鄭健陽,李 暉,2,周又玲,王 萍,林志陽

(1.海南大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，?？?570228；2.南京信息工程大學(xué)濱江學(xué)院 電子信息工程學(xué)院，江蘇 無錫 214105)

0 引 言

目前星地網(wǎng)絡(luò)的研究可以分為兩個(gè)方向。

一種是對衛(wèi)星路由進(jìn)行研究，關(guān)注于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)上的路由算法而忽略了地面網(wǎng)絡(luò)。Guo等人[1]提出了一種基于軟件虛擬化網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Networks，SDN)的低軌衛(wèi)星-地面網(wǎng)絡(luò)彈性數(shù)據(jù)流端到端碎片感知路由，他們給星間鏈路規(guī)定了最小支持帶寬和彈性帶寬，建立了SDN統(tǒng)一管理架構(gòu)，考慮了星地綜合網(wǎng)絡(luò)中的延遲、波長分段、分配帶寬，然而卻忽視了地面網(wǎng)絡(luò)對延遲的要求。王衛(wèi)東等人[2]根據(jù)低軌衛(wèi)星覆蓋范圍內(nèi)業(yè)務(wù)分布的的時(shí)空特性提出了端到端的流量預(yù)測方法，根據(jù)預(yù)測結(jié)果提出了動(dòng)態(tài)緩存分配路由，但是其研究的是衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的擁塞情況，動(dòng)態(tài)分配也是依賴對地面業(yè)務(wù)一天之內(nèi)的變化情況進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)。Wen等人[3]考慮光學(xué)低軌道衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，并提出了相應(yīng)的蟻群算法進(jìn)行路由和波長分配。Liu等人[4]提出了一種基于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)全局-局部混合的負(fù)載均衡路由方案，使衛(wèi)星能夠通過全局規(guī)劃和局部實(shí)時(shí)調(diào)整兩步來路由物聯(lián)網(wǎng)流量，但是算法只研究衛(wèi)星路由的轉(zhuǎn)發(fā)。Lagunas等人[5]提出了一種用于具有主動(dòng)頻率復(fù)用和衛(wèi)星與地面網(wǎng)絡(luò)之間有頻譜共享的星地網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合功率和流量分配算法，運(yùn)用凸松弛的方法簡化公式，提出了一種可行性方案，但是沒有給出地面網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。Li等人[6]提出了一種星地網(wǎng)絡(luò)下基于SDN的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)并提出了兩個(gè)面向用戶服務(wù)質(zhì)量的算法，然而他們將地面網(wǎng)絡(luò)簡單化的方法還應(yīng)設(shè)置更加合適的場景。

另外一種研究是集中在地面網(wǎng)絡(luò)中的路由，將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)作為地面網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)簡單的中繼節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化的對象是需要將衛(wèi)星作為中繼的地面網(wǎng)絡(luò)[7]。Shahid等人[8]提出了一種用于多無線接入技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡算法，在地面網(wǎng)絡(luò)中達(dá)到多個(gè)小區(qū)的負(fù)載均衡，把過載小區(qū)中的用戶分配給相鄰的小區(qū)，使每個(gè)小區(qū)的無線資源利用率低于作者提出的閾值，但算法沒有考慮用戶的延遲問題。Abdelsalam等人[9]提出了一種基于SDN的虛擬性能增強(qiáng)代理的設(shè)計(jì)方案和實(shí)施方法，混合衛(wèi)星地面網(wǎng)絡(luò)通過虛擬性能增強(qiáng)代理實(shí)現(xiàn)，將快速UDP網(wǎng)絡(luò)連接(Quick UDP Internet Connection，QUIC)協(xié)議運(yùn)用于星地鏈路中，使網(wǎng)絡(luò)可以在較低延時(shí)的情況下當(dāng)鏈路出現(xiàn)擁塞時(shí)通過代理服務(wù)器將數(shù)據(jù)通過衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，但沒有考慮衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。Soleymani等人[10]提出了一種在包括無線網(wǎng)絡(luò)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)的5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的概率無線接入選擇方法，使用一種多中繼站網(wǎng)絡(luò)來增加中繼站的容量和覆蓋范圍，但沒有考慮地面中繼站的負(fù)載平衡。Lyu等人[11]驗(yàn)證了將雙曲幾何的相關(guān)知識(shí)應(yīng)用于星地一體化網(wǎng)絡(luò)的路由策略是可行和有效的，在時(shí)間復(fù)雜度為O(n)的情況下，最優(yōu)路徑選擇的路由成功率保持在93%左右，保證了最優(yōu)路徑但沒有考慮負(fù)載。Hendaoui等人[12]將SDN加入到星地網(wǎng)絡(luò)的混合架構(gòu)中，以利用SDN控制器在降低復(fù)雜性、增強(qiáng)無線電資源管理過程、保證動(dòng)態(tài)性和擴(kuò)展整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的容量方面的優(yōu)勢。此外，網(wǎng)絡(luò)切片、分離用戶平面和控制平面允許卸載過載并有效地執(zhí)行頻譜共享，但是缺乏對用戶延時(shí)的計(jì)算。

