基于雙層衛(wèi)星的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化方案研究

◆蔡順婉 阮樹驊

基于雙層衛(wèi)星的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化方案研究

◆蔡順婉 阮樹驊

（四川大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院 四川 610065）

低軌道地球（LEO）衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)作為衛(wèi)星通信系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用，但由于LEO網(wǎng)絡(luò)獨特的結(jié)構(gòu)，如何感知低軌道地球衛(wèi)星之間的鏈路變化并持續(xù)高效路由成為一個重要問題。對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓兄畛Ｊ褂脛討B(tài)路由算法，傳統(tǒng)的地面動態(tài)路由算法，在計算路由表時會消耗節(jié)點大量的計算資源，產(chǎn)生較大時延。本文基于GEO/LEO雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出了一種基于虛擬節(jié)點策略的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)最短路徑路由優(yōu)化方案，地球同步軌道（GEO）衛(wèi)星用于管理LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞娜忠晥D，可動態(tài)感知LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點及鏈路的故障變化、更新網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D、依據(jù)路由策略制定并下發(fā)路由表。仿真實驗結(jié)果表明，與LSRA方案相比，本文方案具有較小的計算資源開銷及網(wǎng)絡(luò)時延，特別地，在LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化時，具有更高的魯棒性和適應(yīng)性。

雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)；路由優(yōu)化；虛擬節(jié)點策略

1 引言

近年來，地面網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的融合利用為下一代6G網(wǎng)絡(luò)提供了更多的技術(shù)支持和可能性，然而由于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的頻繁鏈路切換以及與地面網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)的情況，使得如何利用衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)高效組網(wǎng)以適應(yīng)不同通信服務(wù)質(zhì)量需求的各種應(yīng)用場景成為重要的問題。根據(jù)衛(wèi)星運行高度可以劃分為高軌道地球衛(wèi)星（軌道高度36000km）、中軌道地球衛(wèi)星（軌道高度在2000km～20000km）和低軌道地球衛(wèi)星（軌道高度在200km～2000km）[1]。由于LEO衛(wèi)星可以以更小的延遲和更快的速度提供網(wǎng)絡(luò)連接，目前大多數(shù)衛(wèi)星通信系統(tǒng)多用LEO衛(wèi)星搭建組網(wǎng)，研究LEO衛(wèi)星星座的組網(wǎng)及路由具有重要的現(xiàn)實意義[2-4]。

常用的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法分為靜態(tài)路由算法、動態(tài)路由算法，其中靜態(tài)路由算法根據(jù)衛(wèi)星運動的規(guī)律性和周期性，將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞指畛啥鄠€時間片或邏輯地址，衛(wèi)星節(jié)點維護(hù)有預(yù)先計算好的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜娃D(zhuǎn)發(fā)表，以此來節(jié)約計算資源，但靜態(tài)路由算法無法及時感知網(wǎng)絡(luò)中的故障和拓?fù)渥兓痆7]。而動態(tài)路由算法雖然可以及時感知網(wǎng)絡(luò)中的故障和拓?fù)渥兓?，但煩瑣的路由計算等操作會消耗網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的計算資源，增加負(fù)擔(dān)。本文通過構(gòu)建GEO/LEO雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提出一種基于虛擬節(jié)點策略的雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化方案，以適應(yīng)因節(jié)點及鏈路故障產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓那闆r。該方案在路由更新階段消耗較小的計算資源開銷，GEO衛(wèi)星對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫暾砸蟛桓咔铱梢愿兄狶EO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞慕Y(jié)構(gòu)性變化，具有較好的魯棒性和適應(yīng)性。

2 設(shè)計思路

基于虛擬節(jié)點策略，將本文研究的LEO衛(wèi)星星座劃分為一個由n個平面組成，每個平面有m個衛(wèi)星，這將以網(wǎng)格的方式將地球劃分為m×n個邏輯位置。通信時，考慮從一個邏輯區(qū)域到另一個邏輯區(qū)域的跳轉(zhuǎn)，因為這些對地球表面是固定的位置，沒有變化，因此衛(wèi)星的移動不應(yīng)該考慮在內(nèi)，每顆衛(wèi)星只是改變了它負(fù)責(zé)的區(qū)域。

