q表示目的节点q的横坐标；y q表示目的节点q的纵坐标；state表示当前节点的星间链路状态；nei_state表示邻居节点的星间链路状态；动作a包括上、下、左、右；对应当前卫星的四个星间链路；状态转移概率ISLs为当前节点的星间链路状态中存在的星间链路数；奖励值函数r＝-dis/K；dis为执行当前节点的动作a后，下一跳节点到目的节点间剩余的距离，计算为：dis＝(x p-x q)2+(y p-y q)2；K为常数，负责调解奖励信号的大小；在训练过程中，当前节点输入状态S经过深度强化学习架构运算得到动作a，执行该动作并以概率转移到下一状态s'；然后，采用双重深度Q网络eval-Q和tar-Q，进行深度强化学习架构的价值函数更新；eval-Q网络负责探索最新的路由环境，tar-Q网络负责存储学习到当前环境的经验；在应用过程中每执行eval-Q网络一定步数后将其参数同步到tar-Q网络，并进行价值函数更新：更新公式为：其中，γ为衰减因子，θt为eval-Q网络参数，为tar-Q网络参数；通过大量数据训练并计算loss，反向传播，修正强化学习算法中的参数，使其达到收敛，完成学习过程，生成并保存源节点s到目的节点d的深度强化学习架构模型M(s,d)；步骤三、针对某个卫星节点A，周期性向邻居节点发送HELLO包；步骤四、判断是否在规定时间内收到邻居节点的HELLO包反馈信息，如果是，进入步骤五；否则，该卫星节点A与邻居节点的链路断开，不考虑将该邻居节点作为下一跳节点；步骤五、根据HELLO包的反馈信息判断当前节点A的链路状态与邻接节点是链路相通，通过解析接收到的邻居节点的HELLO包更新邻居节点链路状态，实现对链路状态的实时监测；邻居节点的链路状态[x s,y s,x d,y d,state,nei_state]；x s表示源节点s的横坐标；y s表示源节点s的纵坐标；x d表示目的节点d的横坐标；y d表示目的节点d的纵坐标；同时，相邻卫星之间通过HELLO包传递负载信息，负载状态为拥塞和良好两种，针对负载状态为拥塞的邻居节点，不考虑将该邻居节点作为下一跳节点；步骤六、输入目的节点D坐标，当前节点A的链路状态，以及邻居节点的链路状态到深度强化学习架构中，得到当前节点A的下一跳节点B；步骤七、同理，将下一跳节点B的链路状态输入到深度强化学习架构中，得到当前节点B 的下一跳节点；步骤八、判断下一跳节点是否为节点A，如果是，则产生环路；否则，进入步骤九；针对环路，应对策略为将路径B—A的链路临时置为断路，选取次优下一跳卫星节点，直到不会出现环路情况时的节点为下一跳节点；步骤九、同理，将下一跳节点作为起始节点，链路状态重复输入到深度强化学习架构中，得到下一跳节点，直至下一跳节点为目的节点，完成路径规划过程。

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摘要：本文针对ＬＯ极轨道卫星网络，提出一种基于ＩＥＰ的分布式路由算法。首先，此基础上设计了路由算法，在最后通过仿真说明算法在低
的计算、存储开销下，实现了快速、有效、准确的路由。
