LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決方法研究綜述

摘 要：低地球軌道（Ｌｏｗ Ｅａｒｔｈ Ｏｒｂｉｔ，ＬＥＯ） 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)因軌道高度低、傳輸時延小，可實現(xiàn)全球范圍內(nèi)全天時全天候無縫覆蓋，在應(yīng)急通信、情報偵查和災(zāi)害救援等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，由于ＬＥＯ 衛(wèi)星與終端之間的高速相對運動導(dǎo)致頻繁的切換問題，切換判決作為切換中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響切換是否能夠成功以及切換性能的好壞，是實現(xiàn)可靠平滑切換的重要前提。結(jié)合ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決方法研究進展，綜述了基于單屬性決策和多屬性決策的２ 類切換判決方法；歸納了常用的圖論模型切換判決方法；總結(jié)了機器學(xué)習(xí)在ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決中的應(yīng)用；結(jié)合常用評價性能指標(biāo)對不同切換判決方法進行了對比分析；對未來ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換研究值得關(guān)注的問題進行了展望，為后續(xù)相關(guān)研究提供解決思路。

關(guān)鍵詞：低地球軌道衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)；切換判決；多屬性決策

中圖分類號：ＴＮ９２７． ２ 文獻標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）０６－１３６８－１２

０ 引言

低地球軌道（Ｌｏｗ Ｅａｒｔｈ Ｏｒｂｉｔ，ＬＥＯ）衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)通過部署在軌道高度２ ０００ ｋｍ 以下的大量衛(wèi)星協(xié)同合作形成互聯(lián)網(wǎng)星座，因具有軌道高度低、路徑損耗小、傳輸時延低以及可實現(xiàn)全球范圍內(nèi)全天時全天候的無縫覆蓋等優(yōu)勢而受到行業(yè)青睞［１－２］。然而，由于ＬＥＯ 衛(wèi)星與用戶終端之間的高速相對運動，用戶終端必須不斷切換到新的波束或衛(wèi)星中以維持通信服務(wù)的連續(xù)性［３－５］。按照發(fā)生的范圍，ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換可分為波束間切換和衛(wèi)星間切換［６－７］。頻繁地切換過程不僅會帶來切換時延，還會造成傳輸損耗、信令開銷增加以及傳輸數(shù)據(jù)丟失等問題［８］。切換判決作為切換的核心環(huán)節(jié)，直接影響切換能否成功以及切換性能。因此，如何設(shè)計合理高效的切換判決方法實現(xiàn)可靠平滑切換決策，始終是ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中研究的熱點問題。

截止目前，研究人員分別從影響切換判決的屬性因子［９－４４］、圖論模型方案［４５－５７］以及機器學(xué)習(xí)技術(shù)［５８－６９］在切換判決中的應(yīng)用等角度出發(fā)展開研究，并取得諸多優(yōu)秀成果。因此，現(xiàn)聚焦于ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決方法現(xiàn)階段的研究成果，對切換判決技術(shù)的發(fā)展進行梳理。首先，綜述了基于單屬性決策與多屬性決策兩大類ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決方法；其次，歸納了ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)圖論模型切換判決方法；再次，總結(jié)了基于機器學(xué)習(xí)的切換判決方法。同時，結(jié)合切換判決方法性能評價指標(biāo)以及適用場景，對比分析了各類方法的優(yōu)缺點；最后，本文展望了ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中切換判決研究值得關(guān)注的問題。

１ 基于屬性決策的切換判決方法

１． １ 基于單屬性決策的切換判決方法

單屬性決策方法的核心思想是以單一屬性因子為判決標(biāo)準(zhǔn)，通過比較測量值與閾值進行切換判決，如圖所示。即根據(jù)終端的主要需求，分析信號強度對鏈路質(zhì)量的影響、通信仰角對網(wǎng)絡(luò)時延的影響、覆蓋時間對切換頻率的影響以及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載對ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)整體負(fù)載均衡的影響等特性，采取相應(yīng)切換判決方法實現(xiàn)高鏈路質(zhì)量、小網(wǎng)絡(luò)時延、低切換頻率以及平衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的目標(biāo)。

