支持差異化服務(wù)的航空信息網(wǎng)絡(luò)切片策略

宋鑫康，趙尚弘，王翔

空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院，西安 710077

作為適應(yīng)未來多樣化場(chǎng)景的關(guān)鍵技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)切片能夠?qū)⒐参锢砭W(wǎng)絡(luò)切分為多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)，從而滿足不同業(yè)務(wù)差異化通信需求。根據(jù)國際電信聯(lián)盟(ITU)定義的5G三大應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行航空信息網(wǎng)絡(luò)切片的構(gòu)建，可以有效解決不同數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)由于技術(shù)不兼容和協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致的互通障礙，進(jìn)而突破單一航空平臺(tái)作戰(zhàn)效能瓶頸。

航空信息網(wǎng)絡(luò)切片由底層物理網(wǎng)絡(luò)提供的平臺(tái)資源和鏈路資源構(gòu)成，因此綜合考慮平臺(tái)資源和鏈路性能的資源聚類是構(gòu)建航空信息網(wǎng)絡(luò)切片需要解決的核心問題，屬于典型的NP-hard問題。目前相關(guān)研究分為2種思路,一種思路為平臺(tái)資源和鏈路資源的分段優(yōu)化，其中基于平臺(tái)指標(biāo)排序的啟發(fā)式解決方案受到廣泛關(guān)注，其核心思想為平臺(tái)資源聚類時(shí)對(duì)其屬性值進(jìn)行衡量，以量化值作為平臺(tái)聚類依據(jù)，其次按照最短路徑原則進(jìn)行鏈路資源聚類。文獻(xiàn)[7]提出了采用節(jié)點(diǎn)度和聚類系數(shù)的方法。文獻(xiàn)[8]提出了利用馬爾可夫理論的聚類算法，將平臺(tái)和鏈路之間的關(guān)聯(lián)度以及平臺(tái)鄰域內(nèi)剩余資源作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，鏈路資源聚類階段使用最短路徑算法。文獻(xiàn)[11]采用逼近理想解(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)平臺(tái)的衡量，根據(jù)所得平臺(tái)量化值完成平臺(tái)資源聚類并使用最短路徑方法執(zhí)行鏈路資源聚類。文獻(xiàn)[12]以剩余資源作為平臺(tái)量化指標(biāo)，基于貪婪算法完成平臺(tái)資源聚類。另一種思路則是平臺(tái)資源和鏈路資源的聯(lián)合優(yōu)化，文獻(xiàn)[13]針對(duì)此問題建立混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)模型，可以減小平臺(tái)和鏈路2階段的相互影響，但MIP問題的求解時(shí)間復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)[14]建立了基于鏈路的整數(shù)線性規(guī)劃(ILP)模型，采用Column Generation方法進(jìn)行求解，該方法資源利用率可以接近最優(yōu)的解決方案。文獻(xiàn)[15]在設(shè)定位置約束的條件下提出了基于ILP的問題求解方案。

綜合上述分析，聯(lián)合優(yōu)化方法雖然可以獲得最優(yōu)方案，但難以在延時(shí)敏感的實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用；分段優(yōu)化方法具有時(shí)間復(fù)雜度低的優(yōu)勢(shì)，但平臺(tái)資源聚類不合理會(huì)對(duì)鏈路資源聚類產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致效果不理想。由于航空領(lǐng)域戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，因此本文將支持差異化服務(wù)的航空信息網(wǎng)絡(luò)切片問題分解為平臺(tái)資源聚類和鏈路資源聚類2階段。平臺(tái)資源聚類階段，考慮平臺(tái)資源利用率和平臺(tái)位置對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響獲得各平臺(tái)聚類因子，利用基于聚類因子排序的粒子群聚類算法對(duì)模型進(jìn)行迭代求解；鏈路資源聚類階段，以各網(wǎng)絡(luò)切片性能和鏈路負(fù)載率為對(duì)象建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，在平臺(tái)資源聚類的基礎(chǔ)上完成鏈路資源聚類。

1 問題建模

本文按照情報(bào)偵查、指揮決策、火力打擊的作戰(zhàn)任務(wù)類型，將航空信息網(wǎng)絡(luò)劃分為情報(bào)切片、指控切片、火控切片。其中，各切片的網(wǎng)絡(luò)性能需求存在差異，情報(bào)切片性能需求側(cè)重于節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬；指控切片性能需求側(cè)重于節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)可靠性；火控切片需要提供低時(shí)延信息傳輸能力，對(duì)節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)資源要求相對(duì)較低。航空信息網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)如圖1所示。

