倫偉成，李 群，于芹章，張 燦

(1. 國防科技大學(xué) 系統(tǒng)工程學(xué)院, 湖南 長沙 410073； 2. 復(fù)雜系統(tǒng)仿真總體重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101)

智能衛(wèi)星是具有自主能力的一類人造衛(wèi)星，它能夠在盡可能減少地面指令的直接操控下獨(dú)立完成任務(wù)，如此可降低操作成本且節(jié)省通信資源。單個(gè)智能衛(wèi)星的能力有限，將多個(gè)智能衛(wèi)星編組為智能衛(wèi)星集群(Smart-Satellites-Swarm，SSS)則可以增強(qiáng)衛(wèi)星的多任務(wù)遂行能力和抗干擾能力，提高衛(wèi)星完成復(fù)雜航天任務(wù)的效率和成功率。以色列的SAMSON計(jì)劃[1]和美國的小行星探測(cè)計(jì)劃[2]都是典型的智能衛(wèi)星集群實(shí)例。

要促進(jìn)從智能衛(wèi)星的“單體自主”向SSS的“群體智能”發(fā)展，必須使衛(wèi)星具備網(wǎng)絡(luò)化信息協(xié)同能力，在此基礎(chǔ)上建立有效的星間信息協(xié)同機(jī)制，讓SSS的成員衛(wèi)星可以借助星間鏈路進(jìn)行通信以實(shí)現(xiàn)信息交互和任務(wù)協(xié)作，從而更好地完成那些對(duì)時(shí)效性、響應(yīng)性、自主性都有較高要求的任務(wù)。為了達(dá)到前述目標(biāo)，亟待解決智能衛(wèi)星集群的星間通信路由問題(Inter-satellite Communication Routing Problem of Smart-satellites-swarm，ICRPS)。ICRPS的核心是如何規(guī)劃數(shù)據(jù)從源衛(wèi)星傳到目的衛(wèi)星的合理路徑，使星間通信在時(shí)延等方面滿足任務(wù)要求。

星間通信路由問題可以在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的背景下進(jìn)行研究，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)是衛(wèi)星、邊是星間鏈路。Xu等[3]提出了基于編碼的多路徑路由算法以應(yīng)對(duì)多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的通信擁塞問題。Xie等[4]面向動(dòng)態(tài)星間網(wǎng)絡(luò)提出了采用廣義領(lǐng)域搜索的星間路由算法。Huang等[5]采用梯級(jí)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法來設(shè)計(jì)導(dǎo)航衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的星間鏈路聯(lián)絡(luò)方案。Wang等[6]面向低軌衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)提出了基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的改進(jìn)路由算法。尤啟迪等[7]針對(duì)面向衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的空間信息快速回傳場(chǎng)景提出了多路徑快照聚合路由算法。Soret等[8]面向低軌元星座衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)提出了通過最小化軌道面間鏈路來自動(dòng)分配路由的算法。Zhang等[9]面向低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)提出了基于星間鏈路狀態(tài)信息的星上自動(dòng)控制的路由算法。Roth等[10]針對(duì)雙低軌Walker星型星座設(shè)計(jì)了采用星間鏈路的兩層地理路由體制。梁俊等[11]針對(duì)軟件定義衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)提出了基于切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能路由策略。

上述算法主要針對(duì)傳統(tǒng)衛(wèi)星，在工作模式方面還是由地面的指控中樞預(yù)先規(guī)劃路由，且路由一旦確定便不再更改，衛(wèi)星在其中只能機(jī)械地收發(fā)數(shù)據(jù)，若將這些算法用于ICRPS，則無法發(fā)揮智能衛(wèi)星的自主性優(yōu)勢(shì)。

因此本文研究了一種適用于智能衛(wèi)星的星間通信路由算法，該算法基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，由各衛(wèi)星自主參與規(guī)劃路由，使其在規(guī)劃時(shí)能夠根據(jù)SSS現(xiàn)狀靈活調(diào)整路由，達(dá)到路由在數(shù)據(jù)傳送過程中持續(xù)動(dòng)態(tài)更新的效果。