文獻［９］提出了基于信號強度的波束切換算法，通過接收信號強度大小控制遲滯參數(shù)，為不同速度終端設(shè)置不同觸發(fā)時間，驗證了速度大小與觸發(fā)時間成負(fù)相關(guān)，有效減少了乒乓切換次數(shù)及切換失敗率。文獻［１０］通過比較當(dāng)前服務(wù)衛(wèi)星與可視衛(wèi)星信號強度判斷切換時刻以及切換目標(biāo)，保證了用戶終端較好的信號強度和服務(wù)質(zhì)量，但增加了切換次數(shù)，容易導(dǎo)致某顆衛(wèi)星負(fù)載過重。為減少通信時延和路徑損耗，考慮到通信仰角對切換產(chǎn)生的影響，文獻［１１－１２］通過選擇最大通信仰角和最小延遲的方法選擇目標(biāo)切換衛(wèi)星，在保證用戶終端服務(wù)質(zhì)量的同時實現(xiàn)了較小的切換時延和路徑損耗。為降低切換決策的成本，文獻［１３］利用模糊Ｃ 均值聚類方法將需要切換的用戶進行分簇，由簇頭基于最大通信仰角選擇切換目標(biāo)，不僅減少了所需衛(wèi)星信道數(shù)，還降低了整個通話過程中的切換次數(shù)，提高了通信質(zhì)量。隨著ＧＰＳ 定位功能的發(fā)展應(yīng)用，文獻［１４］結(jié)合全球定位系統(tǒng)，根據(jù)終端與衛(wèi)星之間的相對位置關(guān)系預(yù)測可視衛(wèi)星的剩余服務(wù)時間，達到了最小化切換次數(shù)?？紤]到相鄰波束間衰減因子在時間上的相關(guān)性，文獻［１５］引入衰減因子的概念，通過波束間衰減情況對可視衛(wèi)星中波束剩余服務(wù)時間進行預(yù)測，累加求出單顆衛(wèi)星的剩余服務(wù)時間，以剩余服務(wù)時間最大的衛(wèi)星為切換目標(biāo)，一定程度上提高了用戶終端的實時性和服務(wù)質(zhì)量，減少了通信進程中的切換次數(shù)。文獻［１６］在星歷信息已知的情況下，通過實時動態(tài)更新速度感知的方法篩選出候選衛(wèi)星集中剩余服務(wù)時間最長的衛(wèi)星，減少了切換次數(shù)，但信道條件較差，且存在衛(wèi)星星歷信息無法獲取情況，導(dǎo)致切換算法失效。隨著全球業(yè)務(wù)量的增加，負(fù)載問題逐漸突出，針對衛(wèi)星負(fù)載過重問題，文獻［１７］提出一種基于最多空閑信道數(shù)的切換判決方法，始終選擇空閑信道最多的波束或者衛(wèi)星為切換目標(biāo)，有效避免了負(fù)載過重導(dǎo)致的通信服務(wù)質(zhì)量下降的問題。

綜上所述，基于單屬性決策的切換判決方法對比分析如表１ 所示。研究人員分別從信號強度、通信仰角和空閑信道數(shù)等角度出發(fā)，優(yōu)化切換判決方法，以提升ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)性能。該類方法比較簡單，一定程度上可減少切換次數(shù)，保證用戶終端的通信質(zhì)量，更適用于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，用戶節(jié)點相對較少的場景。但對復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境適應(yīng)性較差，缺少對切換判決因素的綜合考慮，容易導(dǎo)致個別屬性最優(yōu)而其他屬性較差，難以滿足用戶終端需求。

１． ２ 基于多屬性決策的切換判決方法

多屬性決策方法的核心思想是綜合考慮影響切換判決的信號強度、時延、流量負(fù)載和終端速度等動態(tài)因素以及網(wǎng)絡(luò)類型、用戶屬性和用戶偏好等靜態(tài)因素［１８－１９］，根據(jù)ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)節(jié)點及用戶終端的實際情況和不同需求對相關(guān)屬性因素賦予不同的權(quán)重值，從而選擇出最合適的切換目標(biāo)［２０］。為此，針對多屬性決策判決方法國內(nèi)外學(xué)者展開了大量研究。

針對用戶終端與衛(wèi)星間相對運動導(dǎo)致頻繁切換的問題，以優(yōu)化切換次數(shù)為目標(biāo)改進切換判決方法。文獻［２１］以終端切換次數(shù)和通信仰角為參考因素判斷終端是否切換。文獻［２２］以接收信號強度和駐留時間為影響因素進行判決。文獻［２３］以用戶端接收功率作為切換判決觸發(fā)條件，通過預(yù)測星歷軌跡計算鄰區(qū)列表，以接收信號功率、波束可視時間和切換時延為篩選條件進行判決。文獻［２４］考慮用戶需求、衛(wèi)星服務(wù)時間和通信仰角，求解用戶終端整個通信過程所需最少切換，減少切換次數(shù)的同時降低了切換時延和信令開銷。文獻［２５］綜合ＧＥＯ衛(wèi)星的覆蓋特性和ＬＥＯ 衛(wèi)星的低時延特性，利用ＴＯＰＳＩＳ 方法改進屬性權(quán)重，確定切換目標(biāo)，減少切換次數(shù)的同時優(yōu)化了中斷概率和系統(tǒng)吞吐量。文獻［２６］聯(lián)合接收信號強度、剩余服務(wù)時間和空閑信道數(shù)，采用最小二乘法擬合預(yù)測接收信號強度，通過組合加權(quán)法確定權(quán)重值，利用ＴＯＰＳＩＳ 算法篩選出最佳方案，減少切換頻率的同時增加了數(shù)據(jù)流穩(wěn)定性，但沒有考慮終端運動特性，預(yù)測誤差較大?？紤]到用戶終端運動特性對切換判決的影響，在衛(wèi)星星歷信息已知的情況下，文獻［２７］利用二階馬爾科夫模型預(yù)測終端運動軌跡，將運動軌跡和星歷信息相結(jié)合判斷候選切換目標(biāo)集合，采用灰度關(guān)聯(lián)和專家批判結(jié)合的賦權(quán)法來設(shè)置權(quán)重值，將權(quán)重值最大的衛(wèi)星視為切換目標(biāo)。文獻［３４］根據(jù)終端位置與空間位置關(guān)系模型預(yù)測服務(wù)時長，從速度大小和方向改變頻繁度２ 個角度進行移動性分析，將終端速度進行模糊聚類結(jié)合預(yù)測服務(wù)時長確定切換時刻，參考信號強度、服務(wù)時長和切換代價確定切換目標(biāo)，有效降低了切換次數(shù)和切換失敗率。文獻［２８］利用灰色模型ＧＭ（１，１）預(yù)測終端軌跡，考慮信號質(zhì)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量和終端軌跡，根據(jù)主客觀賦權(quán)法確定屬性權(quán)重值，實現(xiàn)了較低的切換次數(shù)和切換失敗率，避免了乒乓切換的發(fā)生。

