來源 | “《通信學報》（2021年8月刊）”

作者 | 朱立東，張勇，賈高一（電子科技大學通信抗干擾技術國家級重點實驗室）

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的空間節(jié)點往往會包含多顆低軌衛(wèi)星，這些低軌衛(wèi)星之間、衛(wèi)星與地面之間存在高速相對運動，使得整個網(wǎng)絡拓撲具有時變特性，因此地面網(wǎng)絡常用的基于靜態(tài)拓撲的路由策略無法直接在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)中運用。早期衛(wèi)星網(wǎng)絡主要通過“快照技術”[1-2]來實現(xiàn)星上的路由轉發(fā)，即基于虛擬拓撲的集中式路由機制，地面集中計算并生成每個時間片的轉發(fā)表，星上存儲所有時間片內(nèi)的轉發(fā)表，并定期進行更新。

隨著衛(wèi)星數(shù)量的增加，對基于虛擬拓撲的靜態(tài)離散時間片技術帶來極大挑戰(zhàn)，因此頻繁的鏈路切換會導致星上存儲和維護的路由表規(guī)模激增。而為解決星上路由表過大的問題，衛(wèi)星相對位置信息可以加以利用，因此可利用同軌道高度內(nèi)衛(wèi)星相對位置進行路由尋址[3]。

同樣利用位置的思路，采用基于地理位置信息編址的IP 編址策略，可利用 IP 地址獲取目的地址的位置信息，并計算出其相對方位，在空間節(jié)點得出它的最優(yōu)轉發(fā)接口進行數(shù)據(jù)分組轉發(fā)，不需要鄰居間交換狀態(tài)信息[4]，可降低衛(wèi)星網(wǎng)內(nèi)信令開銷。以上僅對當前衛(wèi)星網(wǎng)絡路由研究進行了簡單描述，本文后續(xù)部分將對衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)路由技術進行綜述，系統(tǒng)地歸納各類基于衛(wèi)星網(wǎng)絡的路由策略，并以此為主線介紹衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)路由的研究現(xiàn)狀及未來的發(fā)展方向。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)作為衍生于衛(wèi)星通信網(wǎng)的信息傳輸系統(tǒng)，從系統(tǒng)組成上與常規(guī)衛(wèi)星通信網(wǎng)類似，包括空間段、地面段及用戶段，衛(wèi)星通信網(wǎng)系統(tǒng)結構如圖 1 所示。

圖 1 衛(wèi)星通信網(wǎng)系統(tǒng)結構

空間段由通信衛(wèi)星構成，衛(wèi)星的運行軌道可以分為低軌（LEO, low earth orbit）、中軌（MEO, medium earth orbit）、地球靜止同步軌道（GEO, geosynchronous equatorial orbit）或傾斜地球同步軌道（IGSO, inclined geosynchronous orbit）等。根據(jù)星上載荷類型的不同，通信衛(wèi)星可采用透明中繼或星上處理的工作方式。

地面段包括關口站、網(wǎng)絡管理中心、互聯(lián)網(wǎng)接入等功能實體。用戶段包括各類用戶終端設備及應用場景的支持設施。

圖 2 天地一體網(wǎng)絡的系統(tǒng)結構

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡結構復雜，涉及的網(wǎng)絡實體較多，其首要解決的是網(wǎng)內(nèi)節(jié)點間的互聯(lián)互通。因此，路由技術是保證衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)信息可靠、高效傳輸所必不可少的重要技術，也是本文所討論的主要內(nèi)容。從空間段架構上，網(wǎng)絡可分為單層及多層星座結構，本節(jié)將對其分別進行討論。

單層星座系統(tǒng)

單層星座系統(tǒng)的空間段衛(wèi)星部署于相同軌道高度，由一個或多個軌道面構成。每顆衛(wèi)星一般配置有星間鏈路，可與同軌面及異軌面的相鄰衛(wèi)星進行通信。同時，衛(wèi)星可通過饋電鏈路和用戶鏈路分別與地面關口站和用戶站進行信息交互，從而構成了一個具有多種鏈路的復雜天地通信系統(tǒng)，其結構如圖 3 所示。

