面向卫星通信的6G雾计算网络技术研究与展望

赵亚飞,周家恩,王鑫洋,孙耀华,彭木根

(北京邮电大学 信息与通信工程学院 网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876)

0 引言

随着5G的商业应用,6G也随之提出并不断发展。相比更前一代的通信技术,5G在大带宽、低时延、海量终端等场景下提供了高质量服务,有利推进了科技社会进步。然而,目前依然有80%的陆地、95%的海洋区域是网络难以覆盖的;同时5G网络仅能覆盖地表10 km高度以内的区域,存在大量网络空白区域[1]。6G在5G的基础上进一步提出了“空天地海一体化”的愿景,以全球无缝覆盖为目标,提供“泛在连接”的网络基础设施。卫星通信作为地面网络的重要补充,成为了6G研究的热点领域之一[2]。

6G的核心包括网络、计算、感知、缓存等[3],网络架构作为6G的骨架,是连接各个网元、传输数据、提供业务并支撑其余各资源高效利用的纽带,在6G“空天地海”“泛在连接”的愿景下,传统架构难以满足日趋复杂的网络,雾计算(Fog Computing)是一种分布式网络架构,与传统的云计算相比,雾计算更注重网络中各个网元的协作与资源共享,其服务核心在于云与边缘之间的节点间分布式计算[4]。由于卫星在轨能源依赖于光伏的特点,单个卫星的算力等资源受限,再加以卫星的移动性,单星提供持续性服务的能力受到极大限制。因此,多星协作的服务模式成为必然发展趋势,雾计算使能的卫星通信不仅能够满足6G的低时延、大容量、广连接等需求,还能使卫星各个功能互惠增强。但是不同卫星在系统架构、功能模块、关键技术等方面存在明显差异,要实现卫星通信的雾计算,需要联合大量卫星,充分考虑其共性及特异性,借助雾计算及AI等技术打造可靠的协作组网和服务模式。当前,卫星通信作为6G研究的热点,面临着通信以透明转发为主、网络架构简单、单星算力较弱,难以满足6G“空天地海”一体化、低时延、高能效的需求[5]。本文主要针对以上内容,介绍了6G雾计算与智能卫星通信结合的背景、研究现状,提出了卫星通信场景下的雾计算架构,分析了关键技术与挑战,并对未来发展进行了展望。

1 6G雾计算背景与现状

1.1 研究背景

6G在5G基础上,针对更广阔的范围、更精细的场景,对通信网络提出了更高的要求,在通信性能以外,计算性能也成为了关键指标之一[6]。当前国内正在建设的算力网络,已经是算网一体的雏形,通信与计算的融合既作为雾计算的关键技术,又是6G的重要组成部分,即6G网络中的各个网元、节点均具备计算能力,构建成为雾计算网络,各节点以算力协同、共享的方式提供优质的雾计算服务,是一个先进的网络及计算概念[7]。从架构而言,雾计算的各个计算节点位于网络的中间层,即边缘与云之间的全部通信、计算节点,其特性注定了各个雾节点之间的架构、功能都存在很大差异,如何能够规范、通用地设计雾计算架构,将雾节点统一编排调度,是6G雾计算研究的关键方向。

1.2 研究现状

雾计算的概念最早由思科(Cisco)于2012年正式提出并定义,如图1所示,雾计算是面向分布式计算的一种基础架构,由计算能力相对较弱的节点构成[8]。在地面网络中,得益于光纤骨干网络的建设,云计算迅速成为地面网络的主要架构,因为光纤骨干网的时延相对较低,云服务的时延大多在可接受范围内。然而在卫星通信中,由高算力平台构成的云服务中心主要部署在地面,当终端进行云计算时需要经过多次星地链路从而导致难以忍受的时延[9]。因此,在卫星通信中,雾计算是优先级更高的选择,有关卫星雾计算的研究尚处于起步阶段。当前,6G雾计算的研究主要分为了几个方向:雾无线接入网、雾节点任务迁移、资源共享、资源分配[10]。

图1 雾计算层级架构Fig.1 Layered architecture of fog computing

1.2.1 雾无线接入网

雾无线接入网是一种从雾计算发展而来,采用分布式架构,以无线接入站为雾节点,通过利用节点的信号处理、协作资源管理和分布式存储计算等能力,实现终端业务需求,减低网络负载,从而进行灵活自适应的网络管理[11]。在最新的研究中,将雾无线接入网的分布式AI技术、多维资源优化、智能信号处理作为主要研究方向[12]。雾无线接入网为地面雾计算的应用场景提供了极大的扩展,为通信感知计算融合理论提供了应用基石。