1 ICRPS概述

為了求解ICRPS，需要基于SSS建立智能衛(wèi)星集群網(wǎng)絡(luò)(Network of Smart-Satellites-Swarm，NSSS)：將SSS各成員抽象為節(jié)點(diǎn)，成員之間存在的星間鏈路抽象為邊，邊的權(quán)值就是星間鏈路的長度；從而把ICRPS轉(zhuǎn)換為求解NSSS的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的最優(yōu)路徑。

不過，ICRPS尋求的最優(yōu)路徑要滿足時(shí)延最短而非長度最短。時(shí)延是指數(shù)據(jù)從源衛(wèi)星傳送到目的衛(wèi)星所需的時(shí)間，ICRPS主要考慮以下兩種時(shí)延：

1)發(fā)送時(shí)延，指從發(fā)送數(shù)據(jù)的第一個(gè)比特算起到其最后一個(gè)比特發(fā)送完畢所需的時(shí)間[12]，等于數(shù)據(jù)長度與發(fā)送速率之商；

2)傳播時(shí)延[12]，指電信號(hào)傳播星間鏈路長度的距離所需的時(shí)間，等于星間鏈路長度與電信號(hào)傳播速率(約等于光速)之商。

因NSSS的節(jié)點(diǎn)處在不斷運(yùn)動(dòng)中，節(jié)點(diǎn)間時(shí)延和鏈路連通性也在不斷發(fā)生變化[11]，故NSSS其實(shí)屬于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)；但在某個(gè)具體時(shí)刻N(yùn)SSS又是靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樾l(wèi)星在此時(shí)刻的位置是固定的?？紤]到NSSS的這種二元特性，結(jié)合智能衛(wèi)星的自主性，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略求解ICRPS，分多個(gè)階段規(guī)劃SSS成員星間通信的路由，在每一階段中把NSSS作靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)處理，各階段的NSSS整合起來又是隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

采用圖論的表示方法[13]，將NSSS記作(V,A)，V表示節(jié)點(diǎn)集(即衛(wèi)星集合)，A表示邊集(即星間鏈路集合)，節(jié)點(diǎn)數(shù)記為|V|=n，再構(gòu)造NSSS的鄰接矩陣Q=(qij)n×n，qij的賦值規(guī)則如式(1)所示。

(1)

為便于表達(dá)，規(guī)定：衛(wèi)星vi、節(jié)點(diǎn)vi和vi這三種表達(dá)是等價(jià)的；邊和星間鏈路含義相通；邊權(quán)值和星間鏈路長度含義相通。

包含vi和vj的衛(wèi)星對(duì)能否建立星間鏈路(簡稱“建鏈”)取決于是否同時(shí)滿足以下兩個(gè)條件：

1)衛(wèi)星對(duì)彼此可見，要求地心到衛(wèi)星對(duì)連線的直線距離hL大于地球強(qiáng)電離層高度hI與地球半徑RE之和，即

hL>hI+RE

(2)

2)衛(wèi)星對(duì)可以互相通信，要求vi對(duì)于vj的俯仰角θi在vi的天線掃描范圍之內(nèi)且vj對(duì)于vi的俯仰角θj在vj的天線掃描范圍之內(nèi)，即

(3)

式中，γi,min和γj,min分別表示vi和vj的天線掃描范圍的下限，γi,max和γj,max表示上限。

衛(wèi)星對(duì)若能建鏈，便可以進(jìn)行通信，此時(shí)其星間鏈路的長度就等于衛(wèi)星之間的直線距離。

作為智能衛(wèi)星，SSS各成員可以采用文獻(xiàn)[14]中的方法根據(jù)軌道根數(shù)計(jì)算其他成員在慣性坐標(biāo)系的位置，進(jìn)而在考察是否滿足式(2)和式(3)所示條件的基礎(chǔ)上得到當(dāng)前時(shí)刻的NSSS。在必要時(shí)，SSS將通過地面站上注星歷等方式保證計(jì)算的準(zhǔn)確性。

