朱 博，雙 煒， 閆海平，喻竹希，李 波

(中國(guó)航天三江集團(tuán) 航天行云科技有限公司，武漢 430048)

0 引言

低軌衛(wèi)星(low-earth orbit,LEO)通信技術(shù)是下一代移動(dòng)通信技術(shù)的主要發(fā)展方向之一，IMT2030推進(jìn)組指出，低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)是6G時(shí)代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，以為全球用戶提供無縫覆蓋的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)為建設(shè)目標(biāo)[1]。我國(guó)由于受地緣政治等因素的影響，用于接收衛(wèi)星下傳數(shù)據(jù)的信關(guān)站在建設(shè)和運(yùn)營(yíng)等方面受到諸多限制，難以在全球范圍內(nèi)廣泛部署。比如服務(wù)于我國(guó)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的信關(guān)站通常集中部署在某一片區(qū)域(國(guó)境內(nèi)以及一些友好國(guó)家)，導(dǎo)致在單位時(shí)間內(nèi)大量的回傳數(shù)據(jù)只能路由到少數(shù)幾個(gè)目的節(jié)點(diǎn)，從而在流量較大時(shí)容易導(dǎo)致局部鏈路的過載，甚至引發(fā)網(wǎng)絡(luò)擁塞[2-3]。因此，需要借鑒流量工程的思路，充分利用衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的冗余路徑，在路由計(jì)算時(shí)兼顧回傳流量的均衡問題。

低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面互聯(lián)網(wǎng)在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求方面存在很大差異，因此，很難在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中直接使用成熟的地面網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。比如提出了路由干擾概念的最小干擾路由算法[4]、將分布式路由模型用于低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的離散時(shí)間流量拓?fù)渥赃m應(yīng)路由算法[5]以及分布式流量均衡路由算法[6]等，這些算法對(duì)于星間流量工程具有很強(qiáng)的啟發(fā)意義，但一些限制因素使其更適用于地面網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，并且在當(dāng)前的研究中，對(duì)于地面信關(guān)站部署受限的問題并未得到足夠的關(guān)注。針對(duì)該問題，本文提出了一種基于區(qū)域劃分的星間流量均衡路由算法。該算法在考慮信關(guān)站位置集中的情況下，首先根據(jù)衛(wèi)星星座的“反向縫”與信關(guān)站的相對(duì)位置關(guān)系將回傳流量密集的區(qū)域劃分為輕負(fù)荷區(qū)和重負(fù)荷區(qū)，然后針對(duì)不同的負(fù)荷區(qū)域，分別采用不同的路由策略，對(duì)于輕負(fù)荷區(qū)采用預(yù)加權(quán)最短路徑算法，在最小生成樹算法的基礎(chǔ)上增加新的預(yù)設(shè)置項(xiàng)，以路徑加權(quán)和最小為目標(biāo)計(jì)算最優(yōu)路徑。對(duì)于重負(fù)荷區(qū)域，采用基于擁塞系數(shù)的最低權(quán)重路由算法，該算法利用擁塞系數(shù)來對(duì)鏈路權(quán)重進(jìn)行分配，以此來減少擁塞發(fā)生的概率，從而最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量。在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，不同區(qū)域分別執(zhí)行兩種不同的算法，并使用分段路由(segment routing,SR)技術(shù)[7]來統(tǒng)一實(shí)施，最終達(dá)到流量均衡的目的。

1 系統(tǒng)建模

本文的主要研究對(duì)象是具備星間鏈路的地軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，其中每顆衛(wèi)星可分別與同軌道面和相鄰軌道面上的四顆衛(wèi)星建立通信連接，同時(shí)還可通過星地間的饋電鏈路與地面信關(guān)站建立連接。對(duì)系統(tǒng)建模時(shí)需定義一些約束條件并對(duì)問題進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)化。首先，假定地面信關(guān)站僅部署在有限的區(qū)域內(nèi)，并且每個(gè)信關(guān)站在單位時(shí)間內(nèi)只能與一顆衛(wèi)星建立通信鏈路，因此衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)與星下小區(qū)具有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。此外，由于星座構(gòu)型的原因，第一個(gè)軌道面與最后一個(gè)軌道面之間存在“反向縫”，即這兩個(gè)軌道面上的衛(wèi)星彼此運(yùn)行方向相反，相對(duì)移動(dòng)速度很快，導(dǎo)致難以建立穩(wěn)定的通信連接，所以處于“反向縫”上的兩個(gè)軌道面之間通常沒有星間鏈路。最后，模型中所涉及的通信信道均被認(rèn)為是理想信道，不考慮衰落，多徑等影響，并且將用戶與衛(wèi)星間的切換過程理想化，不考慮異常情況的發(fā)生。

