空天地一體化網(wǎng)絡系統(tǒng)架構設計與智能管理

譚詩翰，金鳳林，頓聰穎，孟凡倫

(陸軍工程大學 指揮控制工程學院，江蘇 南京210007)

0 引言

隨著地面多媒體業(yè)務的激增、移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展及人類活動范圍的進一步擴大，用戶對無處不在的無線網(wǎng)絡服務和更快數(shù)據(jù)傳輸速率需求日益增加，無線通信產(chǎn)業(yè)面臨嚴峻的考驗。空天地一體化網(wǎng)絡系統(tǒng)(Space-Air-Ground Integrated Network，SAGIN)將空間網(wǎng)絡、空中網(wǎng)絡與地面網(wǎng)絡互連，具有網(wǎng)絡資源豐富、網(wǎng)絡覆蓋范圍廣的特性，受到學術界和工業(yè)界的廣泛關注[1]。

然而，由于各網(wǎng)絡空間使用的網(wǎng)絡通信設備不同，所處的網(wǎng)絡通信環(huán)境不同，不同網(wǎng)絡空間上的網(wǎng)絡系統(tǒng)及管理(如網(wǎng)絡架構、資源分配方法以及緩存策略等)具有多樣性，網(wǎng)絡特性(如網(wǎng)絡時延、網(wǎng)絡資源、覆蓋范圍等)具有差異性[1]，造成SAGIN整體網(wǎng)絡結構復雜，各層網(wǎng)絡系統(tǒng)管理難以統(tǒng)一以及網(wǎng)絡系統(tǒng)間的協(xié)同策略制定困難。因此，設計一種可以適應SAGIN復雜網(wǎng)絡環(huán)境的網(wǎng)絡管理架構對SAGIN建設發(fā)展有著重要意義。

已經(jīng)有一些研究針對SAGIN網(wǎng)絡管理架構的設計進行了討論。文獻[2]將SDN和NFV應用在衛(wèi)星架構的設計上來，有效增強了網(wǎng)絡系統(tǒng)的穩(wěn)定性和靈活性。文獻[3]提出了一種基于軟件定義無線電技術的空間信息系統(tǒng)架構(SDS-BI-SIS)，以解決當前空間信息系統(tǒng)建設的不足。它們都采用了層次結構和衛(wèi)星網(wǎng)絡，然而，上述研究關注的是單層空間網(wǎng)絡，而沒有考慮到SAGIN各層網(wǎng)絡空間相協(xié)同的情況。文獻[4]提出了一種用于操作響應空間(ORS)的網(wǎng)絡方案。該方案是一個基于OpenFlow和網(wǎng)絡虛擬化技術的空間-地面一體化網(wǎng)絡，為一些突發(fā)情況的快速處理提供了新的思路，具有很高的敏捷性和靈活性。文獻[5]提出了一種分級服務交付體系結構，并強調了其在選定的衛(wèi)星—地面集成場景中的潛在作用。這些研究主要集中討論SAGIN的架構設計，對于各網(wǎng)絡空間如何基于所提出的架構進行協(xié)調管理缺少具體的研究和論證。

本文在SAGIN不同網(wǎng)絡空間分布式移動網(wǎng)絡架構基礎上部署MEC，構建SAGIN多維管理架構。通過對網(wǎng)絡系統(tǒng)分層，使SAGIN內各網(wǎng)絡可以自主構建網(wǎng)絡拓撲，分配網(wǎng)絡資源；MEC作為管理實體，對SAGIN不同網(wǎng)絡進行協(xié)同管理。

本文的主要貢獻總結如下：

(1)構建SAGIN多維管理架構，對網(wǎng)絡系統(tǒng)分層，利用MEC對SAGIN各網(wǎng)絡空間進行協(xié)同管理。SAGIN各網(wǎng)絡可以在分布式管理架構下具有很強的自主性。

(2)基于SAGIN多維管理架構搭建網(wǎng)絡仿真平臺，為MEC配置強化學習方法用于制定網(wǎng)絡協(xié)同策略，通過仿真實驗證明該架構的可行性。

