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      衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真建模與路由算法性能分析

      2018-06-25 02:56:34張錦繡
      上海航天 2018年3期
      關(guān)鍵詞:星間時延路由

      陳 慶,張錦繡,韓 飛

      (哈爾濱工業(yè)大學(xué) 衛(wèi)星技術(shù)研究所,黑龍江省 哈爾濱 150001)

      0 引言

      空間信息網(wǎng)絡(luò)是一類以多種空間平臺(平流層氣球、衛(wèi)星等)為載體,實時獲取、傳輸并處理空間信息的綜合性網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具有獨特的空間位置優(yōu)勢與社會發(fā)展需求[1]。衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)可承擔(dān)空間信息網(wǎng)絡(luò)骨干節(jié)點功能,其設(shè)計理念是圍繞多顆衛(wèi)星智能化協(xié)同工作展開,使其能承載更加復(fù)雜多變的空間任務(wù)[2]。衛(wèi)星集群具有空間結(jié)構(gòu)靈活、數(shù)據(jù)共享、工作協(xié)同、服務(wù)智能等特點,其相關(guān)技術(shù)研究既可為空間信息網(wǎng)絡(luò)中衛(wèi)星平臺的建設(shè)提供技術(shù)借鑒,又可開拓新的衛(wèi)星任務(wù)工作體系,構(gòu)建以小型化衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)為主體的低成本且高效的衛(wèi)星協(xié)同工作模式。

      目前,衛(wèi)星集群研究正處于初始階段,在仿真驗證與評估技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計與優(yōu)化技術(shù)、多星協(xié)同控制技術(shù)、自適應(yīng)任務(wù)決策技術(shù)等方面面臨著諸多難題[2]。當(dāng)前衛(wèi)星集群的網(wǎng)絡(luò)仿真平臺普遍采用基于網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS-2和OPNET的衛(wèi)星星座設(shè)計模式[3-4],但衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)洳煌谛l(wèi)星星座,其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求與衛(wèi)星星座存在很大區(qū)別[2],因此現(xiàn)有仿真平臺難以滿足衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真的需求。同時,衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的研究主要集中于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂扑惴ā⒕W(wǎng)絡(luò)容量研究、任務(wù)資源調(diào)度等[5-7],尚未有針對衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的文獻(xiàn)研究。

      本文從仿真驗證與評估技術(shù)角度出發(fā),基于網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS-3和衛(wèi)星場景分析軟件STK搭建一個多功能的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,并對典型的移動自組網(wǎng)路由協(xié)議進(jìn)行仿真,分析衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計與優(yōu)化的思路。

      1 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)與路由算法

      1.1 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)

      作為空間信息網(wǎng)絡(luò)天基平臺的發(fā)展方向之一,基于星間鏈路協(xié)同工作的衛(wèi)星集群技術(shù)已被廣泛關(guān)注。由于側(cè)重點不同,學(xué)術(shù)界對衛(wèi)星集群的定義存在差異,但普遍將其同衛(wèi)星星座和衛(wèi)星編隊飛行的概念區(qū)分。為方便后續(xù)討論,結(jié)合文獻(xiàn)[8-9]將衛(wèi)星集群定義如下:在一定范圍內(nèi)相伴飛行,可協(xié)同工作的,能承載多類空間任務(wù)的多顆衛(wèi)星構(gòu)成的系統(tǒng)。衛(wèi)星集群是對衛(wèi)星編隊的功能擴(kuò)展,集群內(nèi)各衛(wèi)星除編隊任務(wù)工作需求外沒有嚴(yán)格的相對運動構(gòu)型要求。另外,單個衛(wèi)星集群也可作為一個“衛(wèi)星個體”參與到衛(wèi)星星座的構(gòu)建中。

      衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)示意如圖1所示,包括群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)和群間網(wǎng)絡(luò)。其中:群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)為單個衛(wèi)星集群內(nèi)基于星間鏈路(如射頻鏈路、光鏈路等)構(gòu)成的信息交互網(wǎng)絡(luò),集群內(nèi)衛(wèi)星由于部分空間任務(wù)協(xié)同工作需求需要進(jìn)行信息交互、資源共享;群間網(wǎng)絡(luò)為多個衛(wèi)星集群基于星間鏈路組成的更大時空跨度的協(xié)同工作網(wǎng)絡(luò)。

