面向星地融合网络的统一编排架构和关键技术*

宋雅琴，徐晖，刘险峰，曹彩红，王亚鹏，程志密，王胡成

（中信科移动通信技术股份有限公司，北京 100083）

0 引言

ITU-R 在2023 年的建议书[1]中提出包括超大规模连接和泛在连接等在内的6G 六大典型场景，以及对移动性、连接密度等多个指标提出更高要求，同时新增覆盖能力、互操作性等新指标，新场景和新指标以及6G 网络“全域覆盖，场景智联”[2-4]的新愿景，使得仅靠增加接入设备、提高网络带宽难以从根本上满足6G 目标[5]。卫星通信有望成为解决上述问题的有效手段，卫星通信利用其广域覆盖、组网灵活、抗毁能力强、安全性高等特点[6]，能够为偏远地区提供远距离通信，能够应对灾后应急通信需求，并且能够有效扩展地面网络在远洋沙漠等特殊地区的覆盖范围[7]。然而，卫星通信系统由于频谱资源稀缺、信号衰落大、通信信号传输距离远，仅依靠卫星通信时，通信峰值速率和连接数有限、通信时延高[5]。相比之下，地面通信在系统容量、覆盖深度、数据传输速率等方面仍然占据绝对的优势。因此，地面通信和卫星通信优势互补、协同组网形成星地融合网络是未来网络发展的重要趋势[8-11]。

星地融合通信正朝着“5G 体制兼容”到“6G 系统融合”的技术路线进行发展[12-14]，面向6G 的星地融合网络将实现星地系统的深度融合，手机将直连卫星，实现地面网络和卫星网络的无差异接入。然而，星地融合网络由于分层分域的体系结构、高动态的网络拓扑、多维异构的泛在资源等特性，星地统一编排存在新的挑战。本文首先介绍星地统一编排的技术进展和挑战，然后提出一种面向星地融合网络的统一编排架构，进一步提出分布式自治技术和算网协同编排技术分别用于实现星地统一编排的多层多域组网和多维资源编排。

1 星地统一编排的技术进展和挑战

1.1 星上边缘计算的研究现状

随着卫星技术的发展以及卫星用户的增多，面向6G，卫星除了透明转发语音和数据业务，计算密集型业务也将大量出现在星上[15]，以提供算力为主的天算星座开始建设[16]。在星地融合网络中引入移动边缘计算（MEC,Mobile Edge Computing）[17-18]技术，将计算能力扩展到星地融合网络边缘，可以有效减少卫星与地面之间频繁的星地链路传输、降低业务传输时延、节省星地链路带宽，并通过计算节点下沉给用户带来更高的隐私保护性能。3GPP TR 23.700[19]讨论了非地面网络（NTN,Non-Terrestrial Network）[20]的卫星边缘计算场景，其通过将UPF、gNB、MEC 节点部署于卫星以支持边缘计算功能上星。卫星边缘计算的引入，为资源受限的设备，提供了就近完成计算任务卸载的机会[21]，避免卫星用户接收到计算任务后需要先转发到地面信关站，再传输到云计算中心的超长时延[15]；同时，在数据回传服务场景中，支持卫星仅将有价值的数据发送至地面进行进一步分析，节约馈电链路的带宽资源、提高数据分析效率[16]。

在卫星边缘计算的趋势下，业界提出多种基于MEC 的星地融合网络架构[22-23]，支持在卫星、信关站、地面基站分别部署MEC。然而，现有星上边缘计算方案更多的是将星上计算作为地面的补充，在地面无法覆盖或能力不足时，通过租赁星上计算服务为用户提供服务，一方面仅将业务单边卸载到某MEC 导致缺乏星地计算资源之间的协同，另一方面缺乏星地的统一运营和高效互联互通。

1.2 星地融合网络统一编排的挑战

为了实现星地融合网络的多维度资源和多要素服务的统一编排，主要存在下述三方面的挑战。

（1）多维多域资源的协同编排挑战

星地融合网络由多层多域的多个物理节点组成，频谱、计算、带宽、能量、存储等多维资源分散分布在不同轨道的LEO/MEO/GEO 卫星、信关站和地面数据中心等节点，不同物理节点的资源特性不同、资源分散且高度不均衡。为了满足6G 多样化业务需求，星地融合网络的统一编排需要实现对多维异构资源的统一感知和表征，实现对多域资源的统一管理和互联互通，充分利用各物理节点本身的资源特点，基于业务特性完成其资源需求的高效协同编排，从而优化星地联合业务的处理时延、提高资源利用率[6]。

