0 引言

    LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，拓?fù)湟恢倍荚诳焖僮兓?，這是LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于地面自組織網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn),，而且衛(wèi)星的存儲能力和處理能力有限^[1-2]。同時,，衛(wèi)星間的距離很遠(yuǎn),，容易導(dǎo)致較大的端到端傳輸時延^[3]。

    對此,，研究人員提出了一些基于負(fù)載均衡的路由機(jī)制,，如ELB算法^[4]是由TALEB T提出的，該算法主要是將衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在發(fā)送或轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組前已經(jīng)獲取到了下一跳節(jié)點(diǎn)的鏈路負(fù)載狀況,，依次作為依據(jù),，為數(shù)據(jù)分組選擇合適的轉(zhuǎn)發(fā)路徑。但如果網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的擁塞節(jié)點(diǎn)過多時,，該算法性能會降低甚至失效,。KUCUKATES R等人^[5]提出了PAR算法，該算法是在網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生前及時采取措施進(jìn)行避免,，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的效果,。但是該算法網(wǎng)絡(luò)吞吐量不高，同時分組端到端時延也比較大,。SDRZ-MA算法^[6]將Agent引入到LEO衛(wèi)星網(wǎng)路由中,，其衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)定時產(chǎn)生前向Agent在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)間來回轉(zhuǎn)發(fā)，遷移過程中收集衛(wèi)星緯度,、鏈路代價等路由更新所需信息,。但SDRZ-MA算法存在部分衛(wèi)星負(fù)載過重、其他衛(wèi)星資源開發(fā)不足的問題,。

    對此,，本文基于SDRZ-MA算法思想，提出了基于負(fù)載均衡的動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB（Dynamic Routing Algorithm based on Load Balance),。分析前向,、后向Agent如何讀取路由機(jī)制，并設(shè)計新的路由策略以及優(yōu)化前向Agent的分組長度,，改進(jìn)流量調(diào)節(jié)因子函數(shù),，使網(wǎng)絡(luò)流量更適應(yīng)具體維度位置。最后,，測試了本文路由算法在控制開銷,、流量調(diào)節(jié)以及平均端到端時延等方面的性能。

1 網(wǎng)絡(luò)模型及問題描述

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型及相關(guān)定義

    在本文DRLB算法中,，用Walker星座^[7-8]進(jìn)行組網(wǎng),，該算法是將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)抽象看作一個由一組節(jié)點(diǎn)V和一組邊E組成的無向連通圖G=(V，E)。其中,，|V|為網(wǎng)絡(luò)中所有衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的個數(shù),，|E|是網(wǎng)絡(luò)中所有星際鏈路的個數(shù)。算法相關(guān)定義為：

1.2 問題描述

    通過對考慮負(fù)載均衡的具有代表性的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法SDRZ-MA進(jìn)行研究,，發(fā)現(xiàn)該算法存在以下問題：

    (1)因地面業(yè)務(wù)熱點(diǎn)集中在北半球，尤其是北緯50°以內(nèi),，原始SDRZ-MA算法設(shè)計了代價調(diào)節(jié)因子,，以促使流量由北半球向南半球分配，但代價調(diào)節(jié)因子的設(shè)計存在缺陷,；

    (2)在SDRZ-MA算法中,，衛(wèi)星星座運(yùn)行一個周期后，每個衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)僅以概率q_d的值來確定前向Agent的目的衛(wèi)星地址,，這不夠全面,，會導(dǎo)致衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)對于全網(wǎng)的拓?fù)湫畔@取得不夠及時準(zhǔn)確；

    (3)前向Agent分組存在冗余字段,。

2 本文DRLB算法

    由于基于移動Agent的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法存在網(wǎng)絡(luò)控制開銷偏大,、流量調(diào)節(jié)機(jī)制不合理的問題，本文提出了基于負(fù)載均衡的動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB,。

2.1 流量調(diào)節(jié)因子的改進(jìn)

    在SDRZ-MA算法中,，調(diào)節(jié)因子的函數(shù)如下：

    其函數(shù)見圖1(a)。依圖可知,，當(dāng)緯度大于北緯50°后,，調(diào)節(jié)因子的曲線走勢仍繼續(xù)向上，這顯然不符合實(shí)際情況,。對此,，本文考慮衛(wèi)星緯度具體地理位置，對模型（3）進(jìn)行修正,，形成新的流量調(diào)節(jié)因子模型：

    新的調(diào)節(jié)因子的函數(shù)見圖1（b）,。依圖可知，改進(jìn)后的調(diào)節(jié)因子可以保證北半球的權(quán)值始終大于南半球,，其中0°～50°的權(quán)值最大,，這更符合實(shí)際的業(yè)務(wù)分布狀況。

2.2 優(yōu)化前向Agent目的衛(wèi)星的選取策略

    在SDRZ-MA算法中,，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)會定期向其他衛(wèi)星發(fā)送前向Agent,，該前向Agent的目的地址以概率q_d來確定：