2 星間通信路由靜態(tài)規(guī)劃算法

2.1 算法描述

星間通信路由靜態(tài)規(guī)劃算法借鑒了Dijkstra算法[15]的思想，用于求解某一具體時(shí)刻的靜態(tài)NSSS上一條以vb為起點(diǎn)、ve為終點(diǎn)的時(shí)延最短路徑。

設(shè)vi,vj∈V，定義有向鏈表Pj(vi)表示從vj到vi的路徑(未必最優(yōu))，Pj(vi)的長度記作Lj(vi)，Pj(vi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)記作|Pj(vi)|，從而構(gòu)造函數(shù)Tj(vi)描述數(shù)據(jù)傳輸?shù)目倳r(shí)延：

(4)

式中，c是電信號(hào)在星間鏈路中的傳播速度(下同)，dT表示數(shù)據(jù)的一次發(fā)送時(shí)延。則算法追求的最優(yōu)即等價(jià)于Tb(ve)最小。

將vj到vi的最優(yōu)路徑的時(shí)延記作Dj(vi)，定義集合Sb表示為規(guī)劃從vb出發(fā)的最優(yōu)路徑而考察過的所有節(jié)點(diǎn)。初始時(shí)，對(duì)?vi∈V，令Pb(vi)=[vb,vi](采用中括號(hào)表示鏈表，以區(qū)別于集合)，Dj(vi)=0，Sb={vb}。算法的具體流程如算法1所示，其中運(yùn)算符⊕表示將符號(hào)后的元素添加到符號(hào)前的鏈表末尾。

算法1 星間通信路由靜態(tài)規(guī)劃算法

2.2 算法有效性分析

本節(jié)將證明算法1的有效性。

前述證明否定了算法結(jié)束時(shí)有vt∈Sb或vt∈V-Sb，于是vt∈?，因此并不存在比P#更優(yōu)的P*，從而推翻假設(shè)，證明算法1有效。

□

3 求解ICRPS的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

3.1 基本算法描述

哥哥茫然地不知道說什么。這時(shí)祖父進(jìn)來了?？戳舜湟痰臒岫龋指兄x了我的母親，對(duì)我哥哥的降臨，感到榮幸。他說請(qǐng)我母親放心吧，翠姨的病馬上就會(huì)好的，好了就嫁過去。

因此，本節(jié)在算法1的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃求ICRPS可行解的算法2。考慮到智能衛(wèi)星搭載的宇航級(jí)芯片的性能可達(dá)400 MIPS[16](今后還會(huì)變得更快)，則相比于傳送時(shí)延，其路由規(guī)劃的耗時(shí)可以忽略不計(jì)，所以衛(wèi)星將其規(guī)劃路由的具體時(shí)刻的NSSS作為靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)處理而采用算法1推算其到目的衛(wèi)星的路由(算法2第6至7行)?？梢?，采用算法2求出的路由具有時(shí)間屬性，路由的每一段路徑都是前驅(qū)衛(wèi)星在其規(guī)劃路由時(shí)刻到后繼衛(wèi)星的最優(yōu)路徑，這種最優(yōu)是針對(duì)特定時(shí)刻的，不同的規(guī)劃時(shí)刻可能會(huì)得到不同的最優(yōu)路由。

算法2 求解ICRPS的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

3.2 面向數(shù)據(jù)分段傳送的算法擴(kuò)展

受網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等因素的限制，星間鏈路一次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)長度往往是有限的，過大的數(shù)據(jù)將被拆分為若干數(shù)據(jù)子段以時(shí)分復(fù)用的方式分別傳送，而且兩次傳送之間還存在一個(gè)空時(shí)隙，所以衛(wèi)星在發(fā)送每一個(gè)數(shù)據(jù)子段時(shí)都必須重新規(guī)劃當(dāng)前時(shí)刻的路由。