由于極地星座模型的通用性和普遍性，以下對LEO網(wǎng)絡(luò)的討論均基于該星座。根據(jù)星座分布規(guī)律可知，衛(wèi)星節(jié)點緯度越高軌道間鏈路距離越短。特別地，當(dāng)衛(wèi)星進(jìn)入緯度高于70度的極地區(qū)域后，衛(wèi)星軌道間的鏈路將會暫時斷開，且位于反向縫兩側(cè)的衛(wèi)星無法建立通信。因此，LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)可以抽象表達(dá)為圖1所示的無向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。Node（x，y）表示一顆衛(wèi)星的位置信息，其中x表示當(dāng)前衛(wèi)星所處的軌道編號，y表示當(dāng)前衛(wèi)星在軌道內(nèi)所處的位置。

圖1 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

目前為了簡化由LEO衛(wèi)星移動性帶來的路由計算的復(fù)雜性，主要有兩種路由策略：虛擬節(jié)點策略和虛擬拓?fù)洳呗?。Ekici[8]提出的DRA（Distributed Routing Algorithm）算法首次提出虛擬節(jié)點策略，將地球劃分為N個區(qū)域，每個區(qū)域根據(jù)當(dāng)前覆蓋衛(wèi)星所在軌道及軌道內(nèi)編號進(jìn)行邏輯地址編址，該算法降低了路由計算的復(fù)雜性，但沒有考慮LEO衛(wèi)星節(jié)點和鏈路的抗毀性，對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆型暾砸?。文獻(xiàn)[9]基于虛擬節(jié)點策略，提出了一種基于SDN的最短路徑路由算法，最小化了傳播時延，但該方案依然對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞耐暾砸筝^高，同時，提出的擁塞控制方案無法根據(jù)全局視圖做出快速調(diào)整。此外，對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的故障檢測及拓?fù)涔芾矸桨赋Ｓ没趧討B(tài)路由策略方案。Y. Lv[10]等人提出了一種動靜態(tài)組合的路由策略，將基于快照的靜態(tài)路由協(xié)議和改進(jìn)的OSPF協(xié)議進(jìn)行結(jié)合，來感知網(wǎng)絡(luò)中的故障，然而該方案在動態(tài)路由階段會進(jìn)行高頻率的LSA，導(dǎo)致LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)設(shè)備額外的信令開銷。

本文利用3顆GEO衛(wèi)星作為網(wǎng)絡(luò)管理集群對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)設(shè)備信息進(jìn)行統(tǒng)一管理，每顆GEO衛(wèi)星分別管控覆蓋范圍內(nèi)的部分LEO衛(wèi)星節(jié)點資源，可實現(xiàn)對中低緯度地區(qū)的全球覆蓋。GEO衛(wèi)星之間周期性進(jìn)行消息同步，維護(hù)并管理網(wǎng)絡(luò)整體狀態(tài)和資源。

圖2 雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)圖

3 路由方案

LEO衛(wèi)星節(jié)點構(gòu)成轉(zhuǎn)發(fā)域由3顆GEO衛(wèi)星進(jìn)行管控，GEO衛(wèi)星構(gòu)成管理域，整合全域的設(shè)備、存儲、計算資源，構(gòu)成整體網(wǎng)絡(luò)資源池。GEO衛(wèi)星與管理其覆蓋范圍內(nèi)的多顆LEO衛(wèi)星節(jié)點建立層間通信鏈路，管理底層衛(wèi)星節(jié)點狀態(tài)信息及路由信息。

本文在LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的管理方面設(shè)計了網(wǎng)絡(luò)故障監(jiān)測機(jī)制，可以實時監(jiān)控LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的故障變化并及時根據(jù)當(dāng)前全局拓?fù)錉顟B(tài)更新路由策略。其中LEO衛(wèi)星與鄰居節(jié)點進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)探測，GEO完成LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)節(jié)點設(shè)備的初始化登錄注冊及拓?fù)涔芾?，?fù)責(zé)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶崟r解析及路由策略與解析。本文提出的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化算法主要包含三個關(guān)鍵模塊：網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)探測、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)解析和路由策略與解析。算法時序圖如圖3所示。

