梁向斌,赵宝康,彭 伟

(国防科技大学计算机学院,湖南 长沙 410073)

1 引言

一直以来,地面网络快速发展,但仍面临一些挑战。由于经济成本和地理因素,地面网络无法全面覆盖广大农村偏远地区[1,2]。当发生自然灾害时,地面网络基础设施易被毁坏,无法继续提供通信保障[2]。卫星网络具有覆盖范围广、带宽高、抗毁能力强等优势[3],可以弥补地面网络存在的不足。但是,卫星网络存在传播时延长、误码率高、带宽不对称等特点,导致传统的TCP协议在卫星网络中的性能不佳。

近年来,随着中轨轨道卫星MEO(Medium Earth Orbit)、低轨轨道卫星LEO(Low Earth Orbit)等多种星座的发展,卫星网络呈现出高移动性的特点,这进一步加剧了卫星网络环境的复杂性,如何在高移动性卫星星座网络中提供高性能高可靠传输是研究人员面临的一个挑战。同时,多种卫星星座组成的巨型星座提供了多条路径可供传输,因此利用多路径传输协议提高卫星网络传输性能值得开展研究。相比于TCP,QUIC(Quick Udp Internet Connection)协议具有更短的握手时延,并引入了多流、连接迁移等特性,并且已有研究表明,QUIC[4]在地面网络的众多场景下性能优势明显,因此特别值得在卫星网络中开展研究。高移动性的卫星网络环境复杂多变,传统的拥塞控制机制在此环境下鲁棒性不强,而随着机器学习技术的不断发展,基于机器学习的拥塞控制机制可以根据链路状态适时调整拥塞窗口,这将有可能提升拥塞控制机制的鲁棒性。

在以往的文献中,文献[5]关注多路径传输;文献[6]关注MPTCP(MultiPath TCP)的拥塞控制机制;文献[7]关注传输层协议的优化;文献[8]关注MPTCP多路径传输优化。以上文献都没有针对卫星网络进行全面分析,且缺乏对多路径传输技术(Multipath TCP,多路径QUIC)、QUIC和机器学习等新技术在巨型星座中应用的研究,因此有必要就卫星网络传输优化新技术进行深入分析和总结,为研究人员展开相关研究打下基础。

本文在简要回顾经典传输优化技术的基础上,重点对近年来最新的前沿技术展开分析。本文剩余部分组织如下:第2节讨论传输层优化,包括经典的拥塞控制机制、性能增强代理PEP(Performance Enhancing Proxies)[9]技术以及QUIC;第3节讨论跨层优化技术,包括容延容断网络DTN(Delay/disruption Tolerant Networking)以及多路径传输协议;第4节对已有的传输优化机制进行对比分析;最后总结全文并展望。本文根据优化技术所属层级及优化机制等对卫星网络传输优化技术进行分类,如图1所示为分类框架。

2 传输层优化

卫星网络具有传播时延长、误码率高、带宽不对称等不同于地面网络的特点,而TCP协议最初是为地面网络设计的,所以在卫星网络中性能不佳。针对这个问题,前人提出了各种优化方法,本文将传输层的优化技术分为拥塞控制机制、性能增强代理和QUIC 3类。下面将对各技术进行深入介绍。

2.1 拥塞控制机制

标准TCP拥塞控制算法分为慢启动、拥塞避免、快重传、快速恢复4个阶段,其在卫星网络中性能不佳主要是由以下3个原因导致的:

(1)卫星网络中的长传播时延导致标准TCP慢启动阶段过长,无法快速增长到合适的拥塞窗口大小;

(2)卫星网络误码率高,标准TCP拥塞控制算法无法区分拥塞和误码产生的丢包,因此误码产生的丢包导致了不必要的拥塞窗口减小;

(3)在LEO、MEO等移动性高的卫星网络中,频繁的卫星切换进一步加剧了连接的不稳定性,增加了丢包的可能性。

针对上述问题,TCP-Peach[10]通过引入虚段来探测网络带宽。在慢开始阶段和快重传阶段,发送方发送大量基于低优先级的虚段。链路无拥塞时,虚段的ACK使得拥塞窗口迅速增大;链路拥塞时,低优先级的虚段被丢弃,有效数据包不受影响。Peach一定程度上缓解了拥塞窗口过小导致的性能下降问题,缺点是虚段并没有携带有效信息,会造成较大开销。

