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低轨卫星网络服务质量保障路由方法综述*

2024-03-04孙士然陈龙孙泽坤孙群英李杰张然刘江

移动通信 2024年1期
关键词:卫星网络确定性时延

孙士然,陈龙,孙泽坤,孙群英,李杰,张然,4,刘江,4

(1.北京邮电大学,北京 100876;2.航天工程大学,北京 101416;3.上海卫星互联网研究院有限公司,上海 202210;4.网络通信与安全紫金山实验室,江苏 南京 211111)

0 引言

近年来,随着无线电和卫星小型化技术的发展,低轨卫星网络以其低时延、低成本的特点成为了大规模卫星网络的新热点,大容量星间链路的应用也让低轨卫星网络承载高密度的地面网络业务流量成为可能。3GPP 已经定义了一些卫星网络在移动通信系统中的使用场景,可作为地面网络的延伸[1],在未来空天地一体化网络发挥重要作用,其应用架构如图1 所示。特别对于物联网业务应用,到2030 年物联网设备的数量将达到240 亿以上,低轨卫星网络覆盖范围广、受自然灾害影响小的特点,使其可以在任意时刻传输任意地点的物联网数据[2]。随着6G 研究的全面展开,数字化和智能化发生深刻变革,工业制造、智能交通、全息通信等多方面的新业务也不断涌现。不同的业务对网络传输的时延、带宽、丢包率等服务质量提出了不同的要求,例如,双向会话服务对延迟具有极高的要求,而单向数据流服务对网络的丢包率和带宽具有很高要求[3]。而卫星网络天然具有拓扑高动态,链路不稳定的特点,如何在高度动态的卫星网络环境中计算出满足业务服务质量需求的路由是亟待解决的关键问题,目前研究人员已经根据卫星网络的特点对路由方法进行了一些研究,并提出了不同场景下的解决方案。

图1 卫星网络应用架构图

卫星网络中网络资源稀缺、传播时延长、业务种类繁多,多服务质量保障约束下的路由算法能够提供多样化业务的差异化服务质量保障,在考虑网络资源的情况下,满足多种业务的不同QoS 需求;通过将SDN 引入卫星网络,解耦网络的数据平面和控制平面,由控制平面完成复杂的计算操作,降低了数据平面上的卫星节点的计算需求,增强了卫星网络控制管理的灵活性。在解决路由优化问题上,蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食来求解,基于其自适应性被许多学者应用于具有高动态性的卫星网络路由求解。卫星网络具有高动态性、传播时延随时间变化、链路断续连通的特点,难以为业务提供确定性的服务质量保障,而确定性网络是一种新型的网络技术,旨在通过资源预留、时间同步、流量整形等机制为业务提供确定性的服务质量保障的能力,将确定性网络技术应用于卫星网络是有前景的,本文将基于以上对卫星网络服务质量保障路由的研究方向,具体阐述每类方向下的不同研究方法。

1 传统网络中服务质量保障路由算法

1.1 基于图论的服务质量保障路由算法

未来宽带卫星网络承载的业务种类和用户类型更加多样化、差异化,需要为不同业务需求的用户进行区分,提供差异化的服务质量保障。

文献[4]提出了一种基于存储时间聚合图的算法来解决时变网络的最大流问题,关注卫星网络上多个任务的传输服务质量保障(QoS,Quality of Service)问题,通过联合考虑业务的传输量与开始时刻,链路的连通机会以及节点的存储资源,借助链路累积流量计算规则,构建面向业务的最短时延路径,从而保障业务的传输时延。进一步设计了具有时延保障的星间路由协议,支持断续连通的时变网络环境中拓扑的动态发现、路由的高效计算以及数据分组的定时转发。

为解决在卫星动态切换时造成的路径失效问题,文献[5]首先建立虚拟节点动态资源图和多目标优化模型,该模型可以同时考虑节点的切换状态、存储资源以及链路的剩余带宽、时延等信息;其次,利用蚁群算法建立多QoS约束计算模型,通过调整信息素挥发系数,为每个连接请求找到一段时间内符合多QoS约束的多条路径;最后基于幂数加权公式选出一段时间范围内的最优路径,达到缓解网络拥塞,提高网络QoS的目的。