3.1 鄰居狀態(tài)探測

LEO衛(wèi)星設(shè)備在設(shè)定的發(fā)送時間間隔Ts內(nèi)對其四個鄰居節(jié)點發(fā)送HELLO請求進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)探測，探測包攜帶了當(dāng)前衛(wèi)星節(jié)點的編號標(biāo)識用來標(biāo)記進(jìn)行探測的衛(wèi)星節(jié)點的地址。首次收發(fā)的HELLO包同時負(fù)責(zé)在衛(wèi)星間建立連接并確定鄰居關(guān)系。當(dāng)衛(wèi)星節(jié)點收到來自其他節(jié)點的HELLO包時，首先根據(jù)地址判斷該包是否來自其鄰居節(jié)點，如果該數(shù)據(jù)包來自鄰居節(jié)點，則在衛(wèi)星之間建立雙向鏈接，否則直接丟棄。此外，HELLO報文還負(fù)責(zé)維護(hù)衛(wèi)星節(jié)點間的連接關(guān)系，若LEO衛(wèi)星節(jié)點收到了來自鄰居節(jié)點的探測包，則直接丟棄該數(shù)據(jù)包不做任何處理，維持連接關(guān)系；設(shè)定hello_timeout為4倍的發(fā)送時間間隔Ts，若在規(guī)定的hello_timeout時間閾值內(nèi)未收到來自某鄰居節(jié)點的HELLO報文，則判斷該鏈路或節(jié)點可能已出現(xiàn)故障，并標(biāo)記該鏈路或節(jié)點為不可用狀態(tài)，提交鏈路或衛(wèi)星狀態(tài)至GEO管理衛(wèi)星，更新網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。

圖3 GEO/LEO雙層網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化算法時序圖

3.2 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)解析

網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)解析負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D模型的構(gòu)建，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始連接信息抽象為類似于圖2的無向拓?fù)鋱D模型進(jìn)行存儲，初始注冊的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的節(jié)點及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)完整，表示為圖模型，如公式（1）所示。

公式（2）表示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械墓?jié)點，其中node（x，y）為網(wǎng)絡(luò)中的某個節(jié)點，m是該星座的軌道數(shù)，n表示每個軌道內(nèi)衛(wèi)星數(shù)量。

公式（3）表示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲泄?jié)點間的鏈路。主動模式下，LEO衛(wèi)星的鄰居連接信息發(fā)生變化，LEO衛(wèi)星節(jié)點上報該信息給GEO衛(wèi)星管理節(jié)點，更新維護(hù)的鄰居連接狀態(tài)矩陣，對LEO衛(wèi)星節(jié)點鏈路連接狀態(tài)解析后得到新的節(jié)點及鏈路集合如公式（4）、（5）所示。

此時，GEO衛(wèi)星管理節(jié)點更新當(dāng)前維護(hù)的圖為：

被動模式下，LEO衛(wèi)星節(jié)點的鄰居連接信息未發(fā)生變化，GEO管理節(jié)點會主動獲取LEO衛(wèi)星節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)信息，維護(hù)當(dāng)前LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。

3.2 路由策略與解析

路由策略與解析負(fù)責(zé)依據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行路由策略選擇與路由解析。分為LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫暾筒煌暾麅煞N情況進(jìn)行討論，當(dāng)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)未發(fā)生故障時，稱為LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫暾?；?dāng)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)節(jié)點或鏈路故障，導(dǎo)致LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)生變化時，稱為LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳煌暾?。以Node（xs，ys）表示源節(jié)點，Node（xd，yd）表示目的節(jié)點。根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和鏈路特點，依據(jù)源節(jié)點和目的節(jié)點相對位置，基于最小化傳播時延及跳數(shù)，本文提出了不同場景下的路由策略。

LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫暾麜r的路由策略如下：

（1）當(dāng)Node（xs，ys）與Node（xd，yd）位于同一軌道，軌道內(nèi)數(shù)據(jù)直接沿軌道內(nèi)傳輸，此時xs=xd，當(dāng)ys

（2）當(dāng)Node（xs，ys）與Node（xd，yd）位于不同軌道，且都不處于極地區(qū)域時，由于高緯度地區(qū)軌道間鏈路更短，因此對比源節(jié)點與目的節(jié)點的緯度大小，選擇更高緯度進(jìn)行軌道間傳輸。此時，xs≠xd，如果Node（xs，ys）比Node（xd，yd）所處緯度更高，則優(yōu)先進(jìn)行軌道間傳輸，至Node（xd，yd）所在軌道，再進(jìn)行軌道內(nèi)傳輸，至目的節(jié)點；否則，首先進(jìn)行軌道內(nèi)傳輸，至Node（xd，yd）所在緯度范圍，進(jìn)行軌道間傳輸，至Node（xd，yd）所在軌道，再進(jìn)行軌道內(nèi)傳輸，至目的節(jié)點。