其中，f_sd表示從源衛(wèi)星s向目的衛(wèi)星d發(fā)送的數(shù)據(jù)總量,。在SDRZ-MA算法中,，會出現(xiàn)短時間內(nèi)重復(fù)產(chǎn)生同一目的地址的前向Agent的情況。為此，本文通過（前向Agent發(fā)送時間間隔來避免重復(fù)發(fā)送的問題,。在本文DRLB算法中,，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在發(fā)送前向Agent的時間間隔內(nèi)，記錄本時間段內(nèi)經(jīng)過自己的其他衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的前向Agent的目的地址,。當(dāng)某一衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送自己的前向Agent時,，首先排除自己記錄的前向Agent的目的地址，然后再按概率q_d選擇前向Agent的目的地址,，這樣衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)能夠獲取更準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況,，尋找最優(yōu)路徑。

2.3 壓縮Agent分組長度

2.4 DRLB算法規(guī)則及基本操作

2.4.1 算法規(guī)則

    (1)規(guī)則1

    路由表初始化：

    (2)規(guī)則2

    ①在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的第一個周期內(nèi),，所有衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)會定時生成前向Agent,，前向Agent的目的地址從本衛(wèi)星外的其他衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選取。

    ②第二個周期開始,，每個衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在生成前向Agent前,，首先排除前向Agent產(chǎn)生間隔內(nèi)該衛(wèi)星記錄的經(jīng)過自己的前向Agent的目的衛(wèi)星地址，然后再按概率q_d選擇Agent的目的地址,，前向Agent生成后發(fā)送給鄰居衛(wèi)星,。

    (3)規(guī)則3

    ①前向Agent到達(dá)中間衛(wèi)星后，根據(jù)該衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的路由表來選擇下一跳,。若存在鏈路不可用時,，則先排除不可用的鏈路，并對該衛(wèi)星的路由表重新更新,，再選擇下一跳,。

    ②前向Agent生成后向Agent，生成的后向Agent沿該前向反方向移動,。

    (4)規(guī)則4

    當(dāng)下面的任意一個條件成立時,，前向Agent生成后向Agent，前向Agent消失：

    ①前向移動Agent達(dá)到其壽命期,。

    ②前向Agent根據(jù)規(guī)則3選擇下一跳時,，選擇的下一跳衛(wèi)星已經(jīng)被該前向Agent訪問過或沒有可用的路徑。

    (5)規(guī)則5

    ①網(wǎng)絡(luò)代價模型的更新：

2.4.2 具體步驟

    (1)所有節(jié)點(diǎn)按規(guī)則1完成路由表的初始化工作,。

    (2)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)s根據(jù)規(guī)則2產(chǎn)生一個具有一定壽命的前向Agent F_s,，在遷移期間，Agent F_s記錄每個被訪問節(jié)點(diǎn)V_i的地址,，最后一個被訪問節(jié)點(diǎn)的緯度和該節(jié)點(diǎn)的上一個跳節(jié)點(diǎn)到本節(jié)點(diǎn)的代價,。當(dāng)Agent F_s到達(dá)中間衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)后，中間衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)根據(jù)Agent F_s攜帶的信息更新自己所處的緯度位置以及上一節(jié)點(diǎn)到本衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的代價,。當(dāng)Agent F_s到達(dá)目的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)時,，所攜帶的信息格式為：

    (3)前向Agent在遷移過程中根據(jù)規(guī)則3來進(jìn)行路由選擇,，當(dāng)規(guī)則4要求的任意一個條件滿足時，前向Agent生成后向Agent B_d,。

    (4)前向移動Agent F_s將自己攜帶的路由更新所需信息壓入到后向Agent B_d的內(nèi)存中,，同時自身壽命結(jié)束。

    (5)后向Agent B_d沿前向反方向遷移,。當(dāng)遷移到路由中間節(jié)點(diǎn)V_i時,，讀取中間節(jié)點(diǎn)記錄的自己的緯度和在該緯度位置時上一節(jié)點(diǎn)到本節(jié)點(diǎn)的代價，存入堆棧,，同時獲取下一跳節(jié)點(diǎn)信息繼續(xù)遷移,，直至遷移到源節(jié)點(diǎn)，每經(jīng)過一個中間節(jié)點(diǎn),，按照規(guī)則5更新節(jié)點(diǎn)的路由表和網(wǎng)絡(luò)代價統(tǒng)計模型如果通往下一跳節(jié)點(diǎn)的鏈路不可用，則后向Agent B_d自動銷毀,。后前Agent到達(dá)源節(jié)點(diǎn)后,，其內(nèi)存信息為：