針對頻繁切換影響用戶終端服務(wù)質(zhì)量的問題，以優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)改進切換判決方法。文獻［１０］以信干噪比、流量傳輸成本、用戶需求帶寬和衛(wèi)星負(fù)載情況為影響因素提出參數(shù)自適應(yīng)的判決方法。文獻［２９］考慮網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、接收信號質(zhì)量和終端位置，根據(jù)全球各地區(qū)業(yè)務(wù)密度設(shè)置權(quán)重值，保證終端服務(wù)質(zhì)量的同時實現(xiàn)了較低的阻塞率。文獻［３０］考慮用戶終端的接收信號強度、衛(wèi)星的空閑信道數(shù)和服務(wù)時長，采用組合賦權(quán)法設(shè)置權(quán)重值，利用ＴＯＰＳＩＳ 方法決策出最優(yōu)切換目標(biāo)，保證了用戶服務(wù)質(zhì)量，減少了切換次數(shù)，提高了信道利用率。文獻［３１］引入模糊邏輯思想，融合信號強度、網(wǎng)絡(luò)時延和數(shù)據(jù)傳輸速率進行切換決策，在提高終端服務(wù)質(zhì)量和切換成功率的基礎(chǔ)上降低了切換時延和計算復(fù)雜度。文獻［３２］根據(jù)不同用戶需求構(gòu)建馬爾科夫模型和獎勵函數(shù)，采用層次分析法設(shè)置權(quán)重，根據(jù)用戶類型和網(wǎng)絡(luò)時變特性設(shè)置不同觸發(fā)條件，采用遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合的優(yōu)化策略求解，保證了不同業(yè)務(wù)類型的服務(wù)質(zhì)量。文獻［３３］從衛(wèi)星節(jié)點可提供的服務(wù)能力角度出發(fā)，采用多變量灰色模型ＭＧＭ（１，ｎ）預(yù)測終端軌跡，以接收信號強度為基準(zhǔn)篩選出切換目標(biāo)，參考傳輸時延、網(wǎng)絡(luò)帶寬、接收信號強度及丟包率等歷史信息，通過層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合對權(quán)重進行優(yōu)化并動態(tài)調(diào)整，保證了終端的服務(wù)質(zhì)量，減少了切換次數(shù)和失敗率。文獻［３４］將切換決策分為切換觸發(fā)和網(wǎng)絡(luò)選擇，切換觸發(fā)階段考慮信干噪比和空閑信道數(shù)，提出基于閾值和滯后余量雙重觸發(fā)機制緩解乒乓效應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)選擇階段考慮用戶速率和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載率，將切換問題建模為滿足切換時延約束下的最大化吞吐量和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡度的多目標(biāo)決策問題，采用改進離散型二進制粒子群算法求解，降低切換時延的同時提高了專題：基于人工智能的決策技術(shù)系統(tǒng)吞吐量。為減小權(quán)重設(shè)置對切換的影響，文獻［３５］通過構(gòu)建動態(tài)偏好矩陣，采用決策矩陣排序法篩選最佳切換衛(wèi)星，提高了切換決策準(zhǔn)確性，減少了切換次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)擁塞率，保證了業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量。

針對頻繁切換及業(yè)務(wù)量變化導(dǎo)致負(fù)載過重的問題，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)負(fù)載為目標(biāo)改進切換判決方法。文獻［３６］考慮傳輸鏈路質(zhì)量、剩余服務(wù)時間和衛(wèi)星負(fù)載情況，提出基于負(fù)載均衡的判決方法。文獻［３７］考慮用戶端收益、衛(wèi)星端收益及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等影響因素構(gòu)建演化博弈模型，當(dāng)ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)達到納什均衡時終端能獲得最大收益。文獻［３８］考慮用戶偏好和網(wǎng)絡(luò)屬性等提出基于負(fù)載均衡的動態(tài)匹配策略，保證網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況下根據(jù)不同用戶業(yè)務(wù)需求建立優(yōu)化模型，根據(jù)影響用戶服務(wù)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)吞吐量的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)構(gòu)建用戶側(cè)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)效用函數(shù)，將滿足負(fù)載均衡的網(wǎng)絡(luò)和用戶需求的帶寬進行排序和動態(tài)匹配，在平衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的同時降低了切換時延、切換次數(shù)和用戶阻塞率。文獻［３９］考慮終端運動特性和接收信號強度，采用模糊過程算法對不精確的屬性進行決策量化，將網(wǎng)絡(luò)選擇模型與多屬性決策相結(jié)合選擇最佳接入目標(biāo)，根據(jù)用戶偏好選擇切換目標(biāo)并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求多樣性和網(wǎng)絡(luò)時變性?？紤]衛(wèi)星間存在干擾情況，文獻［４０］根據(jù)載波噪聲比、干擾噪聲比、服務(wù)時長及衛(wèi)星負(fù)載建立切換決策模型，緩解了干擾因素對網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的影響，優(yōu)化了切換次數(shù)和失敗率。