（3）當(dāng)Node（xs，ys）與Node（xd，yd）位于不同軌道，有一個節(jié)點處于極地區(qū)域時，由于越靠近兩極軌道間鏈路越短，因此首先將數(shù)據(jù)包沿軌道內(nèi)傳輸，至靠近極地區(qū)域的范圍，進(jìn)行軌道間傳輸，至目的節(jié)點所在軌道，再進(jìn)行軌道內(nèi)傳輸，至目的節(jié)點。針對這一場景的路由解析示例如圖4（a）所示。

（4）當(dāng)Node（xs，ys）與Node（xd，yd）位于不同軌道，且兩個節(jié)點都處于極地區(qū)域時，則將數(shù)據(jù)包優(yōu)先沿源、目的節(jié)點所在軌道傳輸，至極軌區(qū)域外，再沿著軌道間鏈路傳輸，至目的節(jié)點所在軌道內(nèi)，最后再沿軌道內(nèi)鏈路傳輸，至目的節(jié)點。針對這一場景的兩類路由解析示例如圖4（b）所示。

圖4 某些場景路由策略選擇和路由解析示例圖

當(dāng)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳煌暾麜r，GEO衛(wèi)星收到LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)探測信息，更新LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，負(fù)責(zé)對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更新后的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路由策略選擇和解析，下發(fā)更新的路由表。該算法根據(jù)變化后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，選擇路由策略并解析出最優(yōu)傳輸路徑，確保LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的連通性和可達(dá)性不受節(jié)點或鏈路故障的影響，保障LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)正常傳輸，并最小化傳播時延及跳數(shù)。

LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳煌暾麜r的路由策略如下：

（1）當(dāng)故障發(fā)生在垂直方向，且數(shù)據(jù)傳輸需要經(jīng)過該節(jié)點時，如果該故障節(jié)點位于極地區(qū)域外，當(dāng)源節(jié)點和目的節(jié)點位于同一軌道時，直接選擇向左或向右轉(zhuǎn)發(fā)繞過故障節(jié)點；當(dāng)源節(jié)點和目的節(jié)點位于不同軌道時，首先判斷故障鏈路位于源/目的節(jié)點所在軌道，若位于目的節(jié)點所在軌道，則優(yōu)先選擇將數(shù)據(jù)包沿軌道內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)繞過該故障節(jié)點，至目的節(jié)點所在緯度，再沿軌道間鏈路跨軌道傳輸，至目的節(jié)點。否則，優(yōu)先進(jìn)行軌道間傳輸至目的節(jié)點所在軌道，再進(jìn)行軌道內(nèi)傳輸，至目的節(jié)點。如圖5（a）所示，圖中帶×的鏈路為故障鏈路，虛線表示拓?fù)渫暾麜r的路由策略。

（2）當(dāng)故障發(fā)生在垂直方向時，且數(shù)據(jù)傳輸需要經(jīng)過該節(jié)點。如果該故障節(jié)點位于極地區(qū)域內(nèi)，由于衛(wèi)星處于極地區(qū)域時無法建立軌道間鏈路，因此可認(rèn)為與故障節(jié)點相鄰節(jié)點同樣產(chǎn)生故障，按照（1）中方案進(jìn)行處理。

（3）當(dāng)故障發(fā)生在水平方向時，且數(shù)據(jù)傳輸需要經(jīng)過該節(jié)點。由于極地區(qū)域不存在軌道間鏈路，則默認(rèn)發(fā)生故障的節(jié)點位于極地區(qū)域外。則根據(jù)源節(jié)點和目的節(jié)點的緯度差值，選擇在高緯度區(qū)域進(jìn)行軌道間傳輸，再沿軌道內(nèi)鏈路跨軌道傳輸，至目的節(jié)點。如圖5（b）所示，圖中帶×的鏈路為故障鏈路，虛線表示拓?fù)渫暾麜r的路由策略。

圖5 故障場景路由策略選擇和路由解析示例圖

4 實驗

本文重點關(guān)注LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的可用性，提出基于雙層衛(wèi)星的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化方案，GEO衛(wèi)星對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行實時監(jiān)測和管理，通過對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)連通性的探測，解析并更新LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，生成并選擇對應(yīng)的路由策略，更新并向LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)下發(fā)路由表，以適應(yīng)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)變化和移動性。本文通過仿真實驗并設(shè)置LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點和鏈路故障，驗證了該路由方案的有效性。

