衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真建模與路由算法性能分析

陳 慶，張錦繡，韓 飛

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 衛(wèi)星技術(shù)研究所,黑龍江省 哈爾濱 150001)

0 引言

空間信息網(wǎng)絡(luò)是一類以多種空間平臺(平流層氣球、衛(wèi)星等)為載體，實時獲取、傳輸并處理空間信息的綜合性網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有獨特的空間位置優(yōu)勢與社會發(fā)展需求[1]。衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)可承擔(dān)空間信息網(wǎng)絡(luò)骨干節(jié)點功能，其設(shè)計理念是圍繞多顆衛(wèi)星智能化協(xié)同工作展開，使其能承載更加復(fù)雜多變的空間任務(wù)[2]。衛(wèi)星集群具有空間結(jié)構(gòu)靈活、數(shù)據(jù)共享、工作協(xié)同、服務(wù)智能等特點，其相關(guān)技術(shù)研究既可為空間信息網(wǎng)絡(luò)中衛(wèi)星平臺的建設(shè)提供技術(shù)借鑒，又可開拓新的衛(wèi)星任務(wù)工作體系，構(gòu)建以小型化衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)為主體的低成本且高效的衛(wèi)星協(xié)同工作模式。

目前，衛(wèi)星集群研究正處于初始階段，在仿真驗證與評估技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計與優(yōu)化技術(shù)、多星協(xié)同控制技術(shù)、自適應(yīng)任務(wù)決策技術(shù)等方面面臨著諸多難題[2]。當(dāng)前衛(wèi)星集群的網(wǎng)絡(luò)仿真平臺普遍采用基于網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS-2和OPNET的衛(wèi)星星座設(shè)計模式[3-4]，但衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)洳煌谛l(wèi)星星座，其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求與衛(wèi)星星座存在很大區(qū)別[2]，因此現(xiàn)有仿真平臺難以滿足衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真的需求。同時，衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的研究主要集中于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂扑惴ā⒕W(wǎng)絡(luò)容量研究、任務(wù)資源調(diào)度等[5-7]，尚未有針對衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的文獻(xiàn)研究。

本文從仿真驗證與評估技術(shù)角度出發(fā)，基于網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS-3和衛(wèi)星場景分析軟件STK搭建一個多功能的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，并對典型的移動自組網(wǎng)路由協(xié)議進(jìn)行仿真，分析衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計與優(yōu)化的思路。

1 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)與路由算法

1.1 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)

作為空間信息網(wǎng)絡(luò)天基平臺的發(fā)展方向之一，基于星間鏈路協(xié)同工作的衛(wèi)星集群技術(shù)已被廣泛關(guān)注。由于側(cè)重點不同，學(xué)術(shù)界對衛(wèi)星集群的定義存在差異，但普遍將其同衛(wèi)星星座和衛(wèi)星編隊飛行的概念區(qū)分。為方便后續(xù)討論，結(jié)合文獻(xiàn)[8-9]將衛(wèi)星集群定義如下：在一定范圍內(nèi)相伴飛行，可協(xié)同工作的，能承載多類空間任務(wù)的多顆衛(wèi)星構(gòu)成的系統(tǒng)。衛(wèi)星集群是對衛(wèi)星編隊的功能擴(kuò)展，集群內(nèi)各衛(wèi)星除編隊任務(wù)工作需求外沒有嚴(yán)格的相對運動構(gòu)型要求。另外，單個衛(wèi)星集群也可作為一個“衛(wèi)星個體”參與到衛(wèi)星星座的構(gòu)建中。

衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)示意如圖1所示，包括群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)和群間網(wǎng)絡(luò)。其中：群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)為單個衛(wèi)星集群內(nèi)基于星間鏈路(如射頻鏈路、光鏈路等)構(gòu)成的信息交互網(wǎng)絡(luò)，集群內(nèi)衛(wèi)星由于部分空間任務(wù)協(xié)同工作需求需要進(jìn)行信息交互、資源共享；群間網(wǎng)絡(luò)為多個衛(wèi)星集群基于星間鏈路組成的更大時空跨度的協(xié)同工作網(wǎng)絡(luò)。