文献[6]不但考虑了多种QoS,还考虑了不同QoS之间的优先级关系,提出了多QoS路由优化算法,考虑多个QoS要求之间的优先级关系,提出多QoS路由优化算法,对可行链路的资源信息构建决策模型,根据QoS需求为不同的服务设置优先级系数,然后采用多径服务质量路由算法对QoS属性路径集进行决策,得出最优路径。文献[7]采用多优先级排队机制来保障每跳的QoS要求,在满足高优先级业务性能的前提下,临时提高低优先级业务的优先级,来避免资源浪费。将可用链路资源、传输开销等映射为链路的权重,考虑网络拓扑变化的影响,以保障链路寿命大于链路上业务传输所需要的时间,从而避免性能下降。

1.2 基于蚁群算法的服务质量保障路由算法

蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体行为的群体智能算法[8],它通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中的群体协作行为来解决问题,具有很好的自适应性,能够快速适应网络的动态变化,对于高动态的卫星网络场景很有优势。

文献[9]提出了一种基于蚁群算法考虑负载均衡的低轨卫星网络QoS优化路由算法,将初始信息素浓度与卫星网络流量需求进行匹配,降低了流量需求较高路径的信息素积累,避免流量聚集导致的网络拥塞,使算法更快收敛于最优解,综合考虑了端到端时延、时延抖动、剩余带宽作为多QoS目标优化因素,为每一条业务请求求解出满足时延与负载均衡约束下路径代价最小的路径。

为提高卫星网络可靠性,文献[10]根据图论的概念,考虑关键节点的全局影响,提出了一种智能备份路由算法。在蚁群路由算法的基础上,引入介数中心性来评估节点的重要性,并以此来选择整个网络的关键节点。在迭代计算过程中,当且只有当在原始路径中找到关键节点时,才能计算备份路径,通过这种方式来处理卫星网络遭受随机故障或智能攻击的情况。

为了为卫星网络提供更好的QoS和数据传输安全性,文献[11]提出一种自适应QoS动态路由算法,基于空间网络中节点的异常转发累积次数和负载能力来评估节点的信誉,用信誉值来表示节点的安全性和负载情况,卫星节点定期与邻居节点交换信誉值,若出现信誉值被篡改,将会降低该节点的信誉,节点在转发时优先选择信誉值较高的邻居节点进行转发。使用改进的蚁群算法进行路由发现和动态维护,为从源节点到目的节点的具有更高服务质量和安全性的路径提供更多的信息素奖励,从而使所选路径成为一种综合性能更好的安全路径。

蚁群算法作为一种经典的路径搜索启发式算法,本文提到的算法在蚁群算法的基础上进行改进,通过修改信息素初始浓度分布、改变信息素积累方式等方法,将QoS保障目标作为目标优化因素,在求解出最优路由的同时有效降低算法复杂度,有效缓解星上开销。

1.3 基于机器学习的服务质量保障路由算法

强化学习是一种生物启发的机器学习方法,其中代理通过与环境的交互寻找最优策略[12],为提升卫星网络路由计算性能和缓解星上存储资源压力提供了新的途径。基于Q学习的自主和分布式数据包路由算法是一种经典的基于值的强化学习方法。

文献[13]提出了一种基于Q学习的超大规模低轨卫星网络路由方案。基于强化的Q路由(QR,Q Routing)方法进行分布式路由更新,自适应动态卫星拓扑,降低路由计算资源消耗。通过特定奖励函数的设计,在卫星网络中实施多目标优化方法,以找到转发数据包的最优下一跳,并在路由维护中提供长期服务质量优化,实现端到端时延保障和低网络负载均衡。

为实现卫星网络节点高效安全转发,文献[14]设计了一种基于改进的双Q学习的卫星物联网(S-IoT,Satellite Internet of Things)自适应路由算法。整个S-IoT被视为强化学习环境,卫星节点和地面节点被视为智能体,在每个节点维护两个Q表用于转发和评估。为得到最优Q值,利用网络拥塞水平、节点状态和跳数来改进混合Q值、奖励值和折扣因子,实现多重保障。该算法在高度动态的环境中可提供更高效、安全的路由与转发。