4.1 實驗環(huán)境

本文采用satellite tool kit（STK）衛(wèi)星仿真軟件模擬衛(wèi)星星座場景模型，利用OMNeT網(wǎng)絡(luò)仿真軟件實現(xiàn)了路由算法。在本文的實驗場景下，網(wǎng)絡(luò)仿真衛(wèi)星節(jié)點模型分LEO衛(wèi)星和GEO衛(wèi)星，包含16顆LEO衛(wèi)星及1顆GEO衛(wèi)星。網(wǎng)絡(luò)包含的鏈路類型為12條軌道間鏈路、12條星間鏈路和GEO/LEO跨層軌道間鏈路，分別通過無線信道進(jìn)行通信。

4.2 實驗方法

仿真場景下，GEO衛(wèi)星負(fù)責(zé)對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞木S護(hù)及路由的規(guī)劃與下發(fā)，LEO衛(wèi)星主要起數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)作用，即實現(xiàn)路由功能。實驗設(shè)置三種場景，基礎(chǔ)環(huán)境鏈路帶寬配置為50Mbps，系統(tǒng)每秒以泊松分布產(chǎn)生數(shù)據(jù)包，仿真時間為20分鐘，其中，場景一：設(shè)置網(wǎng)絡(luò)中無故障節(jié)點；場景二：設(shè)置一個故障節(jié)點，故障時間為400s，Node（xF，yF）在600s時產(chǎn)生故障，1000s時故障恢復(fù)；場景三：設(shè)置兩個故障節(jié)點，故障時間為400s，Node（xF1，yF1）和Node（xF2，yF2）在600s時產(chǎn)生故障，1000s時故障恢復(fù)。系統(tǒng)在仿真時間內(nèi)發(fā)送的數(shù)據(jù)包大小固定為10kb，設(shè)置在不同數(shù)據(jù)發(fā)送率下，對比LSRA算法，比較分析本文路由方案的性能。

4.4 實驗結(jié)果

在規(guī)則在OMNeT中，對比LSRA算法和本文提出的雙層衛(wèi)星路由優(yōu)化算法，以此檢測由于鏈路或節(jié)點故障導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化時，本文方案是否可以及時根據(jù)網(wǎng)絡(luò)變化做出調(diào)整，不影響數(shù)據(jù)傳輸。由于LSRA算法對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫暾砸筝^高，不適用于LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障場景，因此場景2和場景3僅對本文提出的方案進(jìn)行性能測試。

場景1：場景二和場景三的仿真結(jié)果和性能對比如圖6、圖7所示。由圖6可知，在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生變化時，本文提出的具備網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)探測機(jī)制的路由優(yōu)化算法可適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化，GEO衛(wèi)星根據(jù)LEO衛(wèi)星全局拓?fù)湟晥D，做出路由策略的選擇和路由解析。在場景一的仿真條件下，本文提出的算法與LSRA算法吞吐量相差不大，但略優(yōu)于LSRA。在場景二與場景三的仿真條件下，由于LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點或鏈路發(fā)生故障，導(dǎo)致系統(tǒng)重新計算路由吞吐量下降，但仍可以提供通信保障。

由圖7可知，在場景一的仿真條件下，本文提出的路由算法比LSRA算法具有更小的時延；在場景二與場景三的仿真條件下，由于LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障，導(dǎo)致故障節(jié)點連接鏈路失效，產(chǎn)生了更高的時延，但根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)通信要求[12]，該時延范圍是可接受的。

圖6 吞吐量與數(shù)據(jù)發(fā)送率的性能對比

圖7 時延與數(shù)據(jù)發(fā)送率的性能對比

5 結(jié)束語

本文重點關(guān)注LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)變化及管理，通過構(gòu)建GEO/LEO雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用GEO衛(wèi)星對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路由表的計算與維護(hù)，降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點設(shè)備的計算開銷與資源消耗。同時通過對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲泄?jié)點及鏈路的實時探測，感知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶崟r變化，及時更新拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖并計算下發(fā)路由表，提高了LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)管理的效率，確保LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性和連通性。本文實現(xiàn)了對變化的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的感知和路由策略更新，適應(yīng)了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化的特點。經(jīng)過對比實驗表明，本文算法能夠適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動態(tài)變化并產(chǎn)生較小的性能影響，持續(xù)提供衛(wèi)星通信服務(wù)。

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