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導(dǎo)讀：巨型低地球軌道衛(wèi)星(LEO)星座網(wǎng)絡(luò)通常由數(shù)百顆或數(shù)千顆衛(wèi)星組成，這些衛(wèi)星在不斷改變其相對位置、通信強度和傳輸延遲等方面存在較大的變化。在這種動態(tài)環(huán)境下，傳統(tǒng)的靜態(tài)路由技術(shù)已經(jīng)無法滿足需求，需要采用自動化的動態(tài)路由技術(shù)來優(yōu)化星座網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。

大規(guī)模衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和發(fā)射對高效和最小延遲的路由方法提出了迫切的需求。由于計劃在未來部署的大多數(shù)星座都將依賴衛(wèi)星間鏈路(ISL)，因此數(shù)據(jù)包在從源到目的地傳輸時通常需要進(jìn)行大量跳轉(zhuǎn)。大量衛(wèi)星增加了此類網(wǎng)絡(luò)中路由的復(fù)雜性。因此需要專門和高效的路由算法，隨著此類星座中衛(wèi)星數(shù)量的增加，由于空間和時間的限制，預(yù)先計算所有衛(wèi)星之間的所有最短路線變得越來越不可行。需要采用自動化的動態(tài)路由技術(shù)來優(yōu)化星座網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。

具體而言，自動化的動態(tài)路由技術(shù)可以根據(jù)實時的狀況信息和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，自動計算最短路徑、最佳傳輸路徑和最小傳輸延遲等條件，并動態(tài)調(diào)整衛(wèi)星之間的通信流量和傳輸路線，從而實現(xiàn)星座網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化性能和高效運行。此外，動態(tài)路由技術(shù)還可以支持彈性網(wǎng)格計算等高級應(yīng)用，提高星座網(wǎng)絡(luò)的可靠性、安全性和靈活性。

因此，對于巨型低地球軌道衛(wèi)星星座網(wǎng)絡(luò)來說，自動化的動態(tài)路由技術(shù)是非常重要的，可以提高星座網(wǎng)絡(luò)的性能和效率，同時也可以為用戶提供更好的服務(wù)體驗。

根據(jù)SDA與工業(yè)界的交流，有幾個供應(yīng)商提出空間網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)星座的概念已經(jīng)得到了充分的討論。商業(yè)巨型星座的衛(wèi)星數(shù)量基本都超過1500，比預(yù)計完成后的傳輸層還要大。這表明業(yè)界已經(jīng)開發(fā)了動態(tài)路由并且在設(shè)計階段已經(jīng)提出了解決方案，甚至技術(shù)已臻成熟。

根據(jù)不同的需求和優(yōu)先級，針對星座的光學(xué)星間鏈路(OISL)網(wǎng)絡(luò)有以下路由機制：

圖表：基于根據(jù)不同的需求和優(yōu)先級的OISL網(wǎng)絡(luò)分類

路由機制	描述
距離優(yōu)先路由	選擇距離最近的節(jié)點作為下一跳，以減少延遲和能量消耗。
能量優(yōu)先路由	選擇能量充足的節(jié)點作為下一跳，以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定，主要考慮的是延遲和能量消耗。
拓?fù)鋬?yōu)先路由	優(yōu)先選擇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中度數(shù)較高的節(jié)點作為下一跳，以提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和容錯能力。
負(fù)載均衡路由	在網(wǎng)絡(luò)中選擇多個路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，以平衡網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點的負(fù)載，提高網(wǎng)絡(luò)的性能和可靠性。
信噪比優(yōu)先路由	選擇信噪比較高的節(jié)點作為下一跳，以提高信號質(zhì)量和傳輸速率，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能和可靠性。

