基于流量预测的物联网卫星节点动态缓存分配路由策略
发布时间：2021-07-03 18:04
针对低轨物联网卫星系统的路由问题,提出了基于流量预测的物联网卫星节点动态缓存分配路由策略。首先,分析低轨卫星覆盖区域内业务分布的时空特性,提出了端到端流量预测方法。然后,根据流量预测结果,提出了动态缓存分配路由策略。卫星节点通过对星间链路的流量负载进行周期性监测,动态分配与邻居节点间各条星间链路的缓存资源,分为初始化和系统运行2个阶段。同时,提出了节点拥塞时的业务分流及数据分组转发策略,通过比较排队时延和转发时延的大小,决定数据分组是否需要进行重路由。仿真结果表明,所提路由策略有效地降低了分组丢失率及平均端到端时延,改善了业务在全网的分布情况。
【文章来源】：通信学报. 2020,41(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
节点业务流量随时间的变化函数3.2流量预测方法
α为通过卫星网络转发的流量比例；γ为随时间变化的业务比例，范围为[0,1]。图3节点业务流量随时间的变化函数3.2流量预测方法3.1节中给出了地球表面区域的划分方法，以及各区域业务流量的表示方法。本节将基于该业务流量表示方法，提出任意2颗卫星节点之间的流量预测方法。根据图1中的示意，卫星节点的业务流量分为两部分，即地面节点的业务流量以及邻居卫星节点流入的业务流量。1)地面节点的业务流量在本文提出的流量预测方法中，首先基于虚拟卫星节点的位置坐标，将图2中的每块区域分配给离其最近的虚拟卫星节点iV，并将iV的总星地流量定义为iJ，将虚拟卫星节点iV与jV之间的流量定义为ijJ。iJ及ijJ的计算式分别为inJ=∑C(2),lenlenkjijijikVVkiikJJJJ∈≠=∑(3)式(2)的含义为每颗虚拟卫星节点的总星地流量是覆盖范围内的流量之和。式(3)中lenij为iV和jV之间的球面距离。在式(3)中，节点iV与节点jV之间的潜在流量受以下因素的影响：网络中各节点的星地流量的大孝节点iV与节点jV间的球面距离以及节点iV和其他节点间的球面距离。其含义在于，当2个节点各自的星地流量越大且2个节点的球面距离越近时，这2个节点间可能发生的业务交换就越多；反之，当2个节点的星地流量越小且2个节点的球面距离越远时，这2个节点间可能发生的业务交换概率越校由式(3)可以看出，节点Vi和Vj之间的流量与各自节点的总星地流量成正比，与两节点的球面距离成反比。由此，可以得到网络初始化状态?
其中，kiJχ为邻居节点发往本节点的新业务流量。由此可得avg()rkkkkiPQQQJBtαχθ=(14)因此，邻居节点的业务转发比例为newavgkikiJJχχ=。此外，本文采用的数据分组转发策略思想为：根据数据分组的下一跳节点判断该数据分组的排队时延，若排队时延小于重路由带来的额外时延，则将该数据分组置于缓存队列中进行排队；若排队时延大于重路由后的排队时延与额外跳数带来的额外时延之和，则对该数据分组进行重路由，即更换传输路径。该数据分组转发策略如图4所示。源节点与目的节点间原定的传输路径为实现路径，其时延为1dt+t，更换路径后的时延为2343dt+t+t+t，其中1234t、t、t、t分别为各节点在路由方向上的排队时延，dt为星间链路传输时延。源节点通过轨道代言人分发的网络状态信息，判断排队时延1dt+t与换路时延2343dt+t+t+t的大小，决定数据分组是否要更换传输路径。图4数据分组转发策略5仿真与评估本节基于NS3仿真软件对所提路由策略的性能进行仿真。NS3软件是一款面向网络系统的离散时间仿真软件，在路由策略的仿真评估中得到较多应用。本文在仿真中采用铱星系统的网络结构，低轨卫星轨道高度为780km，轨道面个数为6个，每轨道面有11颗卫星。每颗卫星与同轨道面内上下2颗卫星及异轨道面间左右2颗卫星建立星间链路，反向缝两侧的卫星不建立异轨道面间星间链路。在仿真中，将南北纬70°~90°的区域设定为极区，由于该区域内的卫星相对运行速度大，在该区域内关闭异轨道面间星间链路。星间链路容量设定为25Mbit/s