針對ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中大量用戶并發(fā)切換，存在資源競爭等問題，提出用戶分組的改進切換判決方法。文獻［４１］在成員選擇過程中考慮切換觸發(fā)時刻和最佳波束，將具有相似切換行為的用戶分為一組，由組長代表同組成員執(zhí)行切換。文獻［４２］根據(jù)用戶切換成功率、衛(wèi)星吞吐率及衛(wèi)星負(fù)載情況分組。文獻［４３］參考終端滿意度、帶寬價格滿意度和所需帶寬，采用模糊Ｃ 均值聚類方法進行分組，建立演化博弈模型決策出最優(yōu)切換策略。文獻［４４］融合衛(wèi)星帶寬、通信仰角、服務(wù)時長和平均收益等因素設(shè)計用戶端的收益函數(shù)，通過比較用戶端的實際收益與平均收益進行策略動態(tài)調(diào)整，當(dāng)達到演化均衡時，確定切換目標(biāo)衛(wèi)星。該類方法有效減少了信令開銷和切換時延，提高了切換成功率，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡，并發(fā)切換用戶數(shù)量越多，優(yōu)化效果越明顯。

綜上所述，基于多屬性決策的切換判決方法對比分析如表２ 所示。該類方法通過綜合考慮影響切換判決的多個屬性，有效地為用戶終端篩選出最佳切換目標(biāo)，較好地實現(xiàn)了各屬性間的平衡。同時，多屬性切換判決方法針對確切優(yōu)化目標(biāo)問題做出的改進是有效的。例如文獻［１０，２９ －３５］以優(yōu)化用戶終端服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)用于解決頻繁切換導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量下降的問題。文獻［３６－４０］以優(yōu)化衛(wèi)星負(fù)載為目標(biāo)用于解決負(fù)載過重的問題。保證用戶終端的服務(wù)質(zhì)量同時實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載平衡，一定程度上切換次數(shù)、切換失敗率和切換時延等也得以優(yōu)化。因此，針對某一優(yōu)化目標(biāo)的改進也可能提升其他性能，面向各類目標(biāo)的優(yōu)化可以協(xié)同解決。

２ 基于圖論模型的切換判決方法

基于圖論模型切換判決方法的核心思想是通過ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與用戶終端的相對位置覆蓋關(guān)系構(gòu)建切換有向圖，將終端切換轉(zhuǎn)化為在有向圖中尋找最優(yōu)路徑的問題，圖２ 和圖３ 所示為典型有向圖。

針對頻繁切換導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量較差及切換失敗率高等問題改進切換判決方法。根據(jù)終端位置不變和衛(wèi)星運行周期可預(yù)測的特點，文獻［４５］以衛(wèi)星覆蓋周期為基準(zhǔn)構(gòu)建切換有向圖，根據(jù)不同判決準(zhǔn)則設(shè)置不同鏈路權(quán)重，采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法篩選出有向圖中最優(yōu)路徑。文獻［４６］以切換次數(shù)和負(fù)載均衡的加權(quán)和為優(yōu)化目標(biāo)，融合通信仰角、空閑信道數(shù)和切換時間等影響因子，根據(jù)不同切換場景設(shè)置有向邊加權(quán)系數(shù)，該類方法可支持多場景下衛(wèi)星切換。文獻［４７］根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸速率和切換時延確定有向邊權(quán)重，文獻［４８］以ＬＥＯ 衛(wèi)星為終端提供的服務(wù)質(zhì)量為有向邊權(quán)重，采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法選擇滿足終端服務(wù)質(zhì)量的最優(yōu)切換路徑。文獻［４９－５０］考慮通信仰角、服務(wù)時間和空閑信道數(shù)建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，采用小生境Ｐａｒｅｔｏ 遺傳算法選擇最佳切換路徑。以上切換判決方法均有效降低了切換失敗率和新呼叫阻塞率，減少了切換次數(shù)，一定程度上平衡了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，但在終端非靜止?fàn)顟B(tài)下切換效果較差。隨著ＭＩＭＯ 技術(shù)的廣泛應(yīng)用，文獻［５１］將ＭＩＭＯ 技術(shù)引入到ＬＥＯ 網(wǎng)絡(luò)切換判決中，利用Ｋｕｈｎ-Ｍｕｎｋｒｅｓ 算法實現(xiàn)加權(quán)二分圖中最大權(quán)重匹配問題?？紤]到網(wǎng)絡(luò)流量對切換造成的影響，文獻［５２］通過建立網(wǎng)絡(luò)流模型，根據(jù)用戶終端需求和衛(wèi)星服務(wù)質(zhì)量共同權(quán)衡有向邊權(quán)重值，終端與衛(wèi)星之間的多重匹配由網(wǎng)絡(luò)流的最大流量和最小成本決定，有效提高了切換成功率，減少了切換次數(shù)，實現(xiàn)了最大化網(wǎng)絡(luò)整體通信質(zhì)量的目標(biāo)?？紤]到用戶終端運動特性對切換判決的影響，文獻［３８，５３］通過覆蓋時間、通信仰角和空閑信道狀態(tài)構(gòu)造多屬性動態(tài)圖，采用Ｆｌｏｙｄ 算法篩選多條可選路徑中的最優(yōu)路徑，有效降低了切換時延和切換次數(shù)，減少了切換失敗率。文獻［５４－５６］提出基于時間演進圖的切換判決方法，綜合考慮用戶終端的運動速度、衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)及衛(wèi)星鏈路狀態(tài)等影響因素，將切換過程建模為在時間演進圖的每個子圖中尋找最優(yōu)切換路徑問題。由于不同衛(wèi)星間的連接狀態(tài)隨時間變化，從時間和空間２ 個維度實時更新時間演進圖中各衛(wèi)星節(jié)點之間的弧權(quán)重，采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法求解并實時更新切換預(yù)測結(jié)果，實現(xiàn)了更高地準(zhǔn)確性，降低了切換失敗率，減少了切換次數(shù)和“乒乓切換”。文獻［５７］針對飛機切換問題，參考生成的全球航空交通需求圖建立切換有向圖，綜合考慮預(yù)留信道數(shù)、海拔高度、服務(wù)時間和衛(wèi)星負(fù)載等影響因素，通過ＴＯＰＳＩＳ 和層次分析法相結(jié)合確定有向邊權(quán)重，采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法求解最短路徑為切換目標(biāo)，提高整體吞吐量的同時減少了切換次數(shù)和失敗率。