而Peach+[11]用携带未确认信息的NIL段代替Peach中的虚段,NIL段可以恢复某些丢失的包从而减少重传,减少了引入额外段带来的开销。

不同于Peach和Peach+,TCP cherry[12]用携带待发数据的低优先级补充段来探测可用带宽,进一步降低了引入额外段的开销。然而当低优先级补充段被丢弃时,由此引发的重传会降低链路效能。以上3种机制的共同缺陷是都需要传输链路上的所有路由器及接收方支持优先级机制,因而阻碍了其部署。

Hybla[13]通过引入RTT0(Round-Trip Time)作为基准往返时延,使拥塞窗口增长速率不再依赖于RTT;同时为了快速处理丢包,启用了选择确认和时间戳机制;除此之外,Hybla采用的包间隔技术避免了数据突发传输,降低了中间路由器缓冲区溢出的可能性。TCP Hybla特别适用于解决长往返时延链路与其他链路共存时产生的性能损失问题。

BIC(Binary Increase Control)[14]使用了一种较为激进的二分策略,以快速增长拥塞窗口。具体细节是将丢包时的拥塞窗口定义为Wmax,发生丢包时减小后的窗口为Wmin,此后没有丢包产生时每当收到一个ACK,根据Wmax和Wmin的值采用二分法设置新的拥塞窗口。二分策略的优点是拥塞窗口会以较快的速度增长,同时在接近Wmax时,增长速率会降低。然而BIC拥塞窗口增长过程与RTT有关,在LEO卫星网络中窗口增长策略太过激进,无法保证与其他TCP协议的公平性。

根据BIC拥塞窗口增长图像所存在的缺陷,TCP-CUBIC[15]通过一个立方公式拟合了BIC图像,以保持BIC的高效性,同时使得拥塞窗口增长是关于自上次丢包发生后的时间的函数,解除了与RTT的关联性,从而保证了与其他TCP流的公平性。然而Cubic仍然是基于丢包的拥塞控制算法,在路由器部署大缓冲区的情况下,容易引起缓冲区溢出,甚至导致吞吐量为0。

BBR(Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time)[16]通过周期性探测单位时间内最大瓶颈带宽和最小往返时延解决了Cubic遇到的缓冲区溢出问题。当增大带宽时,如果RTT增大,说明发生了缓冲区队列排队,此时应该降低带宽; 如果RTT不变,说明可用带宽增加。然而当瓶颈链路缓冲区较小时,BBR探测到可用带宽增长过快可能导致大量包丢失。

上述机制均无法区分产生丢包的原因,而AdaBoost-TCP[17]在接收端基于机器学习构建了一种自适应识别模型,从而可以区分丢包的类型,并通过显式拥塞通知机制告知发送端,发送端根据丢包类型采取合适的拥塞控制策略。但是,其采用的标准TCP的拥塞窗口增长方法并不适用于卫星网络,所以该方法有待进一步优化。

Remy[18]是一种基于机器学习的拥塞控制机制,在地面网络中表现较好。然而,目前在卫星网络中基于机器学习的拥塞控制机制研究还较少,未来,这一方面的研究有望进一步提升卫星网络传输性能。表1对上述拥塞控制机制进行了总结。

Table 1 Summary of congestion control mechanisms表1 拥塞控制机制总结

2.2 性能增强代理

作为提升卫星网络中TCP性能的最有效的机制之一,PEP实质是在传输链路的中间节点上部署代理,实践中最常采用的是分段技术。即中间代理充当发送方的“接收方”以及接受方的“发送方”,从而将卫星链路从整个传输链路中分离出来,在卫星链路部分使用增强的TCP协议或其他传输协议,在地面链路使用标准的TCP协议,以提升卫星网络传输性能。本文将PEP分为集中式PEP、分布式PEP和混合式PEP。如图2所示,分布式PEP通过2个PEP将整个传输链路分为3段,PEP间的卫星链路使用更适合卫星网络传输的协议,2段地面链路使用标准的TCP协议;集中式PEP通过1个PEP将整个链路分为2段,服务器到PEP间的地面链路采用标准的TCP协议,PEP到客户端间的卫星链路采用优化的TCP协议;混合式PEP是指除了地面中间节点的代理外,在卫星上再部署一个代理,从而将卫星链路部分分成2段,进一步减少单个卫星段的传播时延。