【参考文献】：
期刊论文
[1]低轨卫星物联网的发展背景、业务特点和技术挑战[J]. 沈俊,高卫斌,张更新. 电信科学. 2019(05)
本文编号：3263085
【文章来源】：通信学报. 2020,41(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
节点业务流量随时间的变化函数3.2流量预测方法
α为通过卫星网络转发的流量比例；γ为随时间变化的业务比例，范围为[0,1]。图3节点业务流量随时间的变化函数3.2流量预测方法3.1节中给出了地球表面区域的划分方法，以及各区域业务流量的表示方法。本节将基于该业务流量表示方法，提出任意2颗卫星节点之间的流量预测方法。根据图1中的示意，卫星节点的业务流量分为两部分，即地面节点的业务流量以及邻居卫星节点流入的业务流量。1)地面节点的业务流量在本文提出的流量预测方法中，首先基于虚拟卫星节点的位置坐标，将图2中的每块区域分配给离其最近的虚拟卫星节点iV，并将iV的总星地流量定义为iJ，将虚拟卫星节点iV与jV之间的流量定义为ijJ。iJ及ijJ的计算式分别为inJ=∑C(2),lenlenkjijijikVVkiikJJJJ∈≠=∑(3)式(2)的含义为每颗虚拟卫星节点的总星地流量是覆盖范围内的流量之和。式(3)中lenij为iV和jV之间的球面距离。在式(3)中，节点iV与节点jV之间的潜在流量受以下因素的影响：网络中各节点的星地流量的大孝节点iV与节点jV间的球面距离以及节点iV和其他节点间的球面距离。其含义在于，当2个节点各自的星地流量越大且2个节点的球面距离越近时，这2个节点间可能发生的业务交换就越多；反之，当2个节点的星地流量越小且2个节点的球面距离越远时，这2个节点间可能发生的业务交换概率越校由式(3)可以看出，节点Vi和Vj之间的流量与各自节点的总星地流量成正比，与两节点的球面距离成反比。由此，可以得到网络初始化状态?
其中，kiJχ为邻居节点发往本节点的新业务流量。由此可得avg()rkkkkiPQQQJBtαχθ=(14)因此，邻居节点的业务转发比例为newavgkikiJJχχ=。此外，本文采用的数据分组转发策略思想为：根据数据分组的下一跳节点判断该数据分组的排队时延，若排队时延小于重路由带来的额外时延，则将该数据分组置于缓存队列中进行排队；若排队时延大于重路由后的排队时延与额外跳数带来的额外时延之和，则对该数据分组进行重路由，即更换传输路径。该数据分组转发策略如图4所示。源节点与目的节点间原定的传输路径为实现路径，其时延为1dt+t，更换路径后的时延为2343dt+t+t+t，其中1234t、t、t、t分别为各节点在路由方向上的排队时延，dt为星间链路传输时延。源节点通过轨道代言人分发的网络状态信息，判断排队时延1dt+t与换路时延2343dt+t+t+t的大小，决定数据分组是否要更换传输路径。图4数据分组转发策略5仿真与评估本节基于NS3仿真软件对所提路由策略的性能进行仿真。NS3软件是一款面向网络系统的离散时间仿真软件，在路由策略的仿真评估中得到较多应用。本文在仿真中采用铱星系统的网络结构，低轨卫星轨道高度为780km，轨道面个数为6个，每轨道面有11颗卫星。每颗卫星与同轨道面内上下2颗卫星及异轨道面间左右2颗卫星建立星间链路，反向缝两侧的卫星不建立异轨道面间星间链路。在仿真中，将南北纬70°~90°的区域设定为极区，由于该区域内的卫星相对运行速度大，在该区域内关闭异轨道面间星间链路。星间链路容量设定为25Mbit/s
【参考文献】：
期刊论文
[1]低轨卫星物联网的发展背景、业务特点和技术挑战[J]. 沈俊,高卫斌,张更新. 电信科学. 2019(05)
本文编号：3263085
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