面向6G通信的多層低軌衛星網絡路由算法*

徐小濤，趙國鋒，韓珍珍，蔡茹意，徐川

（1.國防科技大學信息通信學院，湖北 武漢 430010；2.重慶郵電大學通信與信息工程學院，重慶 400065）

0 引言

隨著移動通信和航天技術的快速發展，移動通信網絡不斷向空間維度擴展。低軌衛星網絡憑借低時延、高帶寬及全球覆蓋的特點能夠為用戶提供無縫且靈活的接入服務，成為構建6G 移動通信網絡的重要組成部分。在低空通信網絡中，Starlink[1]、Kuiper[2]、OneWeb[3]等眾多LEO 衛星星座被推出，為6G 通信中應急通信、偏遠地區通信等提供了廣域低時延的通信服務。隨著LEO 衛星網絡朝著大規模、多層軌道面部署的方向發展[4]，不同軌道面衛星之間形成的跨層軌間鏈路可提高網絡的傳輸效率，同時能減少傳輸跳數以優化時延。但跨層軌間鏈路受軌道相對運動和空間環境影響，鏈路通斷更為頻繁，使得多層LEO 衛星網絡的路由選擇變得更加困難[5]。

在基于星地融合的6G 移動通信網絡場景中，面向多層LEO 衛星網絡的路由復雜性，研究者首先開展了跨層軌間鏈路選擇問題研究，文獻[6-7]提出了用于傾斜軌道衛星星座的層間通信算法，該算法的節點建鏈條件篩選側重于物理條件，即鏈路距離、角速度等節點的物理屬性，但缺少對通信過程中數據包擁塞等因素考慮，會引起跨層軌間鏈路失效問題。由于大規模LEO 衛星節點眾多，加大了鏈路選擇的難度，為了簡化網絡拓撲結構，現有研究多假設每個衛星只能與上下兩個相鄰軌道衛星通信。如文獻[8-9]提出了由K層組成的LEO 衛星網絡，針對跨層軌間鏈路，提出衛星邏輯位置概念，假設每顆衛星只能與上下相鄰層衛星通信。其次，為了減少算法復雜度，研究者設定軌內鏈路為多層衛星網絡傳輸的首選，如文獻[10]提出了一種適用于多層LEO 衛星網絡的分布式路由算法GomHop，當前節點選擇下一跳節點時，首先考慮軌內鏈路，若同軌鏈路無法到達，則選擇距離最近的節點轉發，其并沒有考慮中繼節點處理時延，缺少對時延的優化。當前大規模LEO 衛星網絡跨層路由的研究正處于起步階段，已有路由算法設計并沒有利用到跨層鏈路的優勢。

為此，本文對跨層鏈路選擇問題開展研究，在提升傳輸可靠性的同時減少端到端時延。首先為簡化網絡結構，利用虛擬位置思想對衛星網絡分區形成網格，為降低分區內不同層的節點疊加，在網格內選擇上層星座中心節點作為主動建鏈節點；而后，從影響跨層鏈路通斷的因素入手，對星間軌道和跨層鏈路變化及節點資源進行刻畫，構建了跨層節點運動模型及節點和鏈路資源模型，以信噪比、節點緩存、鏈路持續時間三個參數為決策變量構建鏈路可靠效用函數，選擇節點和鏈路資源效用值最大的節點與主動建鏈節點進行建鏈；然后，采用時空演化圖模型刻畫鏈路變化引起的網絡拓撲動態變化，支持端到端傳輸最佳跨層路由計算；最后，選擇StarLink 第一階段衛星星座，在STK（Satellite Tool Kit）和EXata 無線通信網絡仿真平臺中搭建三層LEO 衛星網絡進行仿真驗證。相比于現有方法，本文方法能夠顯著提高傳輸可靠性并降低時延。

本文研究內容及貢獻如下：

（1）刻畫了多層衛星網絡節點和鏈路的動態變化特性模型。針對鏈路動態變化特點，基于聚合鏈路通信距離、相對角速度和仰角三個物理條件，引入乘積相關級聯函數模型刻畫跨層節點和鏈路的運動模型；針對節點資源變化，考慮信噪比、節點緩存隊列和鏈路持續時間，刻畫節點和鏈路的資源變化情況。

（2）針對跨層鏈路頻繁通斷造成數據包路由不連續的問題，采用多屬性決策模型構建了可靠跨層鏈路選擇模型，選擇最佳節點建立可靠跨層鏈路；采用時空演化圖對網絡的變化情況進行建模，描述大規模LEO 衛星網絡動態拓撲變化，在時空演化圖中計算高可靠、低時延的傳輸路徑。

（3）為了驗證本文所提方案的有效性，在STK 搭建StarLink 三層LEO 衛星網絡場景，并在EXata 中對算法進行測試。結果表明，與現有LEO 路由算法相比，本文算法能夠在降低傳輸時延的同時，降低丟包率，有效提升了網絡傳輸性能。