1.2.2 雾节点任务迁移

雾计算架构下的算力协同主要以任务迁移、计算卸载的形式进行,其关键指标为任务执行的时间和能耗,针对执行时间最小化的优化目标,采用马尔可夫决策、李雅普诺夫优化算法、自适应算法、强化学习等,对任务迁移的路由、时隙等进行优化,从而获得更低时延[13]。针对能量消耗的优化目标,采用切分子任务、无环有向图、在线学习、动态规划、组合优化等手段和方法降低节点总能耗[14]。部分研究中联合优化了两个目标,通过考虑通信、计算、感知等多项指标进行综合优化。

1.2.3 雾节点资源共享

由于雾节点的单点资源规模远低于云节点,在进行需要大量资源的服务时,多节点资源联合共享是此类问题的有效解决方案[15]。资源共享技术使得整个雾计算网络中的计算、感知、存储等资源能够共享,从而能够采用多点协同的方式进行业务服务。为了在并发协同服务中平衡各个节点资源需求的公平性、避免“公共悲剧”出现,研究者们提出了区块链、支付策略、区分策略等方案[16]。雾节点资源共享的主旨是在节点具备空余资源时,将空闲资源提供给有超额资源需求的节点,从而进行节点间协同,提高网络资源利用率。

1.2.4 雾计算资源分配

雾计算中的资源分配一向是领域内的热点,由于更侧重于分布式协同,资源分配技术在雾计算中占据着重要地位,雾计算中的资源分配往往是借助网络,将计算、感知等资源分配到某个业务。资源分配的目标是提高资源利用率,增强业务处理能力。针对上述目标,研究者们采用了纳什均衡、多臂博弈、强化学习、整数规划等方法对雾计算网络中的资源进行整合调度,从而使资源分配方案收敛到相对均衡的状态[17]。

2 面向卫星通信的6G雾计算网络

覆盖面积大、容量高的卫星通信技术可以摆脱地形限制,为全球用户提供泛在的通信、计算服务,充分弥补地面蜂窝通信网络的不足。同时,相较地面移动通信网络,卫星通信具有研发周期短、在轨运行不易受自然灾害影响的优势[18]。低轨卫星体积小、质量轻、集成化程度高、制作成本低,有着极大的商业化应用前景。卫星通信系统与地面通信网络优势互补,是实现6G互联互通、万物智联的关键技术。

2.1 国外卫星通信现状

2.1.1 国际海事卫星移动通信系统Inmarsat

作为最早的国际海事卫星移动通信系统,Inmarsat采用同步轨道卫星为海上船舶提供通信服务。至今该系统已经历经了五代,目前在轨第四代系统正在使用,并且开始建设第五代系统。Inmarsat初代系统通过租用卫星来实现特定功能,直到20世纪90年代初,才自主发射了第二代卫星星座网。Inmarsat系统前三代系统为全球海事业务提供低带宽通信和安全保障。从第四代系统开始,Inmarsat开发了首个提供全球覆盖的卫星通信系统全球区域宽带网络(Broadband Global Area Network,BGAN),具备数据分组交换的能力,实现了更高的数据带宽。从2010年开始,Inmarsat提出由5颗卫星构建的Global Xpress(GX)系列卫星,采用Ka频段为航海、航空等更多的业务场景提供通信保障[19]。

2.1.2 铱星系统

铱星(Iridium)系统是由摩托罗拉公司提出的全球首个个人卫星移动通信系统,通过星间链路搭建天基网络为全球用户提供通信服务。铱星一代系统于1997年首发,至2007年建设完成。该系统由66颗低轨卫星和6颗备用星构成空间卫星段,分布在6个高度约为780 km的轨道平面上。一代系统主要为用户提供话音、短信、数据通信等业务。铱星二代系统于2007年提出建设,计划于2017年完成部署。二代系统承载了一代系统的全部业务功能,并且在通信容量、话音质量等方面有了很大的进步[20]。

