CN106302235A - 一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，保证了数据的高效可靠传输及空间网络的稳定运行。该方法包括接入节点的动态接入过程以及骨干节点的负载感知过程；本发明利用接入用户身份鉴权机制实现轻量级接入节点动态接入控制，利用骨干节点覆盖重叠区域，在当前区域数据传输的同时完成下一区域网络接入并完成数据传输的不间断切换，避免了数据传输过程中的抖动。使用节点负载及流量感知机制，通过融合计算得到骨干节点综合流量处理能力值，并将该值发送给接入节点。接入节点根据该值自适应动态调整数据发送的速率，保证了数据的高效可靠传输及空间网络的稳定运行。

Description

一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法

技术领域

本发明属于空间网络技术领域，特别涉及一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法。

背景技术

空间网络利用先进的星间网络技术，在不同类型的航天器之间，以及与低空的飞行器，并与地面的空间管理机构的设施连接，进而和地面互联网络相融合，共同组成具有自主信息获取、融合、分发、处理、传输与应用功能的空间信息网络，具备更为强大的处理能力和更加直接的处理方式。空间网络具有全球覆盖，接入简单等诸多优点，在资源探测、气象预测、紧急救援、环境与灾害监测等领域被广泛应用，被诸多研究人员认为是下一代互联网的重要组成部分。

路由算法是空间网络中核心技术，路由算法是否灵活、高效、健壮，直接关系到网络的可扩展性与运行的稳定性。由于空间网络中的节点主要由高度动态的空间飞行器组成，导致网络拓扑动态变化，稳定性较差，接入节点具有随机性，无法简单地在空间网络环境中使用静态路由方法，而常见的动态路由方法存在接入区域的经常性切换而出现数据传输链接频繁中断，大量重复链路建立过程而导致开销较大。空间网络节点处理能力非常有限，并且难以补充资源，一旦出现节点负载过重，将出现严重的丢包率，导致其数据传输效率严重下降，影响整个空间网络系统的鲁棒性和稳定性。幸运的是，空间飞行器的飞行，以及数据传输的流量大小又具有一定的规律性和可预测性。如何实现节点动态接入，避免数据传输过程的抖动，尽量减小丢包率，同时保证数据可靠稳定传输成为空间网络路由中亟需解决的问题。

西安电子科技大学CN104902515A号专利公开了一种基于负载感知的多层卫星网络路由方法，该发明利用多层卫星网络层次化结构来对网络的负载进行周期性感知，并根据收集的负载信息来动态地调整业务在MEO层和LEO层的分流比例，达到网络的负载均衡，通过将业务的QoS需求与网络的结构特征相匹配，在网络业务负载较重时最先分流对时延要求最低的业务，使其从MEO层传输，而时延敏感业务始终从LEO层传输。

但该方法主要存在以下问题：

(1)该方法基于的网络结构是静态的网络拓扑，仅是根据卫星运动轨迹的周期性和可预测性来获得当前网络的拓扑和连接关系。随着网络规模的不断扩大和随机性空间网络节点的出现，这种完全静态的网络拓扑维护方法将难以适应。

(2)该方法对网络性能的评估是使用业务平均达到率以及传播时延这两个参数进行综合运算得到节点的负载评估值，不具有扩展性。在不同的空间网络应用场景下，对网络节点不同性能参数的敏感性有差异，导致了网络节点负载性能的评价方法可能会有不同，而该方法难以适应性地针对不同的应用场景对节点负载性能做出客观的评价。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，保证了数据的高效可靠传输及空间网络的稳定运行。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，空间网络为由骨干网和接入网组成的双层拓扑结构，骨干网由骨干节点组成，接入网由接入节点组成。

其中骨干网中每个骨干节点具有设定的通信覆盖区域、且两相邻骨干节点的通信覆盖区域具有重叠区域。

该方法包括接入节点的动态接入过程以及骨干节点的负载感知过程；

接入节点的动态接入过程为：当前接入节点在进入到一个骨干节点的覆盖区域之后，向当前骨干节点发送接入请求，该接入请求经当前骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点则与当前骨干节点建立通信链路，并依据骨干节点发来的负载状态值调整数据传输速率进行数据传输；当前接入节点持续运动至当前骨干节点与相邻骨干节点的重叠区域之后，在执行数据传输的同时，向该相邻骨干节点发送新的接入请求，该新的接入请求经该相邻骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点与该相邻骨干节点建立通信链路；依此类推，当前接入节点持续运动的过程中，实现与骨干网络的连续数据传输；