Figure 2 Agent of distributed performance enhancement图2 分布式性能增强代理

SaTPEP[19]是一种分布式PEP。2个SaTPEP分别作为卫星链路段的发送端和接收端。基本原理如下:接受端SaTPEP通过检测卫星链路段状态设置滑动窗口值,而发送端SaTPEP将拥塞窗口设置为滑动窗口值以达到快速增加传输速率的目的; 同时,通过部署至少卫星链路段的时延带宽积大小的缓冲区来完全避免拥塞,因此,所有的丢包都是由误码引起,当丢包发生时,拥塞窗口不会减小。SaTPEP很好地解决了卫星链路慢启动时间过长和误码引起的拥塞窗口过小的问题。但是,为了避免拥塞,SaTPEP对缓冲区资源提出了极高的要求,这限制了其部署。

PEPsal[20]是一种集中式PEP。从发送端到PEPsal的地面链路采用标准TCP协议,从PEPsal到终端用户的卫星链路采用了与标准TCP协议兼容的TCP Hybla协议,缓解了卫星链路长传播时延、高误码率对传输性能的影响。由于PEPsal不需要终端用户做任何软硬件修改,所以特别适用于以卫星网络作为接入互联网最后一跳的场景。

Luglio等人[21]通过在卫星上部署转发代理,提出了混合式PEP(“split TCP”代理),“split TCP”代理将集中式PEP中的卫星链路段再分割为PEP到卫星段和卫星到终端用户段。从而缩短了单个卫星链路段传播时延,缓解了集中式PEP缓冲区溢出的问题;其次,在集中式PEP中,卫星传播链路的上行链路和下行链路中任何一段被遮挡,传输都会失败。而在“split TCP”代理中,单个卫星链路段的缩短会极大提高传输成功的概率。但是,“split TCP”代理对机上处理能力要求较高,而卫星上维护软硬件的设备会更加复杂,遇到的问题也更加难以解决。

聚焦于PEP技术在卫星网络中的安全性问题,Pavur等人[22]通过部署2个QPEP(QUIC PEP)代理使卫星链路段使用QUIC协议传输报文,从而利用QUIC的加密特性实现卫星段加密传输;同时,通过调整QPEP隧道的空闲会话时间、利用QPEP实时检测TCP连接状态等保证了QPEP连接与传统的PEP性能相当。该方案兼顾了卫星段传输性能和安全性,下一步对QUIC协议的拥塞控制算法、卫星段空闲会话保持时间的研究可能会进一步提升其性能。

2.3 QUIC

QUIC由Google于2013年发布,现正被IETF标准化的传输协议[5]。图3以HTTP/2为例展示了QUIC的协议模型。

Figure 3 Protocol stacks of QUIC and TCP图3 QUIC和TCP协议栈

由于QUIC数据包是基于UDP协议的、同时整合了TLS(Transport Layer Security),所以可以保证在其信息不被篡改的情况下顺利通过中间设备。另外,不同于TCP在内核空间中的实现,任何优化都需要操作系统更新,QUIC是在用户空间实现的,可以适应用户需求快速迭代。除了上述特性,相比于TCP,QUIC也引入了以下特性来提升网络传输性能:

(1)握手协议。如图4所示,传统的TCP+TLS1.2在初次连接时需要1个RTT的TCP握手时延和2个RTT的TLS握手时延,而更为先进的TLS1.3的TLS握手时延降低为1个RTT。相比于TCP+TLS1.2/TLS1.3,QUIC协议强制使用TLS1.3加密,在初次连接第1次握手时就交换了密钥,从而使得初次连接只需要消耗1个RTT[23]。在后续连接中,由于可以使用之前缓存在客户端的信息,实现了0 RTT的握手。

