導讀:巨型低地球軌道衛(wèi)星(LEO)星座網(wǎng)絡通常由數(shù)百顆或數(shù)千顆衛(wèi)星組成,這些衛(wèi)星在不斷改變其相對位置、通信強度和傳輸延遲等方面存在較大的變化。在這種動態(tài)環(huán)境下,傳統(tǒng)的靜態(tài)路由技術(shù)已經(jīng)無法滿足需求,需要采用自動化的動態(tài)路由技術(shù)來優(yōu)化星座網(wǎng)絡的性能和效率。
大規(guī)模衛(wèi)星網(wǎng)絡的設計和發(fā)射對高效和最小延遲的路由方法提出了迫切的需求。由于計劃在未來部署的大多數(shù)星座都將依賴衛(wèi)星間鏈路(ISL),因此數(shù)據(jù)包在從源到目的地傳輸時通常需要進行大量跳轉(zhuǎn)。大量衛(wèi)星增加了此類網(wǎng)絡中路由的復雜性。因此需要專門和高效的路由算法,隨著此類星座中衛(wèi)星數(shù)量的增加,由于空間和時間的限制,預先計算所有衛(wèi)星之間的所有最短路線變得越來越不可行。需要采用自動化的動態(tài)路由技術(shù)來優(yōu)化星座網(wǎng)絡的性能和效率。
具體而言,自動化的動態(tài)路由技術(shù)可以根據(jù)實時的狀況信息和網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu),自動計算最短路徑、最佳傳輸路徑和最小傳輸延遲等條件,并動態(tài)調(diào)整衛(wèi)星之間的通信流量和傳輸路線,從而實現(xiàn)星座網(wǎng)絡的優(yōu)化性能和高效運行。此外,動態(tài)路由技術(shù)還可以支持彈性網(wǎng)格計算等高級應用,提高星座網(wǎng)絡的可靠性、安全性和靈活性。
因此,對于巨型低地球軌道衛(wèi)星星座網(wǎng)絡來說,自動化的動態(tài)路由技術(shù)是非常重要的,可以提高星座網(wǎng)絡的性能和效率,同時也可以為用戶提供更好的服務體驗。
根據(jù)SDA與工業(yè)界的交流,有幾個供應商提出空間網(wǎng)狀網(wǎng)絡星座的概念已經(jīng)得到了充分的討論。商業(yè)巨型星座的衛(wèi)星數(shù)量基本都超過1500,比預計完成后的傳輸層還要大。這表明業(yè)界已經(jīng)開發(fā)了動態(tài)路由并且在設計階段已經(jīng)提出了解決方案,甚至技術(shù)已臻成熟。
根據(jù)不同的需求和優(yōu)先級,針對星座的光學星間鏈路(OISL)網(wǎng)絡有以下路由機制:
圖表:基于根據(jù)不同的需求和優(yōu)先級的OISL網(wǎng)絡分類
路由機制 | 描述 |
距離優(yōu)先路由 | 選擇距離最近的節(jié)點作為下一跳,以減少延遲和能量消耗。 |
能量優(yōu)先路由 | 選擇能量充足的節(jié)點作為下一跳,以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定,主要考慮的是延遲和能量消耗。 |
拓撲優(yōu)先路由 | 優(yōu)先選擇拓撲結(jié)構(gòu)中度數(shù)較高的節(jié)點作為下一跳,以提高網(wǎng)絡的吞吐量和容錯能力。 |
負載均衡路由 | 在網(wǎng)絡中選擇多個路徑進行數(shù)據(jù)傳輸,以平衡網(wǎng)絡中各個節(jié)點的負載,提高網(wǎng)絡的性能和可靠性。 |
信噪比優(yōu)先路由 | 選擇信噪比較高的節(jié)點作為下一跳,以提高信號質(zhì)量和傳輸速率,從而提高網(wǎng)絡的性能和可靠性。 |
根據(jù)路由決策主體的差異,星座的路由算法異可分為集中式路由、分布式路由和混合式路由。 圖表:基于決策的分布方式分類的路由算法
路由算法類型 | 定義 | 優(yōu)點 | 缺點 | 適用場景 |
集中式路由 | 將路由決策集中在一個或多個中央控制節(jié)點上的路由算法 | 較高的路由決策精度和較好的網(wǎng)絡控制能力 | 中央控制節(jié)點容易成為網(wǎng)絡的瓶頸 | 網(wǎng)絡規(guī)模較小、路由決策精度要求較高、網(wǎng)絡穩(wěn)定性要求較高的場景 |
分布式路由 | 將路由決策分散在多個衛(wèi)星節(jié)點上進行計算和分發(fā)的路由算法 | 較高的可擴展性和容錯能力,減小了單一節(jié)點的計算負擔,且對網(wǎng)絡流量變化有較好的敏感性 | 路由決策的精度和全局網(wǎng)絡控制能力相對較低,容易產(chǎn)生路由環(huán)路、死鎖和路徑優(yōu)化性滯后、信令開銷較大等問題 | 網(wǎng)絡規(guī)模較大、路由決策精度要求較低、網(wǎng)絡可擴展性和容錯能力要求較高的場景 |
