基于DTN的空间网络互联服务研究综述_林闯
试析DTN网络中的路由协议及其评估
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通 信 技术
试析 ＤＴ Ｎ网络 中的路 由协议及其评估
数字孪生网络(DTN)概念、架构及关键技术
数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术孙 滔 1周 铖 1段晓东 1陆 璐 1陈丹阳 1杨红伟 1朱艳宏 1刘 超 1李 琴 1 王 晓 2 沈 震 2 瞿逢重 3 蒋怀光 4 王飞跃2摘 要 随着5G 商用规模部署、下一代互联网IPv6的深化应用, 新一代网络技术的发展引发产业界的关注. 网络的智能化被认为是新一代网络发展的趋势. 网络为数字化社会的信息传输提供了基础, 而网络本身的数字化是智能化发展的先决条件. 面向数字化、智能化的新一代网络发展目标, 本文首次系统化提出了 “数字孪生网络(DTN: Digital twin network)”的概念, 给出了系统架构设计, 分析了DTN 的关键技术. 通过对DTN 发展挑战的分析, 本文指出了未来 “数字孪生网络”的发展方向.关键词 数字孪生网络, 网络自动化, 网络闭环控制, 全生命周期运维引用格式 孙滔, 周铖, 段晓东, 陆璐, 陈丹阳, 杨红伟, 朱艳宏, 刘超, 李琴, 王晓, 沈震, 瞿逢重, 蒋怀光, 王飞跃. 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术. 自动化学报, 2021, 47(3): 569−582DOI 10.16383/j.aas.c210097Digital Twin Network (DTN): Concepts, Architecture, and Key TechnologiesSUN Tao 1 ZHOU Cheng 1 DUAN Xiao-Dong 1 LU Lu 1 CHEN Dan-Yang 1 YANG Hong-Wei 1ZHU Yan-Hong 1 LIU Chao 1 LI Qin 1 WANG Xiao 2 SHEN Zhen 2QU Feng-Zhong 3 JIANG Huai-Guang 4 WANG Fei-Yue 2Abstract With the commercial deployment of 5G and the migration of internet from IPv4 to IPv6, the new devel-opment of the network technology has highly attracted the attention of the industry. The intelligentization of net-work is believed as the trend of the new generation of network development. The network provides the foundation for the information transmission in the digital society, and the digitalization of the network itself is the prerequisite for the intelligent development. Facing the goal of the new generation of digital and intelligent network, this paper introduces the new concept of “digital twin network (DTN)”, designs the system architecture, and analyzes the key technologies of DTN. By investigating the challenges of DTN, this paper points out the future development direc-tion of digital twin network.Key words Digital twin network (DTN), network automation, network closed-loop control, full life cycle operation Citation Sun Tao, Zhou Cheng, Duan Xiao-Dong, Lu Lu, Chen Dan-Yang, Yang Hong-Wei, Zhu Yan-Hong, Liu Chao, Li Qin, Wang Xiao, Shen Zhen, Qu Feng-Zhong, Jiang Huai-Guang, Wang Fei-Yue. Digital twin network (DTN): concepts, architecture, and key technologies. Acta Automatica Sinica , 2021, 47(3): 569−582随着5G 、物联网和云计算技术的发展以及层出不穷的网络新业务涌现, 网络负载不断增加, 网络规模持续扩大. 由此带来的网络复杂性, 使得网络的运行和维护变得越来越复杂[1−2]. 同时, 由于网络运营的高可靠性要求, 网络故障的高代价以及昂贵的试验成本, 网络的变动往往牵一发而动全身,新技术的部署愈发困难. 具体来说, 超大规模网络发展面临的典型挑战总结如下.1) 网络灵活性不足. 伴随物联网技术的兴起,网络通信由最初的人与人通信, 发展至人与物通信,并进一步发展至物与物通信. 通信模式不断更新,网络承载的业务类型、网络所服务的对象、连接到网络的设备类型等呈现出多样化发展的态势, 均对网络本身提出了更高的要求, 网络需具备更高的灵活性与可扩展性.