CN110336751A - 基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略 - Google Patents

Abstract

基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，针对复杂环境下的卫星路由问题，考虑卫星网络链路信息具有不确定性，首先采用隶属函数，对链路时延、丢包率、可用带宽等链路信息进行描述；再计算各链路信息与理想点隶属函数的距离，将其作为链路综合评价；然后以路径综合评价作为路由模型的优化目标，从而建立基于路径综合评价的卫星网络路由模型；最后使用灰狼算法求解不确定模型，计算最优路径，以此来实现卫星网络高效路由的目的。因此，本卫星网络路由策略在航空、航天及社会经济等领域中都有较好的转化应用前景，属于通信技术领域。

Description

基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略

技术领域

本发明属于卫星通信技术领域，具体涉及一种基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略。

背景技术

随着卫星网络的不断发展，卫星网络在全球通信、导航定位、天气预测、环境与灾害监测、资源探测和军事应用等方面得到广泛的应用。其中低轨卫星网络具有传输距离远、通信容量大、通信线路稳定、抗毁能力强、轨道高度低等诸多优点。因此，低轨(low earthorbit，LEO)卫星网络目前成为卫星网络的研究热点。

卫星网络路由技术作为卫星网络通信协议的核心，承担着星间链路数据传输的重任，决定着卫星网络的整体性能。因此，卫星网络路由技术的研究有着重要意义。但因为卫星网络具有拓扑结构动态变化、通信传播时延长、数据流量不均衡的特点，这些限制使得地面网络的路由算法不适用在卫星网络，并使得设计高效的路由算法具有很大的困难。因此需要专门针对卫星网络进行研究。复杂环境下的卫星网络路由，考虑到卫星网络链路信息具有不确定性，这种不确定性一方面是指由于卫星网络及其运行环境的复杂性导致链路信息实测值具有一定的不准确性，例如，真空环境、太阳辐射、弱磁场等恶劣的外太空环境导致卫星故障，从而带来数据包的丢失；卫星的高速运动使得卫星之间的距离不断变化造成传播时延的不稳定；星间链路的长时延造成链路状态信息的非实时等。另一方面，是指最优路径的评价具有一定的模糊性，例如“高质量”的链路、“最优”路径以及“低”时延、“高”可靠性和“高”带宽等。传统的卫星网络路由算法没有考虑复杂环境下路由过程受到的诸多不确定因素的影响，因此实际使用率不高。为此，研究卫星网络路由的不确定性，对于卫星系统的可靠运行和实现卫星高效路由，具有重要的意义。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，利用LEO的优势，并且考虑卫星网络链路信息的不确定性，通过隶属函数来刻画具有不确定性的链路信息，又设计了链路综合评价，基于路径综合评价建立了构建卫星网络路由模型，最后使用灰狼算法求解路由模型，从而使得卫星网络能够在复杂环境中实现高效路由。

基于隶属函数的低轨(low earth orbit，LEO)卫星网络路由策略，所述策略包括如下步骤：

步骤1，采用虚拟节点的方法屏蔽卫星网络的动态变化，用有向图表示卫星网络；

步骤2，分别计算链路的时延、丢包率、可用带宽的隶属函数；

步骤3，计算链路综合评价；

步骤4，计算路径综合评价；

步骤5，使用步骤4中的路径综合评价建立路由模型；

步骤6，使用灰狼算法求解步骤5中的LEO卫星路由模型，计算出最优路径。

进一步地，所述步骤1中，包括如下分步骤：

步骤1-1，在地球表面每颗LEO平均划分区域，在每个区域的中心设置一颗虚拟节点，每颗LEO卫星按照距离最近原则选取虚拟节点；

步骤1-2，当卫星移动从而发生切换时，虚拟节点的状态信息，如路由表以及信道分配等，在源卫星与下一颗卫星之间进行移交；如此，卫星网络就对外屏蔽其内部卫星节点的高速移动；

