一种适合星上处理的动态IP路由算法

分析了宽带卫星网络的拓扑结构和交换方式,并对卫星组网的路由特点和基本路由策略进行了研 究,设计了一种适合星上处理的动态IP路由算法。仿真分析结果表明该算法具有较低的计算复杂性,需要 的存储空间很小,能够有效克服卫星移动性对路由计算的影响。     

基于VRNET的卫星路由算法研究与仿真

分析了目前已有卫星路由算法,讨论了其中具有代表性的多层卫星网络路由算法MLSR,在此基础上提出并设计了一种适合LEO&MEO&GE0多层卫星网络的路由算法DTMLSR,该算法充分利用了卫星通信网络的规律性和可预知性,利用地面网关来传输部分链路信息,有效地减少了路由计算开销,缩短建路时间.另外通过增加卫星网络流量监测及接入卫星的选取机制,平衡了网络流量分布,降低了网络的丢包率,并在一定程度上减少了通信业务的端到端时延.     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(lowearthorbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出了一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用了LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明,和传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

基于蚁群算法的卫星网动态路由算法

卫星网络路由应当具有使用较小的通信开销和处理能力计算出最优路径,并能够适应卫星网络拓扑结构动态变化等特点,这与蚁群算法的特征相匹配,能很好地解决这一问题。以此为背景,提出了一种新型的基于蚁群算法的卫星网动态路由算法(DRAS-ACA),并在NS2网络仿真平台上实现了该路由算法,使用gnuplot分析了仿真结果。     

卫星网络基于时空的动态IP路由

研究宽带卫星网络的拓扑结构和路由策略,设计了一个基于时空的分布式路由算法,其计算复杂性为O(1)。针对卫星移动性进行的仿真结果表明新算法能够有效确定最小时延传播路径。     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(low earth orbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明:与传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

低轨卫星星座通信系统星间路径选择

现有的低轨卫星星座路由算法在选择星间路径时,根据算法特征分别选用最短传输延时路径(LDP)和最小跳数路径(LHP),但是对选用LHP的合理性缺乏详细分析。针对低轨卫星星座系统中LDP与LHP的关系问题,该文通过遍历仿真验证,LDP属于LHP集合,且LHP集合中各条路径传输延时差别不大,可以用LHP代替LDP以降低计算复杂度,便于路由算法的分布式实现。此外,基于LHP传输延时的变化特征,提出了星间路径选择的策略,减少了路由切换次数,为进一步优化分布式路由算法奠定了基础。     

一种基于移动Agent卫星网动态路由算法

为克服现有卫星网路由算法的不足,结合单层卫星网负载分布不均匀的特点,提出了一种新型的适用于单层卫星网的基于移动Agent的动态路由算法(SDRA-MA)。该算法通过移动Agent在卫星节点间迁移,收集星际链路时延、卫星纬度等信息。当条件满足时,移动Agent往回迁移,并在每个中间卫星节点基于卫星地理位置计算所探测路径的代价、更新路由表。通过在类Iridium星座中的仿真结果表明,SDRA-MA能够适应网络拥塞,实现负载平衡。尤其在高负载情况下端到端时延、丢包率等指标均优于传统的卫星路由算法。通过复杂度分析得知,SDRA-MA具有较低的通信、存储和计算开销。     

基于路径缓存的并发扩散式服务质量路由算法

服务质量路由算法是一种多约束多目标的优化问题，该问题属于计算复杂度完全类(NP-CompIete)问题．基于一些扩散式服务质量路由算法，提出了一种基于路径缓存的并发扩散式服务质量路由算法(PCB-CFQR)，该算法是一种分布式算法，它将资源预留、接纳控制和路由选择进行有效的结合，能同时完成多个请求的路径建立，大大提高路由算法的效率．分析和仿真结果表明，PCB-CFQR算法具有较强的稳定性和实时性，与最短最宽(WSP)路由算法相比，它无须进行路由信息的定时刷新，却具有较低的呼叫阻塞率．     