      圖1 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)示意圖Fig.1 Schematic diagram of satellite cluster network

      集群內(nèi)各衛(wèi)星在一定范圍內(nèi)相互繞飛,其通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎噍^于衛(wèi)星編隊和衛(wèi)星星座具有明顯的動態(tài)變化特性,且網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部數(shù)據(jù)交互更頻繁。因此,本文主要針對衛(wèi)星集群群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的路由性能進(jìn)行分析。

      1.2 典型的移動自組織網(wǎng)絡(luò)路由算法

      由于無人機(jī)集群網(wǎng)絡(luò)、移動傳感器網(wǎng)絡(luò)[10-13]的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征與集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)相似,因此將其中3種典型的移動自組織網(wǎng)絡(luò)(mobile ad-hoc network, MANET)路由協(xié)議應(yīng)用到衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)中,并檢驗其網(wǎng)絡(luò)性能變化。

      1) 鏈路狀態(tài)優(yōu)化路由協(xié)議 (optimized link state routing protocol, OLSR)。該協(xié)議為一類表驅(qū)動路由算法,通過“Hello”和拓?fù)淇刂葡⒏兄溌窢顟B(tài),并將這類狀態(tài)信息傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點。網(wǎng)絡(luò)中單個節(jié)點利用網(wǎng)絡(luò)鏈路拓?fù)湫畔ⅲ⒔Y(jié)合最短路徑算法計算下一跳路由節(jié)點信息。

      2) 目標(biāo)序列距離矢量路由 (destination-sequenced distance vector routing,DSDV)。該協(xié)議為一類表驅(qū)動路由算法,網(wǎng)絡(luò)中任一節(jié)點更新并維護(hù)著自身到達(dá)各個目的節(jié)點的路由信息,降低了傳輸路徑構(gòu)建過程中的時延,但同時由于路由表周期性更新,增加了各節(jié)點的能量和帶寬消耗。

      3) 自組網(wǎng)按需距離矢量路由(ad-hoc on-demand distance vector routing,AODV)。該協(xié)議為一類按需路由算法,其在源節(jié)點需要發(fā)送數(shù)據(jù)且沒有存儲到目的節(jié)點的有效路由時,才在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)起路由查找過程,找到合適的傳輸路徑。

      2 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺

      衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺主要面向單個衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)和多個衛(wèi)星集群構(gòu)建的綜合網(wǎng)絡(luò),可驗證路由算法、拓?fù)淇刂扑惴?、任?wù)調(diào)度協(xié)同策略等衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用性能。目前,主流的開源網(wǎng)絡(luò)仿真軟件為NS-2,OMNET++,NS-3等。本文選用三維運動模塊擴(kuò)展性更好的NS-3作為衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境搭建的基礎(chǔ),并結(jié)合商用衛(wèi)星仿真軟件STK用于衛(wèi)星場景顯示,實現(xiàn)仿真平臺搭建。該仿真模型同當(dāng)前主流基于NS-2的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真模型相比,能準(zhǔn)確模擬多星相互繞飛運動,且其組網(wǎng)通信協(xié)議具有更好的擴(kuò)展性與通用性,從而有助于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸性能全面,分析準(zhǔn)確。

      衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺主要由衛(wèi)星運動模塊、STK顯示部分和衛(wèi)星集群生成模塊構(gòu)成,如圖2所示。圖中:衛(wèi)星運動模塊負(fù)責(zé)提供仿真中衛(wèi)星位置和速度的數(shù)據(jù);STK顯示部分主要通過導(dǎo)入仿真中生成的各衛(wèi)星的運動軌跡數(shù)據(jù)對衛(wèi)星集群的仿真場景進(jìn)行三維顯示;衛(wèi)星集群生成模塊負(fù)責(zé)依據(jù)給定參數(shù)隨機(jī)生成符合要求的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)。

