[发明专利]基于离散子拓扑序列和遗传算法的卫星层间拓扑重构方法在审

专利信息
申请号: 201610993462.7 申请日: 2016-11-10
公开(公告)号: CN106792959A 公开(公告)日: 2017-05-31
发明(设计)人: 唐飞龙;陈静;李书坤;李旭;陈龙 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: H04W36/32 分类号: H04W36/32;H04W84/06
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司31236 代理人: 郭国中
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 离散 拓扑 序列 遗传 算法 卫星 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及卫星网络通信技术领域,具体地,涉及一种基于离散子拓扑序列和遗传算法的卫星层间拓扑重构方法,具体地,涉及一种结合离散子拓扑时间序列和遗传算法获得最为稳定的LEO/MEO卫星层间拓扑结构的方法。

背景技术

最初的卫星通信系统是由地球同步轨道(Geosynchronous Orbit,GEO)卫星组成。GEO卫星位于赤道上方,作为地面站进行数据传输的中继站,只具有简单的转发功能。然而,随着低轨道(Low-earth Orbit,LEO)和中轨道(Middle-earth Orbit,MEO)卫星的出现,卫星通信系统开始往多层次、一体化的方向发展,由若干处于不同高度轨道或是相同高度的轨道组成网络,作为地面数据传输的一个复杂的交换网络。卫星网络本身也开始具备数据处理能力,可以在星上进行一定程度的数据处理,保证网络传输的有效性和鲁棒性。

目前,卫星网络根据涉及到的轨道高度,可以分为单层卫星和多层卫星。其中,单层卫星是指其组成卫星均在同一层轨道上,目前的研究热点是LEO单层卫星网络。而多层卫星是指由位于不同层次的卫星组成,包括:LEO/MEO双层卫星网络、LEO/MEO/GEO三层卫星网络。在多层卫星网络中,LEO卫星一般作为接入节点,而MEO或是GEO则是作为传输、交换和管理的骨干节点。

然而,类似于地面的ad hoc网络,卫星网络中的节点是处于持续运动中,不在同一轨道中的卫星之间存在相对运动。当两者相对运动到一定方位,卫星之间无法建立星间链路(Inter-Satellite Link,ISL)进行数据传输。因此,整个卫星网络拓扑是动态变化的,无法建立稳定的路由,数据极易在传输过程中丢失。拓扑的动态性限制了卫星网络的丢包率,吞吐量和时延等性能指标。同时,在每次拓扑重构的时候,都需要重建路由,开销巨大。

控制卫星网络拓扑的动态性对于提高卫星网络性能意义巨大。从拓扑的角度观察卫星网络,不难发现,卫星网络的拓扑可以分为单层拓扑和层间拓扑。单层拓扑是指同层卫星组成的网络拓扑,拓扑中的边即为层内星间链路;层间拓扑是不同层卫星之间组成的网络拓扑,拓扑中边为层间星间链路。事实上,在卫星网络拓扑动态性中,层间拓扑和单层拓扑是相互独立的。

经检索现有文件发现,单层卫星以walker星座的方式组网,可以实现单颗卫星与周围四个邻居卫星建立永久链路,单层卫星的拓扑是静态的。此时,卫星网络拓扑的动态性来源于层间拓扑。

本发明以LEO/MEO层间拓扑为对象,研究控制层间拓扑动态性的方法,使动态LEO/MEO卫星网络层间保持稳定连接,以保持卫星网络数据传输的连续与稳定性。事实上,由于不同层间拓扑和单层拓扑在动态性上相互独立,因此控制LEO/MEO层间拓扑的动态性方法同样适用于单层拓扑任意两层间的层间拓扑上。

经对现有文件检索,目前针对拓扑结构的研究都在于如何捕获当前动态拓扑的信息,例如虚拟拓扑和虚拟节点。卫星网络拓扑不是随时间连续变化的,而是在某一段时隙内保持不变。虚拟拓扑利用“快照”思想,提取这些暂时静止的拓扑。而虚拟节点则是给卫星定义了一个逻辑位置,形成虚拟网络,只不过该逻辑位置对应的卫星是不断变化的。然而,这两类方法事实上都是利用拓扑动态行为建立最优的路由服务的,对于拓扑的动态性并没有控制作用。

拓扑的动态性来源在于节点运动导致边不能永久存在,不断的有边消失,新的边出现。因此,本发明利用卫星节点的运动规律,从层间拓扑的边-层间星间链路着手,提供一种新的层间拓扑重构方法,控制层间拓扑的动态性。

发明内容

针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种基于离散子拓扑序列和遗传算法的卫星层间拓扑重构方法。

根据本发明提供的基于离散子拓扑序列和遗传算法的卫星层间拓扑重构方法,包括如下步骤:

步骤1:根据卫星相对运动的内在规律,借助滑动窗口方法寻找静态子拓扑及该静态子拓扑的存活时间,并构建离散子拓扑时间序列;

步骤2:在离散子拓扑时间序列的基础上,统筹考虑所有LEO-MEO卫星所有的边的重构,利用遗传算法将LEO-MEO卫星层间子拓扑作为个体,采用顺序权重进行顺序编码,产生初始种群;

步骤3:将时域寿命和重构代价双重指标线性和作为适应度函数进行遗传算子操作,并在每次遗传算子操作迭代完成后对初始种群进行修正操作;

步骤4:根据时域约束的异步进化终止条件,并累计适应度值,得到最优个体及该最优个体祖先构成的最稳定的拓扑重构过程。

优选地,所述步骤1包括:

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