綜上所述，基于圖論模型的切換判決方法對比分析如表３ 所示。該類方法在切換判決領(lǐng)域展現(xiàn)了極大優(yōu)勢。國內(nèi)外研究學(xué)者分別從切換有向圖設(shè)計、多屬性決策以及路徑尋優(yōu)算法等角度出發(fā)進行改進，一定程度上優(yōu)化了用戶終端的頻繁切換和運動特性等對切換造成的影響，提高了切換成功率，保證了用戶終端服務(wù)質(zhì)量。盡管提出了多種改進方案，一方面當(dāng)衛(wèi)星星歷信息未知或者不可用時，無法獲取用戶終端可能的有向圖；另一方面，ＬＥＯ 衛(wèi)星高速運動，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋾r變，用戶終端與衛(wèi)星間的時變連接關(guān)系復(fù)雜，隨著衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，在切換有向圖中尋找最優(yōu)路徑的計算復(fù)雜度非常高，將導(dǎo)致算法的實際可行性受到限制。因此，ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)切換有向圖解決切換判決問題的研究仍然是一件開放性的、挑戰(zhàn)性的創(chuàng)新型工作。

３ 基于機器學(xué)習(xí)的切換判決方法

近年來，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的快速興起，已經(jīng)延伸至各研究領(lǐng)域?？紤]到ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決問題一般可建模為多目標(biāo)優(yōu)化模型，進而轉(zhuǎn)化單目標(biāo)優(yōu)化問題，但算法的復(fù)雜度也隨衛(wèi)星節(jié)點個數(shù)的增加和用戶終端的多樣性而增大。傳統(tǒng)的切換判決方法很難適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，更難做出實時的動態(tài)智能決策。為此，研究人員逐漸致力于強化學(xué)習(xí)手段解決ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中切換判決相關(guān)問題。此類方法的核心思想是通過智能體與環(huán)境進行交互，學(xué)習(xí)特定任務(wù)中最優(yōu)行為策略并在實時交互中不斷更新迭代。智能體能夠應(yīng)對環(huán)境的高維動態(tài)變化，獲得不同狀態(tài)－動作對的累積收益值，選擇與最大值對應(yīng)的動作集合作為最優(yōu)策略集。

現(xiàn)有研究中采用強化學(xué)習(xí)的Ｑ-ｌｅａｒｎｉｎｇ 方法解決切換判決問題最為廣泛［４４，５８－６３］，通過不斷迭代動作獎賞函數(shù)Ｑ 擬合最優(yōu)策略。針對用戶終端隨機性、衛(wèi)星高移動性及流量分布不均衡性導(dǎo)致切換失敗率高的問題，文獻［５９］根據(jù)空間關(guān)系耦合模型預(yù)測用戶終端與衛(wèi)星間相對運動模式推導(dǎo)出服務(wù)時長，建立可用信道估計模型預(yù)測可用信道資源，構(gòu)建中繼開銷模型計算切換時延。根據(jù)服務(wù)時長、可用信道、中繼開銷及切換收益等因子，采用層析分析法設(shè)置權(quán)重值，利用強化學(xué)習(xí)方法求解最優(yōu)策略，在切換時延、切換次數(shù)和切換成功率等方面展現(xiàn)了良好性能。為解決衛(wèi)星鏈路時延及用戶終端運動速度范圍大的問題，在衛(wèi)星星歷信息已知的情況下，文獻［６０］通過卡爾曼濾波預(yù)測用戶終端的位置、速度等運動信息，根據(jù)用戶終端與衛(wèi)星的相對位置關(guān)系預(yù)測下一時刻接收信號強度，以最大化長期收益為目標(biāo)采用Ｑ-ｌｅａｒｎｉｎｇ 方法做出最優(yōu)決策，有效減少了切換次數(shù)和切換失敗率。文獻［４４］通過馬爾科夫模型預(yù)測用戶終端軌跡，結(jié)合衛(wèi)星星歷信息構(gòu)建切換有向圖，考慮接收信號強度、衛(wèi)星服務(wù)時間、信道利用率和切換時延構(gòu)建Ｑ-ｌｅａｒｎｉｎｇ 決策模型，采用層次分析法設(shè)置權(quán)重值，通過ε-貪婪策略選出最優(yōu)策略，實現(xiàn)了切換失敗率與新呼叫阻塞率之間的平衡。文獻［６１］以剩余覆蓋時間、可用信道數(shù)及下行鏈路的載波干擾噪聲比構(gòu)建Ｑ-ｌｅａｒｎｉｎｇ 模型，利用置信區(qū)間上界搜索和ε貪婪策略相結(jié)合方式?jīng)Q策出最優(yōu)策略，實現(xiàn)了高鐵通信時間內(nèi)較小的切換次數(shù)和切換失敗率，獲得了較高的傳輸速率。在滿足單顆ＬＥＯ 衛(wèi)星負(fù)載均衡的前提下，文獻［６２］根據(jù)用戶終端對ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的實時感知和用戶終端運動狀態(tài)等信息，采用波爾茲曼探索和ε貪婪策略相結(jié)合的Ｑ-ｌｅａｒｎｉｎｇ 策略解決切換問題，降低切換次數(shù)和新呼叫阻塞率的同時提高了信道利用率。

