◆蔡顺婉 阮树骅

基于双层卫星的LEO卫星网络路由优化方案研究

◆蔡顺婉 阮树骅

（四川大学 网络空间安全学院 四川 610065）

低轨道地球（LEO）卫星网络作为卫星通信系统被广泛应用，但由于LEO网络独特的结构，如何感知低轨道地球卫星之间的链路变化并持续高效路由成为一个重要问题。对网络拓扑的变化感知，最常使用动态路由算法，传统的地面动态路由算法，在计算路由表时会消耗节点大量的计算资源，产生较大时延。本文基于GEO/LEO双层卫星网络架构提出了一种基于虚拟节点策略的LEO卫星网络最短路径路由优化方案，地球同步轨道（GEO）卫星用于管理LEO卫星网络拓扑的全局视图，可动态感知LEO卫星网络中节点及链路的故障变化、更新网络拓扑图、依据路由策略制定并下发路由表。仿真实验结果表明，与LSRA方案相比，本文方案具有较小的计算资源开销及网络时延，特别地，在LEO卫星网络发生结构性变化时，具有更高的鲁棒性和适应性。

双层卫星网络；路由优化；虚拟节点策略

1 引言

近年来，地面网络和卫星网络的融合利用为下一代6G网络提供了更多的技术支持和可能性，然而由于卫星网络的频繁链路切换以及与地面网络异构的情况，使得如何利用卫星网络高效组网以适应不同通信服务质量需求的各种应用场景成为重要的问题。根据卫星运行高度可以划分为高轨道地球卫星（轨道高度36000km）、中轨道地球卫星（轨道高度在2000km～20000km）和低轨道地球卫星（轨道高度在200km～2000km）[1]。由于LEO卫星可以以更小的延迟和更快的速度提供网络连接，目前大多数卫星通信系统多用LEO卫星搭建组网，研究LEO卫星星座的组网及路由具有重要的现实意义[2-4]。

常用的卫星网络路由算法分为静态路由算法、动态路由算法，其中静态路由算法根据卫星运动的规律性和周期性，将卫星网络拓扑分割成多个时间片或逻辑地址，卫星节点维护有预先计算好的网络拓扑和转发表，以此来节约计算资源，但静态路由算法无法及时感知网络中的故障和拓扑变化[7]。而动态路由算法虽然可以及时感知网络中的故障和拓扑变化，但烦琐的路由计算等操作会消耗网络节点的计算资源，增加负担。本文通过构建GEO/LEO双层卫星网络架构，提出一种基于虚拟节点策略的双层卫星网络路由优化方案，以适应因节点及链路故障产生网络拓扑变化的情况。该方案在路由更新阶段消耗较小的计算资源开销，GEO卫星对LEO卫星网络拓扑完整性要求不高且可以感知LEO卫星网络拓扑的结构性变化，具有较好的鲁棒性和适应性。

2 设计思路

基于虚拟节点策略，将本文研究的LEO卫星星座划分为一个由n个平面组成，每个平面有m个卫星，这将以网格的方式将地球划分为m×n个逻辑位置。通信时，考虑从一个逻辑区域到另一个逻辑区域的跳转，因为这些对地球表面是固定的位置，没有变化，因此卫星的移动不应该考虑在内，每颗卫星只是改变了它负责的区域。

由于极地星座模型的通用性和普遍性，以下对LEO网络的讨论均基于该星座。根据星座分布规律可知，卫星节点纬度越高轨道间链路距离越短。特别地，当卫星进入纬度高于70度的极地区域后，卫星轨道间的链路将会暂时断开，且位于反向缝两侧的卫星无法建立通信。因此，LEO卫星网络可以抽象表达为图1所示的无向网络拓扑图。Node（x，y）表示一颗卫星的位置信息，其中x表示当前卫星所处的轨道编号，y表示当前卫星在轨道内所处的位置。