      2.1 衛(wèi)星運動模塊與STK顯示

      衛(wèi)星運動模塊是用來模擬衛(wèi)星集群中的各個衛(wèi)星節(jié)點在仿真過程中的位置和速度變化。衛(wèi)星運動模塊功能劃分如圖3所示。圖中,在NS-3軟件的標(biāo)準(zhǔn)移動模塊(Mobility model)的基礎(chǔ)上,加入具有衛(wèi)星特性的參數(shù)預(yù)處理模塊、軌道機(jī)動模塊、軌道動力學(xué)模塊。

      (1)

      式中:μ為地球引力常數(shù);r為衛(wèi)星的地心距;Re為地球平均半徑;J2和J3為攝動系數(shù)。

      考慮到衛(wèi)星集群一般位于較低軌道,易受大氣阻力的影響,因此在式(1)的基礎(chǔ)上還加入了大氣阻力模型。大氣阻力產(chǎn)生的衛(wèi)星加速度變化量為

      (2)

      式中:CD為阻尼系數(shù);A為衛(wèi)星的迎風(fēng)面積;m為衛(wèi)星質(zhì)量;ρ為衛(wèi)星所處位置的大氣密度;vr為衛(wèi)星速度;ev為衛(wèi)星的速度方向矢量。

      本文結(jié)合式(1)和式(2),基于NS-3軟件內(nèi)部的Mobility model模塊,搭建了適用于NS-3仿真的衛(wèi)星運動模型,使由Node container類定義的移動節(jié)點均可配置該模型。該衛(wèi)星運動模型僅適用于衛(wèi)星集群群內(nèi)和群間網(wǎng)絡(luò),而且適用于行星際通信網(wǎng)絡(luò)、空間信息網(wǎng)絡(luò)等以衛(wèi)星為運動節(jié)點的通信網(wǎng)絡(luò)[14]。

      為直觀觀察仿真過程中衛(wèi)星的運動情況,仿真平臺還支持實時仿真模式。該模式基于NS-3內(nèi)部的實時仿真模塊和STK的Connect接口,通過配置NS-3的Simulator implementation type屬性,在仿真過程中將各顆衛(wèi)星的位置和速度數(shù)據(jù)以TCP/IP socket的形式發(fā)送給STK,從而驅(qū)動STK顯示窗口的衛(wèi)星集群實時運動。

      2.2 衛(wèi)星集群生成模塊

      衛(wèi)星集群生成模塊依據(jù)雙星編隊飛行動力學(xué)模型,在給定的衛(wèi)星構(gòu)建相對運動坐標(biāo)系以及給定的衛(wèi)星集群范圍R隨機(jī)生成指定數(shù)量的衛(wèi)星。本仿真平臺中采用的衛(wèi)星相對運動模型為忽略各項攝動力作用的HILL方程,其公式為

      (3)

      式中:n為參考衛(wèi)星的瞬時間角速度。依據(jù)式(3)可得衛(wèi)星相對運動位置和速度隨時間的變化關(guān)系,仿真平臺采用分區(qū)枚舉的方法,篩選出在給定范圍內(nèi)的衛(wèi)星參數(shù)(相對位置和速度),在一定時間內(nèi)使衛(wèi)星相對位置滿足x2+y2+z2≤R2。通過坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換,將所生成的各衛(wèi)星參數(shù)轉(zhuǎn)化為地心慣性系下的數(shù)據(jù),導(dǎo)入衛(wèi)星運動模塊,作為各衛(wèi)星運動的初始參量。

      2.3 仿真流程

      基于NS-3的非實時模式下的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真流程包括以下步驟。

      1) 衛(wèi)星集群仿真節(jié)點初始化。利用NS-3軟件中的Node container類定義了指定數(shù)目的衛(wèi)星節(jié)點,將參考衛(wèi)星的平均軌道要素及衛(wèi)星運動模型配置到衛(wèi)星節(jié)點對象中。再結(jié)合衛(wèi)星集群生成模塊隨機(jī)生成仿真所需的其余衛(wèi)星的初始位置與速度數(shù)據(jù)。

      2) 網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境配置。將各顆衛(wèi)星的通信協(xié)議模型配置為MANET中常用的TCP/IP和Ad-hoc (IEEE 802.11)框架,并將星間傳輸模型設(shè)置為適用于自由空間通信的Friis傳輸模型,忽略宇宙背景輻射的影響,并配置衛(wèi)星的發(fā)射功率為30 dBm,接收靈敏度為-90 dBm,傳輸速率為2 Mbit/s。

