卫星网络负载均衡路由技术研究综述

2021-04-20顿聪颖金凤林谭诗翰祁春雨

网络安全与数据管理 2021年4期

顿聪颖，金凤林，谭诗翰，祁春雨

(1.陆军工程大学指挥控制工程学院，江苏南京210007；2.解放军31697 部队，辽宁大连116100)

0 引言

近年来，随着互联网、无线和移动设备的普及和发展，地面网络发生了巨大的变化，人们希望随时随地地访问网络。但是，受网络容量和覆盖范围的限制，仅仅依靠地面通信系统无法为地球上的任何角落，特别是海洋和山脉等环境恶劣的地区，提供高速可靠的互联网接入。根据第五届世界互联网大会发布的《世界互联网发展报告2019》，互联网渗透率为45%，这意味着全球仍有一部分人不能接入互联网，尤其在南北极、偏远乡村、海洋和山脉等人口密度小的地区，地面网络建设成本高，因此很难提供电信服务。此外在高速列车和飞机上等特殊场景、在自然灾害发生后，单纯依靠地面网络都不能获得良好的服务质量。在这种情况下，卫星网络因其覆盖范围广、不受地面灾难影响、可以以低成本实现无处不在的通信而备受关注。

在卫星网络的协助下，互联网全球无缝覆盖成为可能。 2017 年6 月，欧洲成立Sat5G(Satellite and Terrestrial Network for 5G)联盟，探索卫星采用5G 的可靠方案，图1 为5G 系统中卫星的作用[1]。即将到来的6G 将通过卫星网络与地面蜂窝网络、机载网络集成到一个无线系统中[2]，形成全球无缝立体覆盖，实现无盲区宽带移动通信。因此，通过卫星接入互联网已经成为了无线网络发展的热点。

图1 5G 系统中卫星的作用

国内外卫星星座建设也逐步发展。目前已经公布的国外星座计划有14 项：美国9 项，俄罗斯、加拿大、印度、韩国、荷兰各1 项。 2020 年5 月26 日，美国FCC 新一轮准入申报的NGSO 星座卫星总数达到81 195 颗。2020 年10 月24 日，Starlink 完成第15组星链卫星发射，入轨卫星总数达到893 颗。 2006年沈荣骏院士首先提出了我国天地一体化网络的概念和总体架构[3]，2016 年，中国已在“十三五”规划中将“天地一体化信息网络”纳入“科技创新2030 重大项目”。 2020 年4 月20 日，国家发改委首次将卫星互联网列入“新基建”。 2020 年7 月31 日，由30颗卫星(24 颗中圆地球轨道、3 颗地球静止轨道卫星和3 颗倾斜地球同步轨道卫星)组成的北斗三号全球卫星导航系统正式开通。

在卫星网络技术飞速发展的同时，卫星网络的用户和数据量也急剧增长，而卫星网络用户和流量密度分布又极不平衡，这使得卫星网络的资源利用不均匀，出现了部分卫星闲置而部分卫星高负载而导致链路拥塞的状况，降低了卫星服务质量。除此以外，传统的卫星路由协议一般只考虑单一衡量指标，使得业务流量的传输过于依赖某一条或几条路径，增加了负载失衡的可能性。因此需要借助有效的负载均衡技术来解决卫星网络负载均衡问题。

1 不同类别卫星网络的负载均衡

卫星运行轨道可分为圆轨道和椭圆轨道，圆轨道以地球为圆心，椭圆轨道以地球为焦点。受与地球距离的影响，椭圆轨道上卫星在近地点运动速度快、远地点速度慢，而在圆轨道上卫星以恒定速度绕行[4]。为便于星间链路的建立，一般采用圆轨道。

根据卫星的轨道高度划分，卫星可分为三类：地球静止轨道(GEO)卫星、中地球轨道(MEO)卫星和低轨道(LEO)卫星。如图2 所示，为躲避范·艾伦强电磁辐射的影响，GEO 运行在赤道正上方36 000 km的轨道，相对地球静止，除两极外，只需三颗GEO卫星就可提供全球覆盖。 MEO 卫星位于两层范·艾伦带之间，轨道高度为5 000～10 000 km。 LEO 位于范·艾伦内带以下，轨道高度为500 ～1 500 km。与GEO 卫星相比，LEO 与MEO 的轨道高度更低，传播时延更短，因此被广泛应用于卫星网络的设计，但LEO 与MEO 的运动速度更快，卫星切换和波束切换概率高，网络拓扑变化更频繁，对卫星路由设计要求也更高[4-5]。