图1 LEO卫星网络拓扑图

目前为了简化由LEO卫星移动性带来的路由计算的复杂性，主要有两种路由策略：虚拟节点策略和虚拟拓扑策略。Ekici[8]提出的DRA（Distributed Routing Algorithm）算法首次提出虚拟节点策略，将地球划分为N个区域，每个区域根据当前覆盖卫星所在轨道及轨道内编号进行逻辑地址编址，该算法降低了路由计算的复杂性，但没有考虑LEO卫星节点和链路的抗毁性，对LEO卫星网络拓扑有完整性要求。文献[9]基于虚拟节点策略，提出了一种基于SDN的最短路径路由算法，最小化了传播时延，但该方案依然对LEO卫星网络拓扑的完整性要求较高，同时，提出的拥塞控制方案无法根据全局视图做出快速调整。此外，对LEO卫星网络中的故障检测及拓扑管理方案常用基于动态路由策略方案。Y. Lv[10]等人提出了一种动静态组合的路由策略，将基于快照的静态路由协议和改进的OSPF协议进行结合，来感知网络中的故障，然而该方案在动态路由阶段会进行高频率的LSA，导致LEO卫星网络设备额外的信令开销。

本文利用3颗GEO卫星作为网络管理集群对LEO卫星网络设备信息进行统一管理，每颗GEO卫星分别管控覆盖范围内的部分LEO卫星节点资源，可实现对中低纬度地区的全球覆盖。GEO卫星之间周期性进行消息同步，维护并管理网络整体状态和资源。

图2 双层卫星网络总体架构图

3 路由方案

LEO卫星节点构成转发域由3颗GEO卫星进行管控，GEO卫星构成管理域，整合全域的设备、存储、计算资源，构成整体网络资源池。GEO卫星与管理其覆盖范围内的多颗LEO卫星节点建立层间通信链路，管理底层卫星节点状态信息及路由信息。

本文在LEO卫星网络的管理方面设计了网络故障监测机制，可以实时监控LEO卫星网络中的故障变化并及时根据当前全局拓扑状态更新路由策略。其中LEO卫星与邻居节点进行网络状态探测，GEO完成LEO卫星网络节点设备的初始化登录注册及拓扑管理，负责LEO卫星网络拓扑的实时解析及路由策略与解析。本文提出的LEO卫星网络路由优化算法主要包含三个关键模块：网络状态探测、网络状态解析和路由策略与解析。算法时序图如图3所示。

3.1 邻居状态探测

LEO卫星设备在设定的发送时间间隔Ts内对其四个邻居节点发送HELLO请求进行网络状态探测，探测包携带了当前卫星节点的编号标识用来标记进行探测的卫星节点的地址。首次收发的HELLO包同时负责在卫星间建立连接并确定邻居关系。当卫星节点收到来自其他节点的HELLO包时，首先根据地址判断该包是否来自其邻居节点，如果该数据包来自邻居节点，则在卫星之间建立双向链接，否则直接丢弃。此外，HELLO报文还负责维护卫星节点间的连接关系，若LEO卫星节点收到了来自邻居节点的探测包，则直接丢弃该数据包不做任何处理，维持连接关系；设定hello_timeout为4倍的发送时间间隔Ts，若在规定的hello_timeout时间阈值内未收到来自某邻居节点的HELLO报文，则判断该链路或节点可能已出现故障，并标记该链路或节点为不可用状态，提交链路或卫星状态至GEO管理卫星，更新网络拓扑图。

图3 GEO/LEO双层网络路由优化算法时序图

3.2 网络状态解析

网络状态解析负责网络拓扑图模型的构建，卫星网络节点的初始连接信息抽象为类似于图2的无向拓扑图模型进行存储，初始注册的网络拓扑结构中的节点及拓扑结构完整，表示为图模型，如公式（1）所示。