收稿日期 2021-01-29 录用日期 2021-03-08Manuscript received January 29, 2021; accepted March 8, 2021国家重点研发计划(2020YFB1806801, 2020YFB1806800), 国家自然科学基金资助(61773382)Supported by National Key Research and Development Pro-gram of China (2020YFB1806801, 2020YFB1806800) and Nation-al Natural Science Foundation of China (61773382)本文责任编委 魏庆来Recommended by Associate Editor WEI Qing-Lai1. 中国移动通信有限公司研究院 北京 100053 中国2. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190 中国3. 浙江大学浙江省海洋观测—成像区重点实验室舟山 316021 中国4. 美国国家可再生能源实验室 科罗拉多州 戈尔登 80401 美国1. China Mobile Research Institute, Beijing 100053, China2. Sta-te Key Laboratory for Management and Control of Complex Sys-tems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190, China3. Key Laboratory of Ocean Observation-Imaging Testbed of Zhejiang Province, Zhejiang University,Zhoushan 316021, China4. National Renewable Energy Labor-atory, Golden, Colorado 80401, USA第 47 卷 第 3 期自 动 化 学 报Vol. 47, No. 32021 年 3 月ACTA AUTOMATICA SINICAMarch, 20212) 网络新技术研发周期长、部署难度大. 作为基础设施, 网络具有高可靠性要求, 网络运营商的现网环境很难直接用于科研人员的网络创新技术研究. 仅仅基于线下仿真平台的研究会大大影响结果的有效性, 从而降低网络创新技术的发展速度. 此外, 新技术的失败风险和失败代价会阻碍对网络创新应用的尝试.3) 网络管理运维复杂. 随着云计算、虚拟化技术的发展, 传统网络已经开始向软件化、可编程转变, 呈现了许多新的特点, 如资源的云化、业务的按需设计、资源的编排等, 这使得网络的运行和维护面临着前所未有的压力. 由于缺乏有效的统一仿真、分析和预测平台, 很难从现有的预防性运维转向理想的预测性运维.4) 网络优化成本高、风险大. 由于缺乏有效的虚拟验证平台, 网络优化操作不得不直接作用在现网基础设施中, 造成较长的时间消耗以及较高的现网运行业务风险, 从而加大网络的运营成本.为解决上述困难, 网络智能化越来越为产业界所重视. “基于意图的网络”[3−4], “自动驾驶网络”[5−6],“零接触(Zero-Touch)网络”[7]等概念和技术相继被业界提出和推广, 希望借助网络智能化技术, 实现网络自动化和自主化运行的愿景. 数字孪生网络构建物理网络的实时镜像, 可增强物理网络所缺少的系统性仿真、优化、验证和控制能力, 助力上述网络新技术的部署, 更加高效地应对网络问题和挑战.将数字孪生技术应用于网络, 创建物理网络设施的虚拟镜像, 即可搭建数字孪生网络平台. 通过物理网络和孪生网络实时交互, 相互影响, 数字孪生网络平台能够助力网络实现低成本试错、智能化决策和高效率创新. 数字孪生网络的研究和应用在产业和学术界还处于起步阶段. 本文结构如下: 第1节介绍数字孪生的研究与应用现状, 第2节描述数字孪生网络的定义和架构并给出应用示例, 第3节描述数字孪生网络的关键技术, 第4节描述数字孪生网络的目标价值, 最后是总结和展望.1 数字孪生技术研究和应用现状1.1 数字孪生及相关技术概述数字孪生的概念最早由美国学者M. Grieves 教授提出[8], 并定义为三维模型, 包括实体产品、虚拟产品以及二者间的连接. 2012年, 美国空军研究实验室和美国国家航空航天局 (National Aero-nautics and Space Administration, NASA)合作提出构建未来飞行器的数字孪生体[9], 并定义数字孪生为高度集成的多物理场、多尺度、多概率的仿真模型. 近年来, 随着多学科建模与仿真技术的飞速发展, 数字孪生技术研究成为热点, 并在虚拟样机、数字孪生车间、数字孪生卫星、能源交通、医疗健康等诸多领域得到成功运用[10−12]. 面向未来网络, 伴随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展以及信息的泛在化, 数字孪生技术也将更广泛地运用于人体活动监控与管理、家居生活和科学研究等领域, 使得整个社会走向虚拟与现实结合的 “数字孪生” 世界. 国际电信联盟电信标准化部 (Interna-tional Telecommunication Union — Telecommuni-cation Standardization Sector, ITU-T)面向未来网络的Network2030焦点组的技术报告[13−14]也将数字孪生作为未来网络12个代表性用例之一.数字孪生模型框架目前尚无统一定义. 商业公司、科研机构和标准组织都在尝试定义通用或者专用的模型框架. Gartner在其物联网(Internet of things, IoT)数字孪生技术报告[15]中提出构建一个物理实体的数字孪生体需要4个关键要素: 模型、数据、监控和唯一性. 文献[10]提出了数字孪生的五维模型 {PE, VE, Ss, DD, CN}, 其中, PE表示物理实体, VE表示虚拟实体, Ss表示服务, DD表示孪生数据, CN表示各部分之间的连接. 国际标准化组织(International Organization for Standardiza-tion, ISO)发布了面向制造的数字孪生系统框架标准草案[16−17], 提出包含数据采集域、设备控制域、数字孪生域和用户域的参考框架, 该草案即将成为数字孪生领域第一个国际标准.与数字孪生观念紧密相关的理论, 是由中国科学院自动化研究所王飞跃研究员于2004年提出的平行系统理论[18−19]. 