图2 卫星轨道分布

1.1 单层卫星网络

单层卫星网络中的卫星分布在同一高度的轨道平面，通过同一类型的卫星为用户提供通信服务。不同层的卫星网络因其轨道高度不同，表现出不同的特点。表1 为GEO、MEO 和LEO 卫星网络的特点。

国际海事卫星通信系统Inmarsat 和“天通一号”卫星移动通信系统[6]都利用GEO 卫星网络提供电话的数据通信服务。然而，由于地球静止轨道卫星网络高度较高，传播时延较长，对通信的功率要求较高。

O3b(Other 3 billion)是典型的MEO 星座，由在8 000 km 左右的高度上的12～20 颗MEO 卫星组成。O3b 即“其他30 亿”，目标是帮助非洲、亚洲和南美的30 亿人通过网络访问互联网。

LEO 卫星网络具有传播时延短、功耗低的特点，因此应用最广。 Iridium 星座[7]由66 颗LEO 卫星组成，高度约780 km。 Iridium 系统的每颗卫星都具有相同的机载处理、路由和交付能力，每颗卫星具有四个星间链路(Inter-Satellite Link，ISL)，卫星可以通过ISL 连接到相邻卫星。 Globalstar 系统使用均匀分布在8 圆形轨道平面的48 颗LEO 卫星为用户提供无缝连接、低成本和全覆盖的卫星移动通信服务。

表1 GEO、MEO 和LEO 卫星网络的特点

1.2 多层卫星网络

不同层的卫星网络通过层间链路构成多层卫星网络(Multi-Layer Satellite Network，MLSN)，其主要包括GEO/LEO、MEO/LEO 和GEO/LEO/MEO 等拓扑结构。典型的多层卫星网络体系结构如图3 所示。

相比单层卫星网络，MLSN 能够提高系统容量、提供更强的计算能力、平衡网络负载及提高系统的抗毁性。随着卫星通信技术的发展和网络需求的提高，多层卫星网络逐渐成为了卫星网络发展主要方向。

MEO/LEO 卫星网络：2000 年，LEE J等人最早提出了SOS(Satellite over Satellite)网络多层架构[8]，并专门为由LEO 和MEO 层组成的MLSN 设计了分层QoS 路由协议(Hierarchical QoS Routing Protocol，HQRP)。 HQRP 中MEO 卫星会建立全局路由表并将其分发给LEO 卫星，可以实现路由表信息的更快收敛。通过将经历大量跳数的流量通过MEO 层传输，可以减少排队和计算时延。

GEO/LEO/MEO 卫星网络：通过将GEO 卫星网络集成到SOS 网络中，2002 年，AKYILDIZ I F[9]等人设计了一种GEO/LEO/MEO 三层MLSN 体系结构，提出了多层卫星路由(Multi-Layered Satellite Routing，MLSR)算法。在MSLR 中，GEO 收集其覆盖范围内每颗卫星的链路时延信息，LEO 卫星的信息通过MEO 卫星传输到GEO 卫星。 GEO 计算、更新并下发每颗卫星的路由表。通过采用集中控制机制，不仅可以实现时延最小化的路由，而且可以降低信令开销和计算开销。

GEO/LEO 卫星网络：GEO 相对地球静止，只需3颗就能实现全球覆盖，实施起来比较简单，GEO/LEO卫星网络拓扑也相对简单。文献[10]根据GEO 卫星足迹将卫星网络进行区域划分，GEO 管理覆盖区域内的LEO 卫星，LEO 定期将自己的运行状态和链路信息上传至GEO 卫星，GEO 根据这些信息确定当前拓扑状态并下发至组内的每一颗LEO 卫星，减少了系统开销。

不同构成的多层卫星网络产生的效果不同，因此在设计多层卫星网络时，需要综合考虑各影响因素选择合适的星座。表2 为不同多层卫星网络优缺点对比。

图3 多层卫星网络体系结构图

表2 多层卫星网络优缺点对比

2 卫星网络负载均衡路由技术

卫星网络用户分布不均匀，导致卫星链路流量分布的不均匀，出现一些卫星负载过大而一些卫星空闲的状况。此外，传统的卫星网络路由大多基于最短路径算法，使得网络流量集中到最短路径上，很容易造成最短路径上的拥塞。在卫星网络数据量低的情况下，问题不是很明显，但是，随着卫星网络技术的发展，传统的最短路径算法已不能应对卫星网络流量的急剧增长，降低了服务质量。因此需要借助有效的卫星网络负载均衡技术来解决卫星链路利用率失衡和卫星链路拥塞的情况。