为利用可信路由方案评估节点信任值,避免恶意节点攻击引起的QoS下降,文献[15]设计了一种完全分布式的多智能体架构,相较于集中式路由算法不需要收集全网链路信息,只需收集相邻节点状态即可独立做出决策,每个智能体都是独立训练的,可以适应卫星网络的实时变化,通过提高系统对数据传输的信任度,最大限度降低队列使用率,设置可变的信任值和延迟约束来满足不同服务的QoS要求。

表1为本节提到的传统网络中QoS保障算法进行了分类,它们将业务所需的多种网络资源以图中边的权重、信息素、模型参数的方式综合表现在链路参数中,把求解多QoS保障路由问题转化为特定的最优化问题,以简化求解复杂性。

表1 传统网络中的QoS保障路由算法

2 软件定义网络中服务质量保障路由算法

软件定义网络(SDN,Software Defined Network)如图2所示是一种新型动态网络架构。它采用分层思想,将网络的数据平面和控制平面解耦,通过网络功能虚拟化实现软件和硬件的分离,使得网络不再受限于硬件结构,而可以根据业务需求进行定制化的高效编排和资源重构,从而实现快速、灵活的网络组网[16]。将软件定义技术与卫星网络融合,将逻辑控制功能集中到控制器上,可以简化卫星功能设计,有助于实现高效的网络管理与控制,灵活的网络配置以及与异构网络的兼容性,优化路由策略,降低部署成本,并保障业务的服务质量。

图2 卫星软件定义网络架构

文献[17]提出了基于SDN的卫星网络架构,在此模型中将流量分为三类具有不同QoS需求的流量类型,提出一种结合优先级队列和加权循环的流量调度框架,为A类业务设置高优先级队列以确保优先性,为B类和C类业务采用加权循环调度策略,以保证带宽分配的公平性,不仅保证高优先级业务的QoS要求,也可以防止低优先级业务服务无法被服务。对有时延要求的A类和B类业务,结合当前卫星节点和目的卫星节点的位置信息通过集中式算法计算出最优路径。对有带宽限制的C类业务,提出了一种基于链路状态的动态带宽自适应算法,通过控制器监视全网链路的带宽资源状态,由此设置链路可用性并计算出业务相应的路由。文献[18]将路由建立、路由表存储和控制开销视为三个部分,据此对链路进行建模,以准确反映基于SDN架构下卫星网络的网络状态和性能,根据用户QoS要求制定细粒度的数据传输策略。

为了满足空间任务多种不同业务传输质量需求,文献[19]对Dijkstra算法进行了改进,提出了一种多QoS目标优化路由算法。首先建立包括带宽、时延、丢包率多个QoS约束的优化模型,使用拉格朗日松弛法对多约束问题进行松弛处理,得到新的链路权重公式。然后在权重因子中引入动态步长,通过判断所选路径是否满足QoS的要求,改变时延、丢包率在链路权重的比例和影响,根据卫星网络星上资源受限的特性,将链路吞吐量和链路可用性作为链路初始权重的重要指标,初始链路权重由路由开销表示,链路可用带宽越大,其相应的开销值越小,这样控制器会优数据流引向带宽充足的链路,避免网络拥塞。最后通过逐步迭代,快速收敛,找出满足多QoS需求的最优路径。

针对节点负载均衡以及星间链路切换问题,文献[20]利用SDN网络架构管理和优化LEO卫星网络通信系统,提出一种高性能QoS保障的LEO卫星星间路由算法。针对通信链路状态信息和星间链路通断实时变化的问题,根据剩余链路持续时间定义星间链路生存时间,得出每条星间链路的稳定度,解决由于链路切换导致的业务路径重构问题。基于高轨道卫星得到的星间链路的流量状态,定义链路负载矩阵,给出星间链路负载度函数,并利用标签交换路径集合得到每条路径的负载度,以避免节点拥塞,实现网络负载均衡。通过路径代价函数给出路由决策矩阵,根据用户对业务时延、带宽和丢包率的不同要求,将业务分为3种类型,定义权重因子矩阵,根据不同业务类型的需求,分配不同的权重因子,保证用户的QoS要求。针对瓶颈节点提出调整因子来减小其对路由算法的影响,并通过理论证明调整因子的有效性。