平行系统理论同数字孪生理论在虚实映射、动态仿真等方面有相似性. 但是, 两者在研究对象、核心思想、实现方法、功能等方面均有所区别[20]. 数字孪生主要研究由信息空间和物理空间组成的空间物理系统 (Cyber physical system, CPS)[21], 而平行系统主要研究社会网络、信息资源和物理空间深度融合的社会物理信息系统 (Cyber physical social system, CPSS)[22], 包含社会活动的部分, 考虑社会的反映和影响. 平行系统相对于数字孪生的 “形似”, 更注重 “神似”. 数字孪生通过数字化空间构建物理空间的镜像, 而平行系统更强调计算实验和外在行为的干预, 基于人工系统生成场景. 平行系统理论在平行医疗[23−24]、平行自动驾驶[25]、平行军事[26]等领域同样有较多应用. 类似于数字孪生及平行系统理论, 文献[27]提出了智能空间设想,探讨了基于智能交通空间, 实现智能化车辆和交通基础设施控制的可行性.1.2 数字孪生网络相关探索与工作随着数字孪生技术的发展及其在生产制造等多570自 动 化 学 报47 卷个产业的应用, 数字孪生技术理念在通信网络领域的应用也逐渐被业界研究和关注. 华为公司提出在意图驱动网络的网络云化引擎(Network cloud en-gine, NCE)中[28], 在物理网络和商业意图之间构建数字孪生, 将过去离散的数据进行关联并转为在线共享, 构建全生命周期的数字化运维能力. Aria 公司的产品 STEP-T (Strategic traffic engineer-ing and planning tool) [29]在运营商客户的骨干网上建立数字孪生体, 运用人工智能 (Artificial intel-ligence, AI)技术在大规模复杂骨干网上完成了路由优化和故障仿真. 文献[30−31]提出基于赛博孪生(Cybertwin)的下一代网络架构, 通过人和物在虚拟世界的数字表示, 提供通信助理、日志记录和数字资产等功能, 适于未来网络从端到端连接至云到端连接的演进. 文献[32]建立了5G移动边缘计算(Mobile edge computing, MEC)网络的数字孪生体, 利用孪生体离线训练基于强化学习的资源分配优化和归一化节能算法, 然后将方案更新至MEC网络. 文献[33]提出一种工业互联网对应的数字孪生网络集成框架, 利用强化学习算法在此框架下寻求最优随机计算卸载和资源分配策略. 文献[34]建立了面向6G移动边缘计算系统的数字孪生边缘网络, 其中边缘服务器的孪生体评估实体服务器的状态, 移动边缘计算系统的孪生体提供数据用于训练卸载策略, 方案在降低卸载延时的同时减少了系统开销. 此外, 数字孪生技术在无线频谱等方面的感知与管理也有了相关的探索.中国科学院自动化所王飞跃研究员将平行系统理论用于网络系统, 提出 “平行网络(Parallel net-works)” 网络架构[35−37], 通过建立相应的人工网络系统, 开展相关计算实验, 对网络进行全面、准确和及时的评估. 数字孪生网络与平行网络在概念和目标上有一定的相似性, 主要设计思想都是类似于状态观测器的设计思路, 通过构造出类似原系统的衍生系统, 再针对所构造的人工网络系统或者孪生系统间接的修正实际系统的状态, 从而调整网络优化资源管理, 达到网络性能优化的目的. 同时, 二者在架构和实现方法上有所区别: 平行网络中的人工网络并非总是实际网络的完全映射; 数字孪生网络的孪生体强调物理网络的实时镜像. 平行网络中的人工网络基于软件定义网络(Software defined net-work, SDN)[38−39]技术和理念, 实现集中控制、整体优化和决策的功能; 数字孪生网络的孪生层不依赖SDN技术进行构建, 而是根据物理网络中网元和拓扑的实际形态进行抽象建模. 在实现方法上, 平行网络可基于有限数据进行计算实验和平行执行, 不依赖于全面、准确的数据即可建模; 数字孪生网络强调基于全面且准确的数据, 进行精准建模, 达成虚实网络实时交互.数字孪生网络技术的相关研究目前还处于初级阶段. 尽管数字孪生技术在网络中的应用已经起步,但目前的应用侧重于特定的物理网络中、特定的场景(如网络运维)中, 或者将网络数字孪生平台作为网络仿真工具. 结合数字孪生技术的特点以及在其他行业的应用, 本文认为数字孪生网络可以作为网络系统的一个有机整体, 成为未来涉及物理网络的全生命周期的通用架构, 服务于网络规划、建设、维护、优化, 以及网络自动驾驶、意图网络等网络创新技术的应用, 提升网络的自动化和智能化水平.2 数字孪生网络定义和架构2.1 数字孪生网络定义数字孪生网络业界尚无统一的定义, 本文将 “数字孪生网络” 定义为: 一个具有物理网络实体及虚拟孪生体, 且二者可进行实时交互映射的网络系统.在此系统中, 各种网络管理和应用可利用数字孪生技术构建的网络虚拟孪生体, 基于数据和模型对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制. 基于此定义, 数字孪生网络应当具备4个核心要素:数据、模型、映射和交互, 如图1所示.交互分析、诊断模型网络孪生体数据仿真、控制映射图 1 数字孪生网络的核心要素Fig. 1 The core elements of digital twin networks1) 数据是构建数字孪生网络的基石, 通过构建统一的数据共享仓库作为数字孪生网络的单一事实源, 高效存储物理网络的配置、拓扑、状态、日志、用户业务等历史和实时数据, 为网络孪生体提供数据支撑.2) 模型是数字孪生网络的能力源, 功能丰富的数据模型可通过灵活组合的方式创建多种模型实例, 服务于各种网络应用.3) 映射是物理网络实体通过网络孪生体的高保真可视化呈现, 是数字孪生网络区别于网络仿真系统的最典型特征.3 期孙滔等: 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术5714) 交互是达成虚实同步的关键, 网络孪生体通过标准化的接口连接网络服务应用和物理网络实体, 完成对于物理网络的实时信息采集和控制, 并提供及时诊断和分析.