CN107294592A - 一种基于分布式sdn的卫星网络及其构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分布式SDN的卫星网络及其构建方法，所述的卫星网络采用GEO/MEO/LEO三层卫星网络模型。本发明针对GEO/MEO/LEO三层卫星网络提出了分布式软件定义的卫星网络DSDSN网络，并基于控制器集群化技术，对于同层卫星群提出了一种控制器系统配置策略，该策略基于蚁群和聚类的算法思想通过选举合适的控制节点，合理配置控制器的位置及数量，根据形成的控制器集群部署各通信节点，从而降低了通信节点到邻近控制器节点的总时延。本发明的集中式管理拥有整个网络中所有节点的全局视图，可把握卫星节点的状态，提高网络的抗毁性。本发明通过优化链路连接时长、总时延及卫星资源三个参数，降低了路由开销。
Description
技术领域
本发明涉及卫星网络，特别是一种分布式软件定义卫星网络(DistributedSoftware Defined Satellite Network，简称DSDSN)。
背景技术
传统的卫星网络通常采用弯管式透明转发的通信方式，将所有的数据包从发送终端转发给一个中间站，然后再从中间站经中继卫星传送到接收端。这种方式简化了卫星通信中有效载荷的结构，但同时也会导致时延的增大。近年来，一些新技术的出现极大促进了卫星网络的发展，如星上处理(On-board Processing，OBP)、星间链路(Inter-satelliteLink，ISL)等，这些技术较好地解决了卫星网络通信时延长，地面通信终端负载过大、功率过小等问题。但传统卫星网络对卫星的星上处理和交换技术要求较高，导致卫星网络造价高、消耗大，增加了卫星节点的复杂性。同时卫星网络具有拓扑时变性和星上资源受限等特点，从而带来了卫星网络的高时延和低抗毁性的问题。
软件定义网络(Software Defined Networking，简称SDN)的核心思想是将网络的控制平面与数据转发平面进行分离，从而简化了网络设备的结构，交换机只需要实施简单的转发和硬件配置功能。原来各个网元设备中的操作系统，被抽象为独立、集中的网络操作系统(NOS)，NOS负责对全网不同业务特性进行适配，从而对采用不同网络架构、设备型号、网络协议的网络进行集中、可编程配置管理，实现网络的融合部署，降低网络维护开销，提高网络性能和终端用户的服务质量。通过集中化的管理，不仅能够降低路由开销，同时有利于全局的统一管理，进而实现业务部署的快速响应，进而降低通信时延。
目前，有研究人员提出了一种基于单一SDN控制器的卫星网络，在该网络中将控制器放置在地面，整个路由的计算和配置生成由地面站(GS)和网络运营控制中心(NOCC)执行，这种网络只在地面部署了一个控制器会导致无法忍受的长时延问题，且一旦该控制器故障整个网络则崩溃，抗毁性不好。也有研究人员提出了一个空天地一体化的多层卫星通信系统，但该系统没有对控制器系统进行研究，依然解决不了时延过大的问题。
发明内容
为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种能简化卫星节点设计、降低造价，并增加抗毁性的基于分布式SDN的卫星网络，以降低通信节点到邻近控制器节点的总时延并降低路由开销。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于分布式SDN的卫星网络，采用GEO/MEO/LEO三层卫星网络模型，其星座轨道参数如下：
GEO层的轨道参数为：轨道高度35786km，轨道平面数目1个，轨道内卫星数3个，轨道倾角0°，角速度0.25°/min，最小仰角8°；
MEO层的轨道参数为：轨道高度10390km，轨道平面数目2个，轨道内卫星数5个，轨道倾角45°，角速度1.0°/min，最小仰角10°；
