CN109889255B - 一种基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法，包括以下步骤：定义卫星网络模型以及相关评价指标；建立多目标约束模型；基于改进蜂群算法的拓扑重构。本发明具有群智启发的特性，在解决卫星网络损坏时如何选择卫星节点进行链路连接问题时，通过仿照蜂群寻蜜过程来完成尝试链路迭代测试，可有效的减少卫星网络的重构时间。本发明改进了位置更新公式，在原公式的基础上加上全局影响因子，改变传统算法本身的局限性，同时通过加入影响因子，来控制寻优的步长，可人为控制寻优时间，减少算法收敛时间，使其可应用于解决卫星网络拓扑重构问题。本发明提高了卫星网络的资源利用率，有效改善了卫星网络拓扑连接情况，延长了卫星网络使用寿命。

Description

一种基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法

技术领域

本发明涉及卫星网络拓扑重构技术，特别是一种基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法。

背景技术

随着航天技术的快速发展，“天空地一体化”的卫星网络框架逐步形成，作为地面与天空通信的媒介---卫星网络，将承担大量的信息获取、传送和分发的重任。然而，由于卫星节点的移动性、无线通信的脆弱性以及外太空空间内所存在的不确定等性因素影响，导致卫星网络的通信性能会随着拓扑结构的变化而变化，甚至有可能会因局部卫星节点失效所引起的拓扑分割最终导致通信网络的整体失效。因此，如何动态维持卫星网络拓扑结构的稳定性、通信的可靠性和网络整体的抗毁性，成为了国内外研究热点。卫星网络的拓扑重构问题是一个多约束的组合优化问题，需要考虑卫星间的可见性、可连通时间和可连接度等方面约束。卫星网络拓扑重构的目标是在资源受限的前提下满足链路连通时间和连接度的要求，通过将卫星网络中具有剩余连接度的卫星节点进行链路选择链接，提高卫星网络的抗毁性，保证卫星网络的通信效率。

目前，出现不少针对卫星网络拓扑重构重构算法研究。赵志刚等人通过动态路由的方式检测故障链路，采用传统的功率控制方式进行链路重构，在卫星节点损坏过少或不集中的情况下采用该算法重构效果颇有成效，但当卫星节点损坏过多或损坏卫星节点较为集中时则容易出现拓扑漏洞，整体重构效率较低。张季谦等人提出一种利用蚁群算法完成卫星网络拓扑修复和预测网络链路过载情况的方法，该算法整体效率偏优但存在着收敛时间过慢、易陷入局部最优的缺点。朱俊鹏等人通过遍历选择聚合度较大卫星节点完成链路重构，忽略了卫星节点连通时间，易造成多次拓扑重构，造成资源的浪费。

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在卫星资源有限的情况下，如何筛选下一跳卫星节点位置，优化卫星节点之间的链路连接重构网络拓扑结构，使得卫星网络在较短的时间内完成修复的基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法，以解决卫星网络拓扑脆弱性问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法，包括以下步骤：

A、定义卫星网络模型以及相关评价指标

A1、本发明着眼于卫星节点和链路所组成的卫星网络拓扑重构优化设计问题，暂不考虑地面固定卫星站、地面移动卫星站、地面控制中心对卫星网络拓扑结构抗毁性的影响。因此，卫星网络模型表示为：

G＝{Sat,Link}

其中，Sat代表卫星网络中卫星节点的集合，Link表示卫星网络中链路的集合。

A2、将卫星节点模型表示为：

Sat＝{s,degree,latent}

其中，s表示卫星节点编号、s∈(1,2,...,N)；degree为卫星节点的连接度；latent表示此卫星节点存在潜在链路的个数。在卫星网络的背景下，卫星节点携带天线数目受其表面积的约束，故卫星节点链路连接度是卫星网络的重要约束条件之一。潜在链路的发现取决于可见性和链路的连接时间，具体定义如下：

定义1：每颗卫星节点均处于高速运动状态，由于卫星在其轨道内运行受到地球和大气层的遮挡，所以两颗卫星所形成的链路长度存在一个最大值，即最大可见链路长度。两颗卫星节点之间的星间链路长度表示为如下公式：

其中，R为地球半径；h_A、h_B分别为卫星A与卫星B所在的轨道高度；ξ为地心角。但在实际情况中，由于星间链路受到地球的遮挡，故任意两颗处于不同轨道的卫星在某一时刻，它们之间的星间链路长度存在一个最大值，即为最大可见链路长度。此时，卫星A与卫星B之间的链路长度d_AB为其最大可见链路长度，用下式表示：