步骤1-3，采用虚拟节点的方式，将卫星网络看作有向图G(V，E)，其中，V表示卫星网络中所有节点组成的集合，E表示卫星网络中所有链路组成的集合；

步骤1-4，设节点i，j，g，k∈V，链路(g，k)∈E，path_ij为从节点i到节点j的路径。

进一步地，所述步骤2中，基于隶属函数分别对链路的时延、丢包率、可用带宽进行描述，计算链路的时延、丢包率、可用带宽的隶属函数步骤如下：

步骤2-1，根据时延隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路时延隶属函数

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路时延隶属函数；为卫星节点g到卫星节点k的链路时延临界值，用链路时延的平均值表示；

由于时延为加性参数，故采用求得；其中，Td_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高时延阈值，Hc_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高跳数阈值；

步骤2-2，根据丢包率隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路的丢包率隶属函数

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路丢包率隶属函数，为卫星节点g到卫星节点k的链路丢包率临界值，用链路丢包率的平均值表示；

由于丢包率是乘性参数，故采用求得，其中，Lr_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高丢包率阈值，Hc_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高跳数阈值；

步骤2-3，根据可用带宽隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽隶属函数；为卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽临界值，用链路丢包率的平均值表示；

由于丢包率是凹性参数，具体公式为：其中，(bd_gk)_min为前Δt时间内链路可用带宽的最小值，(bd_gk)_max为前Δt时间内链路可用带宽的最大值。

进一步地，所述步骤3中，计算卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk，根据理想点将各个链路信息与理想点隶属函数的距离定义为卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk，具体公式如下：

进一步地，所述步骤4中，使用步骤3中卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk进一步求和得到卫星节点i到卫星节点j的路径综合评价PD_ij，具体公式如下：其中，x_gk为链路决策变量，若链路(g，k)在路径path_ij中，则取值为1；若不在，则取值为0。

进一步地，所述步骤5中，构建卫星网络的路由模型步骤如下：

步骤5-1，计算卫星节点i到卫星节点j的路径时延D_ij，由于链路时延是可加性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径时延

步骤5-2，计算卫星节点i到卫星节点j的路径丢包率Lr_ij，链路丢包率主要受链路可靠性影响，链路可靠性是可乘性链路信息，且可靠性＝1-丢包率，所以卫星节点i到卫星节点j的路径丢包率

步骤5-3，计算卫星节点i到卫星节点j的路径可用带宽Bd_ij，由于链路可用带宽是凹性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径可用带宽

步骤5-4，计算卫星节点i到卫星节点j的路径跳数H_ij，由于链路跳数是可加性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径跳数

步骤5-5，以路径综合评价为优化目标，以路径时延、路径丢包率、路径可用带宽、路径跳数为约束条件，建立路由模型，具体模型如下：

其中，PD_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径综合评价； 为路径时延约束，选中的路径源节点i到节点j的时延D_ij必须小于等于路径最高时延阈值Td_ij； 为路径丢包率约束，选中的路径源节点i到节点j的丢包率R_ij必须小于等于路径最高丢包率阈值Lr_ij；为路径可用带宽约束，选中的路径源节点i到节点j的可用带宽B_ij必须大于等于路径最低可用带宽阈值B_ij；为路径跳数约束，选中的路径源节点i到节点j的跳数H_ij必须小于等于路径最高跳数阈值Hc_ij。

进一步地，所述步骤6中，使用灰狼算法求解LEO卫星路由模型步骤如下：

步骤6-1，采用卫星节点序列对路径进行编码，将源节点到目的节点的一条完整的路径记为一个个体，即从卫星节点i到节点j的路径可表示为path_ij＝{i，a，b，...，y，z，j}，i，a，b，y，z，j∈V，其中将卫星节点i状态标记为S_i＝(td_i，lr_i，bdd_i)，td_i，lr_i，bd_i分别表示链路时延、丢包率和可用带宽；卫星节点a状态标记S_a＝(td_a，lr_a，bd_a)、卫星节点j状态标记为S_j＝(td_j，lr_j，bd_j)等；path_ij路径状态集合记为Status_ij＝{(td_i，lr_i，bd_i)，(td_a，lr_a，bd_a)，...，(td_j，lr_j，bd_j)}。