綜上可以看出，學(xué)者們針對不同的應(yīng)用場景提出了不同的應(yīng)用，但是星地網(wǎng)絡(luò)的研究中缺乏對地面業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性的考慮，有些沒有考慮衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載或者是地面負(fù)載，有些研究沒有給出地面網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。為此，本文提出了一個(gè)負(fù)載平衡算法來平衡地面網(wǎng)絡(luò)，地面用戶基于改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行路徑搜索，設(shè)置一個(gè)自適應(yīng)的卸載閾值，當(dāng)?shù)孛骀溌烦霈F(xiàn)擁塞的時(shí)候?qū)⒂脩舻臄?shù)據(jù)流卸載到別的鏈路或者衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中。為了能夠達(dá)到負(fù)載均衡需要估算鏈路的負(fù)載狀態(tài)，并選擇合適的用戶以避免不必要的卸載。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

如圖1所示，假設(shè)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)由低地球軌道衛(wèi)星星座(如Iridium、Globalstar等)組成，而地面網(wǎng)絡(luò)由地面站、交換機(jī)和服務(wù)器組成。假設(shè)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的鏈路是光星間鏈路(Inter-Satellite Link,ISL)，而地面網(wǎng)絡(luò)的鏈路是采用更高帶寬的光纖。盡管衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)有一些限制，如仰角，但大多數(shù)星座保證一顆以上的衛(wèi)星可以隨時(shí)與地面網(wǎng)絡(luò)連接。與傳統(tǒng)的綜合網(wǎng)絡(luò)不同，由于衛(wèi)星鏈路具有多個(gè)地面站，同時(shí)使用不同的波束，因此存在多個(gè)可供使用的星地鏈路(Satellite-to-Terrestrial Link,STL)。因此，從衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)降孛婢W(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流可以通過任何STL?？紤]到衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)性，在進(jìn)行地面向衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行流量卸載的時(shí)候?qū)⑿l(wèi)星節(jié)點(diǎn)看成一個(gè)虛擬的節(jié)點(diǎn)，即看成總有一個(gè)衛(wèi)星能夠?yàn)榈孛婢W(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)控制器擁有基于SDN技術(shù)控制衛(wèi)星和地面組成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的能力，使統(tǒng)一管理路由和流量成為可能，在本文中可以用于平衡地面網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)可以用于數(shù)據(jù)服務(wù)訪問、服務(wù)收集和數(shù)據(jù)流傳輸，具有低延時(shí)的特點(diǎn)。

圖1 網(wǎng)絡(luò)模型

當(dāng)?shù)孛婀?jié)點(diǎn)隨機(jī)分布于一個(gè)正方形區(qū)域內(nèi)時(shí)，存在一種情況，所有節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)備將自身收集的數(shù)據(jù)發(fā)往頂角的節(jié)點(diǎn)，這樣就會(huì)極易出現(xiàn)與該點(diǎn)相連的對角線以及對角線的兩側(cè)鏈路過載的現(xiàn)象，導(dǎo)致鏈路擁塞，這樣的節(jié)點(diǎn)我們稱之為匯聚節(jié)點(diǎn)。本文要解決的就是出現(xiàn)這種情況導(dǎo)致的鏈路擁塞問題。為了防止這些鏈路的負(fù)載，需要先對地面網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。