      3) 星間任務(wù)數(shù)據(jù)生成模型定義。配置仿真所需的任務(wù)數(shù)據(jù)。任務(wù)數(shù)據(jù)采用UDP的數(shù)據(jù)傳輸模式,默認(rèn)數(shù)據(jù)包大小為512 B,依據(jù)衛(wèi)星集群不同的工作狀態(tài),制定了2類數(shù)據(jù)生成模式:一是當(dāng)衛(wèi)星處于協(xié)同控制模式時的少量數(shù)據(jù)交互(低延時、低誤碼率);二是當(dāng)衛(wèi)星處于任務(wù)數(shù)據(jù)回傳模式時的大量數(shù)據(jù)交互,如衛(wèi)星完成對地觀測任務(wù)后將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿沁M(jìn)行處理并傳回地面的過程。

      4) 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)性能分析。結(jié)合NS-3軟件內(nèi)部的流監(jiān)測模塊(Flow monitor)、時延統(tǒng)計模塊(Delay-jitter-estimation)等網(wǎng)絡(luò)性能分析模塊,將衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真過程中的各項關(guān)鍵數(shù)據(jù)保存到不同CSV文件,以對路由算法的各項性能進(jìn)行進(jìn)一步分析與研究。

      3 性能仿真與分析

      3.1 性能指標(biāo)與仿真場景

      仿真實驗采用了3種性能評價指標(biāo)。

      1) 端到端平均延時。數(shù)據(jù)報文在發(fā)送衛(wèi)星和接收衛(wèi)星IP層之間傳輸所耗費的平均時間。該指標(biāo)直接影響衛(wèi)星集群協(xié)同工作性能,平均延時過大會導(dǎo)致姿態(tài)協(xié)同等控制算法精度降低,同時延長任務(wù)有效數(shù)據(jù)的傳輸時間,增大數(shù)據(jù)丟包的概率。

      2) 分組交付率。衛(wèi)星在一定時間內(nèi)接收的數(shù)據(jù)報文數(shù)目和發(fā)送數(shù)目之間的比值。該指標(biāo)反映了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性,較低的分組交付率表明大部分?jǐn)?shù)據(jù)在傳輸過程中未能正常到達(dá)接收衛(wèi)星,嚴(yán)重影響多星協(xié)同工作的性能,甚至導(dǎo)致整個衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)無法正常工作。

      3) 歸一化路由開銷。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中發(fā)送的路由控制報文數(shù)同接收的數(shù)據(jù)報文數(shù)之比。該指標(biāo)反映了網(wǎng)絡(luò)的擁塞程度,較高的路由開銷會阻礙網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸,導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟包或者平均延時增加。另外,衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動態(tài)變化劇烈時,路由信息的維護(hù)開銷會明顯增加,致使數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)局部擁塞。

      衛(wèi)星集群中參考衛(wèi)星軌道參數(shù)見表1。仿真實驗參考了衛(wèi)星編隊軌道設(shè)置[15],以表1中的2顆衛(wèi)星為參考,用衛(wèi)星集群生成模塊在R=30 km的范圍內(nèi)隨機(jī)生成額外14顆衛(wèi)星,從而構(gòu)建了包含16顆衛(wèi)星的仿真場景。衛(wèi)星集群仿真場景中包含8個通信對,均在仿真開始后100 s時依次發(fā)送數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)中每顆衛(wèi)星的發(fā)射功率為30 dBm,傳輸速率為2 Mbit/s,天線模型為理想全向天線。衛(wèi)星最大通信距離為10 km。網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包生成模型采用CBR數(shù)據(jù)源,每個衛(wèi)星節(jié)點生成速率為每秒4個數(shù)據(jù)包,單個數(shù)據(jù)包大小為512 B,隊列緩存上限為50個數(shù)據(jù)包??紤]到衛(wèi)星運動具有周期性,該衛(wèi)星集群繞地球1圈的時間約為5 554 s,因此將仿真時間周期設(shè)為6 000 s,略長于衛(wèi)星運行周期,以觀察單個周期內(nèi)的各路由算法隨衛(wèi)星相對運動引起的性能變化。仿真結(jié)果均為10次仿真結(jié)果的平均值。