基于四要素构建的网络孪生体可借助优化算法、管理方法、专家知识等对物理网络进行全生命周期的分析、诊断、仿真和控制, 实现物理网络与孪生网络的实时交互映射, 帮助网络以更低成本、更高效率、更小的现网影响部署各种网络应用, 助力网络实现极简化和智慧化运维.2.2 数字孪生网络架构根据数字孪生网络的定义和四个核心要素, 数字孪生网络可以设计为如图2所示的 “三层三域双闭环” 架构: 三层指构成数字孪生网络系统的物理网络层、孪生网络层和网络应用层; 三域指孪生网络层数据域、模型域和管理域, 分别对应数据共享仓库、服务映射模型和网络孪生体管理三个子系统;“双闭环” 是指孪生网络层内基于服务映射模型的“内闭环” 仿真和优化, 以及基于三层架构的 “外闭环” 对网络应用的控制、反馈和优化.1) 物理网络层. 物理实体网络中的各种网元通过孪生南向接口同网络孪生体交互网络数据和网络控制信息. 作为网络孪生体的实体对象, 物理网络既可以是蜂窝接入网、蜂窝核心网, 也可以是数据中心网络、园区企业网、工业物联网等; 既可以是单一网络域(例如, 无线或有线接入网、传输网、核心网、承载网等)子网, 也可以是端到端的跨域网络.既可以是网络域内所有的基础设施, 也可以是网络域内特定的基础设施(例如, 无线频谱资源、核心网用户面网元等).2) 孪生网络层. 孪生网络层是数字孪生网络系统的标志, 包含数据共享仓库、服务映射模型和网络孪生体管理三个关键子系统. 数据共享仓库子系统负责采集和存储各种网络数据, 并向数据映射模型子系统提供数据服务和统一接口; 服务映射模型子系统完成基于数据的建模, 为各种网络应用提供数据模型实例, 最大化网络业务的敏捷性和可编程性; 网络孪生体管理子系统负责网络孪生体的全生命周期管理以及可视化呈现.3) 网络应用层. 网络应用通过孪生北向接口向孪生网络层输入需求, 并通过模型化实例在孪生网络层进行业务的部署. 充分验证后, 孪生网络层通过南向接口将控制更新下发至物理实体网络. 网络运维和优化、网络可视化、意图验证、网络自动驾驶等网络创新技术及各种应用能够以更低的成本、更数据共享仓库迭代优化仿真验证网络孪生体管理网络应用层网络创新技术验证网络可视化意图验证网络管理网络维护和优化能力调用意图翻译数据管理数据服务功能模型数据存储用户业务运行状态网络配置基础模型数据采集数据采集服务映射模型网络规划流量建模安全建模故障诊断调度优化质量保障网元模型拓扑模型孪生网络层模型管理安全管理拓扑管理控制下发物理网络层规划建设维护优化运营...图 2 数字孪生网络架构Fig. 2 Digital twin network architecture572自 动 化 学 报47 卷高的效率和更小的现网业务影响实现快速部署.从数字孪生网络的架构可以看出, 数字孪生网络不局限于软件定义网络SDN的架构; 同平行网络相似, 数字孪生网络能够基于虚拟层的仿真, 实现SDN管理和控制层无法实现的复杂网络动态控制和优化. 表1进一步对比了数字孪生网络、软件定义网络和平行网络在物理对象、架构层次、虚实映射和分析方法等方面的区别.2.3 孪生网络层三大子系统2.3.1 数据共享仓库数据共享仓库通过南向接口采集并存储网络实体的各种配置和运行数据, 形成数字孪生网络的单一事实源, 为各种服务于应用的网络模型提供准确完备的数据, 包括但不限于网络配置信息、网络运行状态和用户业务数据等. 数据共享仓库主要有以下四项职责.1)数据采集. 完成网络数据的抽取、转换、加载, 以及清洗和加工, 便于大规模的数据实现高效分布式存储.2)数据存储. 结合网络数据的多样化特性, 利用多种数据存储技术, 完成海量网络数据的高效存储.3)数据服务. 为服务映射模型子系统提供包括快速检索、并发冲突、批量服务、统一接口等多种数据服务.4)数据管理. 完成数据的资产管理、安全管理、质量管理和元数据管理.作为数字孪生网络的基石, 数据共享仓库中的数据越完备越准确, 数据模型的丰富性和准确性就越高.2.3.2 服务映射模型服务映射模型包括基础模型和功能模型两部分.基础模型是指基于网元基本配置、环境信息、运行状态、链路拓扑等信息, 建立的对应于物理实体网络的网元模型和拓扑模型, 实现对物理网络的实时精确描述.功能模型是指针对特定的应用场景, 充分利用数据仓库中的网络数据, 建立的网络分析、仿真、诊断、预测、保障等各种数据模型. 功能模型可以通过多个维度构建和扩展: 按照网络类型构建, 可以有服务于单网络域(如移动接入网、传输网、核心网、承载网等)的模型或者服务于多网络域的模型; 按照功能类型划分, 可分为状态监测、流量分析、安全演练、故障诊断、质量保障等模型; 按照适用范围划分, 可以划分为通用模型和专用模型; 按照网络生命周期管理划分, 可分为规划、建设、维护、优化和运营等模型. 将多个维度结合在一起, 可以创建面向更为具体应用场景的数据模型, 例如, 可以建立园区网络核心交换机上的流量均衡优化模型, 通过模型实例服务于相应的网络应用.基础模型和功能模型通过实例或者实例的组合向上层网络应用提供服务, 最大化网络业务的敏捷性和可编程性. 同时, 模型实例需要通过程序驱动在虚拟孪生网元或网络拓扑中对预测、调度、配置、优化等目标完成充分的仿真和验证, 保证变更控制下发到物理网络时的有效性和可靠性.2.3.3 网络孪生体管理网络孪生体管理完成数字孪生网络的管理功能, 全生命周期记录, 可视化呈现和管控网络孪生体的各种元素, 包括拓扑管理、模型管理和安全管理.1)拓扑管理基于基础模型, 生成物理网络对应的虚拟拓扑, 并对拓扑进行多维度、多层次的可视化展现.2)模型管理服务于各种数据模型实例的创建、存储、更新以及模型组合、应用关联的管理. 同时,可视化地呈现模型实例的数据加载、模型仿真验证过程和结果.3)安全管理与共享数据仓库中的数据管理一起, 负责数字孪生网络数据和模型安全保障相关的鉴权、认证、授权、加密和完整性保护.