Figure 4 Connection establishment of QUIC图4 QUIC连接建立

(2)多流传输。Web访问中,为了减少页面加载时间,HTTP/2引入了流的概念,一个TCP连接可以传输多个不相关的流,但是,由于TCP保证整个连接层面的有序可靠交付,如图5a所示,stream3中一个包的丢失将阻碍所有流的传输。为了克服TCP中存在的队头阻塞问题,QUIC同样引入了流的概念,如图5b所示,每个流内部保证可靠有序交付,steam 1流中数据包的丢失不会引起其他流的阻塞。

Figure 5 Multi-stream transmission of QUIC图5 QUIC多流传输

(3)连接迁移。QUIC使用一个64位的ID代替TCP中的五元组来标志一个连接[23],因此当客户端IP或端口号发生改变时,例如现有移动设备在Wi-Fi和5G网络中切换时,QUIC可以实现无缝迁移。

大量研究工作已经证明了QUIC在地面网络某些场景下的性能优势,因此QUIC在卫星网络中的应用也引起了研究人员的兴趣。

Zhang等人[24]在GEO(Geostationary Earth Orbit)环境中比较了QUIC与TCP的性能差异。实验结果表明,在所有条件下,QUIC都取得了更好的性能,尤其在传输大量小文件时最为明显。这主要归因于QUIC的握手时延更短。同时,在丢包率增加时,TCP由于发生了队头阻塞,导致性能急剧下降;而QUIC由于多流特性保证了较低的性能损失。

Wang等人[25]在模拟卫星网络环境中以Web页面为访问对象测量了QUIC结合BBR拥塞控制算法的性能。相比于QUIC默认的拥塞控制算法CUBIC,当丢包率较大时,前者吞吐量显著大于后者。原因在于BBR更能反映链路的拥塞状况,故而误码引起的丢包对BBR拥塞窗口影响有限。但是,BBR自身的探测机制导致其在探测阶段争夺带宽时明显处于弱势。

不同于Zhang等人[24,25]研究QUIC应用于单跳卫星链路,Yang等人[26]通过实验进一步发现,QUIC在卫星间链路、多跳卫星链路中性能仍显著优于TCP及TCP-ECN(Explicit Congestion Notification)的。但同时发现,QUIC与TCP一样,无法应对LEO卫星切换时产生的连接中断问题。

PEP技术极大地提高了卫星网络传输性能。为此,Border等人[27]在GEO环境中比较了QUIC、TCP和TCP-PEP的性能差异。同样,在丢包率较高时,QUIC性能优于TCP的,但在所有情况下,TCP-PEP都能表现出最好的性能,QUIC端到端层面的丢包恢复可能是导致这一结果的原因之一。同时,相比于其他方法,QUIC默认的加密机制带来了额外开销。

QUIC强制使用TLS1.3加密机制,为了消除TLS1.3与TLS1.2的差异带来的影响,Deutschmann等人[1]进一步比较了QUIC和TCP/TLS1.3-PEP在GEO环境中的性能差异。实验结果表明,传输小文件时,得益于更短的握手时延,QUIC性能最优。但是,与Border等人[27]的结论类似,传输大文件时TCP-PEP更优。值得注意的是,文献[1]在实验中测量了2种QUIC实现(picoquic和quicly)的性能,实验结果显示picoquic性能显著优于quicly的。可见,QUIC作为一个正在标准化的协议,不同的实现对于其性能有较大的影响。未来可以采取措施进一步提升QUIC在卫星网络中的性能,例如增大初始和最大拥塞窗口,引入前向纠错机制等。表2总结了上述QUIC性能分析工作。

3 跨层优化

跨层优化技术是指多个协议层通过跨层协作改善网络性能,本文主要关注与传输层紧密相关的DTN和多路径传输协议。

3.1 容延容断网络

DTN体系结构如图6[28]所示,主要包含以下基本规范:

(1)通过在传输层和应用层之间加入束(Bundle)层提供可靠传输[29],束层的消息为长度可变的多个报文的集合,可以在异构网络中采用存储转发的形式传递,发送端可以区分确认应答包是来自中间DTN节点还是真正的接收者。

Table 2 Performance analysis of QUIC 表2 QUIC性能分析

Figure 6 Protocol stack of delay tolerant networking图6 容延容断网络协议栈

(2)DTN的托管传输(Custody Transfer)机制可以应对卫星链路中断。消息可以存储在中间节点,一旦某个节点接收到消息,将负责把消息可靠传输给下一节点,当发生网络中断时,消息会被托管到所在节点中。