設(shè)需要一個(gè)長度為lT的數(shù)據(jù)從vb傳送到ve，星間鏈路一次傳輸?shù)淖畲髷?shù)據(jù)長度為lm?？紤]有l(wèi)T/lm=p，p+1,…,lr，則需要將原數(shù)據(jù)拆分為p+1個(gè)數(shù)據(jù)子段(若lr=0則拆分為p個(gè)數(shù)據(jù)子段)，前p個(gè)數(shù)據(jù)子段長度為lm，第p+1個(gè)數(shù)據(jù)子段長度為lr?；诖?，針對(duì)前述分段不連續(xù)傳送的情況將算法2擴(kuò)展為算法3。

算法3 面向數(shù)據(jù)分段傳送的路由算法

4 ICRPS的仿真建模

4.1 智能衛(wèi)星Agent的行為模型

在ICRPS的仿真中，一個(gè)仿真時(shí)刻要同時(shí)處理多個(gè)智能衛(wèi)星諸如計(jì)算星間鏈路、收發(fā)數(shù)據(jù)、規(guī)劃路由等多種行為。為此，采用基于Agent的建模與仿真(Agent-Based Modeling and Simulation，ABMS)方法[17]，建立智能衛(wèi)星Agent(Smart Satellite Agent，SSA)模型，以刻畫智能衛(wèi)星的自主性與行為并發(fā)性。

在ICRPS仿真中，存在三種角色的SSA：源衛(wèi)星、目的衛(wèi)星、中轉(zhuǎn)衛(wèi)星。目的衛(wèi)星只要接收其他衛(wèi)星發(fā)送的數(shù)據(jù)即可。

圖1 源衛(wèi)星的行為流程Fig.1 Action process of source satellite

中轉(zhuǎn)衛(wèi)星vα的行為流程如圖2所示。中轉(zhuǎn)衛(wèi)星通過設(shè)置中轉(zhuǎn)任務(wù)列表(Transfer Task List，TTL)來處理多數(shù)據(jù)子段，每接收到一個(gè)數(shù)據(jù)子段便將其加入TTL中。TTL采用先進(jìn)先出策略，若TTL非空，則調(diào)取排在第1位的數(shù)據(jù)子段為其規(guī)劃路由從而將其發(fā)送出去。

在圖2中，中轉(zhuǎn)衛(wèi)星也受規(guī)劃有效時(shí)間ΔT′的約束，如果超過ΔT′仍不能建鏈，則數(shù)據(jù)傳送中斷，需要生成傳送中斷信息，然后以本星為源衛(wèi)星、vb為目的衛(wèi)星，采用算法3規(guī)劃路由將傳送中斷信息反饋給vb，由vb根據(jù)任務(wù)時(shí)效性決定是否重新傳送。如果中轉(zhuǎn)衛(wèi)星收到其他衛(wèi)星發(fā)來的傳送中斷信息，將優(yōu)先處理這些信息。當(dāng)然，傳送中斷信息也面臨傳送失敗的風(fēng)險(xiǎn)，必要時(shí)可以借助地面站來傳送。

圖2 中轉(zhuǎn)衛(wèi)星的行為流程Fig.2 Action process of relaying satellite

在Agent建模時(shí)，每一個(gè)SSA都被賦予上述三種角色的行為，在具體的仿真場(chǎng)景中各SSA根據(jù)自己被分配的角色而采取相應(yīng)的行為。