（2）动态的资源可用性和资源需求的灵活编排挑战

低轨卫星相对地球高速运动，绕地球旋转一圈的时间不到130 分钟[24]，网络为用户业务提供服务期间，由于卫星和用户的双重移动性，可能发生卫星或波束的切换，导致多维资源的可用性随卫星的高速运动存在动态变化，增加资源编排的复杂性[15]。同时，资源需求还会随用户位置或业务需求的动态变化而变化[23]。资源可用性变化或资源需求变化都可能导致资源分配结果与用户需求不匹配的情况，造成资源浪费或业务体验不足等问题，影响星地融合网络的按需服务保障能力[7]。

（3）异构资源和多元化需求的多要素自适应编排挑战

6G 场景和用户业务呈现多元化和个性化趋势，不同场景不同特性，不同业务可能包含对连接服务、智能（AI,Artificial Intelligence）服务、计算服务、数据服务、安全服务等多要素服务的差异化需求，使得星地融合网络的编排变得更加复杂。不同行业场景的特点和要求各异，如果网络资源无法灵活动态变更，易造成编排成本高、资源不匹配等问题。因此，需要使用统一的编排架构灵活实现多要素的自适应编排，避免由于存在过多静态配置等人为干预机制带来高成本和延迟适应等问题。

2 面向6G星地融合的统一编排架构

星地融合网络呈现出多层多域、异构化、动态化等特点，导致编排架构十分复杂。为了满足6G 星地融合网络用户的多样化业务需求，以及不同业务要求的多维资源和多类型网络服务。本文提出如图1 所示的星地融合网络的统一编排架构，编排中心负责对虚拟资源池、网络功能、服务开放进行智能化编排管理，实现端到端网络的统一编排。

图1 星地融合网络的统一编排架构

面向基础设施，网络疆域从地面段的基站、信关站、数据中心等扩展到卫星段的中低轨卫星（MEO/LEO）和高轨卫星（GEO），资源类型从传统的频谱、存储、带宽资源扩展增加了AI 和计算等资源，编排中心具备对多样化异构资源的全生命周期管理能力，基于网络功能虚拟化（NFV,Network Function Virtualization）[25]技术将全网物理基础设施转换为统一的虚拟资源池，向上提供按需的多维多域资源的统一编排和调度。

面向网络功能，为适配千行百业定制化要求而衍生出的多样化定制化功能（或服务），网络功能将呈现原子化和开放化特性，支持网络功能的按需编排。编排中心具备对网络功能进行按需设计、快速上线、版本管理等全生命周期的管理能力，可以基于高中低轨道卫星的环境和资源状态实现网络功能的轻量化设计、柔性分割和敏捷部署，实现网络功能的动态编排，为用户按需提供连接、智能、计算、数据等服务。

面向服务开放，编排中心将拉通星地融合网络的各层各域，将连接能力、算力能力、智能能力、数据能力等原子化能力统一编排为可对内对外提供的服务。对内，通过对多要素的高效协同提升网络性能上限；对外，智能精准感知不同应用的业务需求，对多要素进行按需智能编排和配置，支持自动生成满足业务需求的端到端服务流，通过统一封装，为用户提供定制化的高性能服务。

最后，编排中心将支持传统网络管理模式向网络自治方向的演进，在传统的故障、配置、计费、性能和安全（FCAPS,Fault、Configuration、Accounting、Performance and Security）管理基础上，通过建立全域网络复杂场景下的智能化异常检测与自愈机制，以及深度融合数字孪生网络，以虚控实，实现网络“规-建-维-优”的自动闭环控制，增强网络鲁棒性与抗毁能力。

3 面向星地融合网络的统一编排关键技术

为了实现星地融合网络中分层分域网络的资源、功能、服务等多要素的统一编排，提出分布式自治技术用于星地融合网络的按需部署和灵活组网，以及提出算网协同编排技术实现多维资源的高效协同。

3.1 星地融合的分布式自治技术

当前的卫星网络和地面网络本质上是独立运营管理，仅实现了星地之间比较有限的互联互通。面向6G，星地网络深度融合，实现网络资源优势互补和网络功能按需部署，满足星地多种异构接入场景和差异化网络性能需求。由于集中式组网方式被认为存在架构复杂、数据量大、容易遭受攻击、数据安全性低等缺陷，本文提出如图2 所示的星地融合分布式自治技术，支持网络服务根据场景按需定制和灵活部署。