對地面網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模可以為G=〈V,E〉，其中V是節(jié)點(diǎn)集，E(t)代表的是網(wǎng)絡(luò)中的鏈路集，e(i,j)是E(t)中的元素，i和j之間的鏈路如果是連通的則代表1，不連通就代表0。G(t)可以用公式(1)描述：

G(t)=Gt(t)∪Gs(t)∪Est(t)。

(1)

這里的Gs=〈Vs,Es〉和Gt=〈Vt,Et〉 分別代表的是衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)圖，同時(shí)Est(t) 表示的是衛(wèi)星與地面的鏈路。

1.2 數(shù)據(jù)流和算法

可以將網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流分為延遲容忍和延遲敏感兩種。由3GPP在5G系統(tǒng)中所定義的分組延遲預(yù)算(Packet Delay Budget,PDB)對數(shù)據(jù)流進(jìn)行分類，把那些PDB大于衛(wèi)星傳播時(shí)延的數(shù)據(jù)流當(dāng)做延遲容忍流，PDB小于衛(wèi)星傳播延遲的流被認(rèn)為是延遲敏感流。為了支持不同的數(shù)據(jù)流，5G中引入了不同的參數(shù)集[13]?；跀?shù)據(jù)流，每個(gè)用戶可以使用不同的5G參數(shù)集,如載波間隔。表1給出了5G空口的多種參數(shù)集。一個(gè)物理資源塊是一個(gè)基站分配給用戶的最小單位，每個(gè)5G地面網(wǎng)絡(luò)都有一些基于系統(tǒng)帶寬和載波間隔的可用物理資源塊，可用資源塊帶寬取決于載波間隔，一個(gè)物理資源塊占用的帶寬等于進(jìn)入載波間隔的連續(xù)子載波數(shù)。

表1 5G傳輸參數(shù)集[13]

為使地面的鏈路情況達(dá)到最佳，且考慮到衛(wèi)星接入后衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的延遲比地面高出幾個(gè)數(shù)量級，所以我們提出一個(gè)鏈路資源利用率β來衡量地面網(wǎng)絡(luò)的流量，地面鏈路負(fù)載高則鏈路資源利用率高，可表示為

β=∑τ∈(t-T,t)(λτ+γτ)/T·ωs，

(2)

(3)

在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中也由鏈路資源利用率來表示對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)造成的負(fù)載情況，用下面的公式進(jìn)行計(jì)算：

βS=∑τ∈(t-T,t)φτ/T·ωsat。

(4)

(5)

這時(shí)候再對每條鏈路的β進(jìn)行判斷：對所有βn>Thrad的鏈路χ={E1,E2,…,Em}按照{(diào)E1,E2,…,Em}的大小進(jìn)行降序排序得到{βα1,βα2,…,βαm}，從大到小對鏈路中的數(shù)據(jù)流進(jìn)行流量卸載的計(jì)算。

對于一個(gè)過載的Ex，我們對經(jīng)過這條鏈路的數(shù)據(jù)流按照數(shù)據(jù)流的大小進(jìn)行排序得到Ex={e1,e2,…,ea}，先從最大的開始計(jì)算卸載路線，得到的卸載后的路線需要滿足以下條件才能認(rèn)為可以進(jìn)行卸載：

(6)

(7)

?β>Thrad，

(8)

βS

(9)

滿足以上條件則可以對地面的延遲容忍流量進(jìn)行卸載。首先要生成一組ε={e1,e2,…,ex}表示過載的鏈路，將鏈路中的設(shè)備按照升序排序，將數(shù)據(jù)流逐個(gè)卸載到衛(wèi)星鏈路，然后根據(jù)用戶設(shè)備所需的速率使用香農(nóng)公式計(jì)算出

(10)

(11)

1.3 基于SDN的管理架構(gòu)