LEO层的轨道参数为：轨道高度896km，轨道平面数目8个，轨道内卫星数6个，轨道倾角90°，角速度3.6°/min，最小仰角8°；
进一步地，所述的GEO层为3颗同步轨道卫星；MEO层采用ICO星座；LEO层采用Iridum星座。
进一步地，所述的GEO层、MEO层及LEO层都提供全球覆盖。
一种基于分布式SDN的卫星网络的构建方法，包括以下步骤：
A、根据SDN的思想重新定义卫星网络的节点，进行网络的节点部署
SDN具有以下三个特点：可编程、控制平面与数据平面分离以及用于网络瞬时状态管理的集中式控制模型。基于这三个特点SDN的基本网络由转发层、控制层和业务层三层构成。基于SDN的卫星网络中包含三类节点，分别为全局控制器节点、局部控制器节点和交换机节点。
考虑到卫星网络大的空间尺度的问题，控制器采用分层分布式的控制器集群，GEO层放置三个主控制器负责整个卫星网络，MEO层部署多个局部控制器只负责本区域内的网络节点。作为控制节点的卫星需实现以下功能：
A1、通过链路发现功能获取全网信息，包括节点资源、运行状态、链路利用率和拥塞情况，从而完成网络地址学习、路由转发功能；
A2、获取交换机的相关信息，完成拓扑管理功能；
A3、通过控制器配置路由信息，生成流表；
A4、通过流表下发实现对交换机的管理。同样交换机也部署在网络的每一层，其他的卫星作为普通的通信节点连接到交换机。作为交换机节点的卫星负责完成网络中的数据转发功能。
此时完成了基于SDN的卫星节点的定义，并基于DSDSN网络进行了节点部署。
B、构建DSDSN网络
根据卫星网络的三层卫星星座分层，将卫星网络的天基网络分为三层网络，即分为高轨道卫星、中轨道卫星和低轨道卫星三层网络，分别命名为GEO层、MEO层和LEO层。每层网络包含作为控制器的卫星与作为交换机的卫星，其他的卫星作为通信节点连接到交换机的卫星。分布在各层网络的控制器实现控制层逻辑上的集中和物理上的分布，所有的控制器都按照标准的网络级视图，运行相同的控制软件和应用程序集。其余卫星作为基础设施层负责简单的数据转发。
同一层网络的卫星群内，控制器组成集群，共享本层网络内的拓扑变化信息，此时每个节点距离它直连的节点的传输延时要求高。每层控制器集群中设置一个主控制器，各层的主控制器通过事件传播系统共享各层信息。
C、基于聚类和贪婪算法对控制器系统配置策略进行重新设计
所述的控制器系统指的是控制器集合所构成的系统，基于聚类的控制器选择算法降低一个控制器所连通信节点中的所有链路的时延最大值，使得每个通信节点到控制器的时延最大值都不会太高。基于贪婪的控制器选择算法找到节点至控制器平均时延的最小值。然而这两种选择算法都不能实现DSDSN网络中控制器节点的最优选择，所以针对DSDSN网络基于这两种算法提出一种改进的选择算法。
定义1：用G＝(V,E,C)表示一个卫星网络，集合V＝{1,...,N}代表各通信节点，E代表各节点之间的通信链路，C＝{C1,...,Ck}代表控制器集合。用D(i,j)代表控制器i与控制器j之间的传输时延，Dreq为通信节点与控制器之间的传输时延上限。设T为卫星时变网络的周期，(T1,T2,...,Ti)为T的几个时间节点，在计算节点间的时延时，将其定义为不同时间点的平均值，即：
考虑到卫星网络大的时空尺度的特性在设计控制器选择算法时，将整个网络根据就近原则进行分块。综合考虑控制器到达节点的时延和放置的控制器的个数，对算法的权重进行重新设计。
在上式中，表示所有节点到控制器Ck时延的平均值，Dmax(v,Ck)代表控制器Ck到域内节点最大时延值，M为控制器的个数。控制器系统配置策略包括以下步骤：
C1、由于卫星网络的卫星根据轨道进行划分，因此卫星网络中的组网需要根据邻近轨道进行划分，依据相邻网络将卫星网络划分为几个区域，即R＝{R1,R2,R3,...,Rj}；
