0 引言

    LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，拓?fù)湟恢倍荚诳焖僮兓@是LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于地面自組織網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)，而且衛(wèi)星的存儲(chǔ)能力和處理能力有限^[1-2]。同時(shí)，衛(wèi)星間的距離很遠(yuǎn)，容易導(dǎo)致較大的端到端傳輸時(shí)延^[3]。

    對(duì)此，研究人員提出了一些基于負(fù)載均衡的路由機(jī)制，如ELB算法^[4]是由TALEB T提出的，該算法主要是將衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在發(fā)送或轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組前已經(jīng)獲取到了下一跳節(jié)點(diǎn)的鏈路負(fù)載狀況，依次作為依據(jù)，為數(shù)據(jù)分組選擇合適的轉(zhuǎn)發(fā)路徑。但如果網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的擁塞節(jié)點(diǎn)過(guò)多時(shí)，該算法性能會(huì)降低甚至失效。KUCUKATES R等人^[5]提出了PAR算法，該算法是在網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生前及時(shí)采取措施進(jìn)行避免，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的效果。但是該算法網(wǎng)絡(luò)吞吐量不高，同時(shí)分組端到端時(shí)延也比較大。SDRZ-MA算法^[6]將Agent引入到LEO衛(wèi)星網(wǎng)路由中，其衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)定時(shí)產(chǎn)生前向Agent在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)間來(lái)回轉(zhuǎn)發(fā)，遷移過(guò)程中收集衛(wèi)星緯度、鏈路代價(jià)等路由更新所需信息。但SDRZ-MA算法存在部分衛(wèi)星負(fù)載過(guò)重、其他衛(wèi)星資源開(kāi)發(fā)不足的問(wèn)題。

    對(duì)此，本文基于SDRZ-MA算法思想，提出了基于負(fù)載均衡的動(dòng)態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB（Dynamic Routing Algorithm based on Load Balance)。分析前向、后向Agent如何讀取路由機(jī)制，并設(shè)計(jì)新的路由策略以及優(yōu)化前向Agent的分組長(zhǎng)度，改進(jìn)流量調(diào)節(jié)因子函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)流量更適應(yīng)具體維度位置。最后，測(cè)試了本文路由算法在控制開(kāi)銷、流量調(diào)節(jié)以及平均端到端時(shí)延等方面的性能。

1 網(wǎng)絡(luò)模型及問(wèn)題描述

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型及相關(guān)定義

    在本文DRLB算法中，用Walker星座^[7-8]進(jìn)行組網(wǎng)，該算法是將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)抽象看作一個(gè)由一組節(jié)點(diǎn)V和一組邊E組成的無(wú)向連通圖G=(V，E)。其中，|V|為網(wǎng)絡(luò)中所有衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，|E|是網(wǎng)絡(luò)中所有星際鏈路的個(gè)數(shù)。算法相關(guān)定義為：

1.2 問(wèn)題描述

    通過(guò)對(duì)考慮負(fù)載均衡的具有代表性的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法SDRZ-MA進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)該算法存在以下問(wèn)題：

    (1)因地面業(yè)務(wù)熱點(diǎn)集中在北半球，尤其是北緯50°以內(nèi)，原始SDRZ-MA算法設(shè)計(jì)了代價(jià)調(diào)節(jié)因子，以促使流量由北半球向南半球分配，但代價(jià)調(diào)節(jié)因子的設(shè)計(jì)存在缺陷；

    (2)在SDRZ-MA算法中，衛(wèi)星星座運(yùn)行一個(gè)周期后，每個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)僅以概率q_d的值來(lái)確定前向Agent的目的衛(wèi)星地址，這不夠全面，會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)對(duì)于全網(wǎng)的拓?fù)湫畔@取得不夠及時(shí)準(zhǔn)確；

    (3)前向Agent分組存在冗余字段。

2 本文DRLB算法

    由于基于移動(dòng)Agent的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法存在網(wǎng)絡(luò)控制開(kāi)銷偏大、流量調(diào)節(jié)機(jī)制不合理的問(wèn)題，本文提出了基于負(fù)載均衡的動(dòng)態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB。

2.1 流量調(diào)節(jié)因子的改進(jìn)