網(wǎng)絡(luò)中所有衛(wèi)星均被看作理想的對(duì)等節(jié)點(diǎn)，令整個(gè)星座中衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)總數(shù)為N×M，其中N表示軌道數(shù)，M表示每條軌道上的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)數(shù)。衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在軌道上呈均勻分布,除“反向縫”上的節(jié)點(diǎn)之外，所有節(jié)點(diǎn)都能包含兩條同軌鏈路和兩條異軌鏈路。因此，整個(gè)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇山橐粡堄晒?jié)點(diǎn)和邊組成的圖G(V,E)，令包含N個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的集合為VS，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)集合為VGW，其中包含X個(gè)信關(guān)站節(jié)點(diǎn)，以及中心站節(jié)點(diǎn)VC(中心站可達(dá)任意信關(guān)站節(jié)點(diǎn)，且衛(wèi)星下行鏈路僅與中心站相連)。鏈路集合E中包含的星間鏈路條數(shù)為EISL，饋電鏈路集合為EF，信關(guān)站間的地面鏈路集合為EG。各信關(guān)站節(jié)點(diǎn)均可直接訪問中心站節(jié)點(diǎn)，EISL的帶寬為BISL，EF的帶寬為BF，EG可認(rèn)為帶寬無窮大。

基于以上網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)星座覆蓋情況將整個(gè)地球劃分為多個(gè)等面積的小區(qū)[8]，衛(wèi)星與小區(qū)在某一時(shí)刻具有唯一映射關(guān)系，即每個(gè)小區(qū)內(nèi)的用戶在任意時(shí)刻都僅能與一顆衛(wèi)星建立連接。用戶當(dāng)前接入的衛(wèi)星如果移動(dòng)到相鄰小區(qū)，則將觸發(fā)用戶與接入衛(wèi)星之間的服務(wù)切換[9]。與此同時(shí)，每個(gè)小區(qū)產(chǎn)生的上行流量可根據(jù)地理位置、經(jīng)濟(jì)程度以及人口數(shù)量境因素來進(jìn)行初步的估計(jì)[10]。

(1)

(2)

(3)

綜上所述，本系統(tǒng)的求解目標(biāo)可定義為在滿足以下兩個(gè)約束條件的情況下，設(shè)計(jì)路由算法來求解路徑P，使得吞吐量最大化。

(1)約束條件1：G=(V,E)

f(k),k∈[0,N-1]

(2)約束條件2：

2 星間流量均衡路由算法

2.1 算法描述

地面小區(qū)發(fā)起的上行流量會(huì)通過星間鏈路逐跳轉(zhuǎn)發(fā)到信關(guān)站上方的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，由于信關(guān)站的位置分布不均勻，待下傳的流量最終會(huì)匯集到有限的幾顆衛(wèi)星上，使得靠近信關(guān)站區(qū)域的鏈路負(fù)荷過重。將這部分區(qū)域定義為重負(fù)荷區(qū)，除此之外的所有區(qū)域均定義為輕負(fù)荷區(qū)。重負(fù)荷區(qū)域的面積由覆蓋該區(qū)域的衛(wèi)星總數(shù)An×m來定量表示，其中n表示軌道數(shù)，m表示每條軌道上的衛(wèi)星數(shù)。因此輕負(fù)荷區(qū)域的面積為A(N-n×m)。由于“反向縫”的存在，根據(jù)星座“反向縫”與信關(guān)站集中區(qū)域的相對(duì)位置，將星下小區(qū)按照流量負(fù)荷的輕重進(jìn)行劃分。反向縫與信關(guān)站的距離越遠(yuǎn)，重負(fù)荷區(qū)面積越大，當(dāng)反向縫處于信關(guān)站正上方時(shí)，重負(fù)荷區(qū)面積達(dá)到最小。