公式（2）表示网络拓扑中的节点，其中node（x，y）为网络中的某个节点，m是该星座的轨道数，n表示每个轨道内卫星数量。

公式（3）表示网络拓扑中节点间的链路。主动模式下，LEO卫星的邻居连接信息发生变化，LEO卫星节点上报该信息给GEO卫星管理节点，更新维护的邻居连接状态矩阵，对LEO卫星节点链路连接状态解析后得到新的节点及链路集合如公式（4）、（5）所示。

此时，GEO卫星管理节点更新当前维护的图为：

被动模式下，LEO卫星节点的邻居连接信息未发生变化，GEO管理节点会主动获取LEO卫星节点的网络信息，维护当前LEO卫星网络拓扑图。

3.2 路由策略与解析

路由策略与解析负责依据当前网络拓扑进行路由策略选择与路由解析。分为LEO卫星网络拓扑完整和不完整两种情况进行讨论，当LEO卫星网络未发生故障时，称为LEO卫星网络拓扑完整；当LEO卫星网络节点或链路故障，导致LEO卫星网络拓扑发生变化时，称为LEO卫星网络拓扑不完整。以Node（xs，ys）表示源节点，Node（xd，yd）表示目的节点。根据卫星网络结构和链路特点，依据源节点和目的节点相对位置，基于最小化传播时延及跳数，本文提出了不同场景下的路由策略。

LEO卫星网络拓扑完整时的路由策略如下：

（1）当Node（xs，ys）与Node（xd，yd）位于同一轨道，轨道内数据直接沿轨道内传输，此时xs=xd，当ys

（2）当Node（xs，ys）与Node（xd，yd）位于不同轨道，且都不处于极地区域时，由于高纬度地区轨道间链路更短，因此对比源节点与目的节点的纬度大小，选择更高纬度进行轨道间传输。此时，xs≠xd，如果Node（xs，ys）比Node（xd，yd）所处纬度更高，则优先进行轨道间传输，至Node（xd，yd）所在轨道，再进行轨道内传输，至目的节点；否则，首先进行轨道内传输，至Node（xd，yd）所在纬度范围，进行轨道间传输，至Node（xd，yd）所在轨道，再进行轨道内传输，至目的节点。

（3）当Node（xs，ys）与Node（xd，yd）位于不同轨道，有一个节点处于极地区域时，由于越靠近两极轨道间链路越短，因此首先将数据包沿轨道内传输，至靠近极地区域的范围，进行轨道间传输，至目的节点所在轨道，再进行轨道内传输，至目的节点。针对这一场景的路由解析示例如图4（a）所示。

（4）当Node（xs，ys）与Node（xd，yd）位于不同轨道，且两个节点都处于极地区域时，则将数据包优先沿源、目的节点所在轨道传输，至极轨区域外，再沿着轨道间链路传输，至目的节点所在轨道内，最后再沿轨道内链路传输，至目的节点。针对这一场景的两类路由解析示例如图4（b）所示。

图4 某些场景路由策略选择和路由解析示例图

当LEO卫星网络拓扑不完整时，GEO卫星收到LEO卫星网络探测信息，更新LEO卫星网络拓扑图，负责对拓扑结构更新后的LEO卫星网络进行路由策略选择和解析，下发更新的路由表。该算法根据变化后的网络拓扑结构，选择路由策略并解析出最优传输路径，确保LEO卫星网络的连通性和可达性不受节点或链路故障的影响，保障LEO卫星网络中数据正常传输，并最小化传播时延及跳数。

LEO卫星网络拓扑不完整时的路由策略如下：

（1）当故障发生在垂直方向，且数据传输需要经过该节点时，如果该故障节点位于极地区域外，当源节点和目的节点位于同一轨道时，直接选择向左或向右转发绕过故障节点；当源节点和目的节点位于不同轨道时，首先判断故障链路位于源/目的节点所在轨道，若位于目的节点所在轨道，则优先选择将数据包沿轨道内转发绕过该故障节点，至目的节点所在纬度，再沿轨道间链路跨轨道传输，至目的节点。否则，优先进行轨道间传输至目的节点所在轨道，再进行轨道内传输，至目的节点。如图5（a）所示，图中带×的链路为故障链路，虚线表示拓扑完整时的路由策略。