2.1.3 星链

星链(Starlink)是由美国SpaceX公司提出的大型低轨卫星星座系统为全球用户,特别是偏远地区用户提供卫星互联网服务。该计划于2015年提出,在第一阶段于550 km轨道高度处部署1 584颗卫星。2019年,SpaceX公司计划追加部署30 000颗星链卫星,以构建一个卫星总数约为42 000颗的巨型星座网络。基于SpaceX猎鹰火箭相对较低的生产成本和强大的运力,星链卫星得以快速部署[21]。目前Starlink在轨卫星数量占世界在轨航天器总数的一半。SpaceX公司表示星链可以为地面用户提供至少1 Gbit/s速率的数据传输服务,并实现较低的传输时延。Starlink系统的部署将卫星通信技术推向了一个新的高度。

2.2 国内卫星通信发展现状

2.2.1 “天通一号”

2016年8月6日,国内卫星移动通信系统的首发星“天通一号”01星在中国西昌卫星发射中心成功升空。“天通一号”卫星通信系统部署于地球同步静止轨道,由空间段、地面段和用户段三部分构成。系统部署完成后可以实现全球覆盖,为航海、航空、地面用户提供服务。

2.2.2 “虹云”

“虹云”系统是我国航天科工集团设计研发的全国首个低轨道卫星通信系统[22],可以为全球用户提供通信服务。此外,由于系统集成了导航、遥感等功能,对实现卫星通导遥一体化有着重要意义。

2.2.3 “鸿雁”系统

“鸿雁”系统由我国航天科技集团研发,2018年发射首颗卫星,并计划于2023年完成骨干卫星网络部署。系统通过部署低轨道卫星星座融合导航增强功能,解决当前系统短板,提供更高质量的导航定位服务[23]。

2.3 面向卫星场景的雾计算网络架构

车联网、沉浸式虚拟现实等新兴业务场景的涌现,带来了地面用户设备数据量的急剧增长,为6G网络设计部署提出了新的挑战。卫星通信作为6G移动通信网络的关键技术之一,亟需新型网络架构提供支持[24]。同时,为实现极低时延、超高速率、超链接、全域覆盖的空天地海一体化网络蓝图,结合当前边缘计算、云计算等AI技术优势是十分必要的[25]。因此本文提出一种新型的面向卫星场景的雾计算网络架构,如图2所示,并对其功能模块进行了分析讨论[26]。

面向不同的用户场景和性能需求,在传统以基站为中心的无线接入网基础上,增加地面雾节点和卫星雾节点,通过云雾协作的卫星网络架构,提升信号传输速率和质量,降低信息传输处理时延,满足多样化的业务要求。

地面通信系统利用云服务器提供资源的管理、信号处理、功率分配、接入控制等功能。基站作为云网络控制中心,结合AI模型训练,进行策略更新、网络管理等功能,优化提升网络性能。地面雾节点和由低轨卫星星座为主构成的卫星雾节点可以提供分布式庞大的分布式算力。云网络控制中心可以根据能耗和时延要求,将网络任务分别向云网络层和雾节点处进行计算卸载,基于任务感知实现网络的自动编排和动态组网,通过云雾计算协同和计算卸载的方式,可以最大化网络吞吐量,提升用户体验。同时,针对地面通信网络难以支撑的低空、海上用户,卫星全时全域的覆盖能力和地面节点协同补充,对构建高速率、低时延、全覆盖6G空天地海一体化网络有重要的意义。

3 关键技术

面向智能卫星通信的6G雾计算系统通过将卫星通信与雾计算系统相结合,进行卫星通信资源、计算资源、感知资源的协调部署,满足卫星智能组网、协作计算、自主决策与高性能需求的智能服务需求。为了实现对卫星雾计算网络中通信、感知、计算、存储等资源的高效利用,建设符合6G需求的智能卫星通信雾计算系统,尚有以下需要突破的关键技术:协作计算、网络虚拟化、数据缓存与预取、智能路由与负载均衡、安全与隐私保护。

3.1 协作计算

协作计算是低轨卫星雾计算网络中的一种创新处理模式和技术途径。它融合了低轨卫星、雾计算和边缘计算的特点,旨在提高遥感数据的星上处理能力,实现更高效快速的数据处理和响应。

低轨卫星运行在较低的轨道高度,飞行速度较快,能够频繁覆盖目标区域并获取高分辨率的遥感图像数据。在传统的遥感卫星数据处理方式中,数据通常需要全部下传至地面处理中心,然后再进行处理,这导致了较大的数据传输压力和时延。而卫星协作计算通过在卫星载荷端部署计算资源,利用协作计算技术在卫星侧进行数据处理、分析和存储,可以在卫星上就近处理部分数据,减少对地面传输的依赖,降低通信压力和时延。