由于SDN實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一控制，基于SDN的路由機(jī)制的服務(wù)質(zhì)量屬性和傳輸路徑也得到統(tǒng)一管理，使得異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)端到端路由成為可能[1，14]。本節(jié)描述了一個(gè)典型的控制結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵的功能模塊，如圖2所示。

圖2 基于SDN的星地網(wǎng)絡(luò)管理和控制架構(gòu)

基礎(chǔ)設(shè)施層包含地面網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)行在控制層的SDN控制器通過南向接口對兩個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行控制，控制層包含算法、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和服務(wù)分析；北向接口將應(yīng)用層中應(yīng)用的指令傳至控制層，控制層將指令在傳至基礎(chǔ)設(shè)施層，并將相關(guān)信息提供至應(yīng)用層中。

1.4 蟻群算法

本文用基于蟻群算法改進(jìn)后的ARA算法[15]作為計(jì)算網(wǎng)絡(luò)最短路徑的算法。ARA算法是一個(gè)基于蟻群算法的移動(dòng)自組織網(wǎng)路由協(xié)議，通過使用前向螞蟻和后向螞蟻兩種不同的螞蟻分組來建立路由，前向螞蟻負(fù)責(zé)探測路徑、采集信息，后向螞蟻對信息素濃度進(jìn)行更新，通過這種方式實(shí)現(xiàn)信息素濃度隨著不同路徑的特征不均衡分布，以便使螞蟻分組能夠根據(jù)這些找到路徑。由于蟻群算法容易出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況，采用輪盤賭法選擇下一個(gè)點(diǎn)，并且設(shè)置了最大信息素可以在局部信息素更新之后進(jìn)行判斷，目的是防止過早收斂。ARA算法也進(jìn)行了改進(jìn)，在鏈路中加入路徑評價(jià)，把節(jié)點(diǎn)的能量消耗加入蟻群算法[16]。螞蟻在路徑搜索過程中釋放的信息素大小公式如下：

(12)

式中：EAver(m) 表示路徑中各個(gè)節(jié)點(diǎn)剩余的平均能量，Emin(m) 表示路徑中各個(gè)節(jié)點(diǎn)剩余的最小能量，Ec(m) 表示消耗的能量。

2 本文所提算法

本文所提算法運(yùn)用ARA算法計(jì)算路徑，基于每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)流占用鏈路的帶寬計(jì)算出鏈路資源利用率，找到需要進(jìn)行負(fù)載均衡的節(jié)點(diǎn)，通過對這些節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)流改變路徑來達(dá)到鏈路的均衡。該算法大致可以分為兩個(gè)步驟：第一步就是地面節(jié)點(diǎn)之間的流量轉(zhuǎn)移；第二步是對地面鏈路中延遲容忍類流量往衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的卸載過程。為了更好地介紹，我們將其分為地面網(wǎng)絡(luò)的缷載(算法1)和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)間的卸載(算法2)。

算法1是對地面流量的計(jì)算。在發(fā)現(xiàn)地面鏈路出現(xiàn)超過閾值的情況時(shí)運(yùn)行算法1可以使數(shù)據(jù)流改變路徑以減少經(jīng)過過載路徑的數(shù)據(jù)流。該算法收集過載鏈路中的負(fù)載信息，在卸載流量前，需要確定各個(gè)鏈路的負(fù)載情況判斷合適的閾值，這樣可以避免卸載過多或者產(chǎn)生不必要的卸載，先對過載的鏈路進(jìn)行排序，然后對通過這些鏈路的數(shù)據(jù)流按照它們占用鏈路的大小進(jìn)行排序，按照從小到大的順序一個(gè)接一個(gè)地將它們合理地在鏈路中進(jìn)行分配，并且還要防止卸載之后的鏈路超過閾值。

算法1偽代碼如下：

輸入：網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)G，數(shù)據(jù)流e，初始閾值Thr0