步骤6-2，使用带有深度限制(Hc_ij)的深度搜索，产生从节点i到节点j的初始路径，并将初始路径放入集合path_ij；深度限制Hc_ij为从节点i到节点j的路径最高跳数阈值，即其中num_orbit为卫星网络的轨道数目，num_{orbit_sat}为轨道上卫星数目；

步骤6-3，根据路径时延、丢包率、可用带宽约束的公式，过滤不符合的路径；

步骤6-4，设置灰狼算法最大迭代次数iteration_max；

步骤6-5，根据目标函数设计的适应度函数公式按找适应度函数值从小到大对路径集合进行排序，依次选出排名前3的路径，分别记为path_α、path_β和path_δ；

步骤6-6，根据灰狼算法的路径更新公式，其他路径ω在路径α、路径β和路径δ引导下不断对当前路径进行更新，每一次迭代保存当前的path_α、path_β和path_δ，具体公式如下：

R_α＝|C₁·path_α-path_ω|

R_β＝|C₂·path_β-path_ω|

R_δ＝|C₃·path_δ-path_ω|

其中，R_α、R_β、R_δ为路径ω与路径α、路径β和路径δ的相对距离绝对值；path′_ω为路径ω最终更新后的路径；A₁、A₂、A₃为收敛影响因子；C₁、C₂、C₃为影响因子；

步骤6-7，如果达到最大迭代次数iteration_max转步骤6-6，反之转步骤6-4；

步骤6-8，输出迭代过程中path_a为最优路径。

本发明达到的有益效果为：本发明首先重新设计了链路评价模型，加入了链路时延、丢包率可用带宽等参数，使得评价更准确；此外，本发明还考虑了这些链路信息具有一定不确定性的特点，通过隶属函数刻画卫星网络的各链路信息，基于理想点计算链路综合评价，从而建立了基于路径评价的卫星网络路由模型，然后还设计了保证路径有效性的灰狼操作，通过灰狼算法求解路由模型。这种基于隶属函数的低轨道卫星网络路由策略能够更好的反映实际卫星网络中实际路由情况，并且极大程度上在复杂环境中实现高效路由。

附图说明

图1为本发明所述的整体路由策略流程图。

图2为本发明所述的灰狼个体编码图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

基于隶属函数的低轨(low earth orbit，LEO)卫星网络路由策略，所述策略包括如下步骤：

步骤1，采用虚拟节点的方法屏蔽卫星网络的动态变化，用有向图表示卫星网络，包括如下分步骤：

步骤1-1，在地球表面每颗LEO平均划分区域，在每个区域的中心设置一颗虚拟节点，每颗LEO卫星按照距离最近原则选取虚拟节点。

步骤1-2，当卫星移动从而发生切换时，虚拟节点的状态信息，如路由表以及信道分配等，在源卫星与下一颗卫星之间进行移交；如此，卫星网络就对外屏蔽其内部卫星节点的高速移动。

步骤1-3，采用虚拟节点的方式，将卫星网络看作有向图G(V，E)，其中，V表示卫星网络中所有节点组成的集合，E表示卫星网络中所有链路组成的集合。

步骤1-4，设节点i，j，g，k∈V，链路(g，k)∈E，path_ij为从节点i到节点j的路径。

步骤2，分别计算链路的时延、丢包率、可用带宽的隶属函数，步骤如下：

步骤2-1，根据时延隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路时延隶属函数

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路时延隶属函数；为卫星节点g到卫星节点k的链路时延临界值，用链路时延的平均值表示。

由于时延为加性参数，故采用求得；其中，Td_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高时延阈值，Hc_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高跳数阈值。

步骤2-2，根据丢包率隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路的丢包率隶属函数

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路丢包率隶属函数，为卫星节点g到卫星节点k的链路丢包率临界值，用链路丢包率的平均值表示。

由于丢包率是乘性参数，故采用求得，其中，Lr_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高丢包率阈值，Hc_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高跳数阈值。

步骤2-3，根据可用带宽隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽隶属函数；为卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽临界值，用链路丢包率的平均值表示。

由于丢包率是凹性参数，具体公式为：其中，(bd_gk)_min为前Δt时间内链路可用带宽的最小值，(bd_gk)_max为前Δt时间内链路可用带宽的最大值。

步骤3，计算链路综合评价，计算卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk，根据理想点将各个链路信息与理想点隶属函数的距离定义为卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk，具体公式如下：