协作计算赋能低轨卫星更强的自主处理能力。卫星边缘云可以具备自主态势感知、自主任务规划、自主数据处理等能力。卫星可以自主发现感兴趣的区域或对象,规划并执行任务,生成动作执行指令,从而实现自主化的遥感观测和处理。这样的自主性可以提高卫星对地面需求的快速响应能力,特别对于灾后救援和紧急监测等应用具有重要意义。此外,当地面站发生故障时,卫星协作计算能力可以自主调整和协同处理任务,从而增强了卫星系统的弹性和稳健性。

3.2 网络虚拟化

低轨卫星雾计算网络中的网络虚拟化是通过软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)等技术手段,将网络资源进行抽象化,将网络功能和服务从底层硬件中解耦,实现更灵活、高效、可编程的网络管理和服务交付。

卫星网络面临资源有限、多类型、分布式等问题,虚拟化技术能够将实体资源和功能性资源抽象为逻辑资源,消除资源实体间的差异性和隔离性,从而解决资源瓶颈,提高资源利用效率。虚拟化技术在卫星网络资源管理中的应用可以提高网络性能和可靠性,通过灵活的资源调配和优化,满足不同任务场景下的网络需求,确保数据传输的高效性和优先级。

总体而言,虚拟化技术在卫星网络资源管理中发挥着重要作用。它能够解决资源有限、多样化和分布式的问题,提供灵活的网络服务和资源调配,改善网络性能和可靠性,为不同任务需求提供个性化的资源分配方案。随着航天和网络技术的不断发展,网络虚拟化技术在卫星网络领域的应用前景将会更加广阔。

3.3 数据缓存与预取

低轨卫星雾计算网络的数据缓存与预取技术是为了优化数据传输和提高用户体验而采取的策略。在面临传输延迟较高或网络不稳定的情况下,这些技术可以减少用户等待时间、提高数据访问效率。

数据缓存是将用户经常访问或可能需要的数据暂时存储在本地或边缘设备上,以便快速访问。在低轨卫星雾计算网络中,卫星和地面设备可以设置数据缓存区域,将常用数据存储在离用户更近的位置。用户请求数据时,先检查本地缓存是否有所需数据,如果有,则直接返回,减少对远程服务器的访问时间。

对不同类型的数据或用户,可以设置不同的数据优先级。对于紧急任务或高优先级用户,在低轨卫星雾计算网络中,可以优先缓存或预取相关数据,提高数据传输效率。考虑到可能存在多个卫星或地面设备,同一份数据可能有多个副本,因此,在数据缓存与预取技术中需要考虑数据副本的管理,确保数据的一致性和有效利用。数据请求调度算法可以根据当前网络状况和用户需求,动态决定数据的缓存与预取策略,以适应不同的网络环境和用户场景。

通过合理的数据缓存与预取技术,低轨卫星雾计算网络可以降低用户等待时间,提高数据传输效率,优化用户体验;同时减轻网络负载,优化网络性能。这些技术在低轨卫星雾计算网络中具有重要的应用价值,特别在面对高延迟和不稳定网络环境时发挥重要作用。

3.4 智能路由与负载均衡

低轨卫星雾计算网络采用智能路由和负载均衡技术,旨在优化数据传输和提高用户体验。由于网络涉及多个卫星、地面节点和用户设备的通信,传统静态路由无法适应网络的动态性。智能路由技术根据实时网络拓扑和链路状态,动态选择最佳传输路径,减少延迟和丢包率。负载均衡技术能够在不同路径上均匀分配数据流量,提高网络性能。

在低轨卫星雾计算网络中,智能路由技术考虑了链路质量、拥塞情况和数据实时性要求,选择质量较好且传输时延较低的路径进行数据传输。同时,针对紧急任务或高优先级用户,优先传输相关数据,确保其数据得到及时处理和响应。而负载均衡技术监测各节点的负载情况和链路带宽,将数据流量分配到负载较轻或带宽较大的节点和链路上,以提高整体数据传输速度和质量。

综合运用智能路由和负载均衡技术,低轨卫星雾计算网络可以实现高效、稳定的数据传输,提高网络可靠性和性能。这对满足多样化的用户需求,保障卫星网络的运行效率和数据传输质量具有重要意义。随着低轨卫星雾计算网络的不断发展,智能路由和负载均衡技术的应用前景将更加广阔,为网络的持续优化和提升用户体验带来更多机遇。