1 求每個(gè)節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑PATH

2 將每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流帶寬代入路徑得到每條鏈路的β

4 對這些β進(jìn)行降序排序得到{βα1,βα2,…,βαx}

5 fori=1:x

6 對鏈路中的數(shù)據(jù)流按照帶寬大小降序排序

7 forj=1:數(shù)據(jù)流的數(shù)量

9 if 滿足式(6)和式(7)

10 更新路徑PATH、βαi和βei

11 ifβαi

12 break

13 end if

14 end if

15 end for

16 end for

輸出：所有節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑PATH，自適應(yīng)閾值Thrad

算法2在算法1之后運(yùn)行，若發(fā)現(xiàn)過載情況則需要計(jì)算星地鏈路的負(fù)載情況，判斷是否能夠?qū)⒌孛婢W(wǎng)絡(luò)卸載到衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)滿足條件后對地面的延遲容忍流進(jìn)行卸載。

算法2的偽代碼如下：

輸入：衛(wèi)星的鏈路資源利用率βS，所有節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑PATH，自適應(yīng)閾值Thrador 初始閾值Thr0，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)G，數(shù)據(jù)流e

1 計(jì)算地面網(wǎng)絡(luò)的鏈路情況，得到所有鏈路的β

2 判斷式(8)得到過載鏈路{e1,e2,…,em}共計(jì)m個(gè)，對應(yīng)的βη={βη1,βη2,…,βηm}

3 fori=1:m

4 if 滿足式(9)

6 fory=1:x

8 if 滿足式(11)

11 if ?βη

12 break

13 end if

14 else

15 break

16 end if

17 end for

18 end if

19 end for

輸出：地面鏈路資源利用率β

3 仿真與分析

我們考慮一座城市的大小，將仿真場景設(shè)定在一個(gè)50 km×50 km的區(qū)域里。假設(shè)在這個(gè)場景中有100個(gè)節(jié)點(diǎn)，先生成100個(gè)節(jié)點(diǎn)在區(qū)域中的坐標(biāo)，再為節(jié)點(diǎn)使用k類均值算法來限制它們的分布，這可以使節(jié)點(diǎn)的分布在兼顧隨機(jī)性的同時(shí)更加均勻，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的通信距離為10 km，得到地面網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，為網(wǎng)絡(luò)指定一個(gè)節(jié)點(diǎn)為匯聚節(jié)點(diǎn)，其負(fù)責(zé)與核心網(wǎng)絡(luò)連接。在網(wǎng)絡(luò)中，70%的用戶數(shù)據(jù)為延遲敏感流量，而其余的流量為延遲敏感流量。具有延遲容忍流的載波間隔是15 kHz，具有延遲敏感流的載波間隔為15 kHz或30 kHz，鏈路的帶寬為300 Mb/s。由于地面網(wǎng)絡(luò)范圍較小，一顆低軌衛(wèi)星也足以覆蓋，仿真中用到銥星衛(wèi)星，衛(wèi)星使用C頻段進(jìn)行通信，頻率在3.7～4.2 GHz的頻段用于下行鏈路。衛(wèi)星的信道帶寬為500 MHz，有12個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)器，每個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)器的帶寬為36 MHz，保護(hù)頻帶為4 MHz[8]。表2給出了實(shí)驗(yàn)參數(shù)。

表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

選用Matlab對算法進(jìn)行仿真，選擇了一個(gè)不進(jìn)行卸載和一個(gè)只在地面網(wǎng)絡(luò)中具有自適應(yīng)預(yù)知的卸載算法作為對比，分別將它們稱為沒有使用負(fù)載均衡算法和普通負(fù)載均衡算法。

模擬一個(gè)鏈路負(fù)載的初始場景，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成五次數(shù)據(jù)流，代表這一時(shí)刻節(jié)點(diǎn)向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送的速率，速率大小在5～15 Mb/s中隨機(jī)產(chǎn)生，并驗(yàn)證平均值為10±1 Mb/s。仿真時(shí)將網(wǎng)絡(luò)中最右上角的點(diǎn)作為匯聚節(jié)點(diǎn)，其他節(jié)點(diǎn)通過鏈路將數(shù)據(jù)流流向該節(jié)點(diǎn)，仿真后地面網(wǎng)絡(luò)的鏈路資源利用率如圖3所示。