1 SAGIN多維網(wǎng)絡架構

1.1 MEC介紹

MEC是指在移動網(wǎng)絡邊緣部署計算和存儲資源，為移動網(wǎng)絡提供智能服務環(huán)境和云計算能力。本文中，MEC作為網(wǎng)絡系統(tǒng)的管理者，與SAGIN內不同網(wǎng)絡互聯(lián)。MEC通過與SAGIN系統(tǒng)內網(wǎng)絡進行通信交互，利用其內部存儲模塊，收集匯總網(wǎng)絡狀態(tài)信息和用戶服務請求信息。利用MEC云計算能力，分析處理所收集到的網(wǎng)絡系統(tǒng)信息，制定最優(yōu)的網(wǎng)絡管理策略。MEC將網(wǎng)絡管理策略傳輸給SAGIN系統(tǒng)內網(wǎng)絡，不同網(wǎng)絡根據(jù)MEC制定的網(wǎng)絡管理策略采取相應的網(wǎng)絡動作，實現(xiàn)對SAGIN不同網(wǎng)絡間的協(xié)同管理。

1.2 網(wǎng)絡系統(tǒng)分層架構

分布式移動網(wǎng)絡架構較傳統(tǒng)集中式網(wǎng)絡架構具有更好的靈活性、可拓展性和可靠性性，廣泛地應用于SAGIN各網(wǎng)絡空間網(wǎng)絡系統(tǒng)[6-9]。本文依托GEO衛(wèi)星，將地面區(qū)域劃分為固定的網(wǎng)絡服務區(qū)域[10]。網(wǎng)絡服務區(qū)域覆蓋范圍內的空間、空中和地面網(wǎng)絡作為一個系統(tǒng)整體，各網(wǎng)絡空間內的分布網(wǎng)作為其子網(wǎng)絡。通過部署MEC對子網(wǎng)絡進行協(xié)同管理。

將SAGIN劃分為三層：數(shù)據(jù)層、控制層和管理層。其中數(shù)據(jù)層和控制層實體對應于子網(wǎng)絡在分布式移動網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)節(jié)點和控制節(jié)點，即子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點和子網(wǎng)絡控制節(jié)點；管理層實體為MEC，即管理節(jié)點。

各網(wǎng)絡層的具體功能介紹如下：

(1)數(shù)據(jù)層：通過子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點為用戶提供網(wǎng)絡接入以及數(shù)據(jù)傳輸服務。子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點由所屬的子網(wǎng)絡控制節(jié)點控制，負責其資源分配及運作模式。此外，子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點將自己的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)剿鶎俚淖泳W(wǎng)絡控制節(jié)點，輔助子網(wǎng)絡控制節(jié)點判斷網(wǎng)絡狀態(tài)。服務分配策略會通過衛(wèi)星網(wǎng)絡統(tǒng)一下發(fā)到用戶，子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點會根據(jù)服務分配策略，判斷是否響應用戶服務請求。

(2)控制層：主要有三個方面功能，一是信息采集，子網(wǎng)絡控制節(jié)點接收來自數(shù)據(jù)層的用戶信息和服務請求。收集接入用戶類型、數(shù)量以及子網(wǎng)絡資源利用率等信息。在進行特征提取、異常診斷和數(shù)據(jù)計算等工作后，將子網(wǎng)絡狀態(tài)信息傳輸?shù)焦芾韺?，輔助管理層決策；二是本地管理，子網(wǎng)絡控制節(jié)點根據(jù)自身情況為接入用戶分配網(wǎng)絡資源，并下發(fā)給子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點；三是策略轉發(fā)，子網(wǎng)絡控制節(jié)點接收管理層的網(wǎng)絡服務分配策略，并轉發(fā)給相應的子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點。

(3)管理層：主要有三個方面功能，一是內部資源的注冊和查詢，對所屬范圍內的子網(wǎng)絡進行注冊，并提供外部網(wǎng)絡對子網(wǎng)絡的查詢功能；二是創(chuàng)建策略，根據(jù)控制層上傳信息，確定網(wǎng)絡系統(tǒng)內部各子網(wǎng)絡的狀態(tài)信息、用戶的服務請求信息，來創(chuàng)建網(wǎng)絡服務分配策略，并下發(fā)給子網(wǎng)絡控制節(jié)點；三是網(wǎng)絡系統(tǒng)對外的通信交互。

圖1給出一個典型的SAGIN架構，包含三個子網(wǎng)絡：多層衛(wèi)星網(wǎng)、空中自組網(wǎng)和地面異構網(wǎng)。其中多層衛(wèi)星網(wǎng)屬于多層衛(wèi)星通信系統(tǒng)，其分布式控制節(jié)點是GEO衛(wèi)星，而數(shù)據(jù)節(jié)點是LEO衛(wèi)星，LEO衛(wèi)星在GEO衛(wèi)星的統(tǒng)一管理下共同服務于同一地面區(qū)域。LEO衛(wèi)星以及空中自組網(wǎng)的數(shù)據(jù)節(jié)點和地面網(wǎng)的數(shù)據(jù)節(jié)點共同構建SAGIN數(shù)據(jù)層；GEO衛(wèi)星、空中自組網(wǎng)控制節(jié)點以及地面異構網(wǎng)控制節(jié)點共同構建SAGIN控制層；MEC作為SAGIN管理層實體與子網(wǎng)絡控制節(jié)點連通。