3.5 安全与隐私保护

在低轨卫星雾计算网络中,卫星网络中传输的数据可能涉及商业、科研等敏感信息,因此必须使用强大的加密算法来保护数据的机密性,确保数据在传输过程中不会被未授权的第三方获取。对于高度敏感的数据,还可以考虑使用端到端的加密技术。对于传输的敏感数据,应使用加密技术对数据进行加密,确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。同时,对于网络中的用户和设备,应实施身份认证机制,防止未经授权的访问。此外,部署卫星网络防火墙和入侵检测系统及时识别和拦截潜在的网络攻击,防止恶意用户或黑客入侵系统,保护网络的安全性。对于用户的个人信息和敏感数据,应采取隐私保护技术和数据匿名化措施,确保用户隐私不被泄露。

卫星网络也可能面临来自网络攻击者的拒绝服务攻击,导致网络不可用。建立抗DDoS攻击的防御机制,包括流量过滤、流量清洗和网络容量扩展等,是必要的。还在卫星节点部署网络监控系统和入侵检测系统,及时发现和应对网络中的安全威胁,包括未经授权的访问、异常流量和攻击行为。

卫星网络的安全是全球性的挑战,需要各国之间进行合作和信息共享。同时,各国应建立相关的政策法规,规范卫星网络的安全管理和使用。在高度连接的未来,网络安全与隐私保护是必不可少的重要环节,需要得到持续的关注和加强。

4 展望

卫星雾计算通信网络通过构建天基网络与地基网络优势互补、互相耦合,能够提供更大规模的覆盖面积、支持更多样化的业务服务、实现更智能化的网络管理,发展前景广阔,已成为6G的研究重点之一。

应急通信保障6G卫星通信网络具备通信距离远、覆盖面积大、不受地形环境影响且分组灵活等优点。在自然灾害、战争等突发事件地区,地面通信网络瘫痪时,可以迅速构建通信链路,及时为用户提供应急通信保障。

赋能AI卫星网络随着卫星业务类型的多样化,AI技术的相关应用可以为卫星资源管理、数据处理、信息融合等诸多方面提供辅助。同时,卫星路由管理、通信抗干扰等卫星通信相关的AI算法研究表现出了巨大的潜力。

赋能算力网络无人机、自动驾驶等新型场景涌现出的数据量激增,需要更高的网络化算力支撑。卫星通信摆脱地形环境的限制,和地面通信网络相互补充,将分散的算力节点进行链接,赋能算力网络发展[19]。

手机直连卫星近年来,卫星载荷、火箭运输等技术不断突破,特别是低轨卫星,一箭多星等技术有利于卫星快速密集组网,卫星的部署成本不断降低,并且低轨道空间资源丰富,对地信号强度高,有利于通信的实现。低轨卫星也可以适应地面通信协议,通过服务手机直连卫星,摆脱地形时间束缚,实现卫星通信功能。

基于透明转发的非陆地通信网络(Non-Terrestrial Network,NTN)技术由于受限于星上天线规模,低轨卫星组网条件下实现多波束的静态全覆盖的实现成本难以承受,更适合于具有透明转发能力的高轨卫星使用。同时,星上处理和透明转发无论是异星还是同星混合组网,均需要更多的频率资源、功率资源支撑,同时终端存在跨代问题,很难与地面现有终端甚至是后续NTN终端复用。因而,随着星上处理能力提升,基于星上处理的低轨卫星模式将是面向6G天地一体的主要演进方向,同时,由于地面时分双工(Time Division Duplexing)频率资源相对丰富,未来6G采用效率更高的TDD模式也会是天地一体空口演进的重要方向。

5 结束语

在“空天地海一体化、万物智联、AI内生”等6G愿景的驱动下,6G应当能够为任何人、机、物提供任何时间、任何地点的互联互通,实现全场景的通信需求。卫星网络通信时延、资源容量、拓扑动态等特性,与雾计算网络的特性深度契合,构建6G智能卫星雾计算通信网络将为6G愿景的实现提供有力支撑。本文对面向智能卫星通信的6G雾计算网络的发展现状做了广泛分析,并提出一种网络架构,探讨其关键技术及面临的挑战。

能够预见,作为支撑6G愿景的关键技术,智能卫星雾计算网络将在未来15年内成为地表网络的有效补充,拓宽人类通信范围,增强用户空域泛在连接的关键技术。同时,作为不易受自然灾害影响的通信基础设施,智能卫星雾计算网络将能够在人类应对自然灾害、维护主体安全、保障社会服务等方面提供有力支撑。