    本文DRLB算法Agent工作流程如圖2所示。

3 仿真和性能分析

3.1 仿真環(huán)境設(shè)置

    本文借助仿真軟件是OPNET14.5來測試本文路由算法的網(wǎng)路性能^[9-10],。為了模擬實(shí)際的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的流量分布,，仿真中衛(wèi)星在北緯0°～50°之間衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)每發(fā)送0.4 s數(shù)據(jù)包停止0.8 s，其他非極地區(qū)域衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)每發(fā)送0.1 s數(shù)據(jù)包停止1.1 s,，數(shù)據(jù)包的目的地址隨機(jī),。為了體現(xiàn)本文算法的先進(jìn)性，將當(dāng)前LEO衛(wèi)星網(wǎng)路由性能較好的SDRZ-MA算法視為對照組,，并取α=3,，β=5，η=0.8,。星座拓?fù)浞抡鎱?shù)如表1所示,。

    為了量化本文算法與對照組算法的網(wǎng)絡(luò)性能，本文用丟包率,、平均端到端時延與歸一化ISL負(fù)載等指標(biāo)^[11]來評估,。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分析

    (1)丟包率

    如圖3所示，SDRZ-MA算法和DRLB算法在終端比特率小于400 kb/s時,，丟包率都接近0,，這是由于這時網(wǎng)絡(luò)比較空閑，數(shù)據(jù)包能夠及時準(zhǔn)確地送達(dá)目的節(jié)點(diǎn),。當(dāng)終端數(shù)據(jù)量增大時,，DRLB算法的丟包要小于SDRZ-MA算法，這是由于調(diào)節(jié)因子的改進(jìn)使得全網(wǎng)流量得到了合理分配,，同時根據(jù)節(jié)點(diǎn)的流量排序選取前向Agent目的節(jié)點(diǎn),，避免了重復(fù)向同一節(jié)點(diǎn)連續(xù)發(fā)送前向Agent的情況,，節(jié)點(diǎn)對全網(wǎng)的負(fù)載信息獲得更加準(zhǔn)確；而SDRZ-MA算法沒有考慮到衛(wèi)星通信中節(jié)點(diǎn)移動速率巨大導(dǎo)致的流量分配難題,，使其丟包率較高,。

    (2)平均端到端時延

    平均端到端時延隨終端變化率見圖4、圖5,。圖4中數(shù)據(jù)源衛(wèi)星和目的衛(wèi)星都在北半球,，此時DRLB算法的性能明顯優(yōu)于SDRZ-MA算法，這是由于DRLB算法針對地面人口和大陸板塊的分布現(xiàn)實(shí)狀況,，設(shè)計新的流量調(diào)節(jié)因子,，更好地將網(wǎng)絡(luò)流量分配到南半球，最大程度上避免了由于鏈路擁塞而造成數(shù)據(jù)分組在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)長時間緩存得不到轉(zhuǎn)發(fā)的情況,。

    圖5中數(shù)據(jù)源衛(wèi)星和目的衛(wèi)星都在南半球中,，兩種算法的端到端時延差不多，但在新算法中前向Agent的目的地址的選取策略得到優(yōu)化,，降低了重復(fù)獲取某若干條鏈路負(fù)載信息的概率,，使節(jié)點(diǎn)獲得準(zhǔn)確的全網(wǎng)負(fù)載信息來更新路由表，因此DRLB算法的平均端到端時延稍微好一點(diǎn),。

    (3)歸一化ISL負(fù)載

    歸一化ISL負(fù)載隨衛(wèi)星緯度的變化如圖6所示,，在南半球DRLB算法的鏈路負(fù)載要大于SDRZ-MA算法，北緯大約0°～50°之間,，DRLB算法中鏈路負(fù)載要小于原SDRZ-MA算法,。這是由于本文算法對流量調(diào)節(jié)因子進(jìn)行了改進(jìn)，增加了0°到北緯50°間的鏈路代價權(quán)值,，使得業(yè)務(wù)流量更多的被分配到了南半球,。同時，該算法對前向Agent的目的地址的選取進(jìn)行了改進(jìn),，提高了路徑更新的效率,，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)更好地獲得網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載狀況，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了流量的再分配,。而SDRZ-MA算法在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)移動速率巨大時不能動態(tài)對鏈路業(yè)務(wù)流量進(jìn)行分配,，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)較大的擁塞。

4 結(jié)論

    針對考慮負(fù)載均衡的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法網(wǎng)絡(luò)控制開銷偏大以及流量調(diào)節(jié)機(jī)制存在缺陷等問題,，提出了基于負(fù)載均衡的動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB,。在DRLB算法中，路由更新所需信息采用由衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)記錄,、后向Agent讀取策略,，減小前向Agent的分組長度，降低網(wǎng)絡(luò)控制開銷,；對前向Agent目的地址的選取策略進(jìn)行改進(jìn),，提高路由更新的效率,；優(yōu)化流量調(diào)節(jié)機(jī)制，更好地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡,。理論分析和仿真結(jié)果表明,，與SDRZ-MA算法相比，DRLB算法在丟包率,、平均端到端時延等方面的性能均有所提高,。

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