骨干节点的负载感知过程为：预先设置评估性能参数，骨干节点按照设定的周期获取各评估性能参数的当前值，并为各评估性能参数设置上限阈值和下限阈值，若所有评估性能参数的当前值均不大于上限阈值，则选取当前值在上限阈值和下限阈值之间的评估性能参数进行加权运算得到节点负载状态值，骨干节点在对接入节点的接入请求确认应答时，同时发送当前周期内计算的负载状态值至接入节点。

进一步地，接入节点向当前骨干节点发送的接入请求内容包括节点ID信息和要传输数据最大长度；节点ID信息为当前骨干节点在骨干网络中的唯一标识；要传输数据最大长度为接入节点和骨干节点在之后的连接过程中需要传输的数据的最大长度，该要传输数据最大长度满足当前骨干节点支持的最大数据长度范围；

当前骨干节点收到该接入请求后，进行身份鉴别及数据长度合法性验证，确认该接入节点ID信息和要传输数据最大长度均符合要求，若都符合要求则验证成功，当前骨干节点回复确认应答信息；否则验证失败，该接入节点无法完成通信接入。

进一步地，接入节点上具有至少2副天线，当前接入节点持续运动至当前骨干节点与相邻骨干节点的重叠区域之后，当前接入节点根据自身时间和空间位置信息实时判断，若进入到重叠区域，则前接入节点的一副天线继续与当前骨干节点保持通信链路连接，另一副天线则指向相邻骨干节点，并发送新的连接请求，相邻骨干节点优先处理新的连接请求，该新的接入请求经该相邻骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点与该相邻骨干节点建立通信链路，则当前接入节点通过与该相邻骨干节点的通信链路进行数据传输，不再通过与当前骨干节点的通信链路进行数据传输。

进一步地，令预先设置的评估性能参数表示为P₁～P_n，共n种；

其中针对P_i，设置其上限阈值为P_imax，下限阈值为P_imin，i＝1～n；则负载状态值为：

$L_s=\frac{(P_{1max}-P_1)}{P_{1max}-P_{1\min }}{\mathrm{\ϵ}}_1+\frac{P_{2max}-P_2}{P_{2max}-P_{2\min }}{\mathrm{\ϵ}}_2+...+\frac{P_{nmax}-P_n}{P_{nmax}-P_{nmin}}{\mathrm{\ϵ}}_n$

ε₁+ε₂+...+ε_n＝1

其中ε₁～ε_n为预设的P₁～P_n的权值。

进一步地，性能评估参数包括数据流量，骨干节点获取数据流量的预测值作为当前值，其中获取数据流量的预测值的过程为：

针对骨干节点进行历史数据流量观测，获得历史数据流量的平稳序列{F₁,…,F_n}，n为周期数，使用该平稳序列建立ARMA模型，预测第n+1个周期的数据流量；

其中，B是后移算子，z_i是设定的第i周期的白噪声； 和θ₁是采用矩估计方法求解的估计参数；

判断 和θ₁是否符合如下条件：

如果满足上述条件，则第n+1个周期的数据流量预测值为：

若不满足上述条件，则对序列{F₁,…,F_n}进行平稳运算后重复本过程。

进一步地，当前接入节点则与当前骨干节点建立通信链路，依据骨干节点发来的负载状态值调整数据传输速率进行数据传输；

其中负载状态值为L_s，调整前的数据传输速率为V_a，则调整后的数据传输速率为V_b＝V_a/L_s。

有益效果：

1、本发明利用接入用户身份鉴权机制实现轻量级接入节点动态接入控制，利用骨干节点覆盖重叠区域，在当前区域数据传输的同时完成下一区域网络接入并完成数据传输的不间断切换，避免了数据传输过程中的抖动。使用节点负载及流量感知机制，通过融合计算得到骨干节点综合流量处理能力值，并将该值发送给接入节点。接入节点根据该值自适应动态调整数据发送的速率，保证了数据的高效可靠传输及空间网络的稳定运行。