針對(duì)輕負(fù)荷區(qū)的路由策略將分為兩段來執(zhí)行。首先，流量從輕負(fù)荷區(qū)路由到重負(fù)荷區(qū)邊緣節(jié)點(diǎn)，然后與重負(fù)荷區(qū)產(chǎn)生的流量一同執(zhí)行后續(xù)的路由策略，直至目的信關(guān)站。因?yàn)檩p負(fù)荷區(qū)的流量較少，在到達(dá)重負(fù)荷區(qū)邊緣節(jié)點(diǎn)前的路由可直接采用最短路徑算法生成最小生成樹(MST)，但是為了避免過多的流量同時(shí)選擇了相同的邊緣目的節(jié)點(diǎn)，采用預(yù)加權(quán)的方法來減少這類情況的發(fā)生。首先每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)被路由算法選中的次數(shù)可以根據(jù)初始MST的原始路徑進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于使用頻次較高的邊緣節(jié)點(diǎn)，增加對(duì)應(yīng)的鏈路權(quán)重，以降低被算法選中的頻率。假設(shè)i所占據(jù)的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)為xi，則鏈路權(quán)重函數(shù)可設(shè)置為(0.5+0.1xi)，其中0.5表示網(wǎng)絡(luò)中的初始鏈路權(quán)重，0.1作為阻尼因子來降低xi的調(diào)整幅度，從而避免權(quán)重值的過度震蕩。按照本路由策略，每條從輕負(fù)荷區(qū)域衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)發(fā)起的流量會(huì)在重負(fù)荷區(qū)的某個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)處結(jié)束，然后與重負(fù)荷區(qū)域的流量合并開始執(zhí)行下一階段的路由。

重負(fù)荷區(qū)的路由策略與輕負(fù)荷區(qū)有很大區(qū)別。顯然，處于重負(fù)荷區(qū)的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的流量?jī)H會(huì)在區(qū)域內(nèi)路由直到目的信關(guān)站，而不會(huì)進(jìn)入輕負(fù)荷區(qū)。重負(fù)荷區(qū)域的邊緣節(jié)點(diǎn)所承載的流量主要由兩部分組成，一部分直接來自地面小區(qū)的上行流量，另一部分則是來自輕負(fù)荷區(qū)。使用擁塞指數(shù)c(e)來描述鏈路的擁塞程度，如式(4)所示，其中b(e)表示鏈路e的帶寬，F(xiàn)(e)表示當(dāng)前鏈路e上承載的總流量，r(e)表示鏈路e中的剩余帶寬。c(e)越大表明鏈路擁塞越嚴(yán)重，當(dāng)r(e)=0且b(e)=F(e)時(shí),c(e)=∞，此時(shí)說明鏈路e已經(jīng)沒有可用帶寬。相反，當(dāng)c(e)=0且r(e)=b(e)時(shí)，F(xiàn)(e)=0，此時(shí)鏈路e的全部帶寬均可使用?？梢?，擁塞指數(shù)c(e)對(duì)于F(e)具有更加單調(diào)的遞增趨勢(shì)，對(duì)于鏈路負(fù)荷的變化更加敏感，因此可用c(e)的變化來評(píng)價(jià)算法對(duì)于鏈路擁塞狀態(tài)的控制能力。

c(e)=F(e)/r(e),r(e)=b(e)-F(e)

(4)

鏈路的權(quán)重系數(shù)用于描述其承載的流量負(fù)荷，鏈路e在重負(fù)荷區(qū)的權(quán)重系數(shù)w(e)定義如式(5)所示，鏈路承載的流量越少，權(quán)重值w(e)就越小。當(dāng)鏈路處于空載時(shí)，權(quán)重值達(dá)到最小值0.01。相反，鏈路承載的流量越多時(shí)，權(quán)重值w(e)就越大，當(dāng)鏈路帶寬被耗盡時(shí)w(e)=∞。所以，路徑P的權(quán)重如式(6)所示，路徑P的剩余帶寬如式(7)所示。需要注意的是，當(dāng)在重負(fù)荷區(qū)路由時(shí)，如果鏈路的剩余帶寬小于所需帶寬，則該鏈路將被刪除。

w(e)=0.01+c(e)=0.01+F(e)+r(e)

(5)

(6)

r(P)=mine∈Pr(e)

(7)