根據(jù)路由決策主體的差異，星座的路由算法異可分為集中式路由、分布式路由和混合式路由。圖表：基于決策的分布方式分類的路由算法

路由算法類型	定義	優(yōu)點	缺點	適用場景
集中式路由	將路由決策集中在一個或多個中央控制節(jié)點上的路由算法	較高的路由決策精度和較好的網(wǎng)絡(luò)控制能力	中央控制節(jié)點容易成為網(wǎng)絡(luò)的瓶頸	網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小、路由決策精度要求較高、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性要求較高的場景
分布式路由	將路由決策分散在多個衛(wèi)星節(jié)點上進(jìn)行計算和分發(fā)的路由算法	較高的可擴展性和容錯能力，減小了單一節(jié)點的計算負(fù)擔(dān)，且對網(wǎng)絡(luò)流量變化有較好的敏感性	路由決策的精度和全局網(wǎng)絡(luò)控制能力相對較低，容易產(chǎn)生路由環(huán)路、死鎖和路徑優(yōu)化性滯后、信令開銷較大等問題	網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大、路由決策精度要求較低、網(wǎng)絡(luò)可擴展性和容錯能力要求較高的場景
混合式路由	將集中式路由和分布式路由相結(jié)合的路由算法	兼顧集中式路由和分布式路由的優(yōu)點，具有較高的路由決策精度、網(wǎng)絡(luò)控制能力、可擴展性和容錯能力，具有較好的綜合網(wǎng)絡(luò)性能	算法復(fù)雜度較高，需要考慮集中式路由和分布式路由的協(xié)同和轉(zhuǎn)換，且對星-地鏈路的穩(wěn)健性和星上處理能力有較高的要求	網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和路由決策需求較為復(fù)雜的場景，例如大型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、云計算網(wǎng)絡(luò)等

通常來說，大規(guī)模LEO衛(wèi)星星座的建設(shè)周期長，衛(wèi)星通常是分批次發(fā)射，有計劃、逐批次進(jìn)行組網(wǎng)，最終實現(xiàn)全面運營。因此，考慮到衛(wèi)星節(jié)點數(shù)目的逐步變化，需要在星座建設(shè)前期規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)的可擴展性。相對于收集、處理全局網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的集中式架構(gòu)，分布式架構(gòu)具有更好的靈活性和容錯能力。

展望

巨型LEO星座復(fù)雜衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)是一種由大量衛(wèi)星組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其路由問題是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。當(dāng)前熱門的深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于解決這個問題，具有以下潛力：

深度學(xué)習(xí)可以通過學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)流量模式，自動發(fā)現(xiàn)最佳路由路徑，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。一些研究已經(jīng)使用流量預(yù)測作為其LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)分布式路由策略的一部分[1]。

強化學(xué)習(xí)可以通過建立一個智能代理，根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和目標(biāo)，選擇最優(yōu)的動作來實現(xiàn)最優(yōu)路由，適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化和動態(tài)性，提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和自適應(yīng)性。

圖表：傳統(tǒng)路由算法與人工智能算法對比

	傳統(tǒng)路由算法	基于人工智能的路由算法
自適應(yīng)性	需要手動配置路由表，無法自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化	可以自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，更加高效地進(jìn)行路由決策
學(xué)習(xí)能力	只能根據(jù)固定的規(guī)則進(jìn)行路由決策，無法通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗優(yōu)化路由決策	可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗優(yōu)化路由決策
故障診斷	只能通過手動排查故障，無法快速診斷故障	可以通過分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，快速診斷故障，減少網(wǎng)絡(luò)中斷時間
負(fù)載均衡	只能根據(jù)固定的負(fù)載均衡算法進(jìn)行路由決策，無法智能分配網(wǎng)絡(luò)負(fù)載	可以智能地分配網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，避免單點故障和瓶頸
安全性	無法通過分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)檢測和防范網(wǎng)絡(luò)攻擊，容易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全問題	可以通過分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，檢測和防范網(wǎng)絡(luò)攻擊，提高網(wǎng)絡(luò)安全性
節(jié)約成本	需要手動配置路由表和管理網(wǎng)絡(luò)資源，運營成本較高	可以通過智能化的資源管理和路由決策，降低網(wǎng)絡(luò)運營成本
可擴展性	無法靈活地擴展和優(yōu)化路由決策，難以支持網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展	可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和業(yè)務(wù)需求，靈活地擴展和優(yōu)化路由決策

基于深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的路由算法可以針對不同的網(wǎng)絡(luò)需求和服務(wù)質(zhì)量要求，實現(xiàn)個性化的路由策略，提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性和適應(yīng)性。傳統(tǒng)的路由算法相比，基于人工智能技術(shù)的路由算法可以更好地處理網(wǎng)絡(luò)擁塞、故障和攻擊等問題，提高網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。未來，人工智能技術(shù)有望在低軌衛(wèi)星星座路由上獲得重要應(yīng)用。（北京藍(lán)德信息科技有限公司）

審核編輯：湯梓紅

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