附图说明

图1为空间网络节点连接方式的示例；

图2为骨干节点性能评估方法的示例。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法。

空间网络为由骨干网和接入网组成的双层拓扑结构，骨干网由骨干节点组成，接入网由接入节点组成。

其中骨干网中每个骨干节点具有设定的通信覆盖区域、且两相邻骨干节点的通信覆盖区域具有重叠区域。

该方法包括接入节点的动态接入过程以及骨干节点的负载感知过程。

接入节点的动态接入过程为：当前接入节点在进入到一个骨干节点的覆盖区域之后，向当前骨干节点发送接入请求、该接入请求经当前骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点则与当前骨干节点建立通信链路，依据骨干节点发来的负载状态值调整数据传输速率进行数据传输；当前接入节点持续运动至当前骨干节点与相邻骨干节点的重叠区域之后，在执行数据传输的同时，向该相邻骨干节点发送新的接入请求，该新的接入请求经该相邻骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点与该相邻骨干节点建立通信链路；依此类推，当前接入节点持续运动的过程中，实现与骨干网络的连续数据传输。

接入节点向当前骨干节点发送的接入请求内容包括节点ID信息和要传输数据最大长度；节点ID信息为当前骨干节点在骨干网络中的唯一标识；要传输数据最大长度为接入节点和骨干节点在之后的连接过程中需要传输的数据的最大长度，该要传输数据最大长度满足当前骨干节点支持的最大数据长度范围。

当前骨干节点收到该接入请求后，进行身份鉴别及数据长度合法性验证，确认该接入节点ID信息和要传输数据最大长度均符合要求，若都符合要求则验证成功，当前骨干节点回复确认应答信息；否则验证失败，该接入节点无法完成通信接入。

接入节点上具有至少2副天线，当前接入节点持续运动至当前骨干节点与相邻骨干节点的重叠区域之后，当前接入节点根据自身时间和空间位置信息计算出进入到重叠区域，其中当前接入节点的一副天线继续与当前骨干节点保持通信链路连接，另一副天线则指向相邻骨干节点，并发送新的连接请求，相邻骨干节点优先处理新的连接请求，该新的接入请求经该相邻骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点与该相邻骨干节点建立通信链路，则当前接入节点通过与该相邻骨干节点的通信链路进行数据传输，不再通过与当前骨干节点的通信链路进行数据传输。

骨干节点的负载感知过程为：预先设置评估性能参数，骨干节点按照设定的周期获取各评估性能参数的当前值，并未各评估性能参数设置上限阈值和下限阈值，若所有评估性能参数的当前值均不大于上限阈值，则选取当前值在上限阈值和下限阈值之间的评估性能参数进行加权运算得到节点负载状态值，骨干节点在对接入节点的接入请求确认应答时，同时发送当前周期内计算的负载状态值至接入节点。具体过程如图2所示。

预先设置的评估性能参数包括P₁～P_n共n种；

其中针对P_i，设置其上限阈值为P_imax，下限阈值为P_imin，i＝1～n；则负载状态值为：

$L_s=\frac{(P_{1max}-P_1)}{P_{1max}-P_{1\min }}{\mathrm{\ϵ}}_1+\frac{P_{2max}-P_2}{P_{2max}-P_{2\min }}{\mathrm{\ϵ}}_2+...+\frac{P_{nmax}-P_n}{P_{nmax}-P_{nmin}}{\mathrm{\ϵ}}_n$

ε₁+ε₂+...+ε_n＝1

其中ε₁～ε_n为预设的P₁～P_n的权值。

例如：选取CPU使用率和内存占用率这两种衡量空间网络节点负载状况最主要的性能参数，骨干节点按照一定的周期评估自己当前负载状态值，在对接入节点的接入请求确认应答时，同时发送当前时刻的负载状态值。定义节点负载状态为Ls，并执行如下计算。

$L_s={\mathrm{\ϵ}}_1\frac{c_{max}-c}{c_{max}-c_{\min }}+{\mathrm{\ϵ}}_2\frac{m_{max}-m}{m_{max}-m_{min}}$

ε₁+ε₂＝1

式中：c为当前的CPU使用率值；m为内存占用率值；为c和m分别各设置两个阈值，c_max、m_max称为上限阈值，c_min、m_min称为下限阈值；ε₁,ε₂为两个参数的权值，根据应用环境的实际情况调整。

