[发明专利]基于LEO卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法

权利要求书

1.一种基于LEO卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、构造一个类铱星星座的网格状低轨卫星通信系统；

步骤2、根据沿经纬线方向的星间链路设计，利用卫星星座的网状拓扑结构，每颗卫星分布式计算自己的下一跳卫星节点；

步骤3、计算排队时延并通过卫星节点通知机制确定路由。

2.根据权利要求1所述的一种基于LEO卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法，其特征在于：所述步骤1构造一个类铱星星座的网格状低轨卫星通信系统的方法为：将轨道高度设定为780km，轨道倾角为86.4°，每颗卫星上有四条星间链路并与相邻四颗卫星相连接，相邻四颗卫星包含两条同轨星间链路和两条轨间星间链路。

3.根据权利要求2所述的基于LEO卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法，其特征在于：在网格状低轨卫星通信系统构建过程中，为每颗卫星预先编号，并且除了每个轨道面内的第n颗卫星朝着第1颗卫星运动，其余卫星朝着编号递增的方向运行。

4.根据权利要求1所述的基于LEO卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法，其特征在于：所述步骤2每颗卫星分布式计算自己的下一跳卫星节点的方法为：使用<k,r>来代替N_k*n+r表示卫星节点的逻辑编号，使用<k_c,r_c>表示当前卫星节点的逻辑编号，使用<k_d,r_d>表示目的卫星节点的逻辑编号，卫星节点<k,r>的相邻节点有<k,(r+1)modn>,<k,(r-1)modn>,<k+1,r>,<k-1,r>，最后，根据当前节点和目的节点位置的关系确定下一跳卫星节点；上述k、r表示第k个轨道上的第r颗卫星。

5.根据权利要求4所述的基于LEO卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法，其特征在于：所述当前节点和目的节点位置的关系包括以下情况：

(1)如果k_c＝k_d且r_c＝r_d，则当前节点即为目的节点；

(2)如果k_c＝k_d且r_c≠r_d，则当前节点和目的节点是在不同轨道面的相同对应位置上；如果当前节点在极圈外面，则下一跳节点的选择就依赖于kc和kd之间的关系，当前节点要向靠近目的节点的方向上传送，k_c<k_d时下一跳为<kc+1，rc>，k_d>k_d时下一跳为<k_c-1,r_c>；如果当前节点在极圈内，则到达该节点的数据报必须先纵向传输到极圈外的同轨道卫星节点上，然后再横向传输；

(3)如果k_c＝k_d且r_c≠r_d，则当前节点和目的节点在同一个轨道面上，因此下一跳节点的确定依赖于当前节点和目的节点在该轨道上的相对位置，从当前节点向两个方向传送，选取较短路径上的下一跳节点；

(4)如果k_c≠k_d且r_c≠r_d,则当前节点和目的节点既不在同一个轨道面内，也不在不同轨道面内的相同位置上，则数据报既可以沿着水平方向传播给相邻节点，也可以沿垂直方向传播到相邻节点，选择如下：

①如果当前节点和目的节点在南北两个极圈里，则当前节点沿着垂直方向传播；

②如果当前节点和目的节点在同一个极圈内，则将会有两条可选路径，如果当前节点的纬度比目的节点的纬度高，选择朝着圈外传递，反之选择朝极点方向传递；

③如果当前节点在极圈内而目的节点在极圈外，则选择同轨道内靠近目的节点的方向上的相邻节点作为下一跳节点；

④如果当前节点在极圈外而目的节点在极圈内，只有当前节点最靠近目的节点所在极圈外围时跨轨道横向传递，否则沿轨道方向纵向传递。

⑤如果当前节点和目的节点都不在极圈内时，根据它们是否在反向缝的两侧细分，如果他们在反向缝的同一侧，当目的节点的纬度比当前节点纬度高时数据报沿轨道纵向传播，否则横向传播；如果当前节点和目的节点在反向缝的两侧，则数据报必须越过一个极圈跨越到目的节点所在的一侧，只有当数据报到达的节点最靠近极圈时横向传播，否则纵向传播。

6.根据权利要求1所述的基于多重性能自适应配对堆的时间演化图路由算法，其特征在于：所述步骤3的具体处理方法为：

首先，使用排队时延优化上一阶段获得的最短路径，按下式计算端到端的排队时延：

Tend-to-end=q(t)*LpC+ΣLISLv]]>

式中，q(t),L_p,C,L_ISLandv分别表示在时刻t时排队的数据报个数、每个数据报的长度、信道容量、星间链路长度以及信息传输速率，如果当前节点上某条链路状态是拥塞的，则避免沿这条链路传播，而使用其它链路来避免被丢包、减少排队时延；

然后，计算相邻两条轨间星间链路差值的变化，并将这个差值的最大值作为阈值，该阈值式中Li和Lj分别表示两个相邻轨间星间链路的长度；

最后，判断排队时延与阈值的关系，当排队时延大于阈值时，该节点应自动发送一个长度非常小优先级却高于普通其他的数据报给它所有的相邻节点，通知它们当前节点有许多待处理数据报，缓冲区是满的；如果一个数据报根据选择了一个缓冲队列占用率高于阈值q_h的节点为下一跳，那么该数据报可以选择其他路径或者等待Γ秒后重试，计算阈值q_h的公式为：

qh=Γ*CLp.]]>