所以，當(dāng)衛(wèi)星在重負(fù)荷區(qū)進(jìn)行路由時(shí)，將依據(jù)權(quán)重配置生成一個(gè)帶權(quán)值的網(wǎng)絡(luò)，可使用Dijkstra算法求解出權(quán)重值累計(jì)最小的路徑，以此來建立對(duì)應(yīng)的路由表項(xiàng)。注意，如果衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)無法找到到達(dá)信關(guān)站的路徑，則節(jié)點(diǎn)承載的流量將會(huì)被路由算法拒絕。

綜上所述，基于區(qū)域劃分的流量均衡路由算法的主要執(zhí)行步驟如下：

1.根據(jù)“反向縫”與信關(guān)站的位置關(guān)系進(jìn)行區(qū)域劃分;2.將重、輕負(fù)荷區(qū)域的節(jié)點(diǎn)集合分別記為(yn×ym)、(N-yn×ym);3.輕負(fù)荷區(qū)進(jìn)行初始MST路由計(jì)算;4.記錄原始路徑集并生成預(yù)加權(quán)網(wǎng)絡(luò);5.根據(jù)預(yù)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)來更新MST;6.記錄輕負(fù)荷區(qū)域的路徑集,并標(biāo)記重負(fù)荷區(qū)邊緣節(jié)點(diǎn);7.更新重負(fù)荷區(qū)邊緣節(jié)點(diǎn)承載的流量值;8.分配和存儲(chǔ)每個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在重負(fù)荷區(qū)的優(yōu)先級(jí),然后對(duì)重負(fù)荷區(qū)流量進(jìn)行路由;for(i=0;i

2.2 復(fù)雜度分析

在包含v個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)渲惺褂肈ijkstra算法的時(shí)間復(fù)雜度是Q(v2)[11]。低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中如果存在N個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，X個(gè)信關(guān)站以及一個(gè)中心站節(jié)點(diǎn)，重負(fù)荷區(qū)擁有yn×ym個(gè)節(jié)點(diǎn)，且N≥yn×ym。輕負(fù)荷區(qū)使用Dijkstra算法時(shí)的復(fù)雜度為O(N+X+12)=O(N2)，重負(fù)荷區(qū)的復(fù)雜度則為：O((yn×ym)×(yn×ym+X+1)2)=O(yn×ym)3，所以本算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(N2+(yn×ym)3)。隨著重負(fù)荷區(qū)域面積An×m的擴(kuò)大，算法的復(fù)雜度也會(huì)提高，反之則會(huì)降低。當(dāng)輕負(fù)荷區(qū)域有N顆衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)時(shí)，重負(fù)荷區(qū)域面積為0，此時(shí)復(fù)雜度降低到O(N2)。

3 算法驗(yàn)證與性能評(píng)估

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景包含72個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，均勻分布在6個(gè)軌道面上，小區(qū)的劃分如圖1所示。

圖1 流量小區(qū)劃分Fig.1 Traffic cells division

每個(gè)小區(qū)中的數(shù)值為參考流量密度[12]。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了兩種流量密度的分布方式用于對(duì)比，流量密度均為1的均勻分布和依據(jù)圖1中預(yù)測(cè)得到的分布(預(yù)配置分布)。在均勻分布時(shí)，設(shè)置單位服務(wù)面積分別為U=1、2和3。在預(yù)配置分布時(shí)，考慮到很多人口稀疏的地區(qū)上行流量會(huì)很有限，網(wǎng)絡(luò)有足夠容量來滿足傳輸需求，因此設(shè)置為U=4和U=5。

流量負(fù)荷區(qū)域的劃分是該算法的關(guān)鍵步驟，為了分析重負(fù)荷區(qū)域面積的大小對(duì)該算法性能的影響，將重負(fù)荷區(qū)的面積進(jìn)行適當(dāng)?shù)目s放，考慮軌道面從3～6和每軌衛(wèi)星數(shù)2～6之間的所有可能區(qū)域(最大6×6)，并將全球面積(6×12)設(shè)置為對(duì)照組?？疾毂舅惴ㄔ诹髁棵芏葹榫鶆蚍植己皖A(yù)配置分布兩種情況下的性能。實(shí)驗(yàn)使用的SR技術(shù)是一種基于源路由的轉(zhuǎn)發(fā)技術(shù)，它在計(jì)算路由時(shí)將流量路徑按照節(jié)點(diǎn)和鏈路的組合進(jìn)行分段，并為每個(gè)段和轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)分配專屬的段標(biāo)簽(SID)，將所有段和節(jié)點(diǎn)按順序排列成段列表，以形成完整的轉(zhuǎn)發(fā)路徑[13]。SR的特點(diǎn)是配置靈活且易于實(shí)現(xiàn)，適用于本算法的驗(yàn)證。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了客觀有效地評(píng)估本算法的性能，將使用以下4個(gè)指標(biāo)來對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估：