表 1 DTN、SDN和平行网络对比Table 1 Comparison of DTN, SDN and parallel networks维度数字孪生网络 DTN软件定义网络 SDN平行网络物理对象各种类型的物理网元具备 SDN 特性的物理网元各种类型的物理网元架构层次物理层、孪生层和网络应用层物理层、控制层和管理层物理层、人工网络 + 计算实验层虚拟网络物理网络的孪生镜像, 孪生层通过统一数据建模构建N/A基于人工系统生成物理网络对应的人工网络;人工网络基于 SDN 架构构建虚实映射通过功能映射模型对网络应用进行仿真和迭代优化; 注重虚实映射的实时性和精确性N/A通过人工网络逼近物理网络; 更加强调计算实验和外在行为的干预分析方法基于孪生层的共享数据仓库, 充分利用大数据分析、人工智能技术, 通过模型化实例的迭代仿真, 实现网络的全局动态实时控制和优化只具备基本的网络控制和管理能力, 缺乏对于复杂网络的动态控制和优化能力通过对人工网络(以及人工数据)进行各种实验, 对网络行为进行分析和预测, 进而平行执行至物理网络并根据反馈迭代优化3 期孙滔等: 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术5732.4 应用示例: 基于DTN实现意图网络意图网络[3]是可以使用 “用户意图” 进行管理的网络, 它能够识别和接收操作员或用户的意图,并根据用户意图自主地配置和调整自己, 从而实现预期的结果, 而无需用户指定用于如何实现结果的详细技术步骤. 图3所示为一种基于数字孪生网络架构实现意图网络的参考框架. 其中意图网络的基础设施对应于DTN架构中的物理网络层, 意图网络的配置验证、意图保障和自动修复等关键功能可基于孪生网络层的多种服务映射模型实现, 实时保障来自网络应用层的用户意图.意图输入网络应用层孪生网络层服务映射模型意图翻译自动修复调度优化故障诊断流量分析拓扑模型仿真验证配置验证共享数据仓库意图保障配置下发数据采集物理网络层网络基础设施图 3 基于DTN的意图网络框架Fig. 3 Intent network architecture1) 基于服务映射模型的配置验证. 用户意图经过意图翻译后, 生成大量物理网络能执行的网络配置, 如果将这些配置直接下发到物理网络上可能影响其他业务正常处理, 所产生的影响无法预估. 利用数字孪生网络的服务映射模型, 提前校验和模拟配置下发, 提前发现配置中的一些异常问题, 例如地址冲突、路由环路、路由不可达等. 验证配置既能满足用户业务意图, 又对其他已有业务没有影响后,再将配置下发到物理网络.2) 基于服务映射模型的意图保障和自动修复.通过数据采集将物理网络运行状态传递到孪生网络层的数据共享仓库, 服务映射模型不断验证用户意图是否被满足. 当发现网络偏离了用户业务意图,可利用AI等智能化技术做根因分析, 生成修复策略. 因为当前AI技术还不能保证修复策略完全可靠且能解决问题, 所以一般需要人工确认无误后再下发到物理网络, 拉低了故障修复效率. 利用数字孪生网络的服务映射模型先验证修复策略, 保证正确无误后, 再通过自动化配置模块下发到物理网络,既提高了运维效率, 又推动了AI技术的应用落地.综上, 意图网络可基于数字孪生网络架构, 实现网络配置的提前验证和用户业务意图的实时保障等关键功能, 这将有助于意图网络的有效落地部署.3 数字孪生网络的关键技术3.1 问题和挑战构建数字孪生网络系统面临以下主要问题和挑战:1) 兼容性问题. 网络中不同厂商设备的技术实现和支持的功能不一致, 因此建立面向全网络域的数据共享仓库, 设计适配异厂家设备的接口以进行统一数据采集和处理的难度较高.2) 建模难度大. 基于大规模网络数据, 数据建模既要保证模型功能的丰富性, 也需考虑模型的灵活性和可扩展性, 这些需求进一步加大了构建高效的、层次化的基础模型和功能模型的难度.3) 实时性挑战. 对于实时性要求较高的业务,模型仿真和验证在数字孪生网络上的处理会增加延迟, 所以模型的功能和流程需要增加多种网络应用场景下的处理机制; 同时, 实时性要求也会进一步增加系统的软硬件性能需求.4) 规模性难题. 通信网络通常网元数量多、覆盖地域广、服务时间长, 因此网络数字孪生体必将是一个规模庞大的复杂巨系统, 这会显著增加数据的采集和存储、模型的设计和运用等方面的复杂度,对系统的软硬件要求也会非常高.为了解决以上问题和挑战, 本文将基于第2.2节提出数字孪生网络参考架构, 拟采用目标驱动的网络数据采集、多元网络数据存储和服务、多维全生命周期网络建模、交互式可视化呈现、以及接口协议体系五大关键使能技术, 完成数字孪生网络系统的构建.3.2 目标驱动的网络数据采集数据采集是构建数据仓库的基础, 作为物理网络的数字镜像, 数据越全面、准确, 数字孪生网络越能高保真的还原物理网络. 数据采集应当采用目标驱动模式, 数据采集的类型、频率和方法以满足数字孪生网络的应用为目标, 兼具全面、高效的特征.当对特定网络应用进行数据建模时, 所需的数据均可以从网络孪生层的数据共享仓库中高效获取. 以目标应用为驱动, 只有全面、高效地采集模型所需数据, 才能构建精准数据模型, 为目标应用提供良好服务.网络数据采集方式有很多, 例如技术成熟、应用广泛的SNMP (Simple network management protocol)、Netconf, 可采集原始码流的NetFlow、sFlow, 支持数据源端推送模式的网络遥测(Net-work telemetry)等; 不同的数据采集方案具备不同574自 动 化 学 报47 卷。
DTN 路由技术研究综述
DTN路由技术研究综述薛静锋，陆慧梅，石琳北京理工大学软件学院，北京（100081）E-mail：xuejf@摘要：DTN网络架构涵盖了无线传感器网络、Ad-hoc网络和星际网络等，在军事、科研探测和陆地民用等方面具有十分广阔的应用前景，是当前国际上备受关注的新兴前沿研究热点之一。
DTN延迟比较大，连接时断时续，并且节点存储容量和能量有限，因此传统的路由算法不适合于DTN。
本文从网关、命名机制等几个方面介绍了DTN的架构，研究分析了目前已有的DTN路由算法并对其进行分类，总结了算法的优缺点，包括单播路由算法和组播路由算法，最后指出了DTN的应用场景。
关键词： DTN，路由，单播，组播中图分类号：TP393 文献标识码：A1.引言DTN（Delay Tolerant Network）是一种新型的网络体系结构，最早是在2003年的国际会议上由Kevin Fall提出的[1]，这种网络结构为很多面临挑战的网络（比如星际网络、传感器网络、陆地移动网络等）提供了互操作性。
这些面临挑战的网络通常延迟比较大、网络拓扑经常发生变化，并且在现有的网络体系结构上运行时性能很差。
DTN涵盖了目前存在的多种网络，使得它们可以充分利用自身网络的特点，进行交互操作。