圖1 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)示意圖Fig.1 Schematic diagram of satellite cluster network

集群內(nèi)各衛(wèi)星在一定范圍內(nèi)相互繞飛，其通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎噍^于衛(wèi)星編隊和衛(wèi)星星座具有明顯的動態(tài)變化特性，且網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部數(shù)據(jù)交互更頻繁。因此，本文主要針對衛(wèi)星集群群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的路由性能進(jìn)行分析。

1.2 典型的移動自組織網(wǎng)絡(luò)路由算法

由于無人機(jī)集群網(wǎng)絡(luò)、移動傳感器網(wǎng)絡(luò)[10-13]的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征與集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)相似，因此將其中3種典型的移動自組織網(wǎng)絡(luò)(mobile ad-hoc network, MANET)路由協(xié)議應(yīng)用到衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)中，并檢驗其網(wǎng)絡(luò)性能變化。

1) 鏈路狀態(tài)優(yōu)化路由協(xié)議 (optimized link state routing protocol, OLSR)。該協(xié)議為一類表驅(qū)動路由算法，通過“Hello”和拓?fù)淇刂葡⒏兄溌窢顟B(tài)，并將這類狀態(tài)信息傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點。網(wǎng)絡(luò)中單個節(jié)點利用網(wǎng)絡(luò)鏈路拓?fù)湫畔ⅲ⒔Y(jié)合最短路徑算法計算下一跳路由節(jié)點信息。

2) 目標(biāo)序列距離矢量路由 (destination-sequenced distance vector routing，DSDV)。該協(xié)議為一類表驅(qū)動路由算法，網(wǎng)絡(luò)中任一節(jié)點更新并維護(hù)著自身到達(dá)各個目的節(jié)點的路由信息，降低了傳輸路徑構(gòu)建過程中的時延，但同時由于路由表周期性更新，增加了各節(jié)點的能量和帶寬消耗。

3) 自組網(wǎng)按需距離矢量路由(ad-hoc on-demand distance vector routing，AODV)。該協(xié)議為一類按需路由算法，其在源節(jié)點需要發(fā)送數(shù)據(jù)且沒有存儲到目的節(jié)點的有效路由時，才在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)起路由查找過程，找到合適的傳輸路徑。

2 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺

衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺主要面向單個衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)和多個衛(wèi)星集群構(gòu)建的綜合網(wǎng)絡(luò)，可驗證路由算法、拓?fù)淇刂扑惴?、任?wù)調(diào)度協(xié)同策略等衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用性能。目前，主流的開源網(wǎng)絡(luò)仿真軟件為NS-2，OMNET++，NS-3等。本文選用三維運動模塊擴(kuò)展性更好的NS-3作為衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境搭建的基礎(chǔ)，并結(jié)合商用衛(wèi)星仿真軟件STK用于衛(wèi)星場景顯示，實現(xiàn)仿真平臺搭建。該仿真模型同當(dāng)前主流基于NS-2的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真模型相比，能準(zhǔn)確模擬多星相互繞飛運動，且其組網(wǎng)通信協(xié)議具有更好的擴(kuò)展性與通用性，從而有助于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸性能全面，分析準(zhǔn)確。

衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺主要由衛(wèi)星運動模塊、STK顯示部分和衛(wèi)星集群生成模塊構(gòu)成，如圖2所示。圖中：衛(wèi)星運動模塊負(fù)責(zé)提供仿真中衛(wèi)星位置和速度的數(shù)據(jù)；STK顯示部分主要通過導(dǎo)入仿真中生成的各衛(wèi)星的運動軌跡數(shù)據(jù)對衛(wèi)星集群的仿真場景進(jìn)行三維顯示；衛(wèi)星集群生成模塊負(fù)責(zé)依據(jù)給定參數(shù)隨機(jī)生成符合要求的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)。