根据卫星网络的分类及负载均衡达到的效果，对卫星网络负载均衡路由进行如图4 所示的分类。

图4 卫星网络负载均衡路由分类

2.1 单层卫星网络负载均衡路由技术

单层卫星网络负载均衡路由可分为基于全局信息的负载均衡路由和基于局部信息的负载均衡路由，即全局负载均衡和局部负载均衡。

全局负载均衡收集网络的全局负载状态信息，根据当前网络状态，做出全网范围内的流量均衡决策，整体的负载均衡效果好，但通信开销大，对网络拥塞的反应不灵敏。局部负载均衡允许每颗卫星根据自己的本地负载状态信息独立地做出负载均衡决策，可以对网络拥塞快速做出反应，实现局部范围内的负载均衡，通信开销较小，但容易造成局部最优或级联拥塞。

2.1.1 全局负载均衡

文献[11]提出为了缓解卫星网络中流量集中在较高纬度的影响，路由算法应该支持链路之间更加均匀的负载分担。文献[12]针对LEO 卫星网络，提出了一种基于链路状态的路由方案(Satellite Networks Link State Routing，SLSR)。利用卫星星座的确定性，在地面离线计算LEO 卫星网络离散快照的传播时延，并将其存储在卫星上，SLSR 只收集链路排队时延、节点和链路故障等不确定网络信息。链路代价设置为传播时延和排队时延的总和，避免了流量集中到最短路径，而是在负载低的链路上得到均衡。此外提出了改进的洪泛算法，降低了洪泛开销。

与SLSR 类似，基于代理的负载均衡路由[13](Agentbased Load Balancing Routing，ALBR)，引入了新的估计链路开销的机制，将链路传播时延、排队时延和卫星的地理位置作为链路代价，并定义了链路代价修正因子，利用热点区域和非热点区域的链路代价差异，实现流量迁移。同时ALBR 使用固定和移动两种代理，以较低的信令、时间和空间开销在整个卫星系统上实现负载平衡。文献[14]提出了基于拥塞预测的负载均衡路由算法(Load Balancing Routing Algorithm Based on Congestion Prediction，LBRA-CP)，设计了一个多目标优化模型，并采用修正因子来调整链路代价，在拥塞发生之前将流量引导到非热点区域并限制流量在链路上的集中。文献[15]提出一种LEO 卫星网络的状态感知和负载均衡路由模型(State-Aware and Load-Balanced，SALB)，将队列占用率划分为n个级别，每个级别对应一个链路状态，通过定量估计链路状态，动态调整排队时延权重，当队列占用率较低时，降低权重，从而优先选择负载较轻的路径实现负载均衡，并通过高效的最短路径树算法动态更新路由表，降低了路由开销。

SLSR、ALBR、LBRA-CP、SALB 均属于单路径流量均衡方案，只能在流量过大时将流量分配到其他链路代价最低的路径，并不能从根本上消除流量拥塞。文献[16]提出了两种基于备用链路路由转发策略(Alternate Link Routing，ALR)，将最短路径上的流量分流到备用最短路径上。不同于ALR 策略只在两条路径上进行分流，紧凑型显式多径路由[17](Compact Explicit Multi-path Routing，CEMR)使用轨道发言人机制周期性收集并交换全网链路状态信息，计算出k条最短路径进行数据传输，并通过PathID编码方案，以更低的信号开销支持卫星网络中的流量负载均衡。

ALR、CEMR 虽然使用了多条路径进行流量分流，但每条路径上的流量是随意分配的，并且没有考虑到流量分配到其他链路可能造成分流链路拥塞加重，很难达到理想的均衡效果。文献[18]提出了基于有限状态机(Finite State Automaton，FSA)的链路分配方案，FSA 将系统周期划分为有限个时间片，并将每个时间片的网络拓扑视为一种状态，FSA根据每颗卫星的可见性矩阵和流量要求确定每种状态的链路分配。 FSA 使用迭代的方法计算链路和路由分配的联合最优解，提供全局最优链路分配表，并列出每个节点在每个状态下的最优通信路径。FSA 是离线计算每个状态的最优流量分配，对实际情况下的流量动态变化适应性差。