各切片內(nèi)部節(jié)點(diǎn)分為控制節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)，航空集群控制節(jié)點(diǎn)基于高效信息交互構(gòu)成核心骨干網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)全局態(tài)勢(shì)掌控，科學(xué)決策分析，高效火力指控，對(duì)數(shù)據(jù)分發(fā)、平臺(tái)調(diào)度進(jìn)行統(tǒng)一管理，從而提高航空集群協(xié)同作戰(zhàn)能力；航空集群子節(jié)點(diǎn)

圖1 航空信息網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)Fig.1 Aviation information network slice architecture

根據(jù)任務(wù)需求組成多機(jī)作戰(zhàn)編隊(duì)，發(fā)揮目標(biāo)探測(cè)、態(tài)勢(shì)分析、火力打擊能力。

為構(gòu)建上述航空信息網(wǎng)絡(luò)切片，本文研究內(nèi)容為對(duì)已有航空信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切片，求解平臺(tái)資源和鏈路資源聚類結(jié)果，具體描述如下：

1.1 平臺(tái)資源聚類

平臺(tái)資源聚類階段以切片節(jié)點(diǎn)對(duì)平臺(tái)資源的需求為約束條件，綜合考慮資源利用率和網(wǎng)絡(luò)失衡度2方面指標(biāo)，建立單目標(biāo)優(yōu)化模型。

1.1.1 平臺(tái)資源利用率

航空平臺(tái)資源被分配用于構(gòu)建切片節(jié)點(diǎn)。由于航空平臺(tái)搭載資源嚴(yán)重受限，若平臺(tái)資源分配不合理會(huì)造成資源利用率不高，因此定義平臺(tái)資源利用率為

=α+

(1)

(2)

(3)

式中:()、()分別表示切片節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源需求;()、()分別表示航空平臺(tái)所搭載計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源;為航空信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)量。資源利用率通過計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源利用率加權(quán)表示，系數(shù)和分別取為0.6和0.4時(shí)航空平臺(tái)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的利用率均達(dá)到最高。

1.1.2 網(wǎng)絡(luò)失衡度

節(jié)點(diǎn)間通信鏈路聚類以完成節(jié)點(diǎn)構(gòu)建為前提，因此平臺(tái)位置會(huì)間接影響網(wǎng)絡(luò)切片性能。平臺(tái)資源聚類需要考慮所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)切片的傳輸時(shí)延、可靠性等性能指標(biāo)，因此定義網(wǎng)絡(luò)失衡度指標(biāo)。

(4)

(5)

基于上述分析，以平臺(tái)資源閑置率和網(wǎng)絡(luò)失衡度之和最小作為平臺(tái)資源聚類階段目標(biāo)函數(shù)。

min{(1-)+}

(6)

1.1.3 約束條件

平臺(tái)資源聚類階段需要確定平臺(tái)資源與各網(wǎng)絡(luò)切片節(jié)點(diǎn)隸屬關(guān)系。本文用二進(jìn)制變量(,)表示平臺(tái)資源聚類結(jié)果，當(dāng)航空平臺(tái)搭載資源用于構(gòu)建切片節(jié)點(diǎn)時(shí)，(,)=1，否則為0，平臺(tái)資源約束條件為

(7)

(8)

(9)

式(7)表示航空平臺(tái)資源應(yīng)滿足切片節(jié)點(diǎn)資源需求,當(dāng)平臺(tái)部分資源被占用時(shí)，則其資源更新為剩余可用資源；式(8)表示節(jié)點(diǎn)所需資源只能由一個(gè)航空平臺(tái)提供；式(9)表示對(duì)于任意航空平臺(tái)，一個(gè)平臺(tái)最多構(gòu)建同一切片中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

1.2 鏈路資源聚類

鏈路資源聚類階段考慮鏈路負(fù)載率、全網(wǎng)平均時(shí)延和全網(wǎng)中斷概率等指標(biāo)，以切片所需帶寬資源為約束條件，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型。

1.2.1 鏈路負(fù)載率

若按照最短路徑原則完成鏈路資源聚類，會(huì)導(dǎo)致一條通信鏈路隸屬多個(gè)網(wǎng)絡(luò)切片，在無法充分利用其他鏈路資源的同時(shí)，容易造成數(shù)據(jù)傳輸擁塞，因此將鏈路負(fù)載率最小作為優(yōu)化目標(biāo)。