2.1 衛(wèi)星運動模塊與STK顯示

衛(wèi)星運動模塊是用來模擬衛(wèi)星集群中的各個衛(wèi)星節(jié)點在仿真過程中的位置和速度變化。衛(wèi)星運動模塊功能劃分如圖3所示。圖中，在NS-3軟件的標(biāo)準(zhǔn)移動模塊(Mobility model)的基礎(chǔ)上，加入具有衛(wèi)星特性的參數(shù)預(yù)處理模塊、軌道機(jī)動模塊、軌道動力學(xué)模塊。

(1)

式中：μ為地球引力常數(shù)；r為衛(wèi)星的地心距；Re為地球平均半徑；J2和J3為攝動系數(shù)。

考慮到衛(wèi)星集群一般位于較低軌道，易受大氣阻力的影響，因此在式(1)的基礎(chǔ)上還加入了大氣阻力模型。大氣阻力產(chǎn)生的衛(wèi)星加速度變化量為

(2)

式中：CD為阻尼系數(shù)；A為衛(wèi)星的迎風(fēng)面積；m為衛(wèi)星質(zhì)量；ρ為衛(wèi)星所處位置的大氣密度；vr為衛(wèi)星速度；ev為衛(wèi)星的速度方向矢量。

本文結(jié)合式(1)和式(2)，基于NS-3軟件內(nèi)部的Mobility model模塊，搭建了適用于NS-3仿真的衛(wèi)星運動模型，使由Node container類定義的移動節(jié)點均可配置該模型。該衛(wèi)星運動模型僅適用于衛(wèi)星集群群內(nèi)和群間網(wǎng)絡(luò)，而且適用于行星際通信網(wǎng)絡(luò)、空間信息網(wǎng)絡(luò)等以衛(wèi)星為運動節(jié)點的通信網(wǎng)絡(luò)[14]。

為直觀觀察仿真過程中衛(wèi)星的運動情況，仿真平臺還支持實時仿真模式。該模式基于NS-3內(nèi)部的實時仿真模塊和STK的Connect接口，通過配置NS-3的Simulator implementation type屬性，在仿真過程中將各顆衛(wèi)星的位置和速度數(shù)據(jù)以TCP/IP socket的形式發(fā)送給STK，從而驅(qū)動STK顯示窗口的衛(wèi)星集群實時運動。

2.2 衛(wèi)星集群生成模塊

衛(wèi)星集群生成模塊依據(jù)雙星編隊飛行動力學(xué)模型，在給定的衛(wèi)星構(gòu)建相對運動坐標(biāo)系以及給定的衛(wèi)星集群范圍R隨機(jī)生成指定數(shù)量的衛(wèi)星。本仿真平臺中采用的衛(wèi)星相對運動模型為忽略各項攝動力作用的HILL方程，其公式為

(3)

式中：n為參考衛(wèi)星的瞬時間角速度。依據(jù)式(3)可得衛(wèi)星相對運動位置和速度隨時間的變化關(guān)系，仿真平臺采用分區(qū)枚舉的方法，篩選出在給定范圍內(nèi)的衛(wèi)星參數(shù)(相對位置和速度)，在一定時間內(nèi)使衛(wèi)星相對位置滿足x2+y2+z2≤R2。通過坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，將所生成的各衛(wèi)星參數(shù)轉(zhuǎn)化為地心慣性系下的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入衛(wèi)星運動模塊，作為各衛(wèi)星運動的初始參量。

2.3 仿真流程

基于NS-3的非實時模式下的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真流程包括以下步驟。

1) 衛(wèi)星集群仿真節(jié)點初始化。利用NS-3軟件中的Node container類定義了指定數(shù)目的衛(wèi)星節(jié)點，將參考衛(wèi)星的平均軌道要素及衛(wèi)星運動模型配置到衛(wèi)星節(jié)點對象中。再結(jié)合衛(wèi)星集群生成模塊隨機(jī)生成仿真所需的其余衛(wèi)星的初始位置與速度數(shù)據(jù)。