（ｃｏｌｆｌｃｏｉｓｎｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇｅｈｎｎｖｒｉＳｈｏｏＥｅｔｎｃｄｉｏｍａｉｎｉｅｒ，Ｂｉａｇｉｅｓｙ，ＢＯｎ１０９，Ｃｉ）ｒａｎｏｎｕｔｅｉｇ０１１ｈｎａ
Ａｂｓｒｃ：ｔａｔ
第二届全国通信新理论与新技术学术大会会议论文集
ＰｏｅｄｎｓｏＷ２０ｒｃｅｉｇｆＣＴ０８
一
种低轨道卫星网络的路由算法
王福祥张军
（北京航空航天大学电子信息工程学院，北京１０９）０１１
ｒｕｉｎａｌｏｔｎｇｉｏｗｅｐｅｉｆｃｍｐｔｔｏｎｔｒｇｅｒｓｎｄｎｇｏｏｕａｉｎａｄｓｏａ．Ｋｅｒ：Ｓａｅｌｔｅｗｏｒｙｗｏｄｓｔｌｉｅｎｔｋｓ、Ｒｏｕｉｌｒｔｍ、ＬＥＯｔｎｇａｇｏｉｈ
Ｉｈｉｐｒｎｔｓｐａｅ，ｗｅｐｅｅｉｔｉｕｅｏｔｎｌｒｔｍ，ｗｈｉｈｉｐｐｉａｌｏａｒｓｎｔａｄｓｒｂｔｄｒｕｉｇａｇｏｉｈｃｓａｌｃｂｅｔｎ
ＬＥＯａｅｌｅＩｅｗｏｋ．ｅｐｒｂｌｍｆｔｈｒｅｔｐｔｔｅｗｏｓｔｌｉｓｉｉｃｓｄ；ｓｔｌｉＰｎｔｒｓＴｈｏｅｏｔｈｅｓｏｔｓａｈｂｅｗｅｎｔａｅｌｅｓｄｓｕｓｅｔＴｈｎｔｅｒｕｉｌｏｉｅ，ｈｏｔｎｇａｇｒｔｈｍｓｄｅｉｅＡｔｌｓ，ｈｅｆｒａｅｏｌｏｉｉｓｇｎｄ．ａｔｔｅｐｒｏｍｎｃｆａｇｒｔｈｍｓｅｌｔｄｔｒｕｈｉｖａｕａｅｈｏｇ
传统的中、高轨道卫星通信系统，由于卫星轨道高，链路损耗大，对用户终端的有效全向辐射功率
（ＩＰＥＲ）和接收机品质因数（／ＧＴ值）的要求高，因而这种系统星座难于支持手持机直接通过卫星进行通信。使用户终端轻便、低成本的有效方法是采用低轨卫星（Ｅ）系统，以减少链路传播损耗和传播时延，ＬＯ
降低对终端ＥＩＲＰ和Ｇ／Ｔ的要求。因此，低轨系统在卫星移动通信的发展过程中已成为主流，比如著名的Ｉｉｉｍ系统和Ｔｌｄｓｃ系统。正在计划实施的Ｔｌｄｓｃ系统，系统由１８颗ＬＯ卫星组成，ｒｄｕｅｅｅｉｅｅｅｉ２Ｅ每颗卫星通过星际链路与周围的８颗卫星相连。系统采用类似ＡＭ的快速分组交换方式，以及非面向连Ｔ接的路由协议，既同一连接的分组可能通过不同的路径到达目的地。星网络的动态路由算法是卫星组网的关键技术之一。卫星网络不同于Ａｏ网络，其与地面的用ｔｃＨ户、路由器模式的网络更接近。但是由于卫星网络频繁的动态拓扑变化十分频繁（十几秒到几分钟不从
ｓｍｕａｉｎａｄａａｙｉ，ｗｈｃｅｎｔｔｈｔｏｒａｇｒｈｒａｉｅａｔｘｃｎｆｅｔｅｉｌｔｎｎｌｓｓｏｉｈｄｍｏｓｒｅｔａｕｌｏｉｍｅｌｓｆｓ，ｅａｔａｄｅｃｉａｔｚｖ
等），这就决定了传统的地面路由协议比如ＯＰＳＦ不能在卫星网络中应用，因为会带来大量的信令、存储、计算开销，而星上有限的资源（信、存储、计算能力）不能满足这些开销。通国外已经开展了大量的低轨道卫星网络路由算法的研究，并取得了一些成果［，，４，例如ＦＡ１２３，］Ｓ假设卫星拓扑在一段时问内时不变的，然后应用Ｏｊｔａａ算法计算路由。在文献［］，作者假设路由ｉｓｒｌ２中模式采用面向连接的方式，出了～种在概率意义上减少路由重构的路由算法ＰＰ提Ｒ。在文献［］作者提３中，出了一种基于地理位置转发的路由算法，屏蔽卫星的移动性。在文献［］，作者提出了基于数据报的来４中
关键词：卫星网络；路由算法：ＬＯＥ
ＡｓｒｂｕｔｄＲｏｉｇｒｔｎｈｅＬＥＯＤｉｔｉｅｕｔｎｇＡｌｏｉｈｍｉｔ
ＳａｅｌｅＩｎｔｏｋｌｔＰｅｗｒｓｔｉ
ＷａｇＦｘｉｎｎｕａｇＺｈｎｕａｇＪｎ