(10)

式中：()為切片通信鏈路帶寬需求；()為相應(yīng)鏈路的實(shí)際帶寬資源；為網(wǎng)絡(luò)切片選取的航空信息網(wǎng)絡(luò)通信鏈路數(shù)量。

1.2.2 網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延指標(biāo)，本文僅考慮各網(wǎng)絡(luò)切片內(nèi)部控制節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)間傳輸時(shí)延，將各控制節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)通信路徑傳輸時(shí)延之和與通信路徑數(shù)量比值最小作為優(yōu)化目標(biāo)：

(11)

1.2.3 網(wǎng)絡(luò)中斷概率

由于航空作戰(zhàn)具有作戰(zhàn)半徑大，平臺(tái)機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、鏈路穩(wěn)定性差等特點(diǎn)，受大氣環(huán)境影響極易導(dǎo)致鏈路中斷。全網(wǎng)通信暢通需要保證所有通信鏈路均未發(fā)生中斷。因此，在僅考慮鏈路中斷情況下將網(wǎng)絡(luò)中斷概率最小作為優(yōu)化目標(biāo)：

(12)

式中：()表示通信鏈路中斷概率。

1.2.4 約束條件

用二進(jìn)制變量(,)表示鏈路資源聚類結(jié)果，當(dāng)切片節(jié)點(diǎn)和間鏈路帶寬資源由航空平臺(tái)和間通信鏈路提供時(shí)，(,)=1，否則為0；為各切片控制節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)間通信路徑集合。鏈路約束條件為

?∈,(,)·()≤()

(13)

(14)

(15)

式(13)表示鏈路的實(shí)際帶寬資源應(yīng)滿足切片帶寬需求；式(14)以通信鏈路為例，表示的連通性約束，滿足流量平衡條件；式(15)表示通信路徑帶寬由所經(jīng)過帶寬最小鏈路決定。

2 策略分析

航空集群執(zhí)行任務(wù)階段，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)作戰(zhàn)任務(wù)改變時(shí)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化。本文研究航空集群執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)期間，通過資源聚類獲得航空信息網(wǎng)絡(luò)切片方案。

2.1 粒子群聚類算法

2.1.1 算法改進(jìn)

為避免平臺(tái)資源選取不合理影響網(wǎng)絡(luò)性能，在算法中引入聚類因子，其公式為

(16)

()=e()+()e()

(17)

式中：()為航空平臺(tái)與相應(yīng)切片節(jié)點(diǎn)所需資源比值；()為航空平臺(tái)與構(gòu)建控制節(jié)點(diǎn)的平臺(tái)間最短通信跳數(shù)。式(16)和式(17)分別為指控子節(jié)點(diǎn)和情報(bào)子節(jié)點(diǎn)聚類因子計(jì)算公式。火控節(jié)點(diǎn)作為殺傷單元，在完成指控和情報(bào)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建后選取所有滿足資源需求的航空平臺(tái)構(gòu)建火控節(jié)點(diǎn)。為避免指控和情報(bào)節(jié)點(diǎn)選取平臺(tái)位置局部集中，影響航空集群全局感知能力，對(duì)初始聚類因子進(jìn)行再處理。以指控子節(jié)點(diǎn)為例，當(dāng)其聚類因子大于所有相鄰節(jié)點(diǎn)聚類因子時(shí)，對(duì)其相鄰節(jié)點(diǎn)聚類因子產(chǎn)生抑制。

(18)

式中：Δ為節(jié)點(diǎn)和相鄰節(jié)點(diǎn)聚類因子的差值。

2.1.2 算法設(shè)計(jì)思路

根據(jù)各平臺(tái)承載資源情況，初始生成由個(gè)粒子組成的種群=[,,…,]，其中=[1,2,3]代表滿足控制節(jié)點(diǎn)資源需求的航空平臺(tái)組合，根據(jù)平臺(tái)資源情況初始化各切片節(jié)點(diǎn)候選平臺(tái)，按照聚類因子降序選擇航空平臺(tái)，對(duì)種群中各粒子生成平臺(tái)資源聚類方案。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算出每個(gè)粒子目標(biāo)值。第個(gè)粒子的速度為=[1,2,3]，其個(gè)體最值為=[1,2,3]，種群最值為=[,,]。

在每次迭代過程中，各粒子通過個(gè)體最值和種群最值更新移動(dòng)速度及自身節(jié)點(diǎn)組合，即

(19)