即：当两颗卫星间链路长度d_AB满足d_AB≤d_max，地心角ξ满足ξ≤ξ_max时，两颗卫星可见；否则，两颗卫星不可见，即不存在潜在链路。

定义2：由于卫星网络拓扑具有时变性，所以星间链路在连接和断开两个状态间频繁切换。若要建立稳定的卫星网络结构，则需对星间链路连接时间加以分析。链路连接时间T_Link(i,j)是指卫星节点i和卫星节点j从建立链路开始，到链路断开的这一段时间，用以下公式表示：

T_Link(i,j)＝T_end(i,j)-T_start(i,j)

其中，T_start(i,j)和T_end(i,j)分别表示卫星节点i和卫星节点j之间链路的建立时刻和链路断开的时刻。为了减小星间链路频繁切换，定义最小连接时间T_min，只有当T_Link(i,j)≥T_min时才具备建立链路的条件。

A3、卫星网络结构拓扑图R中w_ij表示卫星节点i和卫星节点j之间的边权值，其中边权值表示卫星节点之间信息流通的难易程度，数值越小信息流通越容易，卫星网络传输效率越高。定义边权值为两卫星节点之间最短路径上的边数，用d表示。

网络效率指标E定义为：

其中

对d_ij取倒数避免卫星节点在不连通情况下卫星网络中卫星节点距离为∞的情况。

B、建立多目标约束模型

将卫星网络的拓扑重构问题描述为：给定卫星网络模型G(Sat,Link)和正整数q，如何合理的选择有限卫星节点集Sat`，添加有限边集

使得重构后的卫星网络模型G`(Sat,Link∪Link`)具有最优可生存性，其中卫星网络可生存性指标用Q表示，即使Q(G`)取得最大值：

Max Q(G`(Sat,Link∪Link`)) (1)

s.t.Link`＝{(u₁,v₁),(u₂,v₂),...,(u_s,v_s)}

(a)

(b)degree≤Max_degree

(c)d_AB≤d_max

(d)ξ≤ξ_max

(e)C_(i,j)≥C_min

(f)0≤Q≤1

其中，可生存性指标Q描述了卫星节点移除对卫星网络通信效率的影响，反映了卫星通信系统维持信息传输功能、适应环境变化的能力，在重构链路时必须满足上述约束关系式(a)-(e)。

C、基于改进蜂群算法的拓扑重构

根据多目标约束模型生成调度方案并计算目标函数，采用人工智能算法对调度方案进行寻优，具体步骤如下：

C1、当卫星网络拓扑中发生卫星节点失效的情况时，卫星网络局部链路的时延会急剧上升。将涉及链路的卫星节点编号为s，其中s∈[1,2...,N]，从s＝1开始、以R_max为半径搜索区域内可达卫星节点集合作为蜂群待求解食物源，并以链路连接条件作为限制条件筛选卫星节点，确立编号为1的种群规模m_s、最大迭代次数L_max，初始化l_s用于记录遍历次数，令全局变量v＝1。依次建立剩余编号卫星的待求解卫星节点集合，直到所有卫星节点遍历完成。

其中，R_max代表该卫星节点的最大搜索半径，具体表示为：

R_max＝k·T_max·v

式中，k为调节系数，v为卫星网络中卫星节点移动速度的平均值，T_max为最大工作时间。

C2、在种群的m_s/2中随机选取一个蜜源x，作为初始解，令v＝v+1，计算并记录该解的适应度值。

C3、进行邻域搜寻，为种群中每个解生成一个邻域解x_i`。并做如下判断：如果f(x<sub>i</sub>`)＞f(x_best)，则设置x_best＝x_i`，否则x_best不变，令l_s＝l_s+1。蜂群算法适应度函数定义为：

其中，当卫星节点k被移除网络后，与卫星节点k相连的卫星节点空余出连通度，成为待重构卫星节点。采用随机故障的方式，故p_k＝1/N，N表示卫星网络中卫星节点的个数。

代表移除卫星节点k后网络的鲁棒性。

C4、判断每个解连续无更新邻域搜索次数是否超过规定值L_max。如果l_s＞L_max，则放弃x_i，在剩余m_s/2中随机取得一个新解加入种群中，且置l_s＝0。更新变量v＝v+1。若v＝m_s/2，算法结束；否则转到步骤C2继续执行邻域搜索操作。