1)平均拒絕率

如果流量無法找到可達(dá)目的地址的轉(zhuǎn)發(fā)路徑，則本次傳輸請(qǐng)求將會(huì)被系統(tǒng)拒絕，平均拒絕率指的是被拒絕的總流量與系統(tǒng)總流量的比值，定義如式(8)，式(8)中R表示平均拒絕率，RS表示被拒絕的流量小區(qū)的集合。平均拒絕率越低表明算法的均衡能力越強(qiáng)。

(8)

在流量均勻分布情況下平均拒絕率的仿真結(jié)果如圖2(a)所示。小區(qū)面積在A6×12時(shí)，相比其他情況下的平均拒絕率達(dá)到最優(yōu)(接近于0%)。當(dāng)U隨著相同面積的重負(fù)荷區(qū)增加時(shí)平均拒絕率也隨之增加。當(dāng)重負(fù)荷區(qū)的軌道數(shù)相同時(shí)，平均拒絕率隨著每軌衛(wèi)星數(shù)量的增加而逐漸降低。當(dāng)每軌衛(wèi)星數(shù)量相同時(shí)，拒絕率也會(huì)隨著軌道數(shù)的增加而降低。在預(yù)配置分布的情況下(如圖2(b)所示)，小區(qū)面積為A6×12時(shí)的拒絕率為0%，且隨著重負(fù)荷區(qū)面積的增大呈現(xiàn)出減少的趨勢(shì)，負(fù)載均衡的性能表現(xiàn)更好。

圖2 平均拒絕率Fig. 2 Average rejection ratio

2)平均相對(duì)吞吐量

平均相對(duì)吞吐量是成功傳輸流量的總和，定義如式(9)所示，T表示平均相對(duì)吞吐量，Ss是流量傳輸成功的小區(qū)的集合，相對(duì)吞吐量和拒絕率是一對(duì)互補(bǔ)的概念。相對(duì)吞吐量定量地反應(yīng)了成功傳輸?shù)牧髁?，與拒絕率成反比關(guān)系，平均相對(duì)吞吐量越大，算法的均衡能力就越強(qiáng)。

(9)

流量均勻分布時(shí)的平均相對(duì)吞吐量如圖3(a)所示，在全面積時(shí)取得最大值。當(dāng)重負(fù)荷區(qū)中的軌道數(shù)相同時(shí)，平均相對(duì)吞吐量隨著每軌衛(wèi)星數(shù)量的增加而增加，當(dāng)每軌衛(wèi)星數(shù)相同時(shí)，吞吐量也會(huì)隨著軌道數(shù)的增加而增加。在相同的U時(shí)，平均吞吐量隨著拒絕率的降低而增加。此外，當(dāng)重負(fù)荷區(qū)面積相同時(shí)，U增加時(shí)吞吐量增加，同時(shí)拒絕率也隨之增加，但是與最優(yōu)吞吐量閾值的差異增加了，圖3(b)是流量預(yù)測(cè)分布時(shí)的仿真結(jié)果，變化趨勢(shì)與圖3(a)類似。

圖3 平均相對(duì)吞吐量Fig.3 Average relative throughput

3)最大鏈路利用率

最大鏈路利用率的定義如式(10)所示，F(xiàn)(e)是當(dāng)前鏈路e上承載的流量，b(e)是鏈路e的帶寬，當(dāng)拒絕率很低的時(shí)候，最大鏈路利用率會(huì)很重要。最大鏈路利用率低，負(fù)載均衡能力就越好。

(10)