图2 星地融合的分布式自治技术

星地融合网络由中心节点和分布式节点按需组网。中心节点部署在地面，具备较为完备的基础网络功能，实现对网络的全局管理控制。分布式节点可以按需部署于地面、MEO/LEO 卫星和GEO 卫星，根据不同的场景和地理环境实现网络功能的差异化定制，在星上实现网络功能的轻量化设计，在星地之间实现网络功能的柔性分割，为星地融合网络的不同用户提供精准匹配的连接、智能、数据等多要素服务。单个网络节点通过节点内的智能闭环自治满足用户个性化需求，不同网络节点之间通过智能协同实现节点间协作的接入管理、会话管理、业务连续性管理，满足特定的业务场景、用户规模、地理环境等要求。

为了降低分布式网络的资源编排和调度开销，星地融合网络将呈现中心和分布式混和的联合管控方式，在中心节点和分布式节点分别部署中央编排中心和区域编排中心，实现全局统一编排和区域按需编排。为了实现节点间的协同交互，引入数据与知识空间相结合的网络自驱动学习机制，实现计算、数据、算法与网络的深度融合。区域编排中心基于本地数据生成知识库，并将本领域历史知识、专家经验融合到已有的模型或者深度学习算法中形成知识定义的资源调度技术，实现分布式节点内的自组织、自管理、自优化。中央编排中心通过区域编排中心的知识库迁移感知全网的编排知识，对全场景全域网络对象进行统一建模与表征，明确相互约束机制，在全域范围内完成圈层和自治域层级的调度，并利用实时监测、算网预测分析，以及数字孪生等技术形成“感知—学习—决策”的整网智能闭环的统一编排机制。

3.2 星地融合的算网协同编排技术

现有星地融合编排技术对多维多域的资源感知和管控方案存在跨域交互困难、异构资源表征不统一等问题。同时，现有工作主要是建立在物理网络是静态拓扑、用户需求相对稳定的前提下，忽略了物理网络的拓扑动态性、用户需求的动态变化、资源状态的动态变化，一般按资源使用峰值静态分配，造成资源浪费等问题。本文提出一种星地融合的算网协同编排技术，如图3 所示，将位于地面段和卫星段的所有物理节点都作为算力节点[29]向算网管理中心进行算力注册，实现计算资源与移动通信网络资源的全面感知和动态调度，解决网络资源和计算资源联合调度的复杂性问题。

图3 星地融合的算网协同编排技术

算网管理中心由算网需求感知、算网资源管理、算网策略生成、智能分析预测、算网多域协同编排等功能模块构成，实现全局算网资源的智能管控和协同编排。

算网需求感知模块基于意图感知技术将用户角度的高层次、粗颗粒、抽象化的业务需求智能感知为网络可以具体实施的包含对无线资源、传输资源和网络资源等的算网资源需求；算网资源管理模块实现对算力节点的管理和抽象建模，以及通过对多维资源的感知，生成算网资源的统一表征知识库，实现对算网资源的统一管理；算网策略生成模块根据业务算网资源需求结果以及算网资源统一表征知识库，智能决策业务编排的目标圈层和目标域，根据终端自身能力、终端位置信息、星历信息、算力资源类型、算力资源形态、资源状态等，结合算网预测分析，利用AI 计算生成最优的算网资源调度策略；智能分析预测模块通过动态数据采集等实现算网资源状态和算力服务状态的实时监控，利用深度学习技术进行模型训练，并不断优化现有算法模型，基于实时监控结果和星历数据、专家知识等，实现算网态势预测、星上资源的可服务时长预测、用户资源需求预测等，支撑算网策略生成模块的智能调度和动态调整；算网多域协同编排模块基于算网策略生成模块的调度策略和业务部署策略，完成各域的网络功能编排与算力服务编排，实现网络资源、计算资源、安全策略、应用管理、业务管理等方面的协同，完成按需端到端资源自配置，实现异构资源的高效利用。

算网协同编排技术通过对多维异构资源的统一表征和全面感知，除了可以满足终端用户对多维资源的差异化动态需求，还可以用于满足部署网络服务的业务需求，实现虚拟化网络功能（VNF,VNF Manager）的按需部署。NFV 编排器（NFVO,NFV Orchestrator）将其管理的基础设施作为算力节点注册到算网管理中心，算网管理中心接收部署网络服务的业务需求，解析出该业务中每个VNF 对应的算网资源需求，然后基于本地维护的算力资源状态信息、位置环境信息等，将每个VNF 调度到不同的算力节点上进行部署。算网管理中心根据调度策略将部署到相同算力节点的VNF 组织为子网络服务，生成对应NFVO 所需的模型文件，并通知对应NFVO 进行子网络服务的实例化部署。NFVO 接收到模型文件和通知后，基于模型文件部署对应的子网络服务。同时，算网管理中心监控算力节点和网络服务的资源占用情况，当资源不足时，算网管理中心可以将网络服务中的部分或全部网络功能调度到新的算力节点部署，实现网络的动态可重构。