TANG F L[19]等基于网络编码提出了具有非停止等待机制的多径协作路由协议(Network Coding Based Multipath Cooperative Routing，NCMCR)，并从理论上分析了成功解码一批分组所需发送的编码包的个数和每批的传输次数。基于源和基于目的的多径路由算法可以使数据流中沿着多条链路不相交的路径协同传输不同的编码分组，No-Stop-Wait ACK机制可以减少等待ACK 消息带来的开销，减少不必要的时延，提高了网络吞吐量。文献[20]提出了一种选择性迭代最短路径算法(Selective Iterative Dijkstra Algorithm，SIDA)，对Dijkstra 算法进行了改进，通过均衡使用LEO 网络中的每一条链路，降低节点的重用频率来实现初始化阶段的负载均衡。在SIDA的基础上，提出了一种选择性分裂负载均衡策略(Selective Split Load Balancing，SSLB)，在减少本地拥塞的基础上，合理分流拥塞节点的流量，减轻其他区域网络的负担。

2.1.2 局部负载均衡

在具有星间链路ISL 的非静止星座中，根据跳数，两颗卫星之间可能存在多条最短路径，为有效利用这些路径，以均衡的方式将流量分配到链路，文献[21]提出了基于优先级的自适应最短路径路由(Priority-Based Adaptive Routing，PAR)。 PAR 根据链路的历史利用率和缓冲信息，使用优先级机制以分布式方式设置到目的卫星的最小路数路径，实现更均匀的负载分布。但链路的状态不等于卫星的拥塞状态，PAR 算法有可能把数据包发送到已经拥塞的卫星上。

文献[22]、[23]中提出了显式负载均衡路由算法(Explicit Load Balancing，ELB)，在相邻卫星节点间交换拥塞信息，避免将数据包发送到重载节点而导致丢包。根据链路占用率，将卫星分为三种状态：空闲、较忙和繁忙。当卫星A 从空闲转换到较忙状态时，会向邻近卫星发送警告消息，通知它们即将拥塞，相邻卫星搜索不包含卫星A 的备选路径。当卫星A 进入繁忙状态，会向相邻卫星发送繁忙状态通知，相邻卫星收到后，会以χ 比率的发送速率发送到A，并将1-χ 发送到已搜索的备选路径上。 ELB算法可以快速缓解局部拥塞，但只能进行一跳的分流，不能处理全局的流量拥塞。

（2）从“地”的角度来看，“地”是农村生产和经营的基础和主体。进一步深化农村土地制度改革，落实好土地承包制度，规范生产生活秩序，实现农村土地基础产业、农村工业和现代化科技的相互适应和匹配，从根本上提高农村土地资源的利用效率[3]。

在ELB 的基础上，SONG GH 提出了基于信号灯的卫星网络智能路由策略[24-25](Traffic-Light-Based Intelligent Routing，TLR)。在TLR 中一组红绿灯用于指示当前和下一跳节点的拥塞状态。当分组沿着预先计算的路线进行到目的地时，它可以根据每个中间节点的信号灯的实时颜色来动态调整路线。通过初步规划和实时调整相结合，最终可以使每个分组获得近似最优的传输路径。此外，TLR 的公共等待队列方案可以充分利用缓存队列的空闲空间，降低丢包率。与PAR 和ELB 类似，TLR 不能缓解大范围的流量拥塞。

以上负载均衡方法大多是在出现拥塞之后进行发送速率或链路调整，文献[26]提出了基于拥塞预测的负载均衡方法，根据地面流量分布及流量速率，将卫星所在区域分为正常和拥堵地区，对应的卫星状态分为正常状态和警告状态，在拥堵区域内外执行不同比例的流量绕行和绕行切换。在此基础上，文献[27]、[28]提出了全局-局部混合负载均衡路由方案(Hybrid Global-Local Load Balancing Routing，HGL)，将流量分解为可预测部分和突发部分，首先分析了地面流量分布的空间和时间变化并采用全局策略进行流量初分配，然后采用改进的ELB 方法，对突发流量引进的拥塞进行多跳分流，但仍不可能造成级联拥塞。同样基于流量预测的思想，文献[29]将卫星节点的流量分为来自地面节点的流量和来自邻居节点的流量，通过分析卫星覆盖区域内流量分布的时空特性，提出任意两颗卫星节点之间的流量预测方法，并根据流量比例为每条链路分配缓存资源。