雖然Ｑ-ｌｅａｒｎｉｎｇ 方法在切換判決中展現(xiàn)了極大優(yōu)勢，一定程度上優(yōu)化了切換判決方法性能。但用Ｑ 用來表示有限狀態(tài)空間和動作空間下的動作值函數(shù)，由于Ｑ 表在空間開銷的限制，其無法較好地適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的求解。為克服此弊端，引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)來解決切換判決問題［６４－６５］。

文獻［６６］綜合考慮信道質(zhì)量、空閑信道數(shù)及剩余服務(wù)時間，將每個用戶終端視為智能體代理獨立做出決策，采用Ｃｏｎｖ２Ｄ 層深度Ｑ 網(wǎng)絡(luò)解決多目標(biāo)優(yōu)化問題，有效減少了切換次數(shù)和切換失敗率。文獻［６７］以多性能指標(biāo)綜合加權(quán)的服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，綜合接入通信節(jié)點的用戶終端數(shù)、可用時隙資源和信道增益，采用多智能體深度確定性策略進行求解，通過Ｇｕｍｂｅｌ 分布重參數(shù)方法解決離散動作空間依概率求導(dǎo)困難問題，實現(xiàn)了智能化的多用戶終端切換，更優(yōu)的服務(wù)質(zhì)量，提高了切換成功率。在用戶終端已知接收信號強度的情況下，文獻［６８］采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取用戶終端在切換有向圖中最優(yōu)切換的潛在規(guī)律性，使每個用戶終端均能夠根據(jù)歷史信號強度做出最優(yōu)切換判決，在保證信號強度的條件下，減少了切換次數(shù)的發(fā)生。文獻［６９］引入并行輸入模塊，提出基于并行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的切換判決方法?？紤]網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、終端位置及接收信號質(zhì)量，在建立全球業(yè)務(wù)模型基礎(chǔ)上為不同業(yè)務(wù)區(qū)域設(shè)置不同權(quán)重值，通過調(diào)整隸屬函數(shù)和判決準(zhǔn)則實現(xiàn)可靠平滑切換。不僅具有良好的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，還降低了切換延時、呼叫阻塞率及切換次數(shù)。

綜上所述，基于機器學(xué)習(xí)的切換判決方法對比分析如表４ 所示。該類切換判決方法通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立相應(yīng)切換決策模型，能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。一定程度上實現(xiàn)了切換判決的智能化，但在ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中，大量數(shù)據(jù)的獲取和處理可能會受到限制，同時需要花費大量時間進行交互學(xué)習(xí)，不僅復(fù)雜度高，還對切換時延、切換失敗率等帶來了影響。

４ 切換判決方法研究展望

本文通過對ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決方法現(xiàn)有的研究進展進行回顧總結(jié)，雖然各類方法對于切換判決問題均提出了有效的解決方案，但在切換性能、適用場景和實現(xiàn)復(fù)雜度等方面具有較大差異，不同切換判決方法比較如表５所示。

結(jié)合當(dāng)前實際需求以及ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于民用領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域來看，設(shè)計合理高效的切換判決方法，提高各類復(fù)雜切換場景的切換成功率，減少切換次數(shù)，進而提高整體性能依然是ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的主要研究方向。因此，從以下幾個方面提出研究展望。

（１）如何實現(xiàn)適用于多業(yè)務(wù)類型的切換判決方法。不同用戶終端及業(yè)務(wù)類型對ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的要求各有異同，需要考慮的屬性因子存在差異，各屬性因子權(quán)重值也不同。現(xiàn)有判決方法大多基于不同用戶需求設(shè)置不同切換觸發(fā)條件、選擇不同影響屬性因子等來解決此問題。此外，用戶終端所處的地形環(huán)境不同，不同地區(qū)對信號的遮擋程度存在極大差異，而現(xiàn)有研究中幾乎設(shè)置相同仰角，無法適應(yīng)多業(yè)務(wù)類型的需求。因此，為滿足多業(yè)務(wù)類型的通信需求，可以從對用戶終端及業(yè)務(wù)類型詳細分類、根據(jù)不同地形環(huán)境設(shè)置不同最小仰角以及采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)通過特征提取實現(xiàn)自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整等角度出發(fā)設(shè)計切換判決方法。