4 实验验证

为了实现对编排管理系统上星的可行性验证，本文将当前在实验室进行地面移动通信系统验证的标准化编排管理系统增强为拟用于星地融合网络实验室验证的新型编排管理系统，提升编排效率。本文使用在实验室自研搭建的移动通信网络验证平台,该平台基于NFV[25]将网络资源抽象成虚拟资源池，支持网络功能的灵活动态部署；基于软件定义网络（SDN,Software Defined Network）[25]技术实现用户面的控制（UPFC）与转发（UPFU）分离，屏蔽底层物理网络在通信协议上的差异。接下来介绍标准化编排管理系统与新型编排管理系统的性能对比。

标准化编排管理系统使用基于开源OSM 的MANO[26]实现系统资源的高效管理和编排，基于OpenStack[27]的开源云计算管理平台在x86 通用服务器上搭建虚拟化平台，将传统运行在专用硬件上的核心网的网络功能进行虚拟化，生成虚拟网络功能（VNF,Virtualized Network Function），并将VNF 部署在虚机（VM,Virtual Machine）上。新型编排管理系统使用基于轻量级的Kubernetes 虚拟化平台（即K3s）和基于容器[28]的轻量级虚拟化技术。

为了对标准化编排管理系统和新型编排管理系统的网络功能部署效率进行实验对比，以3GPP 定义的5G 系统的SMF（Session Management Function）网络功能的部署为例进行测试。标准化编排管理系统和新型编排管理系统部署SMF 网络功能的实验测试数据对比情况如表1 所示，一个网络功能部署过程中涉及模型生成、模型分析、虚拟资源分配、网元初始配置四个阶段，具体包括生成NSD/VNFD、分析NSD/VNFD、创建VM、初始化juju、执行config、执行scp 动作、执行vnfstart 动作等流程。实验进行了4 次，由于每次测试时存在系统运行环境差异和测量结果记录偏差等原因，每次实验结果不完全相同。

表1 标准化编排管理系统和新型编排管理系统的网络功能部署时间对比（以SMF为例）

从表1 可以看到，基于OpenStack 和VM 的标准化编排管理系统在进行单个网络功能（这里是SMF）的部署和服务启动时间约为8 分钟，基于K3s 和容器的新型编排管理系统约为3 分半。测试一个网络切片包含AMF、SMF、UPF 三个基本的网络功能时，标准化编排管理系统大约需要10 分钟，说明耗时与网络功能的数量有正相关关系，但不是线性增长关系。而新型编排管理系统，由于采用了更轻更快的容器技术，并且改进了网元的业务配置方式从而避免了OSM 系统中juju 组件的初始化时间，它的网元初始配置是在容器创建时已通过环境变量注入的方式传递给容器，因此不影响部署时间。模型生成方面，标准化编排管理系统是通过人工方式完成模型文件的设计、制作和上载，非部署时候实时进行，所以未计入部署时间，新型编排管理系统是基于AI 实时进行网络切片部署的意图感知，其生成模型耗费约3 分钟时间。同样创建一个包含AMF、SMF、UPF 三个网络功能的网络切片，新型编排管理系统实验室测试时长大约为4 分钟，相较于基于VM 的标准编排管理系统，其网络切片的部署效率提升了约60%。新型编排管理系统的性能提升为星地融合网络的统一编排提供了潜在的基础平台方案。

5 结束语

星地融合网络以地面网络为基础、以卫星网络为延伸，实现星地互联和广域全覆盖，已成为6G 网络的一个研究热点，星地融合网络的统一编排成为其中的一个关键问题。目前，面向6G 星地融合网络的统一编排技术的研究仍然处于早期阶段。面向未来，还需要深入研究并解决资源池化和资源区域化管理壁垒等技术，避免子网的“拼接”问题，同时，星地统合的统一编排还涉及到地面网络运营商还是卫星网络运营商的管理划分等体制问题，需要通过合理的合作共赢实现真正的星地统一编排。