针对局部负载均衡可能出现的局部最优并导致级联拥塞[30-31]，特别是对于覆盖北美或亚太地区等发达地区的卫星，文献[32]提出了一种基于混合流量绕行的负载均衡路由方案(Hybrid-Traffic-Detour Based Load Balancing Routing，HLBR)，在确定高业务量区域后，长距离流通过业务量区域绕行，短距离流在高业务量区域内绕行分流，从而提供自适应的流量分配，缓解级联拥塞。

2.2 多层卫星网络负载均衡路由技术

2.2.1 上下层卫星角色分离

AKYILDIZ I F[9]提出了由LEO、MEO 和GEO 组成的三层卫星网络体系结构，并引入了多层卫星路由算法MLSR。在文献[33]中针对组播路由修改了MLSR，其中考虑了每条链路的带宽利用率来计算组播树，而不是链路时延。

针对由MEO 和LEO 卫星星座组成的双层卫星网络有很多研究[34-35]，并发展了几种不同的路由控制方法[36-37]。在卫星分组和路由协议[38](Satellite Grouping and Routing Protocol，SGRP)中，MEO 和LEO卫星星座在角色上完全分离，仅使用LEO 卫星传送流量，而MEO 卫星仅用于路由控制等网络管理任务。位于同一MEO 卫星覆盖区域内的LEO 卫星被分组，并周期性地向MEO 通知关于它们的链路信息，MEO 卫星之间交换信息并更新LEO 的路由表。 LEO根据由MEO 计算并从MEO 通知的路由表执行路由控制。同时，为了避免LEO 卫星网络中发生网络拥塞，在不使用通过监测队列占用率检测到的拥塞链路的情况下进行流量投递，即队列长度超过一定的预定义阈值意味着拥塞链路。

与SGRP 类似，文献[38]将GEO 卫星用于卫星通信系统的控制与管理，LEO 卫星负责用户流量传输，提出了路数约束下的自适应路由机制(Hop-Constrained Adaptive Routing，HCAR)。 HCRA 机制利用卫星网络的可预测性来限制数据包的跳数，并自适应地转移链路到相邻卫星之间的流量，可实现流量的全网均衡。

WANG F 等[39]提出了一种自适应路由算法(Adaptive Routing Algorithm，ARA)，该算法提出了基于SDN 软件定义的三层卫星网络模型：GEO 卫星负责链路和资源调度，MEO 卫星负责收集GEO 地面目标和近目标LEO 卫星的信息，LEO 卫星作为底层的转发卫星，只负责接收GEO 的命令和数据的转发。该算法不仅在路由性能方面有所提升，还可根据卫星运动的变化实时优化通信链路，使卫星网络具有更好的鲁棒性和灵活性，但SDN 在卫星网络上的应用是否可行仍需要验证。

MLSR、SGRP、HCAR 以及基于SDN 的多层卫星网络路由算法是把单层LEO 卫星网络路由的控制、管理及路由计算等功能集中到高层MEO 或MEO 卫星上，数据流的转发仍只在LEO 层进行。相比单层卫星网络，可以节省LEO 层卫星资源，对LEO 层卫星的处理能力要求低，可以更高效地实现负载分配的计算，进而实现LEO 层全局的负载均衡。

2.2.2 利用上层卫星分流

仅仅利用LEO 层进行分流远不能满足负载均衡的需求，有效利用高层卫星可以有效分配流量、避免网络拥塞发生。分层分布式QoS 路由协议(Hierarchical and Distributed QoS Routing Protocol，HDRP)[40]是其中一个方案。在LEO 卫星分组方面HDRP 与SGRP 相似，但它在负载均衡方面有两个明显的优势。一是通过MEO 层进行流量传输。当源和目的地LEO 卫星属于不同的组时，流量通过MEO 层传输，减少了LEO 层的流量。二是HDRP 可以提供带宽保证并最小化传输延迟。

自适应路由协议[41](Adaptive Routing Protocol for QoS，ARPQ)采用与SGRP 和HDRP 中使用的路由机制类似的路由机制。在LEO 卫星中，当占用的队列长度超过阈值时，非时延敏感流以恒定的比率被转移到相邻的最不拥塞的LEO 卫星，以防止端到端延迟的进一步增加。时延敏感流被绕行到MEO 层以避免出现较大的排队时延。使用ARPQ 可以提高特定应用的QoS 要求的满意程度。然而，由于没有根据网络拥塞情况动态调整流量的比例和方向，在LEO 层中分流的业务可能会在相邻的LEO 卫星处造成额外的网络拥塞。