DTN是在多种不同类型网络的传输层之上、应用层之下添加了一层即DTN层（也被称为bundle层），DTN层可以充分利用下层网络提供的服务进行数据传输等工作。
DTN路由技术是DTN中的关键，路由协议包括三个部分：如何建立网络的拓扑结构、如何维护网络拓扑和路由算法。
DTN路由问题并不像标准的动态路由那么简单，因为在DTN中，网络是时断时续的，即网络的拓扑结构是变化的。
与传统路由相比，DTN路由的主要目的并不是选择最短路径或者最少跳数，而是最大化报文传输的可能性。
目前很多路由协议如TCP/IP 是在一些网络前提下提出的，如节点事先知道网络拓扑结构等。
DTN并不符合这些基本假设条件，DTN路由的指的是在DTN层上进行的选路策略，并没有涉及到下层网络。
基于成型分区机制的无线传感网簇路由算法
基于成型分区机制的无线传感网簇路由算法丁春莉;李林森【摘要】Considering the problems of nonuniformity of data distribution, inflexible node clustering and difficult partition mechanism in wireless sensor network deployment, in this paper, a wireless sensor network routing algorithm based on forming partition mechanism is presented.First, the distance between the nodes and the base station is processed and partitioned.Then, clustering of the nodes in the different partitions is carried out based on the distance and energy consumption, forming the head nodes and the cluster head nodes.Finally, the two kind nodes are combined organically to realize collaborative transmission of wireless sensor data.Simulation results show that compared with EEVC and LEACH algorithm, this routing algorithm can effectively reduce the network energy expenditure, stabilize the transmission performance of the network and improve the transmission level of network data.%针对无线传感网络部署中面临的数据分布的非均匀效应突出、节点成簇死板及分区机制困难的难题,该文提出了基于成型分区机制的无线传感网簇路由算法.首先按节点与基站距离进行成型化处理和分区;然后通过距离和耗能指标将不同分区内部的节点完成分簇处理,形成区头节点和簇头节点;最后通过两类节点的有机结合来实现无线传感数据的协作传输.仿真实验表明:与EEVC、LEACH算法相比,该文路由算法更能够有效地减缓网络能量开支,稳定网络的传输性能,提升网络数据的投递水平.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2017(000)003【总页数】4页(P16-19)【关键词】无线传感网;成型机制;簇路由;数据传输【作者】丁春莉;李林森【作者单位】陕西交通职业技术学院,西安710018;陕西交通职业技术学院,西安710018【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络是集无线传感技术、网络技术、通信技术于一体的新兴网络，由在监测区域内部署的大量传感器节点通过无线电通信协作，来感知、采集和处理网络覆盖区域里被监测对象的信息，并将数据信息发送给网络管理者[1]。
服务质量(QoS)走入Web
服务质量(QoS)走入Web
林闯
【期刊名称】《计算机教育》
【年(卷),期】2004(000)001
【摘要】@@ 随着网络服务质量(Quality ofservice,QoS)技术研究和应用的不断深入,近期一种面向Web客户和HTTP请求提供性能保证和服务区分的技术--Web QoS应运而生,并且在国际上得到越来越多的学者和业界的瞩目,成为QoS技术的一个新的研究领域和重要的学术分支.
【总页数】2页(P39-40)
【作者】林闯
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于Web日志分析的Web Qos研究 [J], 王家兰;王余旺
2.基于立体QoS模型的Web服务质量模糊评价 [J], 张楠;邱雪松
3.基于Web日志分析的Web QoS研究 [J], 田昌鹏
4.一种支持QoS约束的Web服务质量模型 [J], 宋顺林;殷荣网
5.移动服务质量(Qo S):用于无人驾驶车辆的移动感知和服务质量驱动型软件定义网络(SDN)框架 [J],
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一种生成具有变量标尺的高级Petri网可达树的算法
一种生成具有变量标尺的高级Petri网可达树的算法
林闯;张彤
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】1991(014)008
【摘要】Petri网动态性质的考察一般基于网不变量(Net Invariants)和可达树(Reachability Tree).这两个概念已被扩展到高级Petri网中.高级Petri网可达集空间随着网的复杂性而指数性增长是计算可达树问题中的一个主要难点.本文定义了具有变量标识的高级Petri网并给出了构造该类网的可达树的算法.本文的算法以变量标识的等价关系(equivalent relation)和覆盖关系(covering relation)为基础,明显地简化了可达集空间.个体标识的信息可从变量标识的定义域中获得.