4.2 ICRPS仿真的調(diào)度算法

算法4的關(guān)鍵是為SSA設(shè)置延遲。延遲是指實(shí)體停留在進(jìn)程中的某一點(diǎn)不再向前移動(dòng)，延遲結(jié)束時(shí)實(shí)體所在的位置就是復(fù)活點(diǎn)——進(jìn)程繼續(xù)推進(jìn)的起點(diǎn)。延遲分為兩類：無條件延遲是指預(yù)先確定延遲持續(xù)的時(shí)間，到時(shí)間后自動(dòng)結(jié)束延遲；條件延遲是指事先無法確定何時(shí)結(jié)束延遲，必須等到滿足某些條件后進(jìn)程才能繼續(xù)。例如空時(shí)隙屬于無條件延遲，TTL為空時(shí)屬于條件延遲。

5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

選擇體系效能分析仿真(System-of-systems Effectiveness Analysis Simulation，SEAS)平臺(tái)來建立SSA模型，采用ABMS方法對(duì)ICRPS進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

算法4 SSA仿真調(diào)度算法

表1 SSS類型

取γi,min=γj,min=20°，γi,max=γj,max=60°[18]，hI=120 km[19]，RE=6 378.137 km。數(shù)據(jù)長度為2 048 000 bit，設(shè)星間鏈路一次傳輸?shù)淖畲髷?shù)據(jù)長度為51 200 bit，即源衛(wèi)星需要分40次發(fā)送長度為51 200 bit的數(shù)據(jù)子段。衛(wèi)星發(fā)送數(shù)據(jù)的速率為100 kbit/s，空時(shí)隙為0.1 s，規(guī)劃有效時(shí)間ΔT′=1 min。仿真開始時(shí)刻為格林尼治時(shí)間2019年9月19日0時(shí)0分2秒，持續(xù)時(shí)間為2 min，步長為1 ms。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

5.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分類

將ICRPS仿真實(shí)驗(yàn)可能出現(xiàn)的結(jié)果劃分為圖3所示分類樹中實(shí)線框標(biāo)識(shí)的7種類型，據(jù)此對(duì)10 620個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分類，如表2所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分類樹Fig.3 Classification tree of experiment results

可見，在相同的星間鏈路參數(shù)下不同SSS的實(shí)驗(yàn)結(jié)果并不相同。中軌衛(wèi)星組成的SSS-3任意兩個(gè)成員之間的數(shù)據(jù)傳送都能夠正點(diǎn)連續(xù)完成，沒有任何推遲或中斷，因?yàn)橹熊壭l(wèi)星高度較大，姿態(tài)更加靈活，更易滿足建立星間鏈路的條件。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分類統(tǒng)計(jì)

SSS-1和SSS-2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果絕大多數(shù)都全程無通路，因?yàn)槠渲邪牡蛙壭l(wèi)星高度較低，很多情況下與其他低軌衛(wèi)星或中軌衛(wèi)星并不可見或無法通信，遂不能直接建鏈。事實(shí)上，在SSS-2中，甚至有20顆衛(wèi)星(編號(hào)為6、8、9、11、19、20、22、23、30、31、33、34、42、44、45、47、55、56、58、59)與其他所有成員在2 min內(nèi)都不能建鏈。

SSS-1的結(jié)果更能反映衛(wèi)星軌道對(duì)星間路由的影響：870次正點(diǎn)連續(xù)傳送都發(fā)生在中軌衛(wèi)星之間；55次推遲連續(xù)發(fā)送和14次傳送推遲后中斷都在低軌衛(wèi)星之間；2 601次全程無通路中沒有一次發(fā)生在中軌衛(wèi)星之間。

不過，圖3中的“無法建鏈”僅表示從仿真開始后1 min以內(nèi)無法建鏈，并不意味著衛(wèi)星對(duì)之間永遠(yuǎn)不能建鏈，例如SSS-2的0號(hào)成員與3號(hào)成員在仿真開始后3.094 min才成功建鏈，超過了1 min的規(guī)劃有效時(shí)間。