圖3 目的節(jié)點(diǎn)處鏈路資源利用率的表現(xiàn)

T=0代表的是鏈路的初始狀態(tài)。三種算法的初始情況相同且有鏈路存在過載的情況，初始狀態(tài)中有鏈路原有的數(shù)據(jù)流和新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。在T=0～1的這個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)，對網(wǎng)絡(luò)中新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行算法的運(yùn)算，在T=1時(shí)完成對新數(shù)據(jù)流的路徑計(jì)算。在T=1～2的時(shí)間間隔內(nèi)，鏈路完成了之前數(shù)據(jù)流的傳輸，減少了鏈路的負(fù)載，期間每個(gè)節(jié)點(diǎn)繼續(xù)生成數(shù)據(jù)流并用算法計(jì)算，在T=2時(shí)顯示出計(jì)算后的負(fù)載情況。以此類推，繼續(xù)得到之后幾次的鏈路情況。

圖3(a)表示在鏈路資源利用率較高的情況下如果不及時(shí)改變路徑進(jìn)行負(fù)載均衡就會(huì)導(dǎo)致負(fù)載鏈路資源利用率越來越高；圖3(b)表示運(yùn)用具有自適應(yīng)閾值的地面負(fù)載均衡算法，將負(fù)載從過載的小區(qū)轉(zhuǎn)移到未充分利用的鏈路上，例如在T=1時(shí)自適應(yīng)閾值為0.73，雖然地面負(fù)載均衡算法減少了過載鏈路的數(shù)量使鏈路資源利用率低于自適應(yīng)閾值，但是仍會(huì)出現(xiàn)有個(gè)別鏈路依然過載的情況。在T=1時(shí)對比圖3(b)和圖3(c)可以看出，圖3(c)中的鏈路狀況更好且經(jīng)過算法2的運(yùn)算之后自適應(yīng)閾值下降至0.7，比圖3(b)下降了0.03，且各個(gè)鏈路的資源利用率都低于了閾值。觀察圖3(c)，在時(shí)間T=2～5中每條鏈路都能夠?qū)㈡溌返呢?fù)載降低至閾值以下，說明利用本文提出的算法能將地面的延遲容忍數(shù)據(jù)流有選擇地卸載到低軌衛(wèi)星上。

根據(jù)以上實(shí)驗(yàn)的方法產(chǎn)生1 000次數(shù)據(jù)流并進(jìn)行仿真，在得到路徑的負(fù)載情況之后可以計(jì)算數(shù)據(jù)流到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的延時(shí)，數(shù)據(jù)流通過不超過初始閾值的鏈路的正常時(shí)延等于節(jié)點(diǎn)之間的距離除以2/3倍的光速，當(dāng)鏈路中出現(xiàn)βi>Thr0時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致3βi的正常延時(shí)時(shí)間。用每個(gè)節(jié)點(diǎn)延遲敏感數(shù)據(jù)流到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的時(shí)延之和除以節(jié)點(diǎn)數(shù)來表示平均時(shí)延大小，結(jié)果如圖4所示。

圖4 三種算法的時(shí)延比較

從圖4中可以看出，本文提出的算法通過降低鏈路鏈路資源利用率的方式來降低鏈路擁塞的產(chǎn)生，以減少數(shù)據(jù)流到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)的時(shí)延。在沒有負(fù)載均衡算法的情況下由于鏈路擁塞導(dǎo)致數(shù)據(jù)流到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)的延遲有所增加，使用普通地面負(fù)載均衡算法也能夠達(dá)到較好的降低延遲的效果，而本文提出的算法將延遲容忍數(shù)據(jù)流卸載到衛(wèi)星鏈路能夠?yàn)榈孛婢W(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步降低平均時(shí)延，圖中沒有使用負(fù)載均衡算法的地面網(wǎng)絡(luò)在1 000次的數(shù)據(jù)流計(jì)算中平均時(shí)延為0.003 9 s，使用了普通的負(fù)載均衡算法的地面網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延是0.003 0 s，使用星地負(fù)載均衡算法的地面網(wǎng)絡(luò)在不考慮延遲容流的負(fù)載時(shí)平均時(shí)延為0.002 8 s。由于數(shù)據(jù)流的隨機(jī)性和路徑選擇的不一樣，導(dǎo)致同一種算法有上下的波動(dòng)性，但是都在一定范圍以內(nèi)上下浮動(dòng)，地面負(fù)載均衡算法出現(xiàn)與星地負(fù)載均衡算法最大的差值為T=847時(shí)，普通負(fù)載均衡算法的時(shí)延是0.003 42 s，星地負(fù)載均衡算法為0.002 89 s，提升了18.3%。