步骤4，计算路径综合评价，使用步骤3中卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk进一步求和得到卫星节点i到卫星节点j的路径综合评价PD_ij，具体公式如下：其中，x_gk为链路决策变量，若链路(g，k)在路径path_ij中，则取值为1；若不在，则取值为0。

步骤5，使用步骤4中的路径综合评价建立路由模型，构建卫星网络的路由模型步骤如下：

步骤5-1，计算卫星节点i到卫星节点j的路径时延D_ij，由于链路时延是可加性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径时延

步骤5-2，计算卫星节点i到卫星节点j的路径丢包率Lr_ij，链路丢包率主要受链路可靠性影响，链路可靠性是可乘性链路信息，且可靠性＝1-丢包率，所以卫星节点i到卫星节点j的路径丢包率

步骤5-3，计算卫星节点i到卫星节点j的路径可用带宽Bd_ij，由于链路可用带宽是凹性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径可用带宽

步骤5-4，计算卫星节点i到卫星节点j的路径跳数H_ij，由于链路跳数是可加性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径跳数

步骤5-5，以路径综合评价为优化目标，以路径时延、路径丢包率、路径可用带宽、路径跳数为约束条件，建立路由模型，具体模型如下：

其中，PD_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径综合评价； 为路径时延约束，选中的路径源节点i到节点j的时延D_ij必须小于等于路径最高时延阈值Td_ij； 为路径丢包率约束，选中的路径源节点i到节点j的丢包率R_ij必须小于等于路径最高丢包率阈值Lr_ij；为路径可用带宽约束，选中的路径源节点i到节点j的可用带宽B_ij必须大于等于路径最低可用带宽阈值B_ij；为路径跳数约束，选中的路径源节点i到节点j的跳数H_ij必须小于等于路径最高跳数阈值Hc_ij。

步骤6，使用灰狼算法求解步骤5中的LEO卫星路由模型，计算出最优路径。使用灰狼算法求解LEO卫星路由模型步骤如下：

步骤6-1，采用卫星节点序列对路径进行编码，将源节点到目的节点的一条完整的路径记为一个个体，即从卫星节点i到节点j的路径可表示为path_ij＝{i，a，b，...，y，z，j}，i，a，b，y，z，j∈V，其中将卫星节点i状态标记为S_i＝(td_i，lr_i，bdd_i)，td_i，lr_i，bd_i分别表示链路时延、丢包率和可用带宽；卫星节点a状态标记S_a＝(td_a，lr_a，bd_a)、卫星节点j状态标记为S_j＝(td_j，lr_j，bd_j)等；path_ij路径状态集合记为Status_ij＝{(td_i，lr_i，bd_i)，(td_a，lr_a，bd_a)，...，(td_j，lr_j，bd_j)}，如图2所示。

步骤6-2，使用带有深度限制(Hc_ij)的深度搜索，产生从节点i到节点j的初始路径，并将初始路径放入集合path_ij；深度限制Hc_ij为从节点i到节点j的路径最高跳数阈值，即其中num_orbit为卫星网络的轨道数目，num_{orbit_sat}为轨道上卫星数目。

步骤6-3，根据路径时延、丢包率、可用带宽约束的公式，过滤不符合的路径。

步骤6-4，设置灰狼算法最大迭代次数iteration_max。

步骤6-5，根据目标函数设计的适应度函数公式按找适应度函数值从小到大对路径集合进行排序，依次选出排名前3的路径，分别记为path_α、path_β和path_δ。

步骤6-6，根据灰狼算法的路径更新公式，其他路径ω在路径α、路径β和路径δ引导下不断对当前路径进行更新，每一次迭代保存当前的path_α、path_β和path_δ，具体公式如下：

R_α＝|C₁·path_α-path_ω|

R_β＝|C₂·path_β-path_ω|

R_δ＝|C₃·path_δ-path_ω|

其中，R_α、R_β、R_δ为路径ω与路径α、路径β和路径δ的相对距离绝对值；path′_ω为路径ω最终更新后的路径；A₁、A₂、A₃为收敛影响因子；C₁、C₂、C₃为影响因子。