C2、针对每个划分的区域设计控制器配置策略。以控制器个数M作为聚类数，在该区域中计算每个节点的u值并从小到大排列{u1,u2,...,um,...,un}，选出u1,u2,...,um作为聚类质心k，即作为控制器；
C3、找出符合d(k,v)≤Dreq要求的节点归入聚类中；
C4、在已生成的聚类中，基于本聚类，重新计算聚类内的每个节点的u值，选出最小的那个节点作为控制器，否则继续使用k作为控制器。
C5、按照这种方法继续生成聚类，重复步骤C2-C4三个步骤，直到所有的节点都包含在所有的聚类中。
D、对主控制器选择策略进行重新设计
定义2：用图G(t)＝(V,E(t)),0≤t≤T表示控制器集群所在卫星网络在t时刻的网络结构，其中V＝{v1,v2,...,vs}表示卫星网络中的卫星节点集合，E(t)为t时刻的星际链路集合，T为卫星网络的拓扑变化周期。
定义3：用wm,o表示控制器集群中主控制器Master_Ctrl和任一其他控制器Other_Ctrl节点对，则Q(wm,o)＝{E1,E2,...,Ek,...,EK}代表Master_Ctrl和Other_Ctrl之间的链路连接，即Master_Ctrl经过K-1跳到达Other_Ctrl。
为了表示单个链路上的流量，令链路包含函数为：
式中，若路径经过链路Ek则取1，反之取0。
用表示链路Ek上的时延，表示链路Ek连接时长。
定义4：用m表示卫星节点集合V＝{v1,v2,...,vs}组成的控制器系统中共有m类资源，每个卫星上有若干资源。
对链路连接时长c、链路总时延d及卫星的资源Rj进行多目标优化，其优化函数和约束条件如下：
利用加权系数将其转化为单目标优化工作，如下式：
max f＝ω1c-ω2d+ω3Rj (5)
式中ω1、ω2和ω3分别为链路连接时长c，总时延d和资源Rj的加权值为(ω1+ω2+ω3＝1)。
解决多目标优化问题各目标之间矛盾性的关键在于权值系数的确定，运用本征向量法来求解各权值。
由决策人把n个属性的重要性成对比较，把第p个属性对第q个属性的相对重要性记为αpq，并认为，这就是属性p的权wp和属性q的权wq之比的近似值，αpq＝wp/wq，n个目标成对比较的结果形成决策矩阵A。
权重是指把第1个属性链路连接时长的权ω1和第2个属性总时延的权ω2之比记为α12，第2个属性总时延的权ω2和第3个属性卫星资源的权ω3之比记为α23，以此类推，构成决策矩阵A。则：
(A-nΙ)w＝0 (7)
式中Ι是单位矩阵，若决策矩阵A中的值估计准确，上式严格等于0；若估计不够准确，则决策矩阵A中元素的小的摄动代表本征值的小的摄动，于是有：
Aw＝λmaxw (8)
式中λmax是决策矩阵A的最大本征值。根据该式求得本征向量即权向量。
w＝[w1,w2,…,wn]T (9)
式中，w是本征向量，w1、w2、。。。、wn表示权重；
为了判定决策矩阵A在此方法中的科学性，引入一致性比率CR的概念，用一致性指标CI与随机指标RI的比值来表示，它用来判定决策矩阵A是否被接受。
若比率CR>0.1，说明各元素αpq的估计一致性太差，应重新估计。若CR<0.1，认为αpq的估计基本一致，用式(9)求得w。
进一步地，步骤D中所述的一致性指标CI用下式表示：
式中，n为决策矩阵A的除数。
进一步地，步骤D中所述的随机指标RI值如下：
n＝2，RI＝0.0；
n＝3，RI＝0.58；
n＝4，RI＝0.90；
n＝5，RI＝1.12；
n＝6，RI＝1.24；
n＝7，RI＝1.32；