      表1 衛(wèi)星集群中參考衛(wèi)星軌道參數(shù)

      3.2 仿真平臺有效性驗證

      為確保衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺數(shù)據(jù)來源的準(zhǔn)確性,對衛(wèi)星集群建模中自定義的衛(wèi)星運動模塊的精度進(jìn)行驗證。圖4為所構(gòu)建的衛(wèi)星集群模型和衛(wèi)星仿真軟件STK在各方向位置上的結(jié)果對比。

      由圖4可見,單顆衛(wèi)星在400 km軌道繞地球運行1圈后,各方向上的絕對位置偏差均不超過5 m,這表明基于NS-3軟件構(gòu)建的衛(wèi)星集群運動模塊與生成模塊具有非常高的精度,能確保仿真過程中衛(wèi)星運動數(shù)據(jù)的有效性。仿真結(jié)果還顯示OLSR算法在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓瘎×視r性能最穩(wěn)定,同理論分析期望的結(jié)果一致。

      圖4 基于NS-3的衛(wèi)星集群各方向上的 位置偏差(同STK比較)Fig.4 Position deviations in each direction of satellite cluster based on NS-3 (compared to STK)

      3.3 結(jié)果分析

      1) 衛(wèi)星運動特性

      衛(wèi)星集群的運動特性直接影響到網(wǎng)絡(luò)中路由算法的性能,所以本文對衛(wèi)星集群的運動特性進(jìn)行簡要分析。圖5為Sat2和Sat1之間相對位置和相對速度隨時間變化趨勢。圖中,Sat2圍繞Sat1在相對距離[6,23] km的范圍運動,速度區(qū)間為[6.7,17.7] m/s,和地面無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的相對運行速度相近[10],進(jìn)一步說明衛(wèi)星集群的網(wǎng)絡(luò)性能分析可采用MANET路由算法進(jìn)行參考。綜合分析仿真中所有衛(wèi)星的相對位置和相對速度可知,當(dāng)衛(wèi)星集群的分布范圍在30 km3的運動空間時,星間相對運行速度在[0, 25] m/s區(qū)間變化。

      圖5 Sat2和Sat1之間相對位置和相對速度隨時間變化趨勢Fig.5 Trends of relative position and velocity from Sat2 to Sat1

      由圖5可知:當(dāng)仿真時間約為1 000 s時,相對速度和相對位置的變化曲線的波峰和波谷相繼出現(xiàn),導(dǎo)致此時星間的相對角速度較大??紤]到實際中衛(wèi)星天線的方向角,此時星間通信鏈路連接時間較短,性能降低;當(dāng)仿真時間約為3 000 s時,星間相對角速度較小,但較大的星間距離會造成星間鏈路不穩(wěn)定甚至斷開,同樣影響星間通信性能。因此,在實際設(shè)計路由算法時,搭建星間鏈路的時間窗口應(yīng)盡量選擇相對距離和相對速度均較小時,如圖中[0, 1 000] s或[5 000, 6 000] s。

      2) 路由協(xié)議性能分析

      比較不同路由協(xié)議的分組交付率、平均時延和歸一化路由開銷隨衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓挠绊?。網(wǎng)絡(luò)中每個通信對的發(fā)包速率為4 Packet/s。

      Sat9到Sat1的數(shù)據(jù)分組交付率隨仿真時間的變化趨勢如圖6所示。由圖可知,當(dāng)仿真時間為[2 000, 3 000]s時,AODV和DSDV算法的分組交付率急劇減小,而OLSR算法變化較小。這是因為此時星間相對距離超過了最大星間通信距離,且衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓癁榉沁B通拓?fù)?,使AODV和DSDV算法無法發(fā)現(xiàn)合適的路由路徑,而OLSR算法具備鏈路狀態(tài)感知特性,能及時發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定的鏈路并切換,確保衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)通信的穩(wěn)定。當(dāng)仿真時間為[1 000, 2 000] s和[5 000, 6 000]s時,OLSR和DSDV算法的分組交付率略低于AODV算法,存在數(shù)據(jù)丟包。