圖4(a)表示流量均勻分布時(shí)，最大鏈路利用率的變化，區(qū)域面積A6×12時(shí)的最大鏈路利用率最低，并且提供了更低的閾值，當(dāng)軌道數(shù)相同時(shí)，最大鏈路利用率會(huì)隨著每軌衛(wèi)星數(shù)量的增加而降低。當(dāng)每軌衛(wèi)星數(shù)相同時(shí)，最大鏈路利用率隨著軌道數(shù)的增加而減少。最大鏈路利用率會(huì)隨著u的增加而增加。這個(gè)結(jié)果會(huì)更關(guān)注拒絕率低的小區(qū)面積，因?yàn)殒溌防寐食^100%將會(huì)導(dǎo)致傳輸被拒絕。圖4(b)顯示了在流量預(yù)測(cè)分布時(shí)的結(jié)果，重負(fù)荷區(qū)面積擴(kuò)大時(shí)最大鏈路利用率會(huì)降低，然而，由于預(yù)測(cè)分布的極度不平衡，結(jié)果與較低閾值有差距。

圖4 最大鏈路利用率Fig.4 Maximum link utilization

4)平均延時(shí)

平均延時(shí)是所有傳輸成功的流量所產(chǎn)生延時(shí)的平均值，其反映了該算法的代價(jià)，定義如式(11)所示，|Ss|表示Ss中小區(qū)的具體個(gè)數(shù)，d(b)是流量f(b)所產(chǎn)生的延時(shí)，包括路由過程的處理延時(shí)和路徑傳播延時(shí)。平均延時(shí)越小，用戶的體驗(yàn)也就越好。

(11)

在流量均勻分布的情況下，平均延時(shí)的仿真結(jié)果如圖5(a)所示，小區(qū)面積在A6×12時(shí)的結(jié)果作為參考閾值，當(dāng)吞吐量增加時(shí)，延時(shí)和代價(jià)都會(huì)隨之增加，然而，在一些面積區(qū)域U值增加時(shí)，平均延時(shí)會(huì)減少。這種現(xiàn)象是因?yàn)榫芙^率升高導(dǎo)致的，僅有小部分流量可以占用鏈路資源。當(dāng)拒絕率很低時(shí)，隨著小區(qū)面積的擴(kuò)大，平均延時(shí)也會(huì)增加。在預(yù)配置流量分布的情況下，仿真結(jié)果如圖5(b)所示，可以再次印證前面的觀點(diǎn)。

圖5 平均延時(shí)Fig.5 Average delay

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著重負(fù)荷區(qū)面積的擴(kuò)大，平均拒絕率隨之降低，平均相對(duì)吞吐量隨之提高，最大鏈路利用率也隨著減少，這些指標(biāo)能夠直觀地體現(xiàn)本算法的性能。需要注意的是，小區(qū)面積的擴(kuò)大指的是軌道數(shù)和每軌上的衛(wèi)星個(gè)數(shù)的同時(shí)增加，實(shí)驗(yàn)表明僅在一個(gè)維度上增加，負(fù)載均衡的收益會(huì)很小。此外，平均延時(shí)也會(huì)隨著小區(qū)面積的擴(kuò)展而增加，這將使代價(jià)和資源占用也隨之增加。本算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(N2+(yn×ym)3)，顯然其隨著小區(qū)面積的擴(kuò)大而顯著增加，因此，如果小區(qū)規(guī)模太大，相應(yīng)的延時(shí)和資源消耗也會(huì)很大，如果小區(qū)面積太小則很難避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，所以重負(fù)荷區(qū)的面積是需要考慮的關(guān)鍵因素。

4 結(jié)語

本文針對(duì)低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中，由于信關(guān)站部署過于集中而導(dǎo)致下行鏈路擁塞的問題，提出了一種基于區(qū)域劃分的負(fù)載均衡路由算法，并使用SR技術(shù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。本算法首先根據(jù)星座“反向縫”與信關(guān)站區(qū)域的位置關(guān)系對(duì)小區(qū)流量負(fù)荷的輕重進(jìn)行劃分，使用預(yù)加權(quán)最小生成樹算法來計(jì)算輕負(fù)荷區(qū)域的路由，而重負(fù)荷區(qū)則采用基于擁塞系數(shù)的最小權(quán)重路由算法。重負(fù)荷區(qū)的總面積對(duì)算法性能的影響較大，仿真結(jié)果表明，隨著小區(qū)面積的增大，在延時(shí)增加不大的情況下，平均拒絕率，平均相對(duì)吞吐量，最大鏈路利用率等指標(biāo)都有了顯著提高，表現(xiàn)出了良好的負(fù)載均衡能力，證明本算法能夠成為解決低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)下行擁塞問題的有效方案。

致 謝

本研究工作受到湖北省軍民融合類重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(項(xiàng)目號(hào)：2020BIB005)天基物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究課題的資助。