C5、将x_best作为本次算法得到的最优解，对应的链路连接作为本次重构最优链路选择。

C6、判断当前卫星编号是否等于N,，若等于N则执行下一步，否则令s＝s+1，然后转到步骤C2。

C7、连接度判断，根据步骤C5重构结果判断当前卫星网络中的卫星节点连接度是否满足定义条件。如果存在卫星节点维持的星间链路数目大于4条的情况，则删除多余的星间链路，删除链路的依据是根据适应度大小删除对应链路。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明采用一种基于改进蜂群算法的方式完成卫星网络的拓扑重构，该算法具有群智启发的特性，在解决卫星网络损坏时如何选择卫星节点进行链路连接问题时，通过仿照蜂群寻蜜过程来完成尝试链路迭代测试，可以有效的减少卫星网络的重构时间。而传统蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，但网络重构问题，尤其是卫星网络是时间敏感性问题，对收敛时间有着很高的要求，所以传统蜂群算法并不适用于解决该问题。为克服上述问题，本发明改进其位置更新公式，在原公式的基础上加上全局影响因子，改变传统算法本身的局限性，同时通过加入影响因子，来控制寻优的步长，可人为控制寻优时间，减少算法收敛时间，使其可以应用于解决卫星网络拓扑重构问题。

2、本发明在选择卫星节点重构卫星网络时，综合考虑卫星节点的连接时间、连接度等因素限制，延长了链路使用时间，降低了卫星网络的重构次数，提高了卫星网络的资源利用率，有效的改善了卫星网络拓扑连接情况，延长了卫星网络的使用寿命。

附图说明

图1是本发明的流程示意图。

图2是卫星网络拓扑结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步地说明。如图1所示，本发明可以在卫星节点损坏或失效的情况下很好的完成卫星网络的拓扑重构任务，使重构后的网络达到使用指标要求。在具体实施时，可将本发明作为一种熔断保障机制上传到每个卫星节点的路由控制器上，监管每个卫星节点下一跳卫星节点及范围内可达卫星节点链接相关信息；当网络中某一卫星节点失效时触发算法执行开始，迅速完成网络重构。

重构执行过程在具体实施时按照下述流程进行：首先，定位损坏卫星节点以及链路，将卫星网络3D模型转换为如图2所示平面结构，便于卫星节点的遍历和卫星网络效率的求解，然后将其添加到待重构卫星节点集合中；随后在卫星最大搜索半径内搜索满足链接约束条件的潜在链路集，创建及初始化蜂群算法的种群。然后选择两个卫星节点利用改进的蜂群算法进行迭代寻求最优链路，在寻找最优解的过程中以适应度大小作为评价指标，然后通过邻域搜索操作更新方式改进局部寻优速度的同时可以防止全局最优解的丢失，最后，当所有待求解卫星节点都重构选择新的链路后，依靠适应度优化卫星网络中的卫星节点连通度，删除多余或效果不好的卫星节点链路，生成新的卫星网络拓扑结构。该算法能够在给定拓扑结构和有限资源的前提下完成卫星网络的拓扑重构，有效的改善卫星网络的抗毁性。

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 (1)

1.一种基于改进蜂群算法的卫星网络重构方法，其特征在于：包括以下步骤：

A、定义卫星网络模型以及相关评价指标

A1、本发明着眼于卫星节点和链路所组成的卫星网络拓扑重构优化设计问题，暂不考虑地面固定卫星站、地面移动卫星站、地面控制中心对卫星网络拓扑结构抗毁性的影响；因此，卫星网络模型表示为：

G＝{Sat,Link}

其中，Sat代表卫星网络中卫星节点的集合，Link表示卫星网络中链路的集合；

A2、将卫星节点模型表示为：

Sat＝{s,degree,latent}

其中，s表示卫星节点编号、s∈[1,2...,n]；degree为卫星节点的连接度；latent表示此卫星节点存在潜在链路的个数；在卫星网络的背景下，卫星节点携带天线数目受其表面积的约束，故卫星节点链路连接度是卫星网络的重要约束条件之一；潜在链路的发现取决于可见性和链路的连接时间，具体定义如下：

定义1：每颗卫星节点均处于高速运动状态，由于卫星在其轨道内运行受到地球和大气层的遮挡，所以两颗卫星所形成的链路长度存在一个最大值，即最大可见链路长度；两颗卫星节点之间的星间链路长度表示为如下公式：

其中，R为地球半径；h_A、h_B分别为卫星A与卫星B所在的轨道高度；ξ为地心角；但在实际情况中，由于星间链路受到地球的遮挡，故任意两颗处于不同轨道的卫星在某一时刻，它们之间的星间链路长度存在一个最大值，即为最大可见链路长度；此时，卫星A与卫星B之间的链路长度d_AB为其最大可见链路长度d_max，用下式表示：