上述結(jié)果都是基于5.1節(jié)中的星間鏈路參數(shù)取值，并不是所有軌道類型的衛(wèi)星在這些參數(shù)約束下都表現(xiàn)良好，hI、γi,min、γj,min、γi,max、γj,max、ΔT′等參數(shù)對(duì)低軌衛(wèi)星的建鏈及規(guī)劃結(jié)果的影響遠(yuǎn)大于對(duì)中軌衛(wèi)星的影響。如何設(shè)置相關(guān)參數(shù)以避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳送失敗及中斷是一個(gè)重要的問題，僅在路由算法層面是不足以解決的，需要對(duì)衛(wèi)星本身進(jìn)行改進(jìn)，例如增大衛(wèi)星天線掃描范圍[20]、衛(wèi)星姿態(tài)機(jī)動(dòng)、改變衛(wèi)星星座構(gòu)型甚至衛(wèi)星軌道。這種改進(jìn)需要符合實(shí)際，不能為了追求高效能而隨意放寬約束。

5.2.2 路由跳數(shù)分布

10 620個(gè)實(shí)驗(yàn)中有5 109個(gè)衛(wèi)星對(duì)完成全部40個(gè)數(shù)據(jù)子段的傳送，因每個(gè)數(shù)據(jù)子段都對(duì)應(yīng)一個(gè)路由，共得到204 360個(gè)有效路由，這些路由跳數(shù)的分布如圖4所示。

(a) SSS-1

(b) SSS-2

(c) SSS-3圖4 有效路由跳數(shù)分布直方圖Fig.4 Histograms of normal routing hops

SSS-1和SSS-3的有效路由跳數(shù)分布在結(jié)構(gòu)上相似，都是跳數(shù)為1和2的路由占絕大多數(shù)，在5.2.3節(jié)將介紹何時(shí)出現(xiàn)跳數(shù)為3的路由，而出現(xiàn)跳數(shù)大于1的路由則說明即使中軌衛(wèi)星之間也會(huì)有無法直接通信的情況。

SSS-2的有效路由則出現(xiàn)了1到11這幾種跳數(shù)，全部25 760個(gè)有效路由的跳數(shù)均值為3.683 54，跳數(shù)為1的路由只占14%。如前所述，低軌衛(wèi)星較難直接建鏈，所以SSS-2成員之間直接通信的占比明顯小于SSS-1和SSS-3，多數(shù)衛(wèi)星對(duì)的星間通信還需通過中轉(zhuǎn)衛(wèi)星來完成。

5.2.3 路由的改變

按衛(wèi)星對(duì)間傳送不同數(shù)據(jù)子段的路由是否有變化可以對(duì)圖3中的第2、3、5、6種結(jié)果類型分別進(jìn)一步細(xì)分，如圖5所示。

基于圖5對(duì)表2中的部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行二次分類，其結(jié)果如表3所示。表3中3-2型和6-2型的結(jié)果都不為零，說明采用算法3能夠在星間通信中斷的情況下重新恢復(fù)路由；而表3中3-1列和6-1列的結(jié)果都為零則表明不存在傳送中斷后恢復(fù)但路由不變的情況，因?yàn)橹袛嗲昂蟮腘SSS并不相同。

圖5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的二次分類Fig.5 Further classifications of experiment results

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的二次分類統(tǒng)計(jì)

表3中路由改變的實(shí)驗(yàn)結(jié)果共計(jì)421個(gè)，它們的路由變化類型可以大致分為7種，如圖6所示。類型1、2、3(圖6中三者部分點(diǎn)線完全重合)見于SSS-1和SSS-3的中軌衛(wèi)星對(duì)路由的變化。圖4(a)和圖4(c)中所有跳數(shù)為3的數(shù)據(jù)子段路由都出現(xiàn)在類型1所代表的衛(wèi)星對(duì)路由中。類型3表示路由改變但跳數(shù)不變，僅見于跳數(shù)為2的路由。

圖6 路由變化類型Fig.6 Types of routing changes

類型4、5、6、7(圖6中類型6和類型7的部分點(diǎn)線完全重合)見于SSS-2的低軌衛(wèi)星對(duì)的路由變化，其跳數(shù)有的由大變小(類型5)，有的由小變大(類型6、7)，還有先增后減(類型4)。類型7是無中斷傳送的路由，其跳數(shù)變化幅度相對(duì)較小，而類型4、5、6都是中斷后恢復(fù)的路由，其跳數(shù)變化幅度較大。