圖 3 單層星座衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)結構

在基于單層星座系統(tǒng)的路由策略研究中，空間段的星座往往是LEO星座，包括類Celestri星座[7-8]、 類 Globalstar 星座[9]、銥星星座[10]等，這些星座均由多個軌道面及數(shù)十顆衛(wèi)星組成。對于星座中的衛(wèi)星節(jié)點，會充分考慮其連通性，每個節(jié)點往往有 4 條星間鏈路分別與最近的 4 個鄰居節(jié)點互聯(lián)互通，其中 2 條為同軌面內(nèi)鄰居節(jié)點，2 條為異軌面鄰居節(jié)點[7-8, 11-12]。此外，也有研究僅考慮多顆 GEO 衛(wèi)星構成的單層星座[13]。

有別于傳統(tǒng)的很多路由研究中利用衛(wèi)星運行的可預測性而采用時間離散圖模型不同，Li 等[15]提出了一種時態(tài)網(wǎng)格模型（TNM, temporal netgrid model）用于描述大規(guī)模小衛(wèi)星系統(tǒng)的時變拓撲，其思路是將整個空間分成小空間即網(wǎng)格，衛(wèi)星能定位到網(wǎng)格中，而不采用每個衛(wèi)星的坐標，以此構建一個網(wǎng)絡拓撲以適應隨機業(yè)務的路由。類似于網(wǎng)格分區(qū)的思路，Na 等[10]利用 LEO 衛(wèi)星的地理覆蓋特性對地域進行分區(qū)，對地面的業(yè)務量進行定量分析，并采用機器學習的方法進行衛(wèi)星業(yè)務量的預測，為路由算法的設計提供參考。

多層星座系統(tǒng)

多層星座系統(tǒng)的空間段由不同軌道高度的衛(wèi)星組成，不同的系統(tǒng)可能會有不同的組合，如多層 LEO、LEO/GEO、GEO/MEO/LEO 混合星座等，基于多層星座的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)結構如圖 4 所示。

圖 4 基于多層星座的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)結構

多層星座系統(tǒng)由于具有更復雜的空間段結構，網(wǎng)絡中的路由設計會有不同的考慮。多層的空間段結構有 LEO/MEO 雙層結構[16-17]、LEO/GEO 雙層結構[18]、MEO/IGSO 雙層結構[19]、LEO/MEO/GEO 三層混合結構[20]等。多層空間結構為路由策略的設計帶來了更多的自由度，路由設計的策略也更多樣化。比如以距離進行分工，短距離只采用 LEO 層進行路由，而長距離通過 MEO 層進行路由[16]。多層衛(wèi)星之間的協(xié)同也可以根據(jù)時延或鏈路擁塞情況，Jiang 等[18]采用的路由策略為當僅采用 LEO 進行路由的跳數(shù)超過門限（該門限根據(jù)端到端時延確定）或阻塞發(fā)生時，才會激活 GEO 與 LEO 之間的星間鏈路，然后 GEO 層將加入路由。

除了分組外，由于空間節(jié)點間的分層式結構，也可以采用各層分工協(xié)同的方式，實現(xiàn)空間路由策略。對于由 LEO、MEO 及 GEO 衛(wèi)星所組成的多層空間段衛(wèi)星系統(tǒng)，考慮 LEO 衛(wèi)星數(shù)目多，Akyildiz 等[20]對 LEO 衛(wèi)星進行了分組，將每個組看作一個節(jié)點，采用邏輯位置的概念以便把 LEO 衛(wèi)星的移動性與上層協(xié)議隔離開，使上層協(xié)議的設計不用考慮 LEO 的移動性，實現(xiàn)了協(xié)議上下層間的解耦。GEO 層隱藏了 LEO 的具體拓撲，從而可以降低計算復雜度，使路由表的計算更容易。GEO 衛(wèi)星采用最短路徑算法進行網(wǎng)內(nèi)路由表的計算，并分發(fā)至 MEO 衛(wèi)星。MEO 衛(wèi)星則為 LEO 衛(wèi)星創(chuàng)建路由表，并分發(fā)至 LEO 衛(wèi)星，從而實現(xiàn)了空間全網(wǎng)路由信息的建立。