Caini等人[28]在异构网络中比较了DTN、PEPsal、端到端Hybla和NewReno的性能差异。实验中网络状态可分为全连接和有中断连接。全连接中DTN性能接近于PEPsal和端到端Hybla的且明显优于NewReno的。同时Caini等人[28]在束层引入了滑动窗口机制,当滑动窗口大于1时,DTN性能甚至优于PEPsal和Hybla的,这是因为滑动窗口机制有效提高了DTN中间节点的占空比。有中断连接中,当中断发生在连接建立时,仅有DTN可以开始数据传输。这是因为启用托管传输的DTN可以将数据存储在中间节点,当中断发生在传输中,DTN也能免于遭受长时延。而其他方案由于中断超时后采用指数回退算法探测网络可用性,时延较大。实验不足之处是未将DTN与使用更为广泛的分布式PEP进行比较。

TBL(Tiny BundLe)[30]遵循了DTN (1)和(2)的基本规范,但TBL仅提供了satellite-LTE(Long Term Evolution)混合网络所需的托管传输功能,从而减少了束层消息报头开销。文献[30]在S-LTE网络中,卫星链路存在不同程度遮挡的条件下对比了DTN、TCP-Hybla和TCP-Reno的性能。实验结果表明,Hybla、DTN都能显著提升S-LTE网络传输性能,且这2种技术同时使用时可以最大化提升传输性能,这与Caini等人[28]的实验结果一致。但是,文献[28,30]均没有测量DTN-Hybla对长时间中断的抗干扰能力。

除了DTN具体实现及在各种场景下的测量外,拥塞控制机制、托管传递策略、DTN汇聚层协议等也一直是DTN技术的关键。例如,针对行星间通信,Bisio等人[31]在DTN中提出了基于早期随机探测和显示拥塞控制的方案;Han等人[32]则对比了BP/LTPCL、BP/TCPCL和BP/UDPCL等不同汇聚层协议在地月通信中的性能,发现DTN的优势之一是束层可以根据不同的环境选择相适应的汇聚层协议。

3.2 多路径传输

多路径传输技术使一个物理设备可以同时使用多条链路。其中,MPTCP已经作为网络协议标准被Linux内核所支持,如图7所示,手机终端在一个连接中通过2个TCP流可以同时使用蜂窝网络和Wi-Fi网络。而由于QUIC协议的诸多优点,有研究人员也提出了多路径QUIC。同时现有卫星网络已逐渐形成了地球同步卫星GEO(Geostationary Earth Orbit)、MEO、LEO等多种星座共存的卫星网络拓扑,这促进了多路径传输协议在卫星网络中的应用。多路径传输技术的优化主要包括多路径拥塞控制算法及对调度算法的改进。本文将重点讨论MPTCP、多路径QUIC这2种多路径协议。

Figure 7 Protocol stack of multipath TCP图7 多路径TCP协议栈

Du等人[33]将LEO的传输状态分为稳定期和切换期,为了解决卫星切换导致的性能损失问题,提出了OMSR(On-demand Multipath Source Routing)机制。在稳定期,地面终端仅有一个网关卫星可用,网关卫星通过SMR(Split Multipath Routing)协议[34]发现多个路径,依靠OMSR从中选择2个重叠最少的路径,网关卫星采用基于源地址的路由协议将不同的TCP流分配到不同的路径上;在切换期,地面终端可以同时利用2个卫星网关,这时较慢的那条路径的TCP流将被发送到新的卫星网关上,从而实现卫星网关的平稳切换。实验结果显示,MPTCP-OMSR充分利用了MPTCP(MultiPath TCP)多路径的特性。然而,在切换期,2个网关卫星为了防止选择的路径重合,需要共享信息,这增加了网关卫星的机载处理负载。

为了克服OMSR的缺陷,Du等人[35]设计了一个可以感知MPTCP子流的SDN控制器。位于地面的SDN控制器可以获得卫星网络的完整拓扑图,从而利用集中式路由将不同的子流分配到不同的路径上,这极大地减小了网关卫星的机载处理负载。同时,当卫星切换时,集中式路由策略可以避免由于卫星间交换路由信息而消耗带宽。