（２）如何實現(xiàn)適用于高動態(tài)終端的切換判決方法。現(xiàn)有判決方法大多基于用戶終端靜止或者設(shè)置較低的速度值。但在實景場景中，一方面用戶終端可能是靜止的，也可能是低速或者高速運動的，其運動軌跡沒有規(guī)律可循。另一方面，火箭、導(dǎo)彈和用戶星等終端的運動速度極快，對切換判決方法提出了更嚴(yán)格的要求。現(xiàn)階段主要在衛(wèi)星星歷信息已知的條件下，采用馬爾科夫模型、灰色預(yù)測模型以及卡爾曼濾波等手段預(yù)測用戶終端軌跡設(shè)計切換判決方法，較難適用于此類用戶終端，未來設(shè)計切換判決方法時預(yù)測衛(wèi)星狀態(tài)、融合考慮各類用戶終端運動模型將成為研究重點。

（３）如何實現(xiàn)適用于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋾r變的切換判決方法?，F(xiàn)有判決方法大多基于當(dāng)前時刻下做出最優(yōu)選擇，較少考慮用戶終端整個通信時長范圍內(nèi)的最優(yōu)切換路徑。而實際場景中，ＬＥＯ 衛(wèi)星高速運動，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時變，用戶終端與ＬＥＯ 衛(wèi)星間的連接關(guān)系時變，均對切換判決方法提出更高的要求。未來設(shè)計切換判決方法時可以從劃分時隙的角度出發(fā)，將整個通信過程劃分為不同的時隙，從時間和空間２ 個維度動態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，提高切換的準(zhǔn)確性，使得用戶終端在整個通信過程均能實現(xiàn)最佳切換。

５ 結(jié)束語

隨著ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展、終端服務(wù)質(zhì)量要求的提高以及業(yè)務(wù)類型的多樣化需求，為保證通信質(zhì)量，最大限度提高ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)整體性能，基于ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決技術(shù)的研究如火如荼。本文系統(tǒng)歸納了基于ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的切換判決方法，對比了常用算法的性能，分析了該領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)和巨大應(yīng)用場景，并展望了相關(guān)聯(lián)領(lǐng)域的研究需求。期待對基于ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)切換判決技術(shù)的研究有所裨益。

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［４７］ ＨＯＺＡＹＥＮ Ｍ，ＤＡＲＷＩＳＨ Ｔ，ＫＵＲＴ Ｇ Ｋ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｇｒａｐｈｂａｓｅｄ Ｃｕｓｔｏｍｉｚａｂｌｅ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ ＬＥＯＳａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥２０２２ ＩＥＥＥ Ｇｌｏｂｅｃｏｍ Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ（ＧＣ Ｗｋｓｈｐｓ）． Ｒｉｏ ｄｅ Ｊａｎｅｉｒｏ：ＩＥＥＥ，２０２２：８６８－８７３．

［４８］ ＺＨＡＮＧ Ｓ Ｂ，ＬＩＵ Ａ Ｊ，ＬＩＡＮＧ Ｘ Ｈ． Ａ ＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＳａｔｅｌｌｉｔｅ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｓｔｒａｔｅｇｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｅｎｔｒｏｐｙ ｉｎ ＬＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｃ］∥２０２０ ＩＥＥＥ ６ｔｈ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ （ＩＣＣＣ）．Ｃｈｅｎｇｄｕ：ＩＥＥＥ，２０２０：７２３－７２８．

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［５２］ ＺＨＡＮＧ Ｓ Ｂ，ＬＩＵ Ａ Ｊ，ＨＡＮ Ｃ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｎｅｔｗｏｒｋｆｌｏｗｓｂａｓｅｄ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｓｔｒａｔｅｇｙ ｆｏｒ ＬＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ，２０２１，１０（１２）：２６６９－２６７３．

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［５４］ ＷＡＮＧ Ｙ Ｐ，ＺＨＡＮＧ Ｇ，ＪＩＡＮＧ Ｚ Ｑ，ｅｔ ａｌ． Ａ ＮｏｖｅｌＲｏｕｔｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｔｉｍｅ Ｅｖｏｌｖｉｎｇ Ｇｒａｐｈ Ｂａｓｅｄｏｎ Ｐａｉｒｉｎｇ Ｈｅａｐ ｆｏｒ ＭＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ ［Ｃ］∥２０１４ＩＥＥＥ ８０ｔｈ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ （ＶＴＣ２０１４Ｆａｌｌ）． Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ：ＩＥＥＥ，２０１４：１－５．

［５５］ ＬＩＵ Ｒ Ｚ，ＳＨＥＮＧ Ｍ，ＬＩＵ Ｋ Ｓ，ｅｔ ａｌ． Ａｎ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｌｉｍｉｔｅｄ Ｓｍａｌｌ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ，２０１５，２０（２）：３８８－３９１．