2) 網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境配置。將各顆衛(wèi)星的通信協(xié)議模型配置為MANET中常用的TCP/IP和Ad-hoc (IEEE 802.11)框架，并將星間傳輸模型設(shè)置為適用于自由空間通信的Friis傳輸模型，忽略宇宙背景輻射的影響，并配置衛(wèi)星的發(fā)射功率為30 dBm，接收靈敏度為-90 dBm，傳輸速率為2 Mbit/s。

3) 星間任務(wù)數(shù)據(jù)生成模型定義。配置仿真所需的任務(wù)數(shù)據(jù)。任務(wù)數(shù)據(jù)采用UDP的數(shù)據(jù)傳輸模式，默認(rèn)數(shù)據(jù)包大小為512 B，依據(jù)衛(wèi)星集群不同的工作狀態(tài)，制定了2類數(shù)據(jù)生成模式：一是當(dāng)衛(wèi)星處于協(xié)同控制模式時的少量數(shù)據(jù)交互(低延時、低誤碼率)；二是當(dāng)衛(wèi)星處于任務(wù)數(shù)據(jù)回傳模式時的大量數(shù)據(jù)交互，如衛(wèi)星完成對地觀測任務(wù)后將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿沁M(jìn)行處理并傳回地面的過程。

4) 衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)性能分析。結(jié)合NS-3軟件內(nèi)部的流監(jiān)測模塊(Flow monitor)、時延統(tǒng)計模塊(Delay-jitter-estimation)等網(wǎng)絡(luò)性能分析模塊，將衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真過程中的各項關(guān)鍵數(shù)據(jù)保存到不同CSV文件，以對路由算法的各項性能進(jìn)行進(jìn)一步分析與研究。

3 性能仿真與分析

3.1 性能指標(biāo)與仿真場景

仿真實驗采用了3種性能評價指標(biāo)。

1) 端到端平均延時。數(shù)據(jù)報文在發(fā)送衛(wèi)星和接收衛(wèi)星IP層之間傳輸所耗費的平均時間。該指標(biāo)直接影響衛(wèi)星集群協(xié)同工作性能，平均延時過大會導(dǎo)致姿態(tài)協(xié)同等控制算法精度降低，同時延長任務(wù)有效數(shù)據(jù)的傳輸時間，增大數(shù)據(jù)丟包的概率。

2) 分組交付率。衛(wèi)星在一定時間內(nèi)接收的數(shù)據(jù)報文數(shù)目和發(fā)送數(shù)目之間的比值。該指標(biāo)反映了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性，較低的分組交付率表明大部分?jǐn)?shù)據(jù)在傳輸過程中未能正常到達(dá)接收衛(wèi)星，嚴(yán)重影響多星協(xié)同工作的性能，甚至導(dǎo)致整個衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)無法正常工作。

3) 歸一化路由開銷。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中發(fā)送的路由控制報文數(shù)同接收的數(shù)據(jù)報文數(shù)之比。該指標(biāo)反映了網(wǎng)絡(luò)的擁塞程度，較高的路由開銷會阻礙網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟包或者平均延時增加。另外，衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動態(tài)變化劇烈時，路由信息的維護(hù)開銷會明顯增加，致使數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)局部擁塞。