Cloud等人[36]提出了基于网络编码NC(Network Coding)的MPTCP方案,以解决卫星网络高丢包率和多路径传输调度的问题。其主要思想是使用随机线性方法基于块编码,基本原理为发送端MPTCP/NC层将源数据包以块为单位编码并基于轮询策略分配到2个TCP子流中,在各个子流的Fast-TCP/NC层,编码产生冗余包以解决高丢包率问题。不足之处是随机线性编码引入了较大的NC报头开销。

为了减少NC报头开销,Giambene等人[37]提出了PBNC(Path-Based Network Coding)-MPTCP。PBNC在IP层进行编码,只需要将伪随机函数产生的种子放入编码包的NC报头,这降低了NC报头开销;同时,PBNC在IP层启用了NACK包使得大多数丢包在IP层就能够被恢复,这进一步降低了卫星网络中由于包丢失而引起的性能下降。

传统的多路径拥塞控制机制在多变的卫星网络环境中鲁棒性和扩展性较差。近年来,随着机器学习技术的广泛应用,Mai等人[38]提出了DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法,通过与底层网络交互,DDPG学习最优的拥塞控制策略,在最大化吞吐量的同时保证公平性。DDPG的优势在于对易变网络环境的适应性较强。

相比于单路径传输,调度算法是多路径传输协议中极为重要的要素,其根据不同路径的相关信息和调度策略将发送方缓冲区的数据分配到不同的路径上,之后由各子路径进行发送。Lowest-RTT算法[39]将各个子路径根据RTT的大小进行降序排序并赋予优先级,按照优先级次序分配数据包,当优先级最高的路径拥塞窗口为零时,则从剩余子路径中选择RTT次低的路径。Lowest-RTT考虑了各个子路径的往返时延,但在卫星网络中,当各路径异构性过高时,容易造成较为严重的队头阻塞问题,甚至慢路径会影响快路径的传输效率。

针对上述问题,ECF(Earliest Completion First)[40]通过比较待传输数据包在慢路径上的传输时间和快路径上的传输时间决定是否启用慢路径,从而优先保证了快路径的传输效率,并且在可能的情况下慢路径作为补充,从而提高整体的传输效率。然而在传输大批量数据时,仅在数据传输即将结束时ECF的决策机制才会起作用,无法解决传输过程中的队头阻塞问题。

为了解决队头阻塞问题,当快路径拥塞窗口为零时,STMS(Slide Together Multipath Scheduler)[41]根据各子路径的RTT和带宽计算当在慢路径上传输时需要预留给快路径的数据量,即将这些预留数据量留给未来快路径空闲时传输,从而使得快路径上后发送的低序号数据包和慢路径上先发送的高序号数据包同时到达接收端。STMS有效解决了队头阻塞问题,充分聚合了多个路径的带宽。

De Coninck等人[42]在QUIC基础上提出了MPQUIC(MultiPath QUIC)。与MPTCP不同的是,MPQUIC支持多流机制,即一个连接中包含多个流,因此其调度算法可以进行更细粒度的流调度;同时,MPQUIC的数据帧独立于其组成的数据包,所以当一个包丢失时,组成它的数据帧可以根据链路拥塞程度,选择在不同的路径上重传,而MPTCP需要在相同的路径上按序重传。实验表明,在类似于卫星的高时延带宽积和高误码率的环境中,MPQUIC的性能优于MPTCP的。这是因为MPQUIC对于各个链路的往返时延、丢包等有更精确的信息,因此在各个链路上的调度更加合理,从而缓解了MPTCP遇到的缓冲区溢出、队头阻塞等问题。

为了充分利用多流机制的优势,在ECF[20]的基础上,SA-ECF(Stream-Aware ECF)[43]引入了更细粒度的流感知调度算法,其基于2条路径的流预测完成时间,选择两者中较小者作为传输路径,而流与流之间根据其权重采用权重轮询算法。SA-ECF可以实现快速传输关键流,同时保持各流的公平性,但在卫星网络等异构网络中,SA-ECF无法充分利用各路径带宽,且没有考虑不同的流对资源有不同需求。