(20)

式中：為慣性權(quán)重，其隨迭代次數(shù)增加而遞減；學(xué)習(xí)因子和為粒子與個(gè)體最優(yōu)及全局最優(yōu)的交叉概率，分別取值0.5和0.7時(shí)具有較好的局部和全部搜索能力，算法收斂效果較好；算法具體步驟描述見算法1。

算法1：平臺(tái)資源聚類算法

(,,,)=×(()+(×)+

())≈(××)

(21)

由此可知，算法時(shí)間復(fù)雜度和種群規(guī)模、控制平臺(tái)數(shù)量以及迭代次數(shù)成正比。

2.2 鏈路資源聚類算法

2.2.1 算法改進(jìn)

基于平臺(tái)資源聚類結(jié)果對(duì)航空信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)切片，以緩解性能較優(yōu)鏈路數(shù)據(jù)傳輸壓力；同時(shí)為避免預(yù)切片導(dǎo)致通信路徑延長，鏈路資源聚類階段引入拓展節(jié)點(diǎn)。拓展節(jié)點(diǎn)定義為與切片內(nèi)部2個(gè)以上節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)。將網(wǎng)絡(luò)切片節(jié)點(diǎn)、拓展節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)間通信鏈路進(jìn)行聚類。為進(jìn)一步降低鏈路負(fù)載同時(shí)保證切片網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量，在航空信息網(wǎng)絡(luò)中引入感知節(jié)點(diǎn)，可根據(jù)鏈路負(fù)載情況調(diào)整鏈路資源聚類結(jié)果。

2.2.2 算法設(shè)計(jì)思路

基于廣度優(yōu)先搜索求解各切片內(nèi)控制節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)間所有通信路徑，對(duì)于控制節(jié)點(diǎn)無法到達(dá)的子節(jié)點(diǎn)，在完整網(wǎng)絡(luò)中確定通信路徑。感知節(jié)點(diǎn)可根據(jù)鏈路實(shí)際負(fù)載情況選取鏈路資源，當(dāng)鏈路負(fù)載較低時(shí)選取最短路徑鏈路提供帶寬資源，當(dāng)數(shù)據(jù)流量較大時(shí)按照負(fù)載情況選取多鏈路提供帶寬資源。

為滿足指控切片高可靠傳輸需求，按照減少中繼節(jié)點(diǎn)和避免多鏈路傳輸原則，通過子節(jié)點(diǎn)不斷選擇前序節(jié)點(diǎn)完成鏈路資源聚類，前序節(jié)點(diǎn)選擇依據(jù)為

(22)

式中：()為節(jié)點(diǎn)各前序節(jié)點(diǎn)與控制節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)；()為節(jié)點(diǎn)與前序節(jié)點(diǎn)間通信鏈路帶寬；()為指控切片帶寬需求；為加權(quán)系數(shù)，取值為2。若某節(jié)點(diǎn)存在多個(gè)滿足跳數(shù)最少且鏈路帶寬滿足切片需求的前序節(jié)點(diǎn)，則將該節(jié)點(diǎn)定義為感知節(jié)點(diǎn)。

由于情報(bào)數(shù)據(jù)流量較大，情報(bào)切片采用多鏈路傳輸方式避免鏈路擁塞，選取節(jié)點(diǎn)與所有前序節(jié)點(diǎn)間鏈路構(gòu)建情報(bào)切片，帶寬資源按照鏈路實(shí)際帶寬成比例分配。若某節(jié)點(diǎn)存在鏈路帶寬滿足情報(bào)切片帶寬需求的前序節(jié)點(diǎn)，將該節(jié)點(diǎn)定義為感知節(jié)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)傳輸中根據(jù)實(shí)際鏈路負(fù)載選擇單鏈路或多鏈路傳輸。

為滿足火控切片低時(shí)延傳輸需求，按照減少中繼節(jié)點(diǎn)的原則進(jìn)行鏈路資源聚類，選取節(jié)點(diǎn)與跳數(shù)最少的前序節(jié)點(diǎn)間鏈路資源進(jìn)行聚類。若某節(jié)點(diǎn)存在跳數(shù)最少且鏈路帶寬滿足切片需求的前序節(jié)點(diǎn)，將該節(jié)點(diǎn)定義為感知節(jié)點(diǎn),鏈路資源聚類算法步驟見算法2。