圖7和圖8分別展示了上述7種變化路由及不變路由(類型8)的狹義時(shí)延和廣義時(shí)延。狹義時(shí)延是指發(fā)送時(shí)延與傳輸時(shí)延之和。廣義時(shí)延是指狹義時(shí)延加上其他形式的時(shí)延，主要有兩種：排隊(duì)時(shí)延是指數(shù)據(jù)為等待排在其之前的數(shù)據(jù)都發(fā)送完而耗費(fèi)的時(shí)間；中斷時(shí)延是指數(shù)據(jù)等待中斷的星間鏈路恢復(fù)而耗費(fèi)的時(shí)間。如圖7所示，狹義時(shí)延與跳數(shù)的變化趨勢(shì)幾乎一致，表明二者存在相關(guān)性。

圖7 典型路由的狹義時(shí)延Fig.7 Simple delays of typical routings

圖8 典型路由的廣義時(shí)延Fig.8 General delays of typical routings

廣義時(shí)延的變化如圖8所示，呈現(xiàn)以下規(guī)律：

1)數(shù)據(jù)子段1的廣義時(shí)延總等于狹義時(shí)延，此后隨著數(shù)據(jù)子段序號(hào)增大，其廣義時(shí)延一般會(huì)隨之遞增，因?yàn)樵娇亢蟮臄?shù)據(jù)子段經(jīng)歷的排隊(duì)時(shí)延越大，如類型2、8；

2)規(guī)律1建立在所有數(shù)據(jù)子段路由的前兩個(gè)衛(wèi)星(即源衛(wèi)星及其后繼衛(wèi)星)都相同的前提下，若源衛(wèi)星的后繼衛(wèi)星改變，則排隊(duì)時(shí)延將從頭算起，就會(huì)出現(xiàn)類型1、3所示的廣義時(shí)延起伏變化的情況(圖8中類型1的部分點(diǎn)線被類型2、3遮擋)；

3)相比于無中斷傳送時(shí)跳數(shù)增加對(duì)廣義時(shí)延的影響(類型7)，中斷時(shí)延對(duì)廣義時(shí)延的影響程度更大，類型4、5、6的路由中斷時(shí)延甚至超過了一些數(shù)據(jù)子段的廣義時(shí)延。

路由變化的原因可以分為兩類：

1)數(shù)據(jù)連續(xù)傳送中存在時(shí)延更短的路由：包括類型1中跳數(shù)由3變?yōu)?、類型3中跳數(shù)由9變?yōu)?，及類型2的路由變化；

2)原星間鏈路失效，重新規(guī)劃路由：包括類型2、5、6、7，及類型1中跳數(shù)由2變?yōu)?、類型3中跳數(shù)由6變?yōu)?1。

不過，類型5所示的路由變化表明，原因2導(dǎo)致的路由變化并不必然使狹義時(shí)延增大，時(shí)延變短的路由變化也不一定是原因1造成的。

6 結(jié)論

本文在提出求解ICRPS的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合智能衛(wèi)星所特有的自主性，將智能衛(wèi)星建模為Agent，并為基于智能衛(wèi)星Agent的ICRPS仿真設(shè)計(jì)了調(diào)度算法。借助SEAS平臺(tái)對(duì)三種SSS內(nèi)部成員之間的路由進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文研究的算法可以有效解決不同SSS下的路由問題。不過，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，路由規(guī)劃的結(jié)果受到SSS體系架構(gòu)和硬件層面因素的深刻影響，如SSS星座構(gòu)型和衛(wèi)星軌道，以及星間鏈路的數(shù)據(jù)傳輸能力等，如何優(yōu)化這些因素以提升SSS的效能將是今后的重要研究方向。