星座网络动态路由技术发展途径分析

导读：巨型低地球轨道卫星(LEO)星座网络通常由数百颗或数千颗卫星组成，这些卫星在不断改变其相对位置、通信强度和传输延迟等方面存在较大的变化。在这种动态环境下，传统的静态路由技术已经无法满足需求，需要采用自动化的动态路由技术来优化星座网络的性能和效率。

大规模卫星网络的设计和发射对高效和最小延迟的路由方法提出了迫切的需求。由于计划在未来部署的大多数星座都将依赖卫星间链路(ISL)，因此数据包在从源到目的地传输时通常需要进行大量跳转。大量卫星增加了此类网络中路由的复杂性。因此需要专门和高效的路由算法，随着此类星座中卫星数量的增加，由于空间和时间的限制，预先计算所有卫星之间的所有最短路线变得越来越不可行。需要采用自动化的动态路由技术来优化星座网络的性能和效率。

具体而言，自动化的动态路由技术可以根据实时的状况信息和网络拓扑结构，自动计算最短路径、最佳传输路径和最小传输延迟等条件，并动态调整卫星之间的通信流量和传输路线，从而实现星座网络的优化性能和高效运行。此外，动态路由技术还可以支持弹性网格计算等高级应用，提高星座网络的可靠性、安全性和灵活性。

因此，对于巨型低地球轨道卫星星座网络来说，自动化的动态路由技术是非常重要的，可以提高星座网络的性能和效率，同时也可以为用户提供更好的服务体验。

根据SDA与工业界的交流，有几个供应商提出空间网状网络星座的概念已经得到了充分的讨论。商业巨型星座的卫星数量基本都超过1500，比预计完成后的传输层还要大。这表明业界已经开发了动态路由并且在设计阶段已经提出了解决方案，甚至技术已臻成熟。

根据不同的需求和优先级，针对星座的光学星间链路(OISL)网络有以下路由机制：

图表：基于根据不同的需求和优先级的OISL网络分类

路由机制	描述
距离优先路由	选择距离最近的节点作为下一跳，以减少延迟和能量消耗。
能量优先路由	选择能量充足的节点作为下一跳，以确保数据传输的可靠性和稳定，主要考虑的是延迟和能量消耗。
拓扑优先路由	优先选择拓扑结构中度数较高的节点作为下一跳，以提高网络的吞吐量和容错能力。
负载均衡路由	在网络中选择多个路径进行数据传输，以平衡网络中各个节点的负载，提高网络的性能和可靠性。
信噪比优先路由	选择信噪比较高的节点作为下一跳，以提高信号质量和传输速率，从而提高网络的性能和可靠性。

根据路由决策主体的差异，星座的路由算法异可分为集中式路由、分布式路由和混合式路由。  图表：基于决策的分布方式分类的路由算法

路由算法类型	定义	优点	缺点	适用场景
集中式路由	将路由决策集中在一个或多个中央控制节点上的路由算法	较高的路由决策精度和较好的网络控制能力	中央控制节点容易成为网络的瓶颈	网络规模较小、路由决策精度要求较高、网络稳定性要求较高的场景
分布式路由	将路由决策分散在多个卫星节点上进行计算和分发的路由算法	较高的可扩展性和容错能力，减小了单一节点的计算负担，且对网络流量变化有较好的敏感性	路由决策的精度和全局网络控制能力相对较低，容易产生路由环路、死锁和路径优化性滞后、信令开销较大等问题	网络规模较大、路由决策精度要求较低、网络可扩展性和容错能力要求较高的场景
混合式路由	将集中式路由和分布式路由相结合的路由算法	兼顾集中式路由和分布式路由的优点，具有较高的路由决策精度、网络控制能力、可扩展性和容错能力，具有较好的综合网络性能	算法复杂度较高，需要考虑集中式路由和分布式路由的协同和转换，且对星-地链路的稳健性和星上处理能力有较高的要求	网络规模和路由决策需求较为复杂的场景，例如大型数据中心网络、云计算网络等

通常来说，大规模LEO卫星星座的建设周期长，卫星通常是分批次发射，有计划、逐批次进行组网，最终实现全面运营。因此，考虑到卫星节点数目的逐步变化，需要在星座建设前期规划网络的可扩展性。相对于收集、处理全局网络状态的集中式架构，分布式架构具有更好的灵活性和容错能力。

展望

巨型LEO星座复杂卫星网络是一种由大量卫星组成的复杂网络系统，其路由问题是一个具有挑战性的问题。当前热门的深度学习和强化学习等人工智能技术可以应用于解决这个问题，具有以下潜力：

深度学习可以通过学习网络拓扑结构和数据流量模式，自动发现最佳路由路径，从而提高网络的性能和效率。一些研究已经使用流量预测作为其LEO卫星网络分布式路由策略的一部分[1]。

强化学习可以通过建立一个智能代理，根据当前状态和目标，选择最优的动作来实现最优路由，适应网络环境的变化和动态性，提高网络的鲁棒性和自适应性。

图表：传统路由算法与人工智能算法对比

	传统路由算法	基于人工智能的路由算法
自适应性	需要手动配置路由表，无法自适应网络环境的变化	可以自适应网络环境的变化，更加高效地进行路由决策
学习能力	只能根据固定的规则进行路由决策，无法通过学习历史数据和经验优化路由决策	可以通过学习历史数据和经验优化路由决策
故障诊断	只能通过手动排查故障，无法快速诊断故障	可以通过分析网络数据，快速诊断故障，减少网络中断时间
负载均衡	只能根据固定的负载均衡算法进行路由决策，无法智能分配网络负载	可以智能地分配网络负载，避免单点故障和瓶颈
安全性	无法通过分析网络数据检测和防范网络攻击，容易导致网络安全问题	可以通过分析网络数据，检测和防范网络攻击，提高网络安全性
节约成本	需要手动配置路由表和管理网络资源，运营成本较高	可以通过智能化的资源管理和路由决策，降低网络运营成本
可扩展性	无法灵活地扩展和优化路由决策，难以支持网络的快速发展	可以根据网络规模和业务需求，灵活地扩展和优化路由决策

基于深度学习和强化学习的路由算法可以针对不同的网络需求和服务质量要求，实现个性化的路由策略，提高网络的灵活性和适应性。传统的路由算法相比，基于人工智能技术的路由算法可以更好地处理网络拥塞、故障和攻击等问题，提高网络的安全性和可靠性。未来，人工智能技术有望在低轨卫星星座路由上获得重要应用。（北京蓝德信息科技有限公司）

审核编辑：汤梓红