式中，n为决策矩阵A的除数。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明将软件定义网络(Software Defined Networking，SDN)的核心技术应用到卫星网络上。软件定义网络的核心思想是将网络的控制平面与数据转发平面进行分离，从而简化了网络设备的结构，使卫星只需要实施简单的转发和硬件配置功能，由此解决了卫星节点设计复杂、造价高的弊端。原来各个网元设备中的操作系统，被抽象为独立、集中的网络操作系统(NOS)，NOS负责对全网不同业务特性进行适配，从而对采用不同网络网络、设备型号、网络协议的网络进行集中、可编程配置管理，实现网络的融合部署，降低网络维护开销，提高网络性能和终端用户的服务质量。通过集中化的管理，不仅能够减轻卫星节点的负担，同时有利于全局的统一管理，进而实现业务部署的快速响应，降低路由开销和通信时延。此外，这种集中式管理拥有整个网络中所有节点的全局视图，可以把握卫星节点的状态，提高网络的抗毁性。
2、本发明基于完全分布式SDN理念，针对GEO/MEO/LEO三层卫星网络提出了分布式软件定义的卫星网络DSDSN网络，并在该网络下基于控制器集群化技术，对于同层卫星群提出了一种控制器系统配置策略，该策略基于蚁群和聚类的算法思想通过选举合适的控制节点，合理配置控制器的位置及数量，根据形成的控制器集群部署各通信节点，从而降低了通信节点到邻近控制器节点的总时延；针对不同层控制器之间的通信问题提出了基于多目标优化的主控制器选择策略，该策略通过优化链路连接时长、总时延及卫星资源三个参数，根据上述三个参数计算权值进而从控制器集群中选出所需的主控制器，降低了路由开销。
附图说明
图1是星座网络结构示意图。
图2是DSDSN网络结构示意图。
图3是基于贪婪和聚类的控制器选择算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步地描述。
本发明首先搭建了卫星星座网络架构图，如图1所示，采用GEO/MEO/LEO三层卫星网络模型；接着如图2所示，针对传统卫星网络长时延、大时空、动态拓扑等特性，将完全分布式SDN架构运用到卫星网络，提出一种分布式软件定义的卫星网络DSDSN。基于该架构针对同层卫星群提出了一种控制器系统配置策略，如图3所示，基于贪婪和聚类的控制器选择算法对算法进行了重新设计，该策略选出的控制器具有更小的时延，提高了系统的资源利用率与网络可靠性。
本发明针对不同层控制器之间的通信问题提出了基于多目标优化的主控制器选择策略，该策略优化了链路连接时长，总时延及卫星资源。在具体实施时，先根据选择的SDN组网方式选择出完全分布式SDN组网架构；根据已选择的完全分布式SDN架构应用到卫星网络上形成DSDSN网络架构，设计基于聚类和贪婪的改进控制器选择算法，综合控制器到达节点的时延和控制器的个数，对权重进行了重新设计，以适应卫星网络的需求，该算法大大降低了传输时延；针对不同层控制器之间的通信问题，提出了基于链路连接时长，总时延及卫星资源多目标优化的主控制器选择策略，并对权向量进行计算，筛选出更为适合的主控制器。理论上的分析表明，基于聚类和贪婪的改进控制器选择算法可以降低DSDSN架构的时延并提高吞吐量；基于多目标优化的主控制器选择策略能够适应卫星网络的特性，降低路由开销。
本发明不局限于本实施例，任何在本发明披露的技术范围内的等同构思或者改变，均列为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于分布式SDN的卫星网络，其特征在于：采用GEO/MEO/LEO三层卫星网络模型，其星座轨道参数如下：
GEO层的轨道参数为：轨道高度35786km，轨道平面数目1个，轨道内卫星数3个，轨道倾角0°，角速度0.25°/min，最小仰角8°；
MEO层的轨道参数为：轨道高度10390km，轨道平面数目2个，轨道内卫星数5个，轨道倾角45°，角速度1.0°/min，最小仰角10°；
LEO层的轨道参数为：轨道高度896km，轨道平面数目8个，轨道内卫星数6个，轨道倾角90°，角速度3.6°/min，最小仰角8°。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式SDN的卫星网络，其特征在于：所述的GEO层为3颗同步轨道卫星；MEO层采用ICO星座；LEO层采用Iridum星座。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式SDN的卫星网络，其特征在于：所述的GEO层、MEO层及LEO层都提供全球覆盖。