表2对上述提到的确定性网络中的QoS保障的路由算法做以总结。通过将软件定义网络架构引入卫星网络,本文提到的算法得以通过集中式控制器,对网络可用资源进行实时监控,建立包括时延、带宽等QoS约束的优化模型,基于全网资源视图求解QoS保障最优化问题。

表2 SDN网络中的QoS保障路由算法

3 确定性网络中服务质量保障的路由算法

确定性网络是一种新型的网络技术,旨在为业务提供确定性的服务质量保障的能力,可为业务提供确定性的资源预留、时延控制以及更高的可靠性,可以有效解决传统网络中链路拥塞、数据分组丢包、数据分组超时等问题。随着部署范围的扩大,通过中国网络创新环境和长三角综合测试环境两个网络测试平台,确定性网络已经实现了广域网上的部署并进行了验证,实现了大规模的延迟和抖动控制[21]。低轨卫星网络凭借其广覆盖、时延短、可靠性高等特点,可为时延敏感业务提供服务,在卫星网络中部署确定性网络技术为业务提供确定性服务质量保障成为了人们研究的新热点。

基于时变连续图对天地一体化网络进行建模,文献[22]精准刻画了网络中的多维时变资源;构建相关定义及计算规则,对网络中的约束条件给出了数学表示,计算出业务在路径上传输情况,并提出了面向业务的时间确定性路由算法,为业务计算出具有时间确定性的端到端路径。

在低轨卫星-地面集成网络中,使用基于循环排队和转发机制(CQF,Cyclic Queuing and Forwarding)机制可以确保业务的确定性传输,为了解决使用CQF机制在卫星网络低负载时造成资源浪费的问题,文献[23]在低轨卫星-地面集成网络的场景下提出了循环优先级和转发(CPF,Cyclic Queuing and Forwarding)机制,通过定期交换队列的优先级并且使传输时敏流的优先级队列在任何时段都能发送,消除了传统CQF的门限限制和周期转发中对时间敏感流的带宽限制,降低了服务超时率,并且提高了数据包转发的可靠性。

文献[24]开发了一种具有确定性时空路由、冗余编码和多径调度(DSNT-SRM,Deterministic Spa-tio-temporal Routing,Redundant Coding and Multipath Scheduling)的确定性卫星网络传输方法,利用星历表信息和动态资源更新机制来预测所有即将到来的通信机会,并构建确定性的时空路由路径以保障传输时延;通过结合稀疏和冗余网络编码机制以保证传输的可靠性。

为了联合表征了由业务随机性导致的链路、存储与时间资源的随机特征,文献[25]提出了随机时变图模型,并且表征了存储与链路资源的关联关系,为链路资源利用率的提升与业务的时间确定性保障提供了模型基础;提出了最大概率时延保障的路由算法,基于统计数据为业务路由,解决了网络时变性和业务时延确定性保障之间的矛盾。

表3对上述提到的确定性网络中的QoS保障的路由算法做以总结。在多业务整体QoS需求满足的前提下,它们分别在时延保障、拥塞控制、传输可靠性、资源利用率方面做了针对性设计。

表3 确定性网络中的QoS保障路由算法

综上所述,在卫星网络中提供确定性服务是一个正在兴起的趋势,然而目前的技术方案都着重于三层网络路由技术,通过单快照下的路径规划来为业务提供确定性,缺乏对底层机制的进一步研究,受限于卫星网络的高动态性,无法保障业务在传输中的抖动要求。而在卫星网络资源表征上,针对卫星网络的时变性,有研究利用随机过程来描述卫星网络中的时变资源,为确定性服务提供了数学建模基础。

4 结束语

本文全面综述了低轨卫星网络在保障服务质量的路由策略领域的研究进展,特别关注多QoS路由优化、SDN架构等方面的路由算法。这些创新性的研究工作对于理解和改善差异化业务的服务质量保障具有重要意义,同时也在提高网络资源利用效率、降低业务时延、增强网络安全等方面展现了显著成效。展望未来,随着低轨卫星网络技术的不断成熟和应用领域的拓展,卫星网络将会承载更多元化与复杂的业务,希望通过本文总结的内容能为未来的研究人员提供帮助参考。

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