    在SDRZ-MA算法中，調(diào)節(jié)因子的函數(shù)如下：

    其函數(shù)見(jiàn)圖1(a)。依圖可知，當(dāng)緯度大于北緯50°后，調(diào)節(jié)因子的曲線走勢(shì)仍繼續(xù)向上，這顯然不符合實(shí)際情況。對(duì)此，本文考慮衛(wèi)星緯度具體地理位置，對(duì)模型（3）進(jìn)行修正，形成新的流量調(diào)節(jié)因子模型：

    新的調(diào)節(jié)因子的函數(shù)見(jiàn)圖1（b）。依圖可知，改進(jìn)后的調(diào)節(jié)因子可以保證北半球的權(quán)值始終大于南半球，其中0°～50°的權(quán)值最大，這更符合實(shí)際的業(yè)務(wù)分布狀況。

2.2 優(yōu)化前向Agent目的衛(wèi)星的選取策略

    在SDRZ-MA算法中，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)會(huì)定期向其他衛(wèi)星發(fā)送前向Agent，該前向Agent的目的地址以概率q_d來(lái)確定：

其中，f_sd表示從源衛(wèi)星s向目的衛(wèi)星d發(fā)送的數(shù)據(jù)總量。在SDRZ-MA算法中，會(huì)出現(xiàn)短時(shí)間內(nèi)重復(fù)產(chǎn)生同一目的地址的前向Agent的情況。為此，本文通過(guò)（前向Agent發(fā)送時(shí)間間隔來(lái)避免重復(fù)發(fā)送的問(wèn)題。在本文DRLB算法中，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在發(fā)送前向Agent的時(shí)間間隔內(nèi)，記錄本時(shí)間段內(nèi)經(jīng)過(guò)自己的其他衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的前向Agent的目的地址。當(dāng)某一衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送自己的前向Agent時(shí)，首先排除自己記錄的前向Agent的目的地址，然后再按概率q_d選擇前向Agent的目的地址，這樣衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)能夠獲取更準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況，尋找最優(yōu)路徑。

2.3 壓縮Agent分組長(zhǎng)度

2.4 DRLB算法規(guī)則及基本操作

2.4.1 算法規(guī)則

    (1)規(guī)則1

    路由表初始化：

    (2)規(guī)則2

    ①在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的第一個(gè)周期內(nèi)，所有衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)會(huì)定時(shí)生成前向Agent，前向Agent的目的地址從本衛(wèi)星外的其他衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選取。

    ②第二個(gè)周期開(kāi)始，每個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)在生成前向Agent前，首先排除前向Agent產(chǎn)生間隔內(nèi)該衛(wèi)星記錄的經(jīng)過(guò)自己的前向Agent的目的衛(wèi)星地址，然后再按概率q_d選擇Agent的目的地址，前向Agent生成后發(fā)送給鄰居衛(wèi)星。

    (3)規(guī)則3

    ①前向Agent到達(dá)中間衛(wèi)星后，根據(jù)該衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的路由表來(lái)選擇下一跳。若存在鏈路不可用時(shí)，則先排除不可用的鏈路，并對(duì)該衛(wèi)星的路由表重新更新，再選擇下一跳。

    ②前向Agent生成后向Agent，生成的后向Agent沿該前向反方向移動(dòng)。

    (4)規(guī)則4

    當(dāng)下面的任意一個(gè)條件成立時(shí)，前向Agent生成后向Agent，前向Agent消失：

    ①前向移動(dòng)Agent達(dá)到其壽命期。

    ②前向Agent根據(jù)規(guī)則3選擇下一跳時(shí)，選擇的下一跳衛(wèi)星已經(jīng)被該前向Agent訪問(wèn)過(guò)或沒(méi)有可用的路徑。

    (5)規(guī)則5

    ①網(wǎng)絡(luò)代價(jià)模型的更新：

2.4.2 具體步驟

    (1)所有節(jié)點(diǎn)按規(guī)則1完成路由表的初始化工作。

    (2)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)s根據(jù)規(guī)則2產(chǎn)生一個(gè)具有一定壽命的前向Agent F_s，在遷移期間，Agent F_s記錄每個(gè)被訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)V_i的地址，最后一個(gè)被訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)的緯度和該節(jié)點(diǎn)的上一個(gè)跳節(jié)點(diǎn)到本節(jié)點(diǎn)的代價(jià)。當(dāng)Agent F_s到達(dá)中間衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)后，中間衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)根據(jù)Agent F_s攜帶的信息更新自己所處的緯度位置以及上一節(jié)點(diǎn)到本衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的代價(jià)。當(dāng)Agent F_s到達(dá)目的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)時(shí)，所攜帶的信息格式為：