PStream(Priority-based Stream)[44]则考虑了MPQUIC中各流的大小和优先级特性以及各流之间的公平性,单个流综合利用多个路径以最小化完成时间,同时流与流之间采用权重轮询算法以保持公平性,然而PStream算法的调度具有超前性,在卫星网络链路状况易变的情况下性能较差。

尽管多路径传输协议如MPTCP在地面网络中已经有所应用,但在卫星网络中,设计出能够应对多变环境的拥塞控制算法和流调度算法是目前多路径传输面临的一大挑战。而随着QUIC标准化的不断推进,多路径QUIC的实现及优化也值得进一步研究。表3对MPTCP和MPQUIC的相关工作进行了总结。

4 传输优化技术分析与比较

由于现有卫星网络的星座构成、应用场景、优化目标不尽相同,故存在多种优化方法,而评价各种优化技术采取的评判指标也有所不同,这进一步加剧了不同技术之间比较的难度。具体使用哪种优化技术,需要从应用场景、用户需求、技术复杂程度、经济成本等多方面综合考虑。针对不同优化技术的优点和缺点,表4按照本文的分类方法对其进行了总结。

Table 3 Summary of multipath transmission technologies表3 多路径传输技术总结

Table 4 Analysis and comparison of transmission layer optimization techniques in satellite networks表4 卫星网络传输层优化技术分析与比较

5 结束语

在第六代通信技术(6G)的设想中,卫星网络作为6G网络的重要组成部分,可以有效弥补地面网络的不足,覆盖广大山区、农村等偏远地区。然而卫星网络存在传播时延长、误码率高、带宽不对称等问题。同时,近年来随着LEO、MEO等多种星座的发展,卫星网络又表现出了强移动性、易被遮挡的特性,这进一步加剧了卫星网络环境的复杂性。针对卫星网络存在的上述问题,本文结合优化技术所属层级和优化机制对各种优化技术进行了分类。首先,简要回顾了经典的优化技术,包括针对卫星网络特点设计的专有拥塞控制机制、部署在卫星网络中间节点的PEP技术、DTN技术等。接着,重点分析了QUIC、多路径传输、机器学习等新技术在卫星网络领域的应用及对卫星网络传输性能的提升。最后,对上述优化技术的优缺点及使用场景进行了分析与总结。

虽然研究人员在卫星网络传输优化技术领域已经做了大量的工作,但依然有很大改进空间,可以从如下几个方面对卫星网络传输优化开展进一步研究:

(1)拥塞控制机制是其他技术的基础。传统的基于固定参数或模型的拥塞控制机制具有决策机械的问题,难以适应动态变化的卫星网络环境,而随着机器学习和人工智能理论和实践的不断深化,其在不同的前沿技术领域得到了广泛应用。结合机器学习的智能决策算法能够根据不同的环境及需求做出相应的决策,进而有针对性地达到更加优越的传输性能。例如,基于强化学习的智能拥塞控制策略能够基于大量经验进行学习,捕获到卫星网络环境状态与拥塞控制决策之间的关系,从而根据当下的环境状态,做出最优的决策。

(2)由于QUIC在用户空间实现并且强制使用TLS1.3进行加密,导致QUIC在老旧硬件设备中存在性能问题,因此在将QUIC应用于卫星网络时,在保证不降低传输性能的情况下减小QUIC对CPU处理能力的需求是一个重要的研究方向。实践证明,PEP技术是改善卫星网络传输性能较为成熟的方法之一,而考虑到QUIC协议具有握手时延短、多流复用等诸多优势,已有研究人员结合PEP技术与QUIC协议的优势,以期望进一步提升卫星网络传输性能。但是,正如QUIC协议仍在不断优化的过程中,这2项技术在卫星网络中的融合仍需进一步研究。

(3)巨型星座时代,多路径传输技术是提升卫星网络传输性能最有前景的研究方向之一,但相比于单路径传输,多路径传输在卫星网络中发挥性能优势的同时还要处理拥塞控制和多路径数据调度问题,因此设计一个能够有效协同并适用于卫星网络环境的拥塞控制机制和多路径调度算法是推动多路径传输技术应用于卫星网络,并提升卫星网络传输性能的关键。