      圖6 不同仿真時間區(qū)間內(nèi)的分組交付率性能Fig.6 Performance of packet delivery rate in different simulation time intervals

      圖7為平均延時隨仿真時間的變化趨勢。由圖7可知:3種路由算法的平均時延變化趨勢同星間相對距離一致,OLSR算法在整個仿真過程中的平均時延最小,且時延抖動最小。當(dāng)仿真時間在[1 000, 3 000] s時,2顆衛(wèi)星相對距離增加,3種算法平均時延也相應(yīng)增加,表明路由路徑中的跳數(shù)在增加。但當(dāng)OLSR算法的時延增加到90 ms時,開始呈下降趨勢,而DSDV、AODV算法的時延則繼續(xù)增大。當(dāng)仿真時間在[2 000, 3 000] s時,由于拓?fù)鋭討B(tài)變化加劇,DSDV算法需維護(hù)一些無用路由信息,致使此時的時延最高。當(dāng)仿真時間在[3 000, 4 000] s時,網(wǎng)絡(luò)連通性開始恢復(fù),AODV算法的平均時延最高,這是因為AODV算法反應(yīng)式的路由策略導(dǎo)致在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓潞笠琅f使用時延較高的路由路徑,可見其算法的滯后特性明顯,不適用于拓?fù)錁?gòu)型急劇變化的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)。

      圖7 不同仿真時間區(qū)間內(nèi)的時延性能Fig.7 Performance of average delay in different simulation time intervals

      圖8為不同仿真時間區(qū)間內(nèi)歸一化路由開銷隨仿真時間的變化趨勢。由圖8可知,OLSR算法的歸一化路由開銷和相對距離波動變化均最小,AODV、DSDV算法在仿真中變化劇烈。這是由于OLSR算法的MPR分簇機(jī)制只需MPR節(jié)點周期性廣播路由更新,從而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭×易兓瘯r,仍保持較低的路由開銷。

      圖8 不同仿真時間區(qū)間內(nèi)的歸一化路由開銷性能Fig.8 Performance of normalized routing load in different simulation time intervals

      從上述仿真結(jié)果可見:衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)變化(星間相對距離的周期性變化)會嚴(yán)重影響部分路由算法的性能。AODV算法由于其反應(yīng)式路由生成策略使其在衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真中性能最差。OLSR算法在仿真中受拓?fù)渥兓挠绊戄^小,其MPR分簇拓?fù)湎噍^于AODV、DSDV算法的平面拓?fù)涓苓m應(yīng)星間的周期性相對運動。OLSR算法的鏈路狀態(tài)感知機(jī)制能及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中鏈路的變化,最快切換到穩(wěn)定的路由路徑,從而保證仿真過程中的分組交付率、時延、路由開銷等性能。但OLSR算法在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞€(wěn)定時,存在數(shù)據(jù)丟包現(xiàn)象,這會影響星間協(xié)同任務(wù)的穩(wěn)定執(zhí)行,因此該算法需要優(yōu)化以適用于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)。

      4 結(jié)束語

      本文基于NS-3和STK軟件搭建了衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的綜合性仿真平臺,將AODV、DSDV和OLSR這3種路由算法應(yīng)用在衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)中,從分組交付率、時延、歸一化路由開銷三方面分析了構(gòu)建適用于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)路由算法的思路。結(jié)果表明:具備鏈路狀態(tài)感知和分簇機(jī)制的表驅(qū)動OLSR算法通過主動感知并切換通信鏈路,使其在3種路由算法中擁有最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)性能。因此,在研究適用于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的路由算法時,可參考OLSR算法中的MPR分簇和鏈路狀態(tài)感知機(jī)制,同時將衛(wèi)星相對運動預(yù)報模型和負(fù)載預(yù)測模型融入拓?fù)浞执睾玩溌犯兄^程,使網(wǎng)絡(luò)通信切換更穩(wěn)定,確保星間協(xié)同工作時穩(wěn)定與正確數(shù)據(jù)傳輸。為對衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行更準(zhǔn)確的仿真。后續(xù)將完善基于NS-3和STK的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,構(gòu)建更合理的空間任務(wù)通信數(shù)據(jù)模型,完善星間通信協(xié)議模型,使其更符合星間通信的環(huán)境。

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