最近的研究中的一些網(wǎng)絡結構新技術也可應用于多層衛(wèi)星網(wǎng)絡，如 SDN（software defined network ） 技術 。Wang 等 [21] 提出了一種基于 GEO/MEO/LEO 三層空間段的SDN構架，其中 GEO 作為頂層控制節(jié)點，負責計算優(yōu)化的通信鏈路和資源調(diào)度。MEO 衛(wèi)星作為輔助路徑，幫助 GEO 衛(wèi)星收集地面和 LEO 衛(wèi)星附近目標的信息。LEO 衛(wèi)星負責接收 GEO 衛(wèi)星的命令和執(zhí)行信息轉發(fā)功能。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)相較于地面通信網(wǎng)而言，其網(wǎng)絡拓撲具有時變性，同時星載存儲、計算及功率有限，因此現(xiàn)有地面通信網(wǎng)路由策略往往無法直接應用于衛(wèi)星通信網(wǎng)中，已有許多研究根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡的特性開展了相應的路由策略探索[24]。衛(wèi)星路由算法一般以一些關鍵性能作為考慮項開展研究，如時延、帶寬、數(shù)據(jù)分組丟失率、穩(wěn)健性及資源利用等，本節(jié)將按這些關鍵性能進行分類討論。

時延、帶寬、數(shù)據(jù)分組丟失率

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)路由策略的研究往往以單一或多個性能作為優(yōu)化目標，這些目標與具體業(yè)務所常要求的 QoS（quality of service）相關，如時延、帶寬、數(shù)據(jù)分組丟失率等。

時延在路由研究中往往指端到端時延，時延最小化是許多路由策略的優(yōu)化目標。此外，如果業(yè)務QoS 對時延提出了要求，則總的端到端時延需滿足該要求，可表示為

其中，P（Src，Des）表示從源到目的地的一條規(guī)劃路由，它可由多條單跳鏈路組成；( u，v )表示一條單跳鏈路，該單跳的起止節(jié)點分別用 u 和 v 表示；d (u , v)表示鏈路 ( u , v )  的端到端時延；D表示要求的整個路由端到端時延約束。

如果業(yè)務 QoS 提出了帶寬要求，則路由中的每一跳之間的鏈路可用帶寬均不能小于該帶寬要求，可表示為

其中，band ( u , v )表示鏈路( u , v )的可用帶寬；Bmin表示要求的整個路由的最小帶寬約束。

數(shù)據(jù)分組從源節(jié)點至目的節(jié)點的過程中，可能由于信道干擾、排隊超時等原因造成數(shù)據(jù)分組丟失，數(shù)據(jù)分組丟失的數(shù)量與總傳輸數(shù)據(jù)分組的數(shù)量之比即為數(shù)據(jù)分組丟失率。不同業(yè)務的 QoS 對于數(shù)據(jù)分組丟失率一般會有不同的要求，如數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務的數(shù)據(jù)分組丟失率通常要求比語音傳輸業(yè)務的數(shù)據(jù)分組丟失率低。

比較直接的方式是選擇時延最小的端到端路徑來計算路由表 ，如針對多層衛(wèi)星的 MLSR（multi-layered satellite routing algorithm）算法[20]。

對于 LEO 衛(wèi)星星座而言，由于衛(wèi)星之間的相對運動，星間鏈路均有生存周期，DLRA（double-layered satellite network routing algorithm）[16]在 MLSR 算法的基礎上，針對 LEO/MEO 雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡，將星間鏈路的剩余生存期考慮到路徑的權值函數(shù)中，以計算出兼顧時延和穩(wěn)定性的優(yōu)化路徑。而 BDSR（bandwidth-delay satellite routing）算法[25]則是兼顧時延和帶寬，當鏈路帶寬過載且平均端到端時延的變化受到約束時，它會選擇剩余帶寬較多的另一條鏈路，隨著運行時間的增加，端到端時延逐漸減小，平均最小帶寬則緩慢增加。

