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    基于區(qū)域劃分的星間流量均衡路由算法

    2022-03-20 02:18:32閆海平喻竹希
    空間電子技術(shù) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:路由鏈路衛(wèi)星

    朱 博,雙 煒, 閆海平,喻竹希,李 波

    (中國航天三江集團 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)是下一代移動通信技術(shù)的主要發(fā)展方向之一,IMT2030推進組指出,低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)是6G時代的關(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[1]。我國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)和運營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(國境內(nèi)以及一些友好國家),導(dǎo)致在單位時間內(nèi)大量的回傳數(shù)據(jù)只能路由到少數(shù)幾個目的節(jié)點,從而在流量較大時容易導(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,在路由計算時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)在拓撲結(jié)構(gòu)、應(yīng)用場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)的離散時間流量拓撲自適應(yīng)路由算法[5]以及分布式流量均衡路由算法[6]等,這些算法對于星間流量工程具有很強的啟發(fā)意義,但一些限制因素使其更適用于地面網(wǎng)絡(luò)場景,并且在當前的研究中,對于地面信關(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)站的相對位置關(guān)系將回傳流量密集的區(qū)域劃分為輕負荷區(qū)和重負荷區(qū),然后針對不同的負荷區(qū)域,分別采用不同的路由策略,對于輕負荷區(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,以路徑加權(quán)和最小為目標計算最優(yōu)路徑。對于重負荷區(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)來對鏈路權(quán)重進行分配,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)運行時,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)一實施,最終達到流量均衡的目的。

    1 系統(tǒng)建模

    本文的主要研究對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,同時還可通過星地間的饋電鏈路與地面信關(guān)站建立連接。對系統(tǒng)建模時需定義一些約束條件并對問題進行適當?shù)暮喕J紫?,假定地面信關(guān)站僅部署在有限的區(qū)域內(nèi),并且每個信關(guān)站在單位時間內(nèi)只能與一顆衛(wèi)星建立通信鏈路,因此衛(wèi)星節(jié)點與星下小區(qū)具有一一對應(yīng)關(guān)系。此外,由于星座構(gòu)型的原因,第一個軌道面與最后一個軌道面之間存在“反向縫”,即這兩個軌道面上的衛(wèi)星彼此運行方向相反,相對移動速度很快,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等節(jié)點,令整個星座中衛(wèi)星節(jié)點總數(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)點數(shù)。衛(wèi)星節(jié)點在軌道上呈均勻分布,除“反向縫”上的節(jié)點之外,所有節(jié)點都能包含兩條同軌鏈路和兩條異軌鏈路。因此,整個衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓撲可建模為一張由節(jié)點和邊組成的圖G(V,E),令包含N個衛(wèi)星節(jié)點的集合為VS,網(wǎng)關(guān)節(jié)點集合為VGW,其中包含X個信關(guān)站節(jié)點,以及中心站節(jié)點VC(中心站可達任意信關(guān)站節(jié)點,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)點均可直接訪問中心站節(jié)點,EISL的帶寬為BISL,EF的帶寬為BF,EG可認為帶寬無窮大。

    基于以上網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)星座覆蓋情況將整個地球劃分為多個等面積的小區(qū)[8],衛(wèi)星與小區(qū)在某一時刻具有唯一映射關(guān)系,即每個小區(qū)內(nèi)的用戶在任意時刻都僅能與一顆衛(wèi)星建立連接。用戶當前接入的衛(wèi)星如果移動到相鄰小區(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,每個小區(qū)產(chǎn)生的上行流量可根據(jù)地理位置、經(jīng)濟程度以及人口數(shù)量境因素來進行初步的估計[10]。

    (1)

    (2)

    (3)

    綜上所述,本系統(tǒng)的求解目標可定義為在滿足以下兩個約束條件的情況下,設(shè)計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,由于信關(guān)站的位置分布不均勻,待下傳的流量最終會匯集到有限的幾顆衛(wèi)星上,使得靠近信關(guān)站區(qū)域的鏈路負荷過重。將這部分區(qū)域定義為重負荷區(qū),除此之外的所有區(qū)域均定義為輕負荷區(qū)。重負荷區(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)域的相對位置,將星下小區(qū)按照流量負荷的輕重進行劃分。反向縫與信關(guān)站的距離越遠,重負荷區(qū)面積越大,當反向縫處于信關(guān)站正上方時,重負荷區(qū)面積達到最小。