1 場景及問題描述

1.1 場景描述

多層LEO 衛星網絡場景如圖1 所示，根據衛星所在高度的不同，LEO 衛星網絡可分為VLEO 層、MLEO層和HLEO 層。衛星網絡可抽象成網絡拓撲G=(V,E)；衛星可以抽象為節點V={vv,vm,vh}，其中，VLEO 層的節點集可表示為vv={vv,1,vv,2,…,vv,v}，MLEO 層節點集可表示為vm={vm,1,vm,2,…,vm,m}，HLEO 層的節點集為vh={vh,1,vh,2,…,vh,h}。此外，衛星鏈路包括軌內鏈路、同層軌間鏈路和跨層軌間鏈路，則衛星i和衛星j之間的鏈路可表示為lij。當源節點s和目的節點d需要傳輸時敏業務且兩者之間距離過遠時，跨層傳輸比其他傳輸方式的時延更小。其具體流程如下，首先，由于地面節點s在衛星節點a的覆蓋范圍內，數據包從地面節點s上傳至衛星節點a；其次，由于跨層軌間鏈路的存在，增加了a節點下一跳轉發的鏈路多樣性，并且HLEO 層的衛星覆蓋范圍廣，所以數據包通過節點b和節點c之間的跨層軌間鏈路lbc上傳至HLEO 層，目的是減少中繼節點的數量，以減少處理時延；最后由節點c發送給目的節點d。

圖1 大規模多層LEO衛星網絡場景圖

1.2 基于跨層鏈路的路由優勢

在大規模多層LEO 衛星網絡中，跨層路由的選擇主要受通信節點間傳輸距離的影響，當源節點和目的節點之間的距離較近時，跨層通信的時延并不優于同層通信的時延；當節點間需要傳輸距離較遠時，同層之間傳輸需要經過多個衛星節點轉發，星上處理時間較大。而通過跨層鏈路路由，能夠減少中間轉發節點，并增加數據傳輸路徑的多樣性，可以有效提高傳輸的可靠性和降低端到端傳輸時延。

衛星網絡端到端傳輸時延主要受鏈路傳播時延和星上處理時延影響，鏈路傳播時延由源目標節點間的距離決定，處理時延是信號通過每個設備中的硬件和軟件造成的累計時延。若星座軌道高度為550 km，星地鏈路的傳播時延為2 ms；相距6 000 km 的星上源和目的節點之間的端到端傳播時延約為22 ms；單顆衛星的處理時延約為2 ms[16]，跨層鏈路傳輸時延約為0.5 ms，在大規模LEO衛星網絡中廣域數據傳輸的衛星節點通常在10 跳以上[17]，星上總處理時延約為總時延的一半。因此，通過跨層鏈路，減少中間轉發節點，可以有效降低端到端傳輸時延，文獻[18]證明了跨層鏈路在超過1 000 km 的數據傳輸中有明顯的時延優勢。

1.3 問題分析

在多層LEO 衛星網絡中，由于軌道間衛星節點的相對運動等因素，導致跨層軌間鏈路極易發生中斷[14]；其次衛星節點和鏈路的資源條件有限也會導致鏈路頻繁中斷[15]。如圖1 所示，由鏈路lbc連接的兩端節點b和c屬于不同高度的軌道（VLEO 和HLEO），可能會由于b節點和c節點的相對運動速度過大或節點間距離超過彼此的傳輸范圍而產生鏈路中斷；同時，節點的緩存隊列會隨著網絡中時變的數據流不斷變化，當接收節點j的剩余緩存隊列不足以存儲并處理接收的數據包時，節點轉發失效；當鏈路lbc受到衰落影響時，節點j的接收信號強度過低，導致鏈路中斷。

因此，在大規模LEO 衛星網絡場景中，星座的相對運動、節點規模和信道環境的復雜性都增加了跨層鏈路中斷的概率，導致數據傳輸不連續，增加了時延和丟包率?？梢?，為降低衛星網絡通信時延和提高網絡可靠性，必須解決以下關鍵問題：

（1）針對因星座相對運動、節點規模大等因素導致的跨層鏈路頻繁通斷導致的路由不連續問題，如何利用節點和鏈路的運動模型和資源模型篩選跨層建鏈節點，建立穩定可靠的跨層鏈路。

（2）基于跨層鏈路，如何描述大規模多層LEO 衛星網絡高度動態的網絡拓撲，并選擇有效的傳輸路徑進行數據包傳輸。

1.4 研究思路

針對因星座相對運動、節點規模大等因素導致的跨層鏈路頻繁通斷導致的路由不連續問題，本文提出基于跨層鏈路的路由算法（CLRA,Cross Layer link-based Routing Algorithm），可通過建立可靠跨層鏈路減小衛星網絡拓撲動態性，提高路由可靠性，其具體的路由方案如圖2 所示：