圖1 SAGIN網(wǎng)絡架構

1.3 工作流程

為簡化模型，假設每一個用戶周圍都部署有SAGIN終端(SAGIN-T)[11]，SAGIN-T擁有接入SAGIN空間、空中和地面子網(wǎng)絡的能力，用戶可以通過SAGIN-T接入所在范圍內任一子網(wǎng)絡。SAGIN-T接入網(wǎng)絡系統(tǒng)后，首先向子網(wǎng)絡控制節(jié)點上傳自身的位置信息以及周圍的網(wǎng)絡環(huán)境信息，并定期更新。

如圖2所示，用戶首先根據(jù)自身所需的服務特性，通過自描述服務請求機制[12]，向其可能接入的SAGIN-T發(fā)送服務請求，SAGIN-T會根據(jù)用戶的服務請求，分析判斷用戶所需的服務類別，添加服務類別標簽。將服務類別信息等傳送給所屬子網(wǎng)絡，子網(wǎng)絡控制節(jié)點將其接收到的用戶服務請求信息上傳到管理層。同時，子網(wǎng)絡控制節(jié)點會周期性收集其所屬數(shù)據(jù)節(jié)點的狀態(tài)信息，并將其傳送到管理節(jié)點。管理節(jié)點對所接收到的用戶服務請求信息進行注冊、登記，并結合子網(wǎng)絡上傳的網(wǎng)絡狀態(tài)信息，根據(jù)自身的網(wǎng)絡服務分配策略，為用戶服務分配子網(wǎng)絡，并下發(fā)給對應子網(wǎng)絡。子網(wǎng)絡控制節(jié)點接收到管理層下發(fā)的網(wǎng)絡分配策略，結合其所屬的子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)節(jié)點狀態(tài)信息和用戶服務請求信息，根據(jù)自身的網(wǎng)絡資源分配策略，為用戶分配網(wǎng)絡資源，并向SAGIN-T發(fā)送服務響應信息，完成對用戶服務請求的響應。

圖2 SAGIN網(wǎng)絡架構工作流程

2 仿真實驗

2.1 實驗場景搭建

本文使用NS2平臺和Python搭建了一個系統(tǒng)級網(wǎng)絡仿真環(huán)境。利用NS2平臺模擬和采集網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，利用Python模擬MEC運行機制，對所收集的數(shù)據(jù)進行分析、處理，并輸出對用戶服務的分配策略。

本文采用了一個典型的SAGIN場景模型，如圖3所示，其中地面子網(wǎng)絡由一個地面基站(BS)組成；由三個無人機組成空中子網(wǎng)絡，作為地面網(wǎng)絡的補充，為地面小區(qū)邊緣用戶以及地面小區(qū)覆蓋范圍外的用戶提供服務；單顆LEO衛(wèi)星作為空間子網(wǎng)絡，可以提供更為廣闊的網(wǎng)絡覆蓋范圍以及豐富的鏈路資源，以為其他網(wǎng)絡空間覆蓋范圍外的用戶提供服務，以及分攤地面網(wǎng)絡以及空中網(wǎng)絡的傳輸壓力。每個子網(wǎng)絡都由其控制節(jié)點來負責管理所屬數(shù)據(jù)節(jié)點，控制節(jié)點采用線性規(guī)劃的方法[13]，對由MEC所分配的用戶分配網(wǎng)絡資源，由于控制節(jié)點位置對仿真操作和實驗結果影響不大，因此并未在圖3中標出。每個用戶通過SAGIN-T接入SAGIN，最多有3種可能的方式來訪問網(wǎng)絡，即地面子網(wǎng)絡、空中子網(wǎng)絡和空間子網(wǎng)絡。每個用戶同時只能接入一個子網(wǎng)絡。