    針對輕負荷區(qū)的路由策略將分為兩段來執(zhí)行。首先,流量從輕負荷區(qū)路由到重負荷區(qū)邊緣節(jié)點,然后與重負荷區(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。因為輕負荷區(qū)的流量較少,在到達重負荷區(qū)邊緣節(jié)點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選擇了相同的邊緣目的節(jié)點,采用預(yù)加權(quán)的方法來減少這類情況的發(fā)生。首先每個邊緣節(jié)點被路由算法選中的次數(shù)可以根據(jù)初始MST的原始路徑進行計算。對于使用頻次較高的邊緣節(jié)點,增加對應(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,每條從輕負荷區(qū)域衛(wèi)星節(jié)點發(fā)起的流量會在重負荷區(qū)的某個邊緣節(jié)點處結(jié)束,然后與重負荷區(qū)域的流量合并開始執(zhí)行下一階段的路由。

    重負荷區(qū)的路由策略與輕負荷區(qū)有很大區(qū)別。顯然,處于重負荷區(qū)的衛(wèi)星節(jié)點產(chǎn)生的流量僅會在區(qū)域內(nèi)路由直到目的信關(guān)站,而不會進入輕負荷區(qū)。重負荷區(qū)域的邊緣節(jié)點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重,當r(e)=0且b(e)=F(e)時,c(e)=∞,此時說明鏈路e已經(jīng)沒有可用帶寬。相反,當c(e)=0且r(e)=b(e)時,F(xiàn)(e)=0,此時鏈路e的全部帶寬均可使用??梢?,擁塞指數(shù)c(e)對于F(e)具有更加單調(diào)的遞增趨勢,對于鏈路負荷的變化更加敏感,因此可用c(e)的變化來評價算法對于鏈路擁塞狀態(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荷,鏈路e在重負荷區(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。當鏈路處于空載時,權(quán)重值達到最小值0.01。相反,鏈路承載的流量越多時,權(quán)重值w(e)就越大,當鏈路帶寬被耗盡時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,當在重負荷區(qū)路由時,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,當衛(wèi)星在重負荷區(qū)進行路由時,將依據(jù)權(quán)重配置生成一個帶權(quán)值的網(wǎng)絡(luò),可使用Dijkstra算法求解出權(quán)重值累計最小的路徑,以此來建立對應(yīng)的路由表項。注意,如果衛(wèi)星節(jié)點無法找到到達信關(guān)站的路徑,則節(jié)點承載的流量將會被路由算法拒絕。

    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)系進行區(qū)域劃分;2.將重、輕負荷區(qū)域的節(jié)點集合分別記為(yn×ym)、(N-yn×ym);3.輕負荷區(qū)進行初始MST路由計算;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.記錄輕負荷區(qū)域的路徑集,并標記重負荷區(qū)邊緣節(jié)點;7.更新重負荷區(qū)邊緣節(jié)點承載的流量值;8.分配和存儲每個衛(wèi)星節(jié)點在重負荷區(qū)的優(yōu)先級,然后對重負荷區(qū)流量進行路由;for(i=0;i

    2.2 復(fù)雜度分析

    在包含v個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的拓撲中使用Dijkstra算法的時間復(fù)雜度是Q(v2)[11]。低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中如果存在N個衛(wèi)星節(jié)點,X個信關(guān)站以及一個中心站節(jié)點,重負荷區(qū)擁有yn×ym個節(jié)點,且N≥yn×ym。輕負荷區(qū)使用Dijkstra算法時的復(fù)雜度為O(N+X+12)=O(N2),重負荷區(qū)的復(fù)雜度則為:O((yn×ym)×(yn×ym+X+1)2)=O(yn×ym)3,所以本算法的時間復(fù)雜度為O(N2+(yn×ym)3)。隨著重負荷區(qū)域面積An×m的擴大,算法的復(fù)雜度也會提高,反之則會降低。當輕負荷區(qū)域有N顆衛(wèi)星節(jié)點時,重負荷區(qū)域面積為0,此時復(fù)雜度降低到O(N2)。

    3 算法驗證與性能評估

    3.1 實驗設(shè)置

    本實驗場景包含72個衛(wèi)星節(jié)點,均勻分布在6個軌道面上,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

    每個小區(qū)中的數(shù)值為參考流量密度[12]。實驗中設(shè)置了兩種流量密度的分布方式用于對比,流量密度均為1的均勻分布和依據(jù)圖1中預(yù)測得到的分布(預(yù)配置分布)。在均勻分布時,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,考慮到很多人口稀疏的地區(qū)上行流量會很有限,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。

    流量負荷區(qū)域的劃分是該算法的關(guān)鍵步驟,為了分析重負荷區(qū)域面積的大小對該算法性能的影響,將重負荷區(qū)的面積進行適當?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。實驗使用的SR技術(shù)是一種基于源路由的轉(zhuǎn)發(fā)技術(shù),它在計算路由時將流量路徑按照節(jié)點和鏈路的組合進行分段,并為每個段和轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點分配專屬的段標簽(SID),將所有段和節(jié)點按順序排列成段列表,以形成完整的轉(zhuǎn)發(fā)路徑[13]。SR的特點是配置靈活且易于實現(xiàn),適用于本算法的驗證。