4.一种基于分布式SDN的卫星网络的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、根据SDN的思想重新定义卫星网络的节点，进行网络的节点部署
SDN具有以下三个特点：可编程、控制平面与数据平面分离以及用于网络瞬时状态管理的集中式控制模型；基于这三个特点SDN的基本网络由转发层、控制层和业务层三层构成；基于SDN的卫星网络中包含三类节点，分别为全局控制器节点、局部控制器节点和交换机节点；
考虑到卫星网络大的空间尺度的问题，控制器采用分层分布式的控制器集群，GEO层放置三个主控制器负责整个卫星网络，MEO层部署多个局部控制器只负责本区域内的网络节点；作为控制节点的卫星需实现以下功能：
A1、通过链路发现功能获取全网信息，包括节点资源、运行状态、链路利用率和拥塞情况，从而完成网络地址学习、路由转发功能；
A2、获取交换机的相关信息，完成拓扑管理功能；
A3、通过控制器配置路由信息，生成流表；
A4、通过流表下发实现对交换机的管理；同样交换机也部署在网络的每一层，其他的卫星作为普通的通信节点连接到交换机；作为交换机节点的卫星负责完成网络中的数据转发功能；
此时完成了基于SDN的卫星节点的定义，并基于DSDSN网络进行了节点部署；
B、构建DSDSN网络
根据卫星网络的三层卫星星座分层，将卫星网络的天基网络分为三层网络，即分为高轨道卫星、中轨道卫星和低轨道卫星三层网络，分别命名为GEO层、MEO层和LEO层；每层网络包含作为控制器的卫星与作为交换机的卫星，其他的卫星作为通信节点连接到交换机的卫星；分布在各层网络的控制器实现控制层逻辑上的集中和物理上的分布，所有的控制器都按照标准的网络级视图，运行相同的控制软件和应用程序集；其余卫星作为基础设施层负责简单的数据转发；
同一层网络的卫星群内，控制器组成集群，共享本层网络内的拓扑变化信息，此时每个节点距离它直连的节点的传输延时要求高；每层控制器集群中设置一个主控制器，各层的主控制器通过事件传播系统共享各层信息；
C、基于聚类和贪婪算法对控制器系统配置策略进行重新设计
所述的控制器系统指的是控制器集合所构成的系统，针对DSDSN网络基于这两种算法提出一种改进的选择算法；
定义1：用G＝(V,E,C)表示一个卫星网络，集合V＝{1,...,N}代表各通信节点，E代表各节点之间的通信链路，C＝{C1,...,Ck}代表控制器集合；用D(i,j)代表控制器i与控制器j之间的传输时延，Dreq为通信节点与控制器之间的传输时延上限；设T为卫星时变网络的周期，(T1,T2,...,Ti)为T的几个时间节点，在计算节点间的时延时，将其定义为不同时间点的平均值，即：
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C1、由于卫星网络的卫星根据轨道进行划分，因此卫星网络中的组网需要根据邻近轨道进行划分，依据相邻网络将卫星网络划分为几个区域，即R＝{R1,R2,R3,...,Rj}；
C2、针对每个划分的区域设计控制器配置策略；以控制器个数M作为聚类数，在该区域中计算每个节点的u值并从小到大排列{u1,u2,...,um,...,un}，选出u1,u2,...,um作为聚类质心k，即作为控制器；
C3、找出符合d(k,v)≤Dreq要求的节点归入聚类中；
C4、在已生成的聚类中，基于本聚类，重新计算聚类内的每个节点的u值，选出最小的那个节点作为控制器，否则继续使用k作为控制器；
C5、按照这种方法继续生成聚类，重复步骤C2-C4三个步骤，直到所有的节点都包含在所有的聚类中；
D、对主控制器选择策略进行重新设计