【总页数】9页(P596-604)
【作者】林闯;张彤
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.广义随机Petri网（GSPN）的一种可达集生成算法 [J], 张岚;李人厚
2.基于Petri网的可达树与可达图的构造与算法实现 [J], 宫蓉蓉
3.基于极小T-不变量增加的Petri网可达性分析 [J], 彭建兵;焦莉
4.计算高级Petri网S—不变量的一种简单算法 [J], 林闯;张彤
5.Petri网的可达图与可达树的比较 [J], 周建涛;叶新铭
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构建新一代基于FTTLan的宽带接入网
构建新一代基于F TTL a n 的宽带接入网□戎 麒,丁润宝,林宝成(南京电视台,江苏南京210001)摘 要:讨论了在广电系统中采用F TTLan 技术构建宽带接入网的方法和施工技术,阐述了宽带接入网的现状、宽带接入技术体制的比较和选择,将基于F TTLan 的宽带接入网与HFC 网络改造结合起来,设计了宽带接入网的物理模型和施工原则,最后提出必须提高宽带接入网的网络管理水平,采取合适有效的认证方式,从而建设新一代的高性能、高管理能力的运营级宽带接入网。
关键词:宽带接入网;F TTLan ;物理模型;运营级中图分类号:TN91516 文献标识码:A 文章编号:1007-7022(2003)03-0075-09Constructing N e w BAN B ased on FTT Lan T echnologies□RON G Qi ,DIN G Run 2bao ,L IN Bao 2cheng(Nanjing TV Station ,Jiangsu Nanjing 210001,China )Abstract :The engineering method and the technique of constructing New Broadband Access Network (BAN )in CA TV system with F TTLan Technologies is discussed in this paper.The development of BAN at present ,the comparison and selection of different BAN systems are also discussed.BAN based on F TT 2Lan Technologies is combined with the reformation of HFC network.We proposed a physical model and some principles for design and application of BAN.In order to set up a new operation grade BAN with higher performance and more powerful administration capability ,a higher management standard and a more effective certification method should be adopted.K ey w ords :broadband access network (BAN );F TTLan ;physical model ;operation grade1 宽带接入网的发展现状1.1 宽带接入网的概念宽带互联网是具有高速数据传输能力的网络平台,包括骨干网、城域网和接入网3个部分。
复杂网络复杂网络的拓扑结构、算法和挑战
复杂网络的分类
复杂网络被分为四类:社会网络,信息网络, 技术网络和生物网络 社会网络表达着一些人(人群)的联系模式和 相互作用.它包括: 友好网络,敌对网络,商业网络,家庭和关系 网络,演员合作网络,WWW(World wide web)
复杂网络的分类
信息网络的经典例子是文献(专利)索引网络, (Peer-to-peer)计算机网络(网格) 技术网络(人造网络)具有空间和地理的因素.它的 典例子是商品的销售网络(零售,批发和百货),电 系统,电力网络,能源网格,交通网络(公路,铁路, 水路和航空),银行网格,电话网格(有线与无线), Internet,计算机网络 生物网络的经典例子是新陈代谢路径的网络,蛋白质 用网络,基因调节网络,食物链,神经网络,血液循 系统
下是Poisson分布.
复杂网络的性能指标(拓扑结构) 度分布
在复杂网络中,度分布{ pk }是Power Law(Pareto分 布,Regularly varying function). 令 Pk = ∑ pk ,则
l =k ∞
pk k 当且仅当Pk k
看李泉林(2001)的报告.
复杂网络的性能指标(拓扑结构) 网络增长与进化
网络的Scale-Free是重要的性质.人们近些 年来希望来解释它产生的原因和机制.下面 的模型已经被建立: 1 Price模型 2 Barabasi-Albert模型及其推广 3 顶点复制模型 解释Scale-Free的原因和机制是重要的研究 方向.目前在数学上处于不系统阶段.
α
(α 1)
复杂网络的性能指标(拓扑结构) Scale-Free网络
如果一个网络有Power Law的度分布,则它被称为 Scale-Free网络(Barabasi and Albert,Science, 1999). 可能地,Price (Science,1965)关于索引网络 研究是第一个Scale-Free网络. 目前,大量的复杂网络被表明是Scale-Free的,例 如,WWW,Internet,新陈代谢网络,通信网络. 存在一些复杂网络是指数型度分布的,例如,能源 网格,铁路网络;也存在一些复杂网络是指数Power型度分布的,例如,电影演员网络,合作网 络.
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通信需求也在不断增 随着空间任务 不 断 增 加 ， 长． 为了实现空间通信资源的高效开发和使用 ， 产生 了空间数据系统组网的需求 ． 同时 ， 地面网络技术的 飞速发展和成熟应用也为空间网络互联提供了发展 思路和技术支持 ． 开发 空 间 通 信 系 统 和 数 据 系 统 的 国 际 组 织 在航天器和地面 Ｃ Ｃ Ｓ Ｄ Ｓ 提出了很多空间应用标准 ， 支持系统中广泛应用 ． 当前的空间任务中 ， 通信的地 面段采用 Ｔ 地面段与空间段的连接主 Ｃ Ｐ Ｉ Ｐ 协 议； ?