衛(wèi)星集群中參考衛(wèi)星軌道參數(shù)見表1。仿真實驗參考了衛(wèi)星編隊軌道設(shè)置[15]，以表1中的2顆衛(wèi)星為參考，用衛(wèi)星集群生成模塊在R=30 km的范圍內(nèi)隨機(jī)生成額外14顆衛(wèi)星，從而構(gòu)建了包含16顆衛(wèi)星的仿真場景。衛(wèi)星集群仿真場景中包含8個通信對，均在仿真開始后100 s時依次發(fā)送數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)中每顆衛(wèi)星的發(fā)射功率為30 dBm，傳輸速率為2 Mbit/s，天線模型為理想全向天線。衛(wèi)星最大通信距離為10 km。網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包生成模型采用CBR數(shù)據(jù)源，每個衛(wèi)星節(jié)點生成速率為每秒4個數(shù)據(jù)包，單個數(shù)據(jù)包大小為512 B，隊列緩存上限為50個數(shù)據(jù)包?？紤]到衛(wèi)星運動具有周期性，該衛(wèi)星集群繞地球1圈的時間約為5 554 s，因此將仿真時間周期設(shè)為6 000 s，略長于衛(wèi)星運行周期，以觀察單個周期內(nèi)的各路由算法隨衛(wèi)星相對運動引起的性能變化。仿真結(jié)果均為10次仿真結(jié)果的平均值。

表1 衛(wèi)星集群中參考衛(wèi)星軌道參數(shù)

3.2 仿真平臺有效性驗證

為確保衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺數(shù)據(jù)來源的準(zhǔn)確性，對衛(wèi)星集群建模中自定義的衛(wèi)星運動模塊的精度進(jìn)行驗證。圖4為所構(gòu)建的衛(wèi)星集群模型和衛(wèi)星仿真軟件STK在各方向位置上的結(jié)果對比。

由圖4可見，單顆衛(wèi)星在400 km軌道繞地球運行1圈后，各方向上的絕對位置偏差均不超過5 m，這表明基于NS-3軟件構(gòu)建的衛(wèi)星集群運動模塊與生成模塊具有非常高的精度，能確保仿真過程中衛(wèi)星運動數(shù)據(jù)的有效性。仿真結(jié)果還顯示OLSR算法在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓瘎×視r性能最穩(wěn)定，同理論分析期望的結(jié)果一致。

圖4 基于NS-3的衛(wèi)星集群各方向上的 位置偏差(同STK比較)Fig.4 Position deviations in each direction of satellite cluster based on NS-3 (compared to STK)

3.3 結(jié)果分析

1) 衛(wèi)星運動特性

衛(wèi)星集群的運動特性直接影響到網(wǎng)絡(luò)中路由算法的性能，所以本文對衛(wèi)星集群的運動特性進(jìn)行簡要分析。圖5為Sat2和Sat1之間相對位置和相對速度隨時間變化趨勢。圖中，Sat2圍繞Sat1在相對距離[6，23] km的范圍運動，速度區(qū)間為[6.7,17.7] m/s，和地面無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的相對運行速度相近[10]，進(jìn)一步說明衛(wèi)星集群的網(wǎng)絡(luò)性能分析可采用MANET路由算法進(jìn)行參考。綜合分析仿真中所有衛(wèi)星的相對位置和相對速度可知，當(dāng)衛(wèi)星集群的分布范圍在30 km3的運動空間時，星間相對運行速度在[0, 25] m/s區(qū)間變化。

圖5 Sat2和Sat1之間相對位置和相對速度隨時間變化趨勢Fig.5 Trends of relative position and velocity from Sat2 to Sat1

由圖5可知：當(dāng)仿真時間約為1 000 s時，相對速度和相對位置的變化曲線的波峰和波谷相繼出現(xiàn)，導(dǎo)致此時星間的相對角速度較大?？紤]到實際中衛(wèi)星天線的方向角，此時星間通信鏈路連接時間較短，性能降低；當(dāng)仿真時間約為3 000 s時，星間相對角速度較小，但較大的星間距離會造成星間鏈路不穩(wěn)定甚至斷開，同樣影響星間通信性能。因此，在實際設(shè)計路由算法時，搭建星間鏈路的時間窗口應(yīng)盡量選擇相對距離和相對速度均較小時，如圖中[0, 1 000] s或[5 000, 6 000] s。

2) 路由協(xié)議性能分析

比較不同路由協(xié)議的分組交付率、平均時延和歸一化路由開銷隨衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓挠绊?。網(wǎng)絡(luò)中每個通信對的發(fā)包速率為4 Packet/s。