算法2：鏈路資源聚類算法

算法2用于解決鏈路資源聚類問題，構(gòu)建切片內(nèi)控制節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)間通信路徑，切片節(jié)點(diǎn)數(shù)量為，控制節(jié)點(diǎn)數(shù)量為，算法的時(shí)間復(fù)雜度可表示為(×),與切片節(jié)點(diǎn)數(shù)量成正比。

3 仿真參數(shù)設(shè)置及結(jié)果分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

為驗(yàn)證本文所提算法有效性，平臺(tái)資源聚類階段基于改進(jìn)的Salam算法隨機(jī)生成平臺(tái)數(shù)量從30至60的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，參考文獻(xiàn)[19]設(shè)定網(wǎng)絡(luò)資源包括平臺(tái)計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、鏈路帶寬和鏈路中斷概率，仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示，鏈路時(shí)延根據(jù)平臺(tái)間距離計(jì)算獲得。

情報(bào)切片由于傳輸大量情報(bào)數(shù)據(jù)，其鏈路帶寬需求大于其他切片。因此，情報(bào)切片帶寬需求設(shè)定為60 Mbit/s，其他切片帶寬需求設(shè)定為30 Mbit/s；切片資源需求如表2所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置Table 1 Setting of simulation parameter

表2 切片資源需求Table 2 Slicing resource requirements

3.2 仿真結(jié)果分析

平臺(tái)資源聚類階段，各算法對(duì)相同的平臺(tái)資源進(jìn)行聚類，重復(fù)100次計(jì)算取得最終平均值，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)取值對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，并與SAGA算法和SA-RC算法作為對(duì)比。SAGA提出利用模擬退火算法改進(jìn)遺傳算法的變異操作，K-means操作取代遺傳算法的交叉操作，改善早熟現(xiàn)象，避免聚類陷入局部最優(yōu)。

圖2比較了不同算法的優(yōu)化指標(biāo)，由于網(wǎng)絡(luò)資源隨機(jī)產(chǎn)生，使得優(yōu)化指標(biāo)呈現(xiàn)波動(dòng)性，但隨著

圖2 不同算法優(yōu)化指標(biāo)Fig.2 Optimization index for different algorithms

網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大，優(yōu)化指標(biāo)整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。由于RC-PSO算法中引入聚類因子，綜合考慮資源利用率和平臺(tái)位置對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響，與SAGA算法僅考慮平臺(tái)資源利用率和SA-RC算法隨機(jī)生成平臺(tái)聚類方案相比，整體上擁有較低的優(yōu)化指標(biāo)。在平臺(tái)數(shù)量不同情況下，RC-PSO算法得到的聚類結(jié)果中優(yōu)化指標(biāo)較SAGA算法和SA-RC算法分別降低了9.09%和15.7%。

在平臺(tái)資源聚類基礎(chǔ)上將鏈路負(fù)載率、網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)中斷概率等性能指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)切片衡量標(biāo)準(zhǔn)，將所提LBA算法與MSR算法和SMR算法作對(duì)比。鏈路資源聚類階段仿真條件為切片各節(jié)點(diǎn)均處于數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)，即網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流量較大。MSR算法按照最短路徑原則聚類鏈路資源，SMR算法將鏈路帶寬需求等額均分至多條鏈路。

圖3比較了不同算法下鏈路負(fù)載率，由圖可知SMR算法由于采取多鏈路傳輸策略，帶寬需求由所有鏈路承擔(dān)，使得鏈路負(fù)載率最小，平均鏈路負(fù)載率為0.46；LBA算法針對(duì)情報(bào)和火控切片采用多鏈路傳輸，但指控切片采取單鏈路傳輸，使得鏈路負(fù)載率次于SMR算法，平均鏈路負(fù)載率為0.59；MSR算法按照最短路徑原則選取鏈路，導(dǎo)致性能較優(yōu)鏈路隸屬多個(gè)切片，其平均鏈路負(fù)載率為1.19。同時(shí)，MSR算法使得鏈路負(fù)載率主要受性能較優(yōu)鏈路數(shù)量影響，而其他2種算法下鏈路負(fù)載率隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大呈下降趨勢(shì)。