修回日期 ： － － － － ２ ０ １ ３ ０ ６ ０ ３； ２ ０ １ ３ ０ ９ １ ３ 收稿日期 ： ） ； ） 国家自然科学基金项目 （ 国家 “ 九七三 ” 重点基础研究发展计划基金项目 （ ６ ０ ９ ３ ２ ０ ０ ３， ６ １ ０ ７ ０ ０ ２ １ ２ ０ １ ０ Ｃ Ｂ ３ ２ ８ １ ０ ５ 基金项目 ： ） 林 闯（ ｃ ｈ ｌ ｉ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ ． ｅ ｄ ｕ． ｃ ｎ 通信作者 ： ＠ ｇ
１ ２（ ） Ｄ ｅ 来自 ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ Ｔ ｓ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ ０ ０ ０ ８ ４ ｐ ｆ ｐ ｇ ｙ， ｇ ｙ， ｊ ｇ１ （ ） Ｄ ｅ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ Ｉ ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ， Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｉ ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ， Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ ０ ０ ０ ４ ５ ｐ ｆ ｆ ｆ ｊ ｇ１
基于 Ｄ Ｔ Ｎ 的空间网络互联服务研究综述
林 闯１ 董扬威１ 单志广２
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（ ） 清华大学计算机科学与技术系 北京 １ ０ ０ ０ ８ ４ （ ） 国家信息中心信息化研究部 北京 １ ０ ０ ０ ４ ５ ） （ ｃ ｈ ｌ ｉ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ ＠ ｇ
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｄ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｓ ａ ｃ ｅ ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｃ ｅ Ｔ － ｇ ｐ ｇ ｐ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ．Ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ａ ｒ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｏ ｎ ｏ ｕ ｓ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｇ ｐ ｙ ｐ ｇ ｇ ， ， ， ｎ ａ ｍ ｉ ｃ ｔ ｏ ｏ ｌ ｏ ａ ｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｈ ｉ ｈ ｌ ｉ ｎ ｋ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｓ ．Ｔ Ｃ Ｐ Ｉ Ｐ ｓ ｕ ｉ ｔ ｅ ｓ ｕ ｂ ｎ ｅ ｔ ｓ ｄ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ? ｙ ｐ ｇ ｙ ｌ ｇ ｙ ａ ｇ ｐ ， ｒ ｅ ｕ ｉ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ａ ｎ ｄ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｌ ａ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｂ ｅ ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ． ｑ ｙ ｙ ｐ ， Ａ ｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｂ ｅ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｌ ａ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ． ｇ ｐ ｙ ｐ ｐ ｐ Ｄ ｅ ｌ ａ ｄ ｉ ｓ ｒ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｔ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ（ Ｄ ＴＮ） ｉ ｓ ａ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｍ ｅ ｓ ｓ ａ ｅ ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｏ ｖ ｅ ｒ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ? － ｙ ｐ ｇ ｇ ｙ ｒ ｏ ｍ ｉ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ａ ｄ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ａ ｋ ｅ ｓ Ｄ ＴＮ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｆ ｏ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｐ ｇ ｐ ｐ ｙ ｐ ｐ ｇ ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｅ ｒ ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｄ ｅ ｍ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ａ ｌ ｉ ｅ ｓ ｓ ａ ｃ ｅ ｙ ｐ ｐ ｙ ｐ ｐ ｐ （ ） ， Ｄ ＴＮ ｉ ｎ ｓ ａ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｓ Ｉ Ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｋ ｅ ｃ ｏ ｍ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｐ ｇ ｙ ｙ ｐ ｇ ， ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｓ ｔ ａ ｃ ｋ，ｍ ｅ ｓ ｓ ａ ｅ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ｉ ｎ ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ， ｎ ａ ｍ ｉ ｎ ａ ｎ ｄ ａ ｄ ｄ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｌ ｉ ｃ ｋ ｌ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｓ ｇ ｐ ｇ ｇ ｇ ｇ ｐ ， ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ（ ｉ ｖ ｅ Ｌ Ｔ Ｐ） ｅ ｔ ｃ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｗ ｅ ａ ｒ ｅ ａ ｌ ｓ ｃ ｅ ｎ ａ ｒ ｉ ｏ ｏ ｆ Ｍ ａ ｒ ｓ ｅ ｘ ｌ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ．Ｂ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｇ ｐ ｙ ｙ ｇ ， ｋ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ｗ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｚ ｅ ｓ ｏ ｍ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｔ ｏ ｂ ｅ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｍ ｅ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｓ ｙ ｇ ｙ ｐ ， ， ，ｗ ｒ ｏ ｏ ｓ ｅ ｓ ｏ ｍ ｅ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ａ ｎ ｄ Ｑ ｏ Ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ．Ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｐ ｐ ｇ ｇ ｙ ， ， ， ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｏ ｒ ｔ ｓ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ａ ｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｏ ｅ ｃ ｔ ｓ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｗ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｚ ｅ ｐ ｐ ｐ ｊ ｙ ｙ ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｓ ｅ ｃ ｔ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ａ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｄ ＴＮ ａ ｎ ｄ Ｓ Ｉ Ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｅ ｓ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ． ｐ ｐ ｐ ｐ ｇ ； ） ； ； Ｋ ｅ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｅ ｌ ａ ｄ ｉ ｓ ｒ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｔ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ（ Ｄ ＴＮ） ｓ ａ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ（ Ｓ Ｉ Ｓ ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｄ ? ｙ ｐ ｐ ｇ ｇ ｙ ；Ｑ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｏ Ｓ ｙ 空间网络具有 摘 要 空间通信需求的迅猛增长促使空间通信向网络化和天地一体化的方向不断发展 ． 子网异构 、 网络拓扑不断变化 、 链路传输延迟大 、 链路误码率高等特 点 ． Ｔ Ｃ Ｐ Ｉ Ｐ网络协议族需要连续稳 ? 定的网络连接和较短的传输时延 ， 空间 网 络 不 能 满 足 这 些 条 件， 因此相关协议不能直接应用于空间网 延迟 中断容忍网络 （ 是一种通用的面向消息的覆盖层网 络． ｄ ｅ ｌ ａ ｄ ｉ ｓ ｒ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｔ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ，Ｄ ＴＮ） ? ? ｙ ｐ 络体系结构 ， 能够适应空间网络的 特 点 ， 是 实 现 空 间 网 络 互 联 的 有 效 连 接 方 式． 首先阐述了 Ｄ ＴＮ 应 用 ， ） 于空间网络互 联服务 （ 的体系结构 ， 分析了组成 要 素 和 工作模式 ， 包 ｓ ａ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｓ Ｉ Ｓ ｐ ｇ （ 含 协议 栈 构 成 、 消息 转 发 机制 、 命名与寻址机制 等 ， 介绍了支撑 空间 Ｄ Ｔ Ｎ 应用的 Ｌ Ｔ Ｐ ｌ ｉ ｃ ｋ ｌ ｉ ｄ ｅ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ
计算机研究与发展 Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ Ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｐ ｐ
： Ｄ Ｏ Ｉ １ ０． ７ ５ ４ ４ ｉ ｓ ｓ ｎ １ ０ ０ ０ １ ２ ３ ９． ２ ０ １ ４． ２ ０ １ ３ ０ ７ ６ ９ ? － （ ） ： ， ５ １ ５ ９ ３ １ ４ ３ ２ ０ １ ４ －９