Sat9到Sat1的數(shù)據(jù)分組交付率隨仿真時間的變化趨勢如圖6所示。由圖可知，當(dāng)仿真時間為[2 000, 3 000]s時，AODV和DSDV算法的分組交付率急劇減小，而OLSR算法變化較小。這是因為此時星間相對距離超過了最大星間通信距離，且衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓癁榉沁B通拓?fù)?，使AODV和DSDV算法無法發(fā)現(xiàn)合適的路由路徑，而OLSR算法具備鏈路狀態(tài)感知特性，能及時發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定的鏈路并切換，確保衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)通信的穩(wěn)定。當(dāng)仿真時間為[1 000, 2 000] s和[5 000, 6 000]s時，OLSR和DSDV算法的分組交付率略低于AODV算法，存在數(shù)據(jù)丟包。

圖6 不同仿真時間區(qū)間內(nèi)的分組交付率性能Fig.6 Performance of packet delivery rate in different simulation time intervals

圖7為平均延時隨仿真時間的變化趨勢。由圖7可知：3種路由算法的平均時延變化趨勢同星間相對距離一致，OLSR算法在整個仿真過程中的平均時延最小，且時延抖動最小。當(dāng)仿真時間在[1 000, 3 000] s時，2顆衛(wèi)星相對距離增加，3種算法平均時延也相應(yīng)增加，表明路由路徑中的跳數(shù)在增加。但當(dāng)OLSR算法的時延增加到90 ms時，開始呈下降趨勢，而DSDV、AODV算法的時延則繼續(xù)增大。當(dāng)仿真時間在[2 000, 3 000] s時，由于拓?fù)鋭討B(tài)變化加劇，DSDV算法需維護(hù)一些無用路由信息，致使此時的時延最高。當(dāng)仿真時間在[3 000, 4 000] s時，網(wǎng)絡(luò)連通性開始恢復(fù)，AODV算法的平均時延最高，這是因為AODV算法反應(yīng)式的路由策略導(dǎo)致在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓潞笠琅f使用時延較高的路由路徑，可見其算法的滯后特性明顯，不適用于拓?fù)錁?gòu)型急劇變化的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)。

圖7 不同仿真時間區(qū)間內(nèi)的時延性能Fig.7 Performance of average delay in different simulation time intervals

圖8為不同仿真時間區(qū)間內(nèi)歸一化路由開銷隨仿真時間的變化趨勢。由圖8可知，OLSR算法的歸一化路由開銷和相對距離波動變化均最小，AODV、DSDV算法在仿真中變化劇烈。這是由于OLSR算法的MPR分簇機(jī)制只需MPR節(jié)點周期性廣播路由更新，從而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭×易兓瘯r，仍保持較低的路由開銷。

圖8 不同仿真時間區(qū)間內(nèi)的歸一化路由開銷性能Fig.8 Performance of normalized routing load in different simulation time intervals

從上述仿真結(jié)果可見：衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)變化(星間相對距離的周期性變化)會嚴(yán)重影響部分路由算法的性能。AODV算法由于其反應(yīng)式路由生成策略使其在衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真中性能最差。OLSR算法在仿真中受拓?fù)渥兓挠绊戄^小，其MPR分簇拓?fù)湎噍^于AODV、DSDV算法的平面拓?fù)涓苓m應(yīng)星間的周期性相對運動。OLSR算法的鏈路狀態(tài)感知機(jī)制能及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中鏈路的變化，最快切換到穩(wěn)定的路由路徑，從而保證仿真過程中的分組交付率、時延、路由開銷等性能。但OLSR算法在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞€(wěn)定時，存在數(shù)據(jù)丟包現(xiàn)象，這會影響星間協(xié)同任務(wù)的穩(wěn)定執(zhí)行，因此該算法需要優(yōu)化以適用于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)。