圖3 SAGIN實驗仿真場景

由于空間、空中和地面網(wǎng)絡空間使用的頻段不同，信號衰減度不同，故可以區(qū)分不同網(wǎng)絡空間，構建網(wǎng)絡傳輸模型[14]。

本文依據(jù)用戶對傳輸速率的需求以及對網(wǎng)絡時延的敏感程度，劃分兩種服務類別：非實時服務(NRT)和實時服務(RT)。其中，非實時服務由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用程序生成，如郵件下載、網(wǎng)上沖浪等；實時服務是由語音應用程序或視頻流生成，對時延要求較高，考慮到衛(wèi)星通信時延高，所以實時服務只能接入地面子網(wǎng)絡和空中子網(wǎng)絡(具體參數(shù)設置見表1)。

表1 參數(shù)設置

2.2 協(xié)同管理策略

仿真實驗中MEC通過學習由控制層上傳的網(wǎng)絡環(huán)境數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶服務請求信息，利用Q-learning算法，獲得最優(yōu)服務分配策略，通過控制每個用戶接入的子網(wǎng)絡，對SAGIN不同網(wǎng)絡進行協(xié)同管理[15]。Q-learning算法具體介紹如下。

定義網(wǎng)絡系統(tǒng)狀態(tài)s=(S1，S2，S3，r)，其中S1、S2、S3分別表示地面、空中和空間子網(wǎng)絡的狀態(tài)量，r用來描述最近一個服務數(shù)據(jù)。子網(wǎng)絡狀態(tài)量表示為：

定義動作空間a={1，2，3}。1、2、3分別表示地面、空中和空間子網(wǎng)絡。

定義網(wǎng)絡獎勵為：

其中U(s，a)表示網(wǎng)絡效用值，B(s，a)表示對網(wǎng)絡擁塞的懲罰。網(wǎng)絡效用值由系統(tǒng)的整體用戶滿意度決定，整體用戶滿意度反映了用戶對網(wǎng)絡系統(tǒng)服務的滿意度水平，其計算方法參照文獻[16]，由于篇幅原因，在此不再贅述。

定義狀態(tài)-動作對(s，a)的價值函數(shù)Q(s，a)。Q(s，a)的更新式為：

其中ρ是學習率(0＜ρ＜1)；Ψ為后續(xù)狀態(tài)對當前狀態(tài)的影響因子；設τ為設置的離散時間間隔，i為系統(tǒng)內相鄰服務請求間隔時間△t相對于τ所需要的迭代次數(shù)。

2.3 仿真結果分析

運行上文所構建的網(wǎng)絡仿真場景，并在不同網(wǎng)絡環(huán)境下對SAGIN多維管理架構子網(wǎng)絡協(xié)同管理和用戶隨機選擇接入子網(wǎng)絡兩種方法的網(wǎng)絡系統(tǒng)整體用戶滿意度和擁塞率進行了對比，實驗結果表明在網(wǎng)絡系統(tǒng)的整體用戶滿意度和擁塞率上所提架構對子網(wǎng)絡協(xié)同管理要優(yōu)于用戶隨機選擇接入子網(wǎng)絡。

如圖4所示，在網(wǎng)絡資源充足的環(huán)境下，網(wǎng)絡的擁塞率較低，由初始狀態(tài)到達網(wǎng)絡狀態(tài)相對穩(wěn)定之后，通過短時間的學習，本文所提架構對子網(wǎng)絡進行協(xié)同管理相較于用戶隨機選擇接入子網(wǎng)絡整體用戶滿意度上升超過15%。

圖4 資源充足環(huán)境下對比

如圖5所示，在網(wǎng)絡擁塞的環(huán)境下，由于網(wǎng)絡資源利用率較高，可調控的資源量比較少，因此對子網(wǎng)絡協(xié)同管理相較于用戶隨機選擇接入子網(wǎng)絡整體用戶滿意度變化不大，但是子網(wǎng)絡協(xié)同管理相較于用戶隨機選擇接入方法的子網(wǎng)絡擁塞率下降超過50%。

圖5 網(wǎng)絡擁塞環(huán)境下對比

3 結論

本文對基于MEC的SAGIN多維管理架構做了詳細介紹，并在此基礎上加入Q-learning算法用于MEC策略決策，通過仿真實驗驗證了所提架構的可行性。但是，不可忽視的是，隨著信息網(wǎng)絡的發(fā)展，SAGIN網(wǎng)絡用戶的數(shù)量和多樣性激增，服務定制以及差異化服務需求增加，對網(wǎng)絡的傳輸能力以及網(wǎng)絡信息的分析處理能力提出了更高的要求。因此，設計更為靈活可以適用于更多樣的網(wǎng)絡服務場景的SAGIN管理架構，以及更為高效的網(wǎng)絡管理策略將是下一步研究的重點。