一种网格计算环境下WDM网路由和波长分配算法

波长路由光网络为网格计算动态提供端到端的专用光路，以满足网格计算应用的数据密集性，提前预留是 网格计算中一种重要资源占用形式。目前波长路由光网络的提前预留研究多是关注用户请求的弹性调度，以缓解 资源碎片影响。从路由和波长分配（RWA）算法缓解资源碎片影响的角度，分析了提前预留中RWA算法的特殊 性，在已有路由和波长分配问题上增加了时间向量因素，并提出了最少资源碎片聚集（L-RFC）算法，引入了时间向 量上的资源碎片影响因子作为波长分配权衡因素，将资源碎片影响分散在不同波长上。仿真证明，该算法即降低 了阻塞     

Reverse Detection Based QoS Routing Algorithm for LEO Satellite Constellation Networks

A reverse detection based QoS routing algorithm was developed based on the dynamic topology of low earth orbit (LEO) satellite constellation networks. This distributed algorithm has very low computational complexity, so it is suitable for on-board processing. This algorithm improves the autonomous operating capability and throughput of satellite networks. Simulations show that the algorithm has better performance than the static sequent snap shots algorithm with acceptable low overhead signaling.     

A distributed routing algorithm based-on simplified topology in LEO satellite networks

In this paper, a distributed routing strategy based on simplified topology (DRBST) was proposed for LEO satellite networks. The topology of LEO satellite networks was simplified aiming at minimizing inter-satellite links handover number. To optimize the route based on the simplified topology, we considered not only the transmission delay but also the queuing delay and the processing delay, which were analyzed using Markov chain and determined using a novel methodology. The DRBST algorithm was simulated in a LEO satellite networks model built using OPNET. The simulation results demonstrate that the low complexity DRBST algorithm can guarantee end-to-end delay bound. Moreover, the routing protocol cost is much less than traditional algorithms.     

基于ACO的LEO卫星网络路由研究

为了解决低轨卫星网络动态拓扑路由问题,通过更改蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法结构以及信息素更新策略进行调整,提出一种适合LEO卫星网络的具有多QoS约束条件的ACO路由算法.这种路由算法能够根据LEO卫星网络中业务流量分布的变化对网络最优路径做出调整、均衡网络负载、避免拥塞,实现多种QoS指标的联合最优.仿真结果表明:在网络接近满负荷的情况下,路由算法在保证业务QoS需求的同时,使网络资源得到了充分利用.     

基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法

为了解决高移动性导致卫星网络路由难以计算的问题,融合图神经网络和深度强化学习,提出一种基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法。考虑卫星网络拓扑和卫星间链路的可用带宽、传播时延等约束,构建卫星网络状态,通过图神经网络对其进行表示学习;根据此状态的图神经网络表示,深度强化学习智能体选择相应的决策动作,使卫星网络长期平均吞吐量达到最大并保证平均时延最小。仿真结果表明,所提算法在保证较小时延的同时,还能提升卫星网络吞吐量和降低丢包率。此外,图神经网络强大的泛化能力使所提算法具有更好的抗毁性能。     

ns2中的基于移动Agent卫星网路由算法仿真

为了解决基于移动Agent的卫星网路由算法的仿真,提出了一种新型的基于ns2的单层卫星网路由算法仿真平台构建方案.详细阐述了ns2中卫星网络星座定义、切换管理、路由模块、通信模块、星间链路、星地链路和移动Agent的设计方案,最后用新的仿真平台实现了基于移动Agent的卫星网路由算法SNRA-MA在Iridium网络模型下的仿真.仿真结果表明:新的仿真平台完全可以满足SNRA-MA算法的仿真,且SNRA-MA算法丢包率低、端到端传输时延满足ITU-T的通信指标.     

A multi-path routing algorithm of LEO satellite networks based on an improved ant colony system

Geography rectangle is used to reduce signaling overhead of the LEO satellite networks.Moreover,a multi-path routing algorithm based on an improved ant colony system （MPRA-AC） is proposed.Matrix indicating the importance of the link between satellites is introduced into MPRA-AC in order to find the optimal path more quickly.Simulation results show that MPRA-AC reduces the number of iterations to achieve a satisfactory solution.At the same time,the packet delivery ratio of LEO satellite networks when running MPRA-AC and DSR-LSN （dynamic source routing algorithm for LEO satellite networks） is compared.The packet delivery ratio is about 7.9％ lower when running DSR-LSN.Moreover,because of the mechanism of active load balancing of MPRA-AC,simulation results show that MPRA-AC outperforms DSR-LSN in link utilization when data packets are transmitted in the networks.     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.