4 結(jié)束語

本文基于NS-3和STK軟件搭建了衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的綜合性仿真平臺，將AODV、DSDV和OLSR這3種路由算法應(yīng)用在衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)中，從分組交付率、時延、歸一化路由開銷三方面分析了構(gòu)建適用于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)路由算法的思路。結(jié)果表明：具備鏈路狀態(tài)感知和分簇機(jī)制的表驅(qū)動OLSR算法通過主動感知并切換通信鏈路，使其在3種路由算法中擁有最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)性能。因此，在研究適用于衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)的路由算法時，可參考OLSR算法中的MPR分簇和鏈路狀態(tài)感知機(jī)制，同時將衛(wèi)星相對運動預(yù)報模型和負(fù)載預(yù)測模型融入拓?fù)浞执睾玩溌犯兄^程，使網(wǎng)絡(luò)通信切換更穩(wěn)定，確保星間協(xié)同工作時穩(wěn)定與正確數(shù)據(jù)傳輸。為對衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行更準(zhǔn)確的仿真。后續(xù)將完善基于NS-3和STK的衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，構(gòu)建更合理的空間任務(wù)通信數(shù)據(jù)模型，完善星間通信協(xié)議模型，使其更符合星間通信的環(huán)境。

[1] 李德仁, 沈欣, 龔健雅, 等. 論我國空間信息網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2015, 40(6): 711-715.

[2] 王敬超, 于全. 基于分布式星群的空間信息網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)[J]. 中興通訊技術(shù), 2016, 11(4): 9-13.

[3] 楊力, 李靜森, 魏德賓, 等. 一種高動態(tài)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制算法[J]. 宇航學(xué)報, 2014, 35(8): 953-960.

[4] 方維維, 姚雪寧, 王文瑞, 等. 分布式星群網(wǎng)絡(luò)中基于聯(lián)系圖的路由技術(shù)研究[J]. 北京交通大學(xué)學(xué)報, 2017, 11(5): 17-23.

[5] CHEN Q, ZHANG J, HU Z. A topology control strategy with reliability assurance for satellite cluster networks in earth observation [J]. Sensors, 2017, 17(3): 445.

[6] ZHANG W, ZHANG G, DONG F, et al. Capacity model and constraints analysis for integrated remote wireless sensor and satellite network in emergency scenarios [J]. Sensors, 2015, 15(12): 29036-29055.

[7] 陳菲, 路長厚, 潘偉, 等. 微型衛(wèi)星集群系統(tǒng)協(xié)同任務(wù)下的目標(biāo)分配研究[J]. 宇航學(xué)報, 2010, 31(5): 1374-1380.

[8] 黨朝輝. 航天器集群邊界建模與控制方法研究[D]. 長沙: 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2015.

[9] 董云峰, 王興龍. 衛(wèi)星集群概念研究[J]. 航天器工程, 2012, 21(4): 83-88.

[10] 馬林華, 張嵩, 茹樂, 等. 航空高動態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路感知OLSR路由算法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報, 2016, 42(7): 1326-1334.

[11] 董思妤, 張洪, 王路. 無人機(jī)自組網(wǎng)OLSR路由協(xié)議的優(yōu)化[J]. 軍械工程學(xué)院學(xué)報, 2017, 29(2): 67-70.

[12] 王頂, 趙頤軒, 馬娟. 無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下AODV協(xié)議的優(yōu)化[J]. 計算機(jī)測量與控制, 2013, 21(6): 1580-1583.

[13] 張祿林, 李承恕. MANET路由選擇協(xié)議的比較分析研究[J]. 電子學(xué)報, 2000, 28(11): 88-91.

[14] WANG R, DAVE V, REN B, et al. Interplanetary overlay network (ion) for long-delay communications with asymmetric channel rates[C]//IEEE International Conference on Communications. IEEE, 2011: 1-5.

[15] 張志剛. 系繩式InSAR衛(wèi)星系統(tǒng)動力學(xué)建模與展開控制研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2016.