定义2：用图G(t)＝(V,E(t)),0≤t≤T表示控制器集群所在卫星网络在t时刻的网络结构，其中V＝{v1,v2,...,vs}表示卫星网络中的卫星节点集合，E(t)为t时刻的星际链路集合，T为卫星网络的拓扑变化周期；
定义3：用wm,o表示控制器集群中主控制器Master_Ctrl和任一其他控制器Other_Ctrl节点对，则Q(wm,o)＝{E1,E2,...,Ek,...,EK}代表Master_Ctrl和Other_Ctrl之间的链路连接，即Master_Ctrl经过K-1跳到达Other_Ctrl；
为了表示单个链路上的流量，令链路包含函数为：
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2
式中，若路径经过链路Ek则取1，反之取0；
用表示链路Ek上的时延，表示链路Ek连接时长；
定义4：用m表示卫星节点集合V＝{v1,v2,...,vs}组成的控制器系统中共有m类资源，每个卫星上有若干资源；
对链路连接时长c、链路总时延d及卫星的资源Rj进行多目标优化，其优化函数和约束条件如下：
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</mrow>
利用加权系数将其转化为单目标优化工作，如下式：
max f＝ω1c-ω2d+ω3Rj (5)
式中ω1、ω2和ω3分别为链路连接时长c，总时延d和资源Rj的加权值为(ω1+ω2+ω3＝1)；
解决多目标优化问题各目标之间矛盾性的关键在于权值系数的确定，运用本征向量法来求解各权值；
由决策人把n个属性的重要性成对比较，把第p个属性对第q个属性的相对重要性记为αpq，并认为，这就是属性p的权wp和属性q的权wq之比的近似值，αpq＝wp/wq，n个目标成对比较的结果形成决策矩阵A；
<mrow>
<mi>A</mi>
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权重是指把第1个属性链路连接时长的权ω1和第2个属性总时延的权ω2之比记为α12，第2个属性总时延的权ω2和第3个属性卫星资源的权ω3之比记为α23，以此类推，构成决策矩阵A；则：
(A-nΙ)w＝0 (7)
式中Ι是单位矩阵，若决策矩阵A中的值估计准确，上式严格等于0；若估计不够准确，则决策矩阵A中元素的小的摄动代表本征值的小的摄动，于是有：
Aw＝λmaxw (8)
式中λmax是决策矩阵A的最大本征值；根据该式求得本征向量即权向量；
w＝[w1,w2,…,wn]T (9)
式中，w是本征向量，w1、w2、；；；、wn表示权重；
为了判定决策矩阵A在此方法中的科学性，引入一致性比率CR的概念，用一致性指标CI与随机指标RI的比值来表示，它用来判定决策矩阵A是否被接受；
若比率CR>0.1，说明各元素αpq的估计一致性太差，应重新估计；若CR<0.1，认为αpq的估计基本一致，用式(9)求得w。
5.根据权利要求4所述的一种基于分布式SDN的卫星网络的构建方法，其特征在于：步骤D中所述的一致性指标CI用下式表示：
<mrow>
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<mo>=</mo>
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</mrow>
式中，n为决策矩阵A的除数。
6.根据权利要求4所述的一种基于分布式SDN的卫星网络的构建方法，其特征在于：步骤D中所述的随机指标RI值如下：
n＝2，RI＝0.0；
n＝3，RI＝0.58；
n＝4，RI＝0.90；
n＝5，RI＝1.12；
n＝6，RI＝1.24；
n＝7，RI＝1.32；
式中，n为决策矩阵A的除数。
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