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［５７］ ＬＹＵ Ｘ Ｙ，ＷＵ Ｓ Ｈ，ＬＩ Ａ Ｍ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｇｒａｐｈｂａｓｅｄ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｓｔｒａｔｅｇｙ ｆｏｒ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌ Ｔｒａｆｆｉｃ ｉｎ ＬＥＯＳａｔｃｏｍ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｌｅｔｔｅｒｓ，２０２２，４（３）：１３２－１３６．

［５８］ ＣＨＥＮ Ｍ Ｔ，ＺＨＡＮＧ Ｙ，ＴＥＮＧ Ｙ Ｌ，ｅｔ ａｌ． ＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇ Ｂａｓｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ａｗａｒｅ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｓｃｈｅｍｅｆｏｒ ＬＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥ＨｕｍａｎＣｅｎｔｅｒｅｄ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：５ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｃˇ ａｃˇ ａｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１９：４４－５５．

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［６２］ ＨＥ Ｓ Ｘ，ＷＡＮＧ Ｔ Ｙ，ＷＡＮＧ Ｓ Ｗ． Ｌｏａｄａｗａｒｅ ＳａｔｅｌｌｉｔｅＨａｎｄｏｖｅｒ Ｓｔｒａｔｅｇｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｕｌｔｉａｇｅｎｔ ＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇ ［Ｃ］∥ ＧＬＯＢＥＣＯＭ ２０２０２０２０ ＩＥＥＥ ＧｌｏｂａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｔａｉｐｅｉ：ＩＥＥＥ，２０２０：１－６．

［６３］ ＷＡＮＧ Ｙ Ｌ，ＱＩＮ Ｘ Ｈ，ＴＡＮＧ Ｚ Ｘ，ｅｔ ａｌ． ＱｏＳｃｅｎｔｒｉｃＨａｎｄｏｖｅｒ ｆｏｒ Ｃｉｖｉｌ Ａｖｉａｔｉｏｎ Ａｉｒｃｒａｆｔ Ａｃｃｅｓｓ ｉｎ ＵｌｔｒａＤｅｎｓｅ ＬＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥２０２２ ＩＥＥＥ ／ ＣＩＣ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ （ＩＣＣＣ）． Ｓａｎｓｈｕｉ：ＩＥＥＥ，２０２２：１０８５－１０８９．

［６４］ ＬＩＵ Ｘ Ｎ，ＺＨＡＮＧ Ｈ Ｊ，ＬＯＮＧ Ｋ Ｐ，ｅｔ ａｌ． Ｄｅｅｐ Ｄｙｎａｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎＬＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ＩｏＴ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ ＴｈｉｎｇｓＪｏｕｒｎａｌ，２０２１，９（１６）：１４８１８－１４８２８．

［６５］ ＡｌＨＯＵＲＡＮＩ Ａ． Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｄｕｒａｔｉｏｎ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｈａｎｄｏｖｅｒｓ ｉｎＤｅｎｓｅ ＬＥＯ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ，２０２１，１０（１２）：２８１０－２８１４．

［６６］ ＷＡＮＧ Ｊ，ＭＵ Ｗ Ｑ，ＬＩＵ Ｙ Ｎ，ｅｔ ａｌ． Ｄｅｅｐ ＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ＳａｔｅｌｌｉｔｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ［Ｃ ］ ∥ ２０２１ １３ｔｈ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ （ＷＣＳＰ）． Ｃｈａｎｇｓｈａ：ＩＥＥＥ，２０２１：１－６．

［６７］ 周家豪． 面向天地一體化網(wǎng)絡(luò)的智能接入控制與資源分配機制研究［Ｄ］． 成都：電子科技大學(xué)，２０２３．

［６８］ ＺＨＡＮＧ Ｃ Ｃ，ＺＨＡＮＧ Ｎ，ＣＡＯ Ｗ，ｅｔ ａｌ． Ａｎ ＡＩｂａｓｅｄ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｓｔｒａｔｅｇｙ ｉｎ Ｎｏｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ ］∥ ２０２０ ＩＴＵ Ｋａｌｅｉｄｏｓｃｏｐｅ：Ｉｎｄｕｓｔｒｙｄｒｉｖｅｎ ＤｉｇｉｔａｌＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ （ＩＴＵ Ｋ）． Ｈａ Ｎｏｉ：ＩＥＥＥ，２０２０：１－６．

［６９］ ＬＩ Ｎ，ＧＯＮＧ Ｂ，ＤＥＮＧ Ｚ Ｌ． Ａ Ｈａｎｄｏｆｆ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎＰａｒａｌｌｅｌ Ｆｕｚｚｙ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１７，１２（７）：３９５－４０４．

作者簡介

張英健 男，（１９９９—），碩士研究生。主要研究方向：ＬＥＯ 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)通信切換、接入控制。

（*通信作者）倪淑燕 女，（１９８１—），博士，教授。主要研究方向：空間智能信息處理、衛(wèi)星通信信號處理等。

馬宏斌 男，（１９９５—），博士，講師。主要研究方向：人工智能、電磁頻譜感知等。

王育欣 女，（２００１—），碩士研究生。主要研究方向：輻射源個體識別、深度學(xué)習(xí)。