鏈路狀態(tài)是路由策略所需的基本信息，為了降低基于鏈路狀態(tài)的路由算法的開銷和收斂時間，SLSR（satellite network link state routing）衛(wèi)星網(wǎng)絡鏈路狀態(tài)路由算法[26]利用空間傳播時延是可預測和可預先計算出來的特點，因此僅對不確定的星上排隊時延、鏈路和節(jié)點故障進行實時狀態(tài)采集。對關注于尋找端到端傳播時延最小路徑的路由策略，隨著衛(wèi)星網(wǎng)絡業(yè)務量的增加，可能會出現(xiàn)高數(shù)據(jù)分組丟失率和長排隊時延的情況，基于隊列狀態(tài)的 NGEO（non-geosynchronous earth orbit）衛(wèi)星網(wǎng)絡動態(tài)路由機制 QSDR（queue state based dynamical routing）[27]利用衛(wèi)星實時隊列狀態(tài)的路由模型對預先計算的路由進行調(diào)整，以便盡快發(fā)送數(shù)據(jù)分組，避免當前節(jié)點出現(xiàn)擁塞，使網(wǎng)絡中的所有衛(wèi)星都為接收相鄰衛(wèi)星的數(shù)據(jù)分組留出了更多的空間，在一定程度上減小了排隊時延。

時延往往是 QoS 中的一項指標要求，此外，還包括帶寬、時延抖動、數(shù)據(jù)分組丟失率等。以時延抖動為例，其一種產(chǎn)生情況是由于在低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡中，衛(wèi)星運動使屬于不同軌道的衛(wèi)星之間相對位置頻繁發(fā)生變化，從而導致星間鏈路出現(xiàn)時延抖動。不同的應用場景對 QoS 的要求會有所不同，針對多媒體應用對服務質量的要求，Rao 等[8]采用遺傳算法實現(xiàn)星間鏈路的 QoS 路由，提出了一種適用于LEO 衛(wèi)星網(wǎng)絡的多徑衛(wèi)星間鏈路路由（MPIR, multi-path inter-satellite link routing）策略，該策略在受帶寬和時延約束下的時延抖動、呼叫阻塞概率等方面具有較好的 QoS 保證。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)作為信息傳輸網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)分組丟失率往往也是 QoS 中的重要指標項，Zhang 等[29]針對星地鏈路切換導致的數(shù)據(jù)分組丟失率陡增問題，分別基于靜態(tài)路由和動態(tài)路由，提出了源預規(guī)劃計算（SPPC, source preplanning calculation）和目標重定向計算（DRAC, destination readdressing calculation） 2 種優(yōu)化策略，以期緩解數(shù)據(jù)分組丟失問題。但 SPPC 不能解決隨機時延導致的切換中斷，對網(wǎng)絡傳輸?shù)目箵砣砸蟾?，?DRAC 雖然可以解決未知的網(wǎng)絡擁塞，但代價是額外的路由開銷。

穩(wěn)健性

由于衛(wèi)星軌道的循環(huán)可見性和軌道固定性，使衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)容易遭受攻擊和干擾[30]。此外，受宇宙空間環(huán)境、器件老化的影響或衛(wèi)星技術頻繁更新的需要，會使衛(wèi)星失效，與其相關的星間鏈路則會斷鏈，從而引發(fā)衛(wèi)星網(wǎng)絡拓撲變化。因此，提升網(wǎng)絡抗干擾能力及穩(wěn)健性，也是近年來衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)路由研究的熱點。

針對 MEO/LEO 衛(wèi)星網(wǎng)絡離線路由算法不能適應不可預測拓撲變化的問題，Li 等[31]提出了一種抗毀動態(tài)路由算法，將衛(wèi)星網(wǎng)絡劃分為多個簇，通過采用邊界-衛(wèi)星源路由方案來優(yōu)化切換效果，并在星間鏈路發(fā)生故障時，增強系統(tǒng)生存性。由于抗毀動態(tài)路由算法需更新鏈路狀態(tài)，因此會產(chǎn)生額外的傳輸開銷，在此基礎上作者進一步提出了一種適用于 LEO 衛(wèi)星網(wǎng)絡的抗毀路由算法[32]，以期以最小的代價自動避免無效的星間鏈路并且重路由。