进一步求出最大地心角ζ_max为：

即：当两颗卫星间链路长度d_AB满足d_AB≤d_max，地心角ξ满足ξ≤ξ_max时，两颗卫星可见；否则，两颗卫星不可见，即不存在潜在链路；

定义2：由于卫星网络拓扑具有时变性，所以星间链路在连接和断开两个状态间频繁切换；若要建立稳定的卫星网络结构，则需对星间链路连接时间加以分析；链路连接时间T_Link(i,j)是指卫星节点i和卫星节点j从建立链路开始，到链路断开的这一段时间，用以下公式表示：

T_Link(i,j)＝T_end(i,j)-T_start(i,j)

其中，T_start(i,j)和T_end(i,j)分别表示卫星节点i和卫星节点j之间链路的建立时刻和链路断开的时刻；为了减小星间链路频繁切换，定义最小连接时间T_min，只有当T_Link(i,j)≥T_min时才具备建立链路的条件；

A3、卫星网络结构拓扑图R中w_ij表示卫星节点i和卫星节点j之间的边权值，其中边权值表示卫星节点之间信息流通的难易程度，数值越小信息流通越容易，卫星网络传输效率越高；定义边权值为两卫星节点之间最短路径上的边数，用d表示；

网络效率指标E定义为：

其中

d_ij＝min{∑w_ij}

对d_ij取倒数避免卫星节点在不连通情况下卫星网络中卫星节点距离为∞的情况；

B、建立多目标约束模型

将卫星网络的拓扑重构问题描述为：给定卫星网络模型G(Sat,Link)和正整数q，如何合理的选择有限卫星节点集Sat`，添加有限边集

使得重构后的卫星网络模型G`(Sat,Link∪Link`)具有最优可生存性，其中卫星网络可生存性指标用Q表示，即使Q(G`)取得最大值：

Max Q(G`(Sat,Link∪Link`)) (1)

s.t.Link`＝{(u₁,v₁),(u₂,v₂),...,(u_s,v_s)}

(a)

(b)degree≤Max_degree

(c)d_AB≤d_max

(d)ξ≤ξ_max

(e)C_(i,j)≥C_min

(f)0≤Q≤1

其中，可生存性指标Q描述了卫星节点移除对卫星网络通信效率的影响，反映了卫星通信系统维持信息传输功能、适应环境变化的能力，在重构链路时必须满足上述约束关系式(a)-(e)；

C、基于改进蜂群算法的拓扑重构

根据多目标约束模型生成调度方案并计算目标函数，采用人工智能算法对调度方案进行寻优，具体步骤如下：

C1、当卫星网络拓扑中发生卫星节点失效的情况时，卫星网络局部链路的时延会急剧上升；将涉及链路的卫星节点编号为s，其中s∈[1,2...,n]，从s＝1开始、以R_max为半径搜索区域内可达卫星节点集合作为蜂群待求解食物源，并以链路连接条件作为限制条件筛选卫星节点，确立编号为1的种群规模m_s、最大迭代次数L_max，初始化l_s用于记录遍历次数，令全局变量v＝1；依次建立剩余编号卫星的待求解卫星节点集合，直到所有卫星节点遍历完成；

其中，R_max代表该卫星节点的最大搜索半径，具体表示为：

R_max＝k·T_max·v

式中，k为调节系数，v为卫星网络中卫星节点移动速度的平均值，T_max为最大工作时间；

C2、在种群的m_s/2中随机选取一个蜜源x，作为初始解，令v＝v+1，计算并记录该解的适应度值；

C3、进行邻域搜寻，为种群中每个解生成一个邻域解x`<sub>i</sub>；并做如下判断：如果f(x`_i)＞f(x_best)，则设置x_best＝x`_i，否则x_best不变，令l_s＝l_s+1；蜂群算法适应度函数定义为：

其中，当卫星节点k被移除网络后，与卫星节点k相连的卫星节点空余出连通度，成为待重构卫星节点；采用随机故障的方式，故p_k＝1/N，N表示卫星网络中卫星节点的个数；

代表移除卫星节点k后网络的鲁棒性；

C4、判断每个解连续无更新邻域搜索次数是否超过规定值L_max；如果l_s＞L_max，则放弃x_i，在剩余m_s/2中随机取得一个新解加入种群中，且置l_s＝0；更新变量v＝v+1；若v＝m_s/2，算法结束；否则转到步骤C2继续执行邻域搜索操作；

C5、将x_best作为本次算法得到的最优解，对应的链路连接作为本次重构最优链路选择；

C6、判断当前卫星编号是否等于N，若等于N则执行下一步，否则令s＝s+1，然后转到步骤C2；

C7、连接度判断，根据步骤C5重构结果判断当前卫星网络中的卫星节点连接度是否满足定义条件；如果存在卫星节点维持的星间链路数目大于4条的情况，则删除多余的星间链路，删除链路的依据是根据适应度大小删除对应链路。

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