圖4比較了不同算法的網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延，由圖可知由于MSR算法按照最短路徑原則選取通信鏈路，整體上網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延最低，平均值為2.49 ms；LBA算法針對(duì)情報(bào)切片未考慮鏈路性能進(jìn)行多鏈路數(shù)據(jù)傳輸，但指控和火控切片均考慮通信跳數(shù)選擇鏈路資源，使其平均時(shí)延稍次于MSR算法，平均值為2.61 ms，但由圖3知MSR算法平均鏈路負(fù)載率大于1，即通信鏈路極可能發(fā)生數(shù)據(jù)傳輸擁塞，導(dǎo)致通信時(shí)延增大，而LBA算法鏈路負(fù)載低于0.6，發(fā)生數(shù)據(jù)擁塞可能性較小。

圖3 不同算法鏈路負(fù)載率Fig.3 Link load rate for different algorithms

圖4 不同算法網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延Fig.4 Average network delay for different algorithms

圖5比較了不同算法下網(wǎng)絡(luò)中斷概率，由圖可知MSR算法由于按照最短路徑原則使得選取鏈路數(shù)量較少，因此整體上網(wǎng)絡(luò)中斷概率最低，平均值為26.4%；情報(bào)和火控切片增加了所選取鏈路數(shù)量，使得LBA算法網(wǎng)絡(luò)中斷概率平均值為48.4%，次于MSR算法，而SMR算法由于選取鏈路數(shù)量最多致使網(wǎng)絡(luò)中斷概率明顯增大，網(wǎng)絡(luò)中斷概率平均值為62.6%。

基于同一網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溽槍?duì)所提算法以及隨機(jī)鏈路資源聚類方式所得多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行仿真。由圖6可知，鏈路負(fù)載率與網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)中

圖5 不同算法網(wǎng)絡(luò)中斷概率Fig.5 Network interrupt probability for different algorithms

圖6 多目標(biāo)優(yōu)化散點(diǎn)圖Fig.6 Scatter diagram of multi-objective optimization

斷概率成反比，說明鏈路資源聚類問題作為多目標(biāo)決策問題，負(fù)載率與時(shí)延、中斷概率目標(biāo)之間在一定程度上存在互斥情況?；贚BA算法所得結(jié)果并非各性能指標(biāo)最優(yōu)解，而是在滿足各切片性能需求條件下的權(quán)衡解。

圖7比較了不同算法下指控切片中斷概率，由圖可知LBA算法所構(gòu)建指控切片中斷概率接近甚至優(yōu)于MSR算法所構(gòu)建指控切片，因?yàn)镸SR算法按照最短路徑原則選擇時(shí)延性能較優(yōu)鏈路，而LBA算法基于預(yù)指控切片進(jìn)行鏈路資源聚類，在保證通信跳數(shù)最少同時(shí)會(huì)選取部分可靠性較高鏈路。

圖8比較了不同算法下火控切片平均時(shí)延，由圖可知LBA算法所構(gòu)建火控切片平均時(shí)延接近MSR算法所構(gòu)建火控切片，因?yàn)長BA算法針對(duì)火控切片進(jìn)行鏈路資源聚類時(shí)會(huì)選取通信跳數(shù)最少的鏈路資源，但通過多條跳數(shù)相同鏈路以均衡鏈路負(fù)載的同時(shí)會(huì)對(duì)傳輸時(shí)延有所影響。

圖7 不同算法指控切片中斷概率Fig.7 Command and control slice interrupt probability for different algorithms

圖8 不同算法火控切片平均時(shí)延Fig.8 Average delay of fire control slices for different algorithms

綜上所述，LBA算法可根據(jù)各切片需求針對(duì)性地完成鏈路資源聚類，滿足指控切片高可靠傳輸，火控切片低時(shí)延傳輸以及情報(bào)切片大帶寬傳輸需求，實(shí)現(xiàn)航空信息網(wǎng)絡(luò)靈活耦合任務(wù)需求，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)差異化服務(wù)能力。

4 結(jié) 論

1) 所提算法可完成航空信息網(wǎng)絡(luò)切片的構(gòu)建，從而滿足各作戰(zhàn)任務(wù)對(duì)平臺(tái)資源、鏈路帶寬以及網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和可靠性等指標(biāo)的差異化需求。

2) 平臺(tái)資源聚類階段RC-PSO算法可有效提高平臺(tái)資源利用率，聚類因子的引入可避免平臺(tái)選取不合理影響網(wǎng)絡(luò)切片性能。

3) 鏈路資源聚類階段LBA算法與其他算法相比，在滿足各切片網(wǎng)絡(luò)性能需求的同時(shí)，可有效緩解鏈路數(shù)據(jù)傳輸壓力。