資源利用

網(wǎng)絡擁塞會導致數(shù)據(jù)分組丟失、降低系統(tǒng)吞吐能力，不利于高效利用網(wǎng)絡資源。Ma 等[11]提出了一種適用于低軌道衛(wèi)星網(wǎng)絡的分布式數(shù)據(jù)報路由算法，在選擇下一跳衛(wèi)星節(jié)點時，對其擁塞狀態(tài)進行考慮，從而該路由策略有利于擁塞處理和減少時延，同時能夠提高節(jié)點故障時的數(shù)據(jù)傳輸成功率。而 Yi 等[19]針對 MEO/IGSO 衛(wèi)星網(wǎng)絡提出的是一種按需計算和緩存的集中路由策略，設計了衛(wèi)星網(wǎng)絡拓撲動態(tài)分組的路由算法，將數(shù)據(jù)傳輸路由計算分為方向估計、方向增強和擁塞避免 3 個階段，以使衛(wèi)星網(wǎng)絡配置更靈活、傳輸更高效并易于管理。

計算能力是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的寶貴資源，尤其對于作為空間節(jié)點的衛(wèi)星而言更是如此。衛(wèi)星的體積、重量及功耗限制了其計算能力，因此對于路由算法也提出了更高的挑戰(zhàn)。為了滿足衛(wèi)星存儲和處理能力的要求，Zhang 等[36]提出了一種路由表的生成和更新算法，將衛(wèi)星網(wǎng)絡的路由計算分配給星載路由器和地面路由器來完成，分別生成局域網(wǎng)路由表和全網(wǎng)路由表。該算法可以降低對衛(wèi)星計算能力的要求，減輕星間鏈路的負擔，并且地面路由器也可以隨著衛(wèi)星網(wǎng)絡擴展而升級。此外，基于預計算和分布式星載實時計算相結合的方法，并考慮實時的星間鏈路狀態(tài)，計算目標在每顆衛(wèi)星上的下一跳的路由和前向表，也可提高實時性，并減少星載計算負荷[37-38]。

為提高系統(tǒng)的資源利用效率，系統(tǒng)內(nèi)的路由開銷應盡量小，可采用基于地理位置的方法[39-42]，將衛(wèi)星網(wǎng)絡和地球劃分為多個域，可以有效地減少大規(guī)模的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)中路由表的大小和生成時間，并在用戶條件發(fā)生變化時保持路由表的穩(wěn)定性，大大降低路由開銷。

基于人工智能的路由

例如，許多基于模型的網(wǎng)絡路由優(yōu)化研究都是針對特定網(wǎng)絡場景或者特定假設的流量模型進行求解，其方法由于假設本身帶來的誤差以及模型與真實網(wǎng)絡的區(qū)別，導致所提出的方案難以在真實網(wǎng)絡場景中取得較好的路由效果。而機器學習（ML, machine learning）等人工智能技術通?？梢宰詣犹崛【W(wǎng)絡流量特征，并且不依賴人類專家經(jīng)驗生成相應網(wǎng)絡策略，在解決網(wǎng)絡路由 NP 難問題上相對于傳統(tǒng)方案開辟了新的道路[43]，因此基于人工智能的路由生成是具有前景的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)路由技術研究方向。

衛(wèi)星與 5G/6G

常規(guī)低軌衛(wèi)星網(wǎng)基于虛擬拓撲的路由機制在與地面路由機制融合時的難度較大，因為前者是利用衛(wèi)星標識和星間連接關系生成路由信息，在與基于 IP 路由的地面網(wǎng)絡融合時，需要 2 種路由機制配合，且需要前者能根據(jù)當前地面用戶連接情況及時地更新星上路由的存儲信息，這會產(chǎn)生相當大的星上維護開銷，加劇星上資源壓力。由于衛(wèi)星高速移動使衛(wèi)星網(wǎng)絡與地面網(wǎng)絡之間連接關系不斷變化，傳統(tǒng) IP 邏輯編址機制中改變接入衛(wèi)星會導致終端 IP 地址改變，觸發(fā)綁定更新，頻繁的綁定更新會消耗大量星上通信資源[4]。這些都對天地一體化網(wǎng)絡的路由設計提出了極高的要求，同時使天地全域路由成為新的研究方向。

巨型衛(wèi)星星座

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