性能评估参数包括数据流量，骨干节点获取数据流量的预测值作为当前值，其中获取数据流量的预测值的方法为：

针对骨干节点进行历史数据流量观测，获得历史数据流量的平稳序列{F₁,…,F_n}，n为周期数，使用该平稳序列建立ARMA模型，预测第n+1个周期的数据流量；

其中，B是后移算子，z_i是白噪声；θ₁是估计参数，使用矩估计方法求解，并判断是否符合如下条件：

如果满足上述条件，则第n+1个周期的数据流量为：

骨干节点一般会包括2条或多条链路与网络中的其它节点连接，使用上述的流量预测模型可以预测每条链路的流量状况。假设骨干节点包含n条链路，L₁,L₂,…,L_n，节点接收到的总流量就是每条链路流量的总和。当链路L_k有接入请求时，对节点进行流量预测的流量值为除链路L_k外，其它n-1条链路的流量总和。

单位时间的网络流量就是数据包到达率，也是反映空间网络节点负载状况的性能指标，将预测评估得到的网络流量记作f。因此，可以将此指标加入到步骤三的负载评估模型中进行统一综合处理，同样为该指标设置上限阈值和下限阈值，得到空间网络节点流量处理能力评价模型。

$L_s=\frac{c_{max}-c}{c_{max}-c_{min}}{\mathrm{\ϵ}}_1+\frac{m_{max}-m}{m_{max}-m_{min}}{\mathrm{\ϵ}}_2+\frac{f_{max}-f}{f_{max}-f_{\min }}{\mathrm{\ϵ}}_3$

ε₁+ε₂+ε₃＝1

当前接入节点则与当前骨干节点建立通信链路，依据骨干节点发来的负载状态值调整数据传输速率进行数据传输；

其中负载状态值为L_s，调整前的数据传输速率为V_a，则调整后的数据传输速率为V_b＝V_a/L_s。

实施例、

图1中3颗GEO卫星的视距范围可以划分为3个区域，分别是AREA1、AREA3和AREA5，AREA2为G1与G2视距的交叉范围，AREA2为G2与G3视距的交叉范围。由于GEO卫星节点的相对位置固定，所以低轨LEO卫星节点可以根据自身的时间和空间位置信息计算出所处的GEO卫星视距区域信息，以及在该视距的持续时间信息。

当某低轨接入卫星节点进入AREA1时，会向G1发送连接请求Request。该Request数据内容包括(节点ID信息，要传输数据最大长度)，节点ID信息为该LEO卫星节点在天基信息网络中的唯一标识，不可重复；要传输数据最大长度为在之后的连接过程中需要传输的数据的最大长度，该长度应该满足GEO节点可以支持的最大数据长度范围。空间网络节点之间的信息交互需要采用轻量级的认证鉴权等安全策略，如公钥机制、共享密钥机制、杂凑函数机制等。GEO卫星节点收到该请求后，进行用户身份鉴别及数据长度合法性验证，确认该接入节点为服务的合法用户及数据长度正确，然后回复请求确认信息Response。如果验证成功，则GEO节点会将该请求节点的信息接入到其维护的路由表中。当接入节点收到GEO节点允许连接的确认信息后，就完成了链路连接，可以与该GEO卫星进行通信。

在图1中，当接入节点进入G2、G3的覆盖区域AREA3、AREA5时，同样需要发送连接请求，以建立链路连接。当接入节点的运行需要经常性地跨接入区域时，需要频繁重新建立链路连接，而每次链路连接建立的过程需要有一定的时间开销，所以频繁地切换接入区域可能造成数据传输的抖动。

在两个骨干节点的覆盖重合区域，使用航天器星载接口业务中提供的数据差异化区分服务，如为不同类型的数据设置差异化的处理优先级，时间相应级别等，实现了对覆盖重叠区域的时间复用，在数据发送的同时完成了接入请求与确认。然后实现数据发送无缝切换与传输的连续。

接入节点航天器对上至少有2副天线，如图1中，LEO接入卫星在AREA1中实现正常数据传输。当该接入节点根据进入AREA2时，根据自身的时间和空间位置信息可以计算出即将进入G2的覆盖区域。此时，其中一副天线继续与G1保持连接和数据交换，另一副天线则指向G2，并发送连接请求。当接收到G2的请求允许确认信息后，数据通过与G2的连接链路继续传输，而不再通过与G1的连接链路传输。