步骤6-7，如果达到最大迭代次数iteration_max转步骤6-6，反之转步骤6-4。

步骤6-8，输出迭代过程中path_α为最优路径。

本发明首先重新设计了链路评价模型，加入了链路时延、丢包率可用带宽等参数，使得评价更准确；此外，本发明还考虑了这些链路信息具有一定不确定性的特点，通过隶属函数刻画卫星网络的各链路信息，基于理想点计算链路综合评价，从而建立了基于路径评价的卫星网络路由模型，然后还设计了保证路径有效性的灰狼操作，通过灰狼算法求解路由模型。这种基于隶属函数的低轨道卫星网络路由策略能够更好的反映实际卫星网络中实际路由情况，并且极大程度上在复杂环境中实现高效路由。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (7)

1.基于隶属函数的低轨(low earth orbit，LEO)卫星网络路由策略，其特征在于，所述策略包括如下步骤：

步骤1，采用虚拟节点的方法屏蔽卫星网络的动态变化，用有向图表示卫星网络；

步骤2，分别计算链路的时延、丢包率、可用带宽的隶属函数；

步骤3，计算链路综合评价；

步骤4，计算路径综合评价；

步骤5，使用步骤4中的路径综合评价建立路由模型；

步骤6，使用灰狼算法求解步骤5中的LEO卫星路由模型，计算出最优路径。

2.根据权利要求1所述的基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，其特征在于：所述步骤1中，包括如下分步骤：

步骤1-1，在地球表面每颗LEO平均划分区域，在每个区域的中心设置一颗虚拟节点，每颗LEO卫星按照距离最近原则选取虚拟节点；

步骤1-2，当卫星移动从而发生切换时，虚拟节点的状态信息，如路由表以及信道分配等，在源卫星与下一颗卫星之间进行移交；如此，卫星网络就对外屏蔽其内部卫星节点的高速移动；

步骤1-3，采用虚拟节点的方式，将卫星网络看作有向图G(V，E)，其中，V表示卫星网络中所有节点组成的集合，E表示卫星网络中所有链路组成的集合；

步骤1-4，设节点i，j，g,k∈V，链路(g，k)∈E，path_ij为从节点i到节点j的路径。

3.根据权利要求书1所述的基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，其特征在于：所述步骤2中，基于隶属函数分别对链路的时延、丢包率、可用带宽进行描述，计算链路的时延、丢包率、可用带宽的隶属函数步骤如下：

步骤2-1，根据时延隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路时延隶属函数

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路时延隶属函数；为卫星节点g到卫星节点k的链路时延临界值，用链路时延的平均值表示；

由于时延为加性参数，故采用求得；其中，Td_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高时延阈值，Hc_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高跳数阈值；

步骤2-2，根据丢包率隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路的丢包率隶属函数

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路丢包率隶属函数，为卫星节点g到卫星节点k的链路丢包率临界值，用链路丢包率的平均值表示；

由于丢包率是乘性参数，故采用求得，其中，Lr_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高丢包率阈值，Hc_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径最高跳数阈值；

步骤2-3，根据可用带宽隶属函数公式计算卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽

其中，为卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽隶属函数；为卫星节点g到卫星节点k的链路可用带宽临界值，用链路丢包率的平均值表示；

由于丢包率是凹性参数，具体公式为：其中，(bd_gk)_min为前Δt时间内链路可用带宽的最小值，(bd_gk)_max为前Δt时间内链路可用带宽的最大值。

4.根据权利要求书1所述的基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，其特征在于：所述步骤3中，计算卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk，根据理想点将各个链路信息与理想点隶属函数的距离定义为卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk，具体公式如下：

5.根据权利要求书1所述的基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，其特征在于：所述步骤4中，使用步骤3中卫星节点g到卫星节点k的链路综合评价D_gk进一步求和得到卫星节点i到卫星节点j的路径综合评价PD_ij，具体公式如下：其中，x_gk为链路决策变量，若链路(g，k)在路径path_ij中，则取值为1；若不在，则取值为0。