（2）当故障发生在垂直方向时，且数据传输需要经过该节点。如果该故障节点位于极地区域内，由于卫星处于极地区域时无法建立轨道间链路，因此可认为与故障节点相邻节点同样产生故障，按照（1）中方案进行处理。

（3）当故障发生在水平方向时，且数据传输需要经过该节点。由于极地区域不存在轨道间链路，则默认发生故障的节点位于极地区域外。则根据源节点和目的节点的纬度差值，选择在高纬度区域进行轨道间传输，再沿轨道内链路跨轨道传输，至目的节点。如图5（b）所示，图中带×的链路为故障链路，虚线表示拓扑完整时的路由策略。

图5 故障场景路由策略选择和路由解析示例图

4 实验

本文重点关注LEO卫星网络的可用性，提出基于双层卫星的LEO卫星网络路由优化方案，GEO卫星对LEO卫星网络拓扑进行实时监测和管理，通过对LEO卫星网络连通性的探测，解析并更新LEO卫星网络拓扑结构，生成并选择对应的路由策略，更新并向LEO卫星网络下发路由表，以适应LEO卫星网络拓扑的动态变化和移动性。本文通过仿真实验并设置LEO卫星网络中的节点和链路故障，验证了该路由方案的有效性。

4.1 实验环境

本文采用satellite tool kit（STK）卫星仿真软件模拟卫星星座场景模型，利用OMNeT网络仿真软件实现了路由算法。在本文的实验场景下，网络仿真卫星节点模型分LEO卫星和GEO卫星，包含16颗LEO卫星及1颗GEO卫星。网络包含的链路类型为12条轨道间链路、12条星间链路和GEO/LEO跨层轨道间链路，分别通过无线信道进行通信。

4.2 实验方法

仿真场景下，GEO卫星负责对LEO卫星网络拓扑的维护及路由的规划与下发，LEO卫星主要起数据转发作用，即实现路由功能。实验设置三种场景，基础环境链路带宽配置为50Mbps，系统每秒以泊松分布产生数据包，仿真时间为20分钟，其中，场景一：设置网络中无故障节点；场景二：设置一个故障节点，故障时间为400s，Node（xF，yF）在600s时产生故障，1000s时故障恢复；场景三：设置两个故障节点，故障时间为400s，Node（xF1，yF1）和Node（xF2，yF2）在600s时产生故障，1000s时故障恢复。系统在仿真时间内发送的数据包大小固定为10kb，设置在不同数据发送率下，对比LSRA算法，比较分析本文路由方案的性能。

4.4 实验结果

在规则在OMNeT中，对比LSRA算法和本文提出的双层卫星路由优化算法，以此检测由于链路或节点故障导致网络拓扑结构发生变化时，本文方案是否可以及时根据网络变化做出调整，不影响数据传输。由于LSRA算法对网络拓扑完整性要求较高，不适用于LEO卫星网络故障场景，因此场景2和场景3仅对本文提出的方案进行性能测试。

场景1：场景二和场景三的仿真结果和性能对比如图6、图7所示。由图6可知，在网络拓扑结构产生变化时，本文提出的具备网络状态探测机制的路由优化算法可适应网络拓扑结构的变化，GEO卫星根据LEO卫星全局拓扑视图，做出路由策略的选择和路由解析。在场景一的仿真条件下，本文提出的算法与LSRA算法吞吐量相差不大，但略优于LSRA。在场景二与场景三的仿真条件下，由于LEO卫星网络中节点或链路发生故障，导致系统重新计算路由吞吐量下降，但仍可以提供通信保障。