    (3)前向Agent在遷移過(guò)程中根據(jù)規(guī)則3來(lái)進(jìn)行路由選擇，當(dāng)規(guī)則4要求的任意一個(gè)條件滿足時(shí)，前向Agent生成后向Agent B_d。

    (4)前向移動(dòng)Agent F_s將自己攜帶的路由更新所需信息壓入到后向Agent B_d的內(nèi)存中，同時(shí)自身壽命結(jié)束。

    (5)后向Agent B_d沿前向反方向遷移。當(dāng)遷移到路由中間節(jié)點(diǎn)V_i時(shí)，讀取中間節(jié)點(diǎn)記錄的自己的緯度和在該緯度位置時(shí)上一節(jié)點(diǎn)到本節(jié)點(diǎn)的代價(jià)，存入堆棧，同時(shí)獲取下一跳節(jié)點(diǎn)信息繼續(xù)遷移，直至遷移到源節(jié)點(diǎn)，每經(jīng)過(guò)一個(gè)中間節(jié)點(diǎn)，按照規(guī)則5更新節(jié)點(diǎn)的路由表和網(wǎng)絡(luò)代價(jià)統(tǒng)計(jì)模型如果通往下一跳節(jié)點(diǎn)的鏈路不可用，則后向Agent B_d自動(dòng)銷毀。后前Agent到達(dá)源節(jié)點(diǎn)后，其內(nèi)存信息為：

    本文DRLB算法Agent工作流程如圖2所示。

3 仿真和性能分析

3.1 仿真環(huán)境設(shè)置

    本文借助仿真軟件是OPNET14.5來(lái)測(cè)試本文路由算法的網(wǎng)路性能^[9-10]。為了模擬實(shí)際的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的流量分布，仿真中衛(wèi)星在北緯0°～50°之間衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)每發(fā)送0.4 s數(shù)據(jù)包停止0.8 s，其他非極地區(qū)域衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)每發(fā)送0.1 s數(shù)據(jù)包停止1.1 s，數(shù)據(jù)包的目的地址隨機(jī)。為了體現(xiàn)本文算法的先進(jìn)性，將當(dāng)前LEO衛(wèi)星網(wǎng)路由性能較好的SDRZ-MA算法視為對(duì)照組，并取α=3，β=5，η=0.8。星座拓?fù)浞抡鎱?shù)如表1所示。

    為了量化本文算法與對(duì)照組算法的網(wǎng)絡(luò)性能，本文用丟包率、平均端到端時(shí)延與歸一化ISL負(fù)載等指標(biāo)^[11]來(lái)評(píng)估。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分析

    (1)丟包率

    如圖3所示，SDRZ-MA算法和DRLB算法在終端比特率小于400 kb/s時(shí)，丟包率都接近0，這是由于這時(shí)網(wǎng)絡(luò)比較空閑，數(shù)據(jù)包能夠及時(shí)準(zhǔn)確地送達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。當(dāng)終端數(shù)據(jù)量增大時(shí)，DRLB算法的丟包要小于SDRZ-MA算法，這是由于調(diào)節(jié)因子的改進(jìn)使得全網(wǎng)流量得到了合理分配，同時(shí)根據(jù)節(jié)點(diǎn)的流量排序選取前向Agent目的節(jié)點(diǎn)，避免了重復(fù)向同一節(jié)點(diǎn)連續(xù)發(fā)送前向Agent的情況，節(jié)點(diǎn)對(duì)全網(wǎng)的負(fù)載信息獲得更加準(zhǔn)確；而SDRZ-MA算法沒(méi)有考慮到衛(wèi)星通信中節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速率巨大導(dǎo)致的流量分配難題，使其丟包率較高。

    (2)平均端到端時(shí)延

    平均端到端時(shí)延隨終端變化率見(jiàn)圖4、圖5。圖4中數(shù)據(jù)源衛(wèi)星和目的衛(wèi)星都在北半球，此時(shí)DRLB算法的性能明顯優(yōu)于SDRZ-MA算法，這是由于DRLB算法針對(duì)地面人口和大陸板塊的分布現(xiàn)實(shí)狀況，設(shè)計(jì)新的流量調(diào)節(jié)因子，更好地將網(wǎng)絡(luò)流量分配到南半球，最大程度上避免了由于鏈路擁塞而造成數(shù)據(jù)分組在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)時(shí)間緩存得不到轉(zhuǎn)發(fā)的情況。

