LEO/MEO卫星网络中一种抗毁路由算法

提出了一种基于ATM(AsynchronousTransferMode,异步转移模式)技术的抗毁路由算法·该算法通过VPC(VirtualPathConnection,虚通路连接)将卫星网虚拟成一个全连接网络,根据空间位置将卫星网络划分为若干个可动态重组的簇,由簇首维护本簇内的实时拓扑信息·当星际链路出现故障时,簇首将尽量在本簇范围内重建VPC,如果无法重建则将重建请求和本簇拓扑信息扩散到相邻簇首,就在更大的已知拓扑范围内完成VPC重建工作·在Iridium(铱星)系统模型上对该算法的信令开销、有效性进行的仿真结果显示,扩散抗毁路由算法可以绕开故障的星际链路,提高系统抗毁性,而且寻路开销也较之...     

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.     

非静止轨道卫星网络中的最优路径路由算法

深入挖掘卫星运行的规律性和星际链路连接的规则,提出了两阶段最优路径路由算法,算法将路由选择分为静态路由策略与在线路由修正两个阶段,静态路由策略给出不考虑网络流量分布时,数据包选择最少跳数下最短路径的路由选择原则,以虚拟节点的划分屏蔽了卫星网络的拓扑变化;在线路由修正阶段实时监控网络流量分布信息,在静态路由策略的基础上完成路径选择的调整,以达到保证一定QoS的情况下使得全网吞吐量最大的目的,通过仿真,证明本算法在降低运算复杂度、路由开销等方面具有良好的性能。     

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。     

一种宽带卫星网络路由协议

结合宽带卫星网络系统的特点 ,提出了一种宽带卫星网络路由协议SARP(SatelliteNetworkAdaptiveRoutingProtocol) ,着重介绍了SARP工作范围、主要设计思想及实现 .通过仿真测试了SARP的性能 .结果表明 ,在宽带卫星网络环境下SARP比传统的链路状态协议L S的性能有明显改进     

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。     

下一代LEO卫星网络路由策略分析

鉴于LEO卫星网络有限的资源和高昂的建设维护成本，研究有效的LEO卫星网络路由策略成为下一代LEO卫星网络建设的关键问题。LEO卫星网络具有不同于传统的地面网络的特性，首先从对路由影响的角度对这些特性进行归纳，随后依据这些特性总结出侧重于网络拓扑结构、路由更新和负载平衡3个方面的解决方案，分析了每种方案特点，为进一步设计满足应用需求的、更为有效的下一代卫星网络路由策略奠定基础。     

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。     

一种基于安全移动代理的路由算法设计

移动代理通过遍历网络收集信息,由于网络的开放性,代理及其内部数据的安全受到巨大威胁.提出了一种基于安全移动代理的路由算法的设计思想,使用概率值来构造路由表,通过移动代理在网络节点间地迁移,来发现网络状态,更新节点路由表.同时在网络节点处建立信任表,定期生成TestDataAgent(测试代理)在虚拟空间中运行,并对其属性和关键数据进行检测以保证网络节点的可靠性,实现代理在网络中的安全.还用Grasshopper移动代理开发平台构造了一个简单网络模型,对此算法进行了验证.     

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.     

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%。     

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%。     

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.     

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.     

Dynamic routing and wavelength assignment algorithm of optical satellite networks based on cross-layer design

In order to overcome the adverse effects of Doppler wavelength shift on data transmission in the optical satellite networks, a dynamic routing and wavelength assignment algorithm based on cross-layer design ( CL-DRWA) is introduced which can improve robustness of the network.Above all, a cross-layer optimization model is designed, which considers transmission delay and wavelength-conti-nuity constraint, as well as Doppler wavelength shift.Then CL-DRWA is applied to solve this mod-el, resulting in finding an optimal light path satisfying the above constraints for every connection re-quest.In CL-DRWA, Bellman-Ford method is used to find an optimal route and a distributed rela-tive capacity loss method is implemented to get an optimal wavelength assignment result on the opti-mal route.Moreover, compared with the dynamic routing and wavelength assignment algorithm based on minimum delay strategy ( MD-DRWA) , CL-DRWA can make an improvement of 5.3%on the communication success probability.Meanwhile, CL-DRWA can meet the requirement of trans-mission delay for real-time services.     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.