ARPQ 和HDRP 虽然利用MEO 层进行分流，但无法在LEO 层和MEO 层之间实现优化的流量分配，文献[42]提出了在LEO 和MEO 层公平流量的方案。该方案引入了时间阈值θd，当总通信时延超过θd时，流量被分类为长距离流量，并通过第一个LEO 卫星绕行至MEO 层，当总通信时延在θd之内时，流量被分类为短距离流量，通过LEO 层最短路径传输。根据阈值将流量绕行到每一层之后，流量仅通过该层传输，直到到达指定目的用户上访的卫星为止。时间阈值θd可以通过公式化系统中每一层的通信量来得出。针对不同业务需求，文献[43]提出了基于优先级和故障概率的双层卫星星座路由算法(Priority and Failure Probability Routing，PFPR)，MEO 基于LEO 路由需求采用遗传算法求解主、备链路，并将路由表下发到LEO 层，同时MEO 还可用于传输非实时数据。但该设计结构复杂、路由计算复杂度高。

文献[44]认为上述方案都没有从根本上解决由人口分布不平衡引起的负载均衡问题，结合已经在单层LEO 卫星网络中提出的基于拥塞预测的负载均衡方法[26]，设计了GEO/LEO 混合卫星网络负载均衡和QoS 保障方案，将流量分为A、B、C 三类。 A类为时延第三型，在任何情况下都不绕行，B 类为时延相对稳健型，仅在LEO 层内绕行，C 类为尽力而为的流量，由于其对长时延和延时变化的鲁棒性，允许将其分流到GEO 卫星。但C 类流量仅通过GEO 流量进行绕行，这在LEO 层相对空闲时，会造成LEO 层资源的浪费和C 类流延时的增大。

文献[45]针对LEO/MEO 双层卫星网络，提出了定制的负载感知路由策略(Tailored Load-Aware Routing，TLAR)，根据周期性感知的负载信息，基于排队论从理论上量化了各层的拥塞率，将最优流量分配问题表示为一个凸优化问题，有效利用了MLSN中的每一层来实现负载均衡。但TLAR 假设所有LEO 卫星的绕行率是相同的，实际中不同区域的LEO卫星负载差异很大，使用相同的绕行率可能会导致负载大的区域更容易陷入拥塞。

文献[46]得出了基于多径调度的卫星网络QoS准入控制机制，在地面网络中设置了基于区分服务排队系统的准入控制，根据当前的负载带宽和队列长度对业务流进行实时调节和区分，以减少卫星数据处理的工作量。卫星的星载处理系统被实现为简单的优先级队列，以便对卫星网络内的业务流进行优先排序。利用LEO 和GEO 的多路径路由，为HTTP Web 服务、文件传输、视频流和VoIP 应用实现最优端到端QoS。与单层卫星网络负载均衡链路权值设置类似，文献[47]提出了一种GEO/LEO 双层卫星网络多业务路由算法。在卫星网络拓扑动态离散化的基础上，定义了具有时延和剩余带宽的链路初始权值，并引入了关键链路的概念。结合业务利用率调整不同业务链路初始权重，合理分配网络资源，满足多种QoS 要求，优化卫星网络链路利用率。

文献[48]认为基于规则的路由算法不适用于多层卫星网络，设计了一种基于检测和自学习的多层卫星网络路由算法，通过直连信息的获取、直连信息的扩展和获取网络路由信息，使用路由自学习的方法根据用户QoS 为数据选择最优的下一跳。

3 对比分析

卫星网络的负载均衡路由技术随着网络技术的发展与设备需求的变化而发展。不同的应用背景下，不同的负载均衡路由表现效果不同，表3 和表4从实现效果、计算模式、链路代价、网络开销等方面分别对单层与多层卫星网络的负载均衡路由技术进行了对比分析。

通过不同技术对比，可以知道卫星网络负载均衡算法主要考虑以下几点：(1)流量预测，根据卫星网络用户分布和卫星运动的规律性，可提前预估拥塞，在拥塞发生前采取措施提前避免拥塞发生；(2)链路权重设置，不同链路权重指标下拥塞发生时所选路径不同，综合考虑各影响指标，可以达到更好的负载均衡效果；(3)多路径特性，卫星网络拓扑呈网格结构，从源卫星到目的卫星有多条不同路径，利用多路径特性提前对流量进行分流，能够有效避免链路拥塞；(4)充分利用多层卫星网络架构的优越性，充分利用各层卫星网络能够提高系统容量、提供更强的计算能力、平衡网络负载。