6.根据权利要求书1所述的基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，其特征在于：所述步骤5中，构建卫星网络的路由模型步骤如下：

步骤5-1，计算卫星节点i到卫星节点j的路径时延D_ij，由于链路时延是可加性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径时延

步骤5-2，计算卫星节点i到卫星节点j的路径丢包率Lr_ij，链路丢包率主要受链路可靠性影响，链路可靠性是可乘性链路信息，且可靠性＝1-丢包率，所以卫星节点i到卫星节点j的路径丢包率

步骤5-3，计算卫星节点i到卫星节点j的路径可用带宽Bd_ij，由于链路可用带宽是凹性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径可用带宽

步骤5-4，计算卫星节点i到卫星节点j的路径跳数H_ij，由于链路跳数是可加性链路信息，所以卫星节点i到卫星节点j的路径跳数

步骤5-5，以路径综合评价为优化目标，以路径时延、路径丢包率、路径可用带宽、路径跳数为约束条件，建立路由模型，具体模型如下：

其中，PD_ij为卫星节点i到卫星节点j的路径综合评价； 为路径时延约束，选中的路径源节点i到节点j的时延D_ij必须小于等于路径最高时延阈值Td_ij； 为路径丢包率约束，选中的路径源节点i到节点j的丢包率R_ij必须小于等于路径最高丢包率阈值Lr_ij；为路径可用带宽约束，选中的路径源节点i到节点j的可用带宽B_ij必须大于等于路径最低可用带宽阈值B_ij；为路径跳数约束，选中的路径源节点i到节点j的跳数H_ij必须小于等于路径最高跳数阈值Hc_ij。

7.根据权利要求书1所述的基于隶属函数的低轨卫星网络路由策略，其特征在于：所述步骤6中，使用灰狼算法求解LEO卫星路由模型步骤如下：

步骤6-1，采用卫星节点序列对路径进行编码，将源节点到目的节点的一条完整的路径记为一个个体，即从卫星节点i到节点j的路径可表示为path_ij＝{i，a，b，...，y，z，j}，i,a,b,y,z，j∈V，其中将卫星节点i状态标记为S_i＝(td_i,lr_i,bd_i)，td_i,lr_i,bd_i分别表示链路时延、丢包率和可用带宽；卫星节点a状态标记S_a＝(td_a，lr_a，bd_a)、卫星节点j状态标记为S_j＝(td_j，lr_j,bd_j)等；path_ij路径状态集合记为Status_ij＝{(td_i,lr_i,bd_i)，(td_a，lr_a，bd_a)，...，(td_j，lr_j,bd_j)}。

步骤6-2，使用带有深度限制(Hc_ij)的深度搜索，产生从节点i到节点j的初始路径，并将初始路径放入集合path_ij；深度限制Hc_ij为从节点i到节点j的路径最高跳数阈值，即其中num_orbit为卫星网络的轨道数目，num_{orbit_sat}为轨道上卫星数目；

步骤6-3，根据路径时延、丢包率、可用带宽约束的公式，过滤不符合的路径；

步骤6-4，设置灰狼算法最大迭代次数iteration_max；

步骤6-5，根据目标函数设计的适应度函数公式按找适应度函数值从小到大对路径集合进行排序，依次选出排名前3的路径，分别记为path_α、path_β和path_δ；

步骤6-6，根据灰狼算法的路径更新公式，其他路径ω在路径α、路径β和路径δ引导下不断对当前路径进行更新，每一次迭代保存当前的path_α、path_β和path_δ，具体公式如下：

R_α＝|C₁·path_α-path_ω|

R_β＝|C₂·path_β-path_ω|

R_δ＝|C₃·path_δ-path_ω|

其中，R_α、R_β、R_δ为路径ω与路径α、路径β和路径δ的相对距离绝对值；path′_ω为路径ω最终更新后的路径；A₁、A₂、A₃为收敛影响因子；C₁、C₂、C₃为影响因子；

步骤6-7，如果达到最大迭代次数iteration_max转步骤6-6，反之转步骤6-4；

步骤6-8，输出迭代过程中path_a为最优路径。