    3.2 實驗結(jié)果分析

    為了客觀有效地評估本算法的性能,將使用以下4個指標來對實驗結(jié)果進行評估:

    1)平均拒絕率

    如果流量無法找到可達目的地址的轉(zhuǎn)發(fā)路徑,則本次傳輸請求將會被系統(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。

    (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,相比其他情況下的平均拒絕率達到最優(yōu)(接近于0%)。當U隨著相同面積的重負荷區(qū)增加時平均拒絕率也隨之增加。當重負荷區(qū)的軌道數(shù)相同時,平均拒絕率隨著每軌衛(wèi)星數(shù)量的增加而逐漸降低。當每軌衛(wèi)星數(shù)量相同時,拒絕率也會隨著軌道數(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時的拒絕率為0%,且隨著重負荷區(qū)面積的增大呈現(xiàn)出減少的趨勢,負載均衡的性能表現(xiàn)更好。

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

    2)平均相對吞吐量

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

    (9)

    流量均勻分布時的平均相對吞吐量如圖3(a)所示,在全面積時取得最大值。當重負荷區(qū)中的軌道數(shù)相同時,平均相對吞吐量隨著每軌衛(wèi)星數(shù)量的增加而增加,當每軌衛(wèi)星數(shù)相同時,吞吐量也會隨著軌道數(shù)的增加而增加。在相同的U時,平均吞吐量隨著拒絕率的降低而增加。此外,當重負荷區(qū)面積相同時,U增加時吞吐量增加,同時拒絕率也隨之增加,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)測分布時的仿真結(jié)果,變化趨勢與圖3(a)類似。

    圖3 平均相對吞吐量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)是當前鏈路e上承載的流量,b(e)是鏈路e的帶寬,當拒絕率很低的時候,最大鏈路利用率會很重要。最大鏈路利用率低,負載均衡能力就越好。

    (10)

    圖4(a)表示流量均勻分布時,最大鏈路利用率的變化,區(qū)域面積A6×12時的最大鏈路利用率最低,并且提供了更低的閾值,當軌道數(shù)相同時,最大鏈路利用率會隨著每軌衛(wèi)星數(shù)量的增加而降低。當每軌衛(wèi)星數(shù)相同時,最大鏈路利用率隨著軌道數(shù)的增加而減少。最大鏈路利用率會隨著u的增加而增加。這個結(jié)果會更關(guān)注拒絕率低的小區(qū)面積,因為鏈路利用率超過100%將會導(dǎo)致傳輸被拒絕。圖4(b)顯示了在流量預(yù)測分布時的結(jié)果,重負荷區(qū)面積擴大時最大鏈路利用率會降低,然而,由于預(yù)測分布的極度不平衡,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

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

    (11)

    在流量均勻分布的情況下,平均延時的仿真結(jié)果如圖5(a)所示,小區(qū)面積在A6×12時的結(jié)果作為參考閾值,當吞吐量增加時,延時和代價都會隨之增加,然而,在一些面積區(qū)域U值增加時,平均延時會減少。這種現(xiàn)象是因為拒絕率升高導(dǎo)致的,僅有小部分流量可以占用鏈路資源。當拒絕率很低時,隨著小區(qū)面積的擴大,平均延時也會增加。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。

    圖5 平均延時Fig.5 Average delay

    實驗結(jié)果表明,隨著重負荷區(qū)面積的擴大,平均拒絕率隨之降低,平均相對吞吐量隨之提高,最大鏈路利用率也隨著減少,這些指標能夠直觀地體現(xiàn)本算法的性能。需要注意的是,小區(qū)面積的擴大指的是軌道數(shù)和每軌上的衛(wèi)星個數(shù)的同時增加,實驗表明僅在一個維度上增加,負載均衡的收益會很小。此外,平均延時也會隨著小區(qū)面積的擴展而增加,這將使代價和資源占用也隨之增加。本算法的時間復(fù)雜度為O(N2+(yn×ym)3),顯然其隨著小區(qū)面積的擴大而顯著增加,因此,如果小區(qū)規(guī)模太大,相應(yīng)的延時和資源消耗也會很大,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)域劃分的負載均衡路由算法,并使用SR技術(shù)進行了仿真驗證。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)系對小區(qū)流量負荷的輕重進行劃分,使用預(yù)加權(quán)最小生成樹算法來計算輕負荷區(qū)域的路由,而重負荷區(qū)則采用基于擁塞系數(shù)的最小權(quán)重路由算法。重負荷區(qū)的總面積對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,在延時增加不大的情況下,平均拒絕率,平均相對吞吐量,最大鏈路利用率等指標都有了顯著提高,表現(xiàn)出了良好的負載均衡能力,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研發(fā)計劃項目(項目號:2020BIB005)天基物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究課題的資助。

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