圖5顯示了算法2在這1 000次數(shù)據(jù)流產(chǎn)生時(shí)將數(shù)據(jù)流中的延遲容忍流卸載到低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的情況，由圖可以看出衛(wèi)星能將鏈路資源利用率保持在低于閾值的水平，為地面節(jié)點(diǎn)提供延遲容忍流的傳輸服務(wù)?？紤]到衛(wèi)星的負(fù)載狀態(tài)，新數(shù)據(jù)流可以容易地被容納在網(wǎng)絡(luò)中，并且衛(wèi)星可以分配更多的資源來滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量。本次仿真中衛(wèi)星鏈路資源利用率的最大值為0.22，說明這一顆衛(wèi)星最多可以為三個(gè)這樣的地面網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)，且不超過閾值。

圖5 衛(wèi)星的鏈路資源利用率

不改變節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載，仿真網(wǎng)絡(luò)在一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)只產(chǎn)生一個(gè)含有延遲容忍和延遲敏感的數(shù)據(jù)流，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流大小相同速率為5～15 Mb/s中的整數(shù)，對這樣的地面網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)載均衡計(jì)算，之后計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)的平均時(shí)延，結(jié)果如圖6所示?？梢钥闯?，隨著數(shù)據(jù)流速率的增大，剛開始5～9 Mb/s時(shí)三種算法的平均時(shí)延相對較低，但是由于存在鏈路超過初始閾值的情況沒有使用負(fù)載均衡算法的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延高于其他兩種，而其他兩種時(shí)延相同。這表明它們即使沒有運(yùn)行算法2，而隨著數(shù)據(jù)流增加，只有星地負(fù)載均衡算法還在較低的位置。在各節(jié)點(diǎn)速率為13 Mb/s時(shí)由于普通負(fù)載均衡算法會(huì)導(dǎo)致路徑變長，自適應(yīng)閾值上升等原因?qū)е轮蟮难舆t越來越高，使普通負(fù)載均衡算法的延遲超過了沒有使用負(fù)載均衡算法的延遲，所以原有的均衡算法也不再具備優(yōu)勢，只有本文提出的算法降低了網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延，在各節(jié)點(diǎn)速率為15 Mb/s時(shí)，相比普通負(fù)載均衡算法降低了0.000 3 s。

圖6 不同節(jié)點(diǎn)速率對時(shí)延的影響

3 結(jié)束語

本文提出了一種負(fù)載均衡算法用于星地一體化網(wǎng)絡(luò)，考慮先在地面網(wǎng)絡(luò)的鏈路之間進(jìn)行卸載，當(dāng)?shù)孛骀溌坟?fù)載情況不佳時(shí)再采用衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)間的卸載算法，使地面網(wǎng)絡(luò)更加均衡。仿真結(jié)果表明，把數(shù)據(jù)流卸載到衛(wèi)星上可以有效降低地面網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延，為用戶提供足夠的帶寬。該算法通過使用鏈路資源利用率來計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)閾值以獲得更好的性能表現(xiàn)。

本文僅仿真了算法在星地網(wǎng)絡(luò)中的可用性，依靠卸載鏈路中的延遲容忍流達(dá)到降低延遲的效果，對于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)只考慮了一顆衛(wèi)星。下一步將充分利用衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢進(jìn)行星地網(wǎng)絡(luò)的研究，并希望能借助SDN實(shí)現(xiàn)該算法。