由图7可知，在场景一的仿真条件下，本文提出的路由算法比LSRA算法具有更小的时延；在场景二与场景三的仿真条件下，由于LEO卫星网络故障，导致故障节点连接链路失效，产生了更高的时延，但根据卫星网络通信要求[12]，该时延范围是可接受的。

图6 吞吐量与数据发送率的性能对比

图7 时延与数据发送率的性能对比

5 结束语

本文重点关注LEO卫星网络拓扑的动态变化及管理，通过构建GEO/LEO双层卫星网络架构，利用GEO卫星对LEO卫星网络进行路由表的计算与维护，降低网络节点设备的计算开销与资源消耗。同时通过对LEO卫星网络拓扑中节点及链路的实时探测，感知网络拓扑的实时变化，及时更新拓扑结构图并计算下发路由表，提高了LEO卫星网络管理的效率，确保LEO卫星网络的可达性和连通性。本文实现了对变化的卫星网络的感知和路由策略更新，适应了卫星网络拓扑结构动态变化的特点。经过对比实验表明，本文算法能够适应网络拓扑结构的动态变化并产生较小的性能影响，持续提供卫星通信服务。

[1]C. Jiang，X. Wang，J. Wang，H. Chen and Y. Ren，"Security in space information networks，" in IEEE Communications Magazine，vol. 53，no. 8，pp. 82-88，August 2015.

[2]X. Qi，B. Zhang and Z. Qiu，"A Distributed Survivable Routing Algorithm for Mega-Constellations With InclinedOrbits，" in IEEE Access，vol. 8，pp.219199-219213，2020，.

[3]廖光燕. 基于星间链路的低轨卫星网络路由算法研究[D].重庆邮电大学，2020.

[4]Li，H. Zhou，H. Luo，Q. Xu and Y. Ye，"Using SDN and NFV to Implement Satellite Communication Networks，" 2016 International Conference on Networking and Network Applications （NaNA），Hakodate，2016，pp. 131-134，DOI：10.1109/NaNA.2016.22.

[5]韩珍珍，赵国锋，徐川，等.基于时延的LEO卫星网络SDN控制器动态放置方法[J].通信学报，2020，41（03）：126-135.

[6]Shi Y，Cao Y，Liu J，et al. A Cross-Domain SDN Architecture for Multi-Layered Space-Terrestrial Integrated Networks[J]. IEEE Network，2018，33（1）：29-35.

[7]I del Portillo B. G. Cameron and E. F. Crawley "A technical comparison of three low earth orbit satellite constellation systems to provide global broadband" Acta Astronautica vol. 159 pp. 123-135 Jun. 2019.

[8]E. Ekici，I. F. Akyildiz and M. D. Bender，"A distributed routing algorithm for datagram traffic in LEO satellite networks，" in IEEE/ACM Transactions on Networking，vol. 9，no. 2，pp. 137-147，April 2001.

[9]A. Guo，C. Zhao，F. Xu and C. Qiu，"LEO satellite routing algorithm in software defined space terrestrial integrated network，"2017 17th International Symposium on Communications and Information Technologies（ISCIT）， Cairns，QLD，2017，pp. 1-6.

[10]Y. Lv，C. Xing，N. Xu，X. Han and F. Wang， "Research of Adaptive Routing Scheme for LEO Network，"2019 IEEE 5th International Conference on Computer and Communications （ICCC），Chengdu，China，2019，pp. 987-992.

[11]Alawieh，N. Hadaschik，N. Franke and C. Mutschler，"Inter-satellite ranging in the Low Earth Orbit，" 2016 10th International Symposium on Communication Systems，Networks and Digital Signal Processing （CSNDSP），Prague， 2016，pp. 1-6.

[12]谭海超，朱立东，李雄飞，等.低轨卫星通信网络路由优化研究[J].计算机仿真，2015，32（09）：80-85.