混合式路由 | 將集中式路由和分布式路由相結(jié)合的路由算法 | 兼顧集中式路由和分布式路由的優(yōu)點,具有較高的路由決策精度、網(wǎng)絡控制能力、可擴展性和容錯能力,具有較好的綜合網(wǎng)絡性能 | 算法復雜度較高,需要考慮集中式路由和分布式路由的協(xié)同和轉(zhuǎn)換,且對星-地鏈路的穩(wěn)健性和星上處理能力有較高的要求 | 網(wǎng)絡規(guī)模和路由決策需求較為復雜的場景,例如大型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡、云計算網(wǎng)絡等 |
通常來說,大規(guī)模LEO衛(wèi)星星座的建設周期長,衛(wèi)星通常是分批次發(fā)射,有計劃、逐批次進行組網(wǎng),最終實現(xiàn)全面運營。因此,考慮到衛(wèi)星節(jié)點數(shù)目的逐步變化,需要在星座建設前期規(guī)劃網(wǎng)絡的可擴展性。相對于收集、處理全局網(wǎng)絡狀態(tài)的集中式架構(gòu),分布式架構(gòu)具有更好的靈活性和容錯能力。
展望
巨型LEO星座復雜衛(wèi)星網(wǎng)絡是一種由大量衛(wèi)星組成的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng),其路由問題是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。當前熱門的深度學習和強化學習等人工智能技術(shù)可以應用于解決這個問題,具有以下潛力:
深度學習可以通過學習網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)流量模式,自動發(fā)現(xiàn)最佳路由路徑,從而提高網(wǎng)絡的性能和效率。一些研究已經(jīng)使用流量預測作為其LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡分布式路由策略的一部分[1]。
強化學習可以通過建立一個智能代理,根據(jù)當前狀態(tài)和目標,選擇最優(yōu)的動作來實現(xiàn)最優(yōu)路由,適應網(wǎng)絡環(huán)境的變化和動態(tài)性,提高網(wǎng)絡的魯棒性和自適應性。
圖表:傳統(tǒng)路由算法與人工智能算法對比
傳統(tǒng)路由算法 | 基于人工智能的路由算法 | |
自適應性 | 需要手動配置路由表,無法自適應網(wǎng)絡環(huán)境的變化 | 可以自適應網(wǎng)絡環(huán)境的變化,更加高效地進行路由決策 |
學習能力 | 只能根據(jù)固定的規(guī)則進行路由決策,無法通過學習歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗優(yōu)化路由決策 | 可以通過學習歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗優(yōu)化路由決策 |
故障診斷 | 只能通過手動排查故障,無法快速診斷故障 | 可以通過分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù),快速診斷故障,減少網(wǎng)絡中斷時間 |
負載均衡 | 只能根據(jù)固定的負載均衡算法進行路由決策,無法智能分配網(wǎng)絡負載 | 可以智能地分配網(wǎng)絡負載,避免單點故障和瓶頸 |
安全性 | 無法通過分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù)檢測和防范網(wǎng)絡攻擊,容易導致網(wǎng)絡安全問題 | 可以通過分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù),檢測和防范網(wǎng)絡攻擊,提高網(wǎng)絡安全性 |
節(jié)約成本 | 需要手動配置路由表和管理網(wǎng)絡資源,運營成本較高 | 可以通過智能化的資源管理和路由決策,降低網(wǎng)絡運營成本 |
可擴展性 | 無法靈活地擴展和優(yōu)化路由決策,難以支持網(wǎng)絡的快速發(fā)展 | 可以根據(jù)網(wǎng)絡規(guī)模和業(yè)務需求,靈活地擴展和優(yōu)化路由決策 |
基于深度學習和強化學習的路由算法可以針對不同的網(wǎng)絡需求和服務質(zhì)量要求,實現(xiàn)個性化的路由策略,提高網(wǎng)絡的靈活性和適應性。傳統(tǒng)的路由算法相比,基于人工智能技術(shù)的路由算法可以更好地處理網(wǎng)絡擁塞、故障和攻擊等問題,提高網(wǎng)絡的安全性和可靠性。未來,人工智能技術(shù)有望在低軌衛(wèi)星星座路由上獲得重要應用。(北京藍德信息科技有限公司)
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:星座網(wǎng)絡動態(tài)路由技術(shù)發(fā)展途徑分析
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