综上，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，其特征在于，

所述空间网络为由骨干网和接入网组成的双层拓扑结构，所述骨干网由骨干节点组成，接入网由接入节点组成；

其中骨干网中每个骨干节点具有设定的通信覆盖区域、且两相邻骨干节点的通信覆盖区域具有重叠区域；

该方法包括接入节点的动态接入过程以及骨干节点的负载感知过程；

所述接入节点的动态接入过程为：当前接入节点在进入到一个骨干节点的覆盖区域之后，向当前骨干节点发送接入请求，该接入请求经当前骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点则与当前骨干节点建立通信链路，并依据骨干节点发来的负载状态值调整数据传输速率进行数据传输；当前接入节点持续运动至当前骨干节点与相邻骨干节点的重叠区域之后，在执行数据传输的同时，向该相邻骨干节点发送新的接入请求，该新的接入请求经该相邻骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点与该相邻骨干节点建立通信链路；依此类推，当前接入节点持续运动的过程中，实现与骨干网络的连续数据传输；

所述骨干节点的负载感知过程为：预先设置评估性能参数，所述骨干节点按照设定的周期获取各评估性能参数的当前值，并为各评估性能参数设置上限阈值和下限阈值，若所有评估性能参数的当前值均不大于上限阈值，则选取当前值在上限阈值和下限阈值之间的评估性能参数进行加权运算得到节点负载状态值，骨干节点在对接入节点的接入请求确认应答时，同时发送当前周期内计算的负载状态值至接入节点。

2.如权利要求1所述的一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，其特征在于，

所述接入节点向当前骨干节点发送的接入请求内容包括节点ID信息和要传输数据最大长度；所述节点ID信息为所述当前骨干节点在骨干网络中的唯一标识；所述要传输数据最大长度为所述接入节点和所述骨干节点在之后的连接过程中需要传输的数据的最大长度，该要传输数据最大长度满足当前骨干节点支持的最大数据长度范围；

当前骨干节点收到该接入请求后，进行身份鉴别及数据长度合法性验证，确认该接入节点ID信息和要传输数据最大长度均符合要求，若都符合要求则验证成功，当前骨干节点回复确认应答信息；否则验证失败，该接入节点无法完成通信接入。

3.如权利要求1所述的一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，其特征在于，所述接入节点上具有至少2副天线，所述当前接入节点持续运动至当前骨干节点与相邻骨干节点的重叠区域之后，当前接入节点根据自身时间和空间位置信息实时判断，若进入到所述重叠区域，则前接入节点的一副天线继续与当前骨干节点保持通信链路连接，另一副天线则指向所述相邻骨干节点，并发送新的连接请求，所述相邻骨干节点优先处理所述新的连接请求，该新的接入请求经该相邻骨干节点验证通过并确认应答之后，当前接入节点与该相邻骨干节点建立通信链路，则当前接入节点通过与该相邻骨干节点的通信链路进行数据传输，不再通过与所述当前骨干节点的通信链路进行数据传输。

4.如权利要求1、2或者3所述的一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，其特征在于，令所述预先设置的评估性能参数表示为P₁～P_n，共n种；

其中针对P_i，设置其上限阈值为P_imax，下限阈值为P_imin，i＝1～n；则所述负载状态值为：

$L_s=\frac{\left(P_{1\max }-P_1\right)}{P_{1\max }-P_{1\min }}{\mathrm{\ϵ}}_1+\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }-P_{2\min }}{\mathrm{\ϵ}}_2+...+\frac{P_{n\max }-P_n}{P_{n\max }-P_{n\min }}{\mathrm{\ϵ}}_n$

ε₁+ε₂+...+ε_n＝1

其中ε₁～ε_n为预设的P₁～P_n的权值。

5.如权利要求4所述的一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，其特征在于，所述性能评估参数包括数据流量，所述骨干节点获取数据流量的预测值作为当前值，其中获取数据流量的预测值的过程为：

针对骨干节点进行历史数据流量观测，获得历史数据流量的平稳序列{F₁,…,F_n}，n为周期数，使用该平稳序列建立ARMA模型，预测第n+1个周期的数据流量；

其中，B是后移算子，z_i是设定的第i周期的白噪声；和θ₁是采用矩估计方法求解的估计参数；

判断和θ₁是否符合如下条件：

如果满足上述条件，则第n+1个周期的数据流量预测值为：

若不满足上述条件，则对序列{F₁,…,F_n}进行平稳运算后重复本过程。

6.如权利要求1或者5所述的一种基于负载感知流量动态自适应的空间网络路由方法，其特征在于，所述当前接入节点则与当前骨干节点建立通信链路，依据骨干节点发来的负载状态值调整数据传输速率进行数据传输；

其中所述负载状态值为L_s，调整前的数据传输速率为V_a，则调整后的数据传输速率为V_b＝V_a/L_s。