    圖5中數(shù)據(jù)源衛(wèi)星和目的衛(wèi)星都在南半球中，兩種算法的端到端時(shí)延差不多，但在新算法中前向Agent的目的地址的選取策略得到優(yōu)化，降低了重復(fù)獲取某若干條鏈路負(fù)載信息的概率，使節(jié)點(diǎn)獲得準(zhǔn)確的全網(wǎng)負(fù)載信息來(lái)更新路由表，因此DRLB算法的平均端到端時(shí)延稍微好一點(diǎn)。

    (3)歸一化ISL負(fù)載

    歸一化ISL負(fù)載隨衛(wèi)星緯度的變化如圖6所示，在南半球DRLB算法的鏈路負(fù)載要大于SDRZ-MA算法，北緯大約0°～50°之間，DRLB算法中鏈路負(fù)載要小于原SDRZ-MA算法。這是由于本文算法對(duì)流量調(diào)節(jié)因子進(jìn)行了改進(jìn)，增加了0°到北緯50°間的鏈路代價(jià)權(quán)值，使得業(yè)務(wù)流量更多的被分配到了南半球。同時(shí)，該算法對(duì)前向Agent的目的地址的選取進(jìn)行了改進(jìn)，提高了路徑更新的效率，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)更好地獲得網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載狀況，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了流量的再分配。而SDRZ-MA算法在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速率巨大時(shí)不能動(dòng)態(tài)對(duì)鏈路業(yè)務(wù)流量進(jìn)行分配，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)較大的擁塞。

4 結(jié)論

    針對(duì)考慮負(fù)載均衡的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法網(wǎng)絡(luò)控制開(kāi)銷偏大以及流量調(diào)節(jié)機(jī)制存在缺陷等問(wèn)題，提出了基于負(fù)載均衡的動(dòng)態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB。在DRLB算法中，路由更新所需信息采用由衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)記錄、后向Agent讀取策略，減小前向Agent的分組長(zhǎng)度，降低網(wǎng)絡(luò)控制開(kāi)銷；對(duì)前向Agent目的地址的選取策略進(jìn)行改進(jìn)，提高路由更新的效率；優(yōu)化流量調(diào)節(jié)機(jī)制，更好地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡。理論分析和仿真結(jié)果表明，與SDRZ-MA算法相比，DRLB算法在丟包率、平均端到端時(shí)延等方面的性能均有所提高。

參考文獻(xiàn)

[1] 韋娟，薄振雨，劉葉.基于分時(shí)的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)非對(duì)稱路由算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2014，9(7)：832-838.

[2] WERNER M，JAHN A，LUTZ E.Analysis of system parameters for LEO/ICO-satellite communication networks[J].Journal on Selected Areas in Communications，2014，13(2)；371-381.

[3] CHANG H S，KMI B W，LEE C G.FSA-based link assignment and routing in low-earth orbit satellite networks[J].Transactions on Vehicular Technology，2013，47(3)：1037-1048.

[4] TALEB T，MASHIMO D，JAMALIPOUR A.SAT04-3：ELB：an explicit load balancing routing protocol for multi-hop NGEO satellite constellations[C].Global Telecommunications Conference，IEEE Press，2012：1-5.

[5] KUCUKATES R，ERSOY C.Minimum flow maximum residual routing in LEO satellite networks using routing set[J].Wireless Networks，2013，14(4)：501-517.

[6] RAO Y，WANG R C，ZHENG Y.Satellite network dynamic routing algorithm based on mobile agent[J].Journal of PLA University of Science and Technology，2014，11(3)：255-260.

[7] CHAN T H，YEO B S，TURNER L.A localized routing scheme for LEO satellite networks[C].ICSSC，2012：2357-2364.

[8] WERNER M.A dynamic routing concept for ATM-based satellite personal communication networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2013，15(8)：1636-1648.

[9] CAZABET R，AMBLARD F.Detection of overlapping communities in dynamical social networks[C].Proceedings of Conference on Social Computing，2013：309-315.

[10] 任智，王路路，楊勇.機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中基于定向數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡乩砺酚伤惴╗J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2014，34(1)：4-7.

[11] Liu Feng，Zhang Yu.Simple change adaptive routing algorithm for satellite IP networks[J].Journal of Software，2013，8(8)：1991-1999.