圖2 多層LEO衛星網絡路由方案

（1）跨層鏈路選擇

LEO 衛星網絡通過跨層鏈路將不同軌道高度的LEO星座組合起來協同工作，然而，跨層鏈路的頻繁通斷會導致衛星網絡拓撲高度動態變化，造成路由不連續問題。因此，第一步需要建立可靠的跨層軌間鏈路來保證數據傳輸的可靠性?；诙鄬傩阅Ｐ徒⒌目鐚渔溌肪C合考慮了SNR、節點緩存隊列和鏈路持續時間三個參數建立可靠效用函數，并利用自適應離差最大化算法確定各參數屬性權重，選擇可靠效用函數值最高的節點對建立跨層鏈路。

（2）可靠路徑選擇

由于星間鏈路的建立，任意兩衛星節點存在多條可達路徑，且每條路徑內的鏈路隨機通斷，影響傳輸路徑的選擇。因此，使用時空演化圖準確刻畫衛星網絡動態拓撲的連續變化，并使用最短路徑算法確定端到端傳輸路徑，優化路由路徑的選擇。

2 大規模LEO衛星網絡跨層鏈路建模

2.1 跨層節點運動模型

由于衛星網絡中節點規模大、跨層鏈路通斷頻繁等特點導致衛星網絡架構復雜，建鏈算法復雜度高。因此，本文采用虛擬位置[19]思想以減少網絡中跨層鏈路的數量，同時不影響全球范圍跨層鏈路的使用。如圖3 所示，虛擬位置將整個衛星網絡劃分成網格，網格的大小相等，并將最靠近網格位置中心的高軌道衛星作為主動建鏈衛星，與不同高度層的衛星建立跨層鏈路。

圖3 虛擬位置分區圖

在大規模LEO 衛星網絡中，衛星的相對運動關系如圖4 所示，跨層軌間鏈路的兩端節點屬于不同高度的軌道層，其鏈路距離、節點相對速度和節點相對角度會高度動態變化，導致跨層軌間鏈路通斷頻繁。因此，選擇建鏈節點之前，需要充分刻畫出衛星節點的運動特性。本文從可見性、相對角速度以及仰角出發，對這三個物理條件分別進行建模，得到衛星軌道的物理約束條件，作為選擇建鏈節點的約束條件。

圖4 衛星相對運動關系圖

（1）可見性

只有當衛星節點i在衛星節點j的通信范圍內時，vi才具有與vj建鏈的初步條件。若vi和vj之間的鏈路距離為dij，vi的通信半徑為di，vj的通信半徑為dj，則鏈路距離約束條件為：

其中，vi和vj之間的鏈路距離dij=[(xi-xj)2+(yi-yj)2+(zizj)2]1/2。si(xi,yi,zi) 和si(xj,yj,zj) 為vi和vj在地心坐標系中的位置坐標[16]，其公式為：

衛星節點的通信半徑可以表示為：

其中，h為衛星節點的軌道高度，h*=80 km 為地球熱層的高度，RE為地球半徑。

（2）相對角速度

屬于不同高度軌道層的兩個衛星節點，即使滿足可見性約束條件，當兩節點的相對速度大于某一閾值時，其建立的跨層鏈路也會自動斷開。假設vi和vj是處于不同軌道高度的兩顆衛星，其速度分別為、，衛星的相對速度矢量為，則單位時間內的位移矢量。此外，如圖5 所示，將地心到衛星的距離差ri-rj和單位時間內的位移矢量連線組成一個三角形，其中地心到衛星的距離r為軌道高度h與地球半徑RE之和。在圖5 中，wij為單位時間內的相對轉向角，可根據三角形的余弦定理計算得出：

圖5 最大轉向角示意圖圖

若最大相對角速度為wm則單位時間內的最大轉向角為wm，得出相對角速度約束：

（3）仰角

由于目前的追蹤、指向系統的精確度有限，建鏈節點在滿足相對角速度約束的條件下，也對其仰角有一定的限制。vi指向vj的仰角定義為：vi在vj所在軌道球面上的投影與vi連接后與lij之間連線的夾角，如圖6 中的El。若仰角的閾值為Elm，則仰角約束條件為：

圖6 節點對仰角示意圖

仰角El的計算公式為：

其中，vp為兩個衛星節點的位置公式：

（4）節點對物理約束條件

在大規模LEO 衛星網絡中，應選擇滿足以上節點對物理條件的衛星節點作為跨層軌間鏈路的候選建鏈節點，以提高跨層軌間鏈路的穩定性。引入乘積相關級聯函數模型刻畫跨層節點對的總物理約束條件公式為：

其中，Upd是可見性約束條件、Upw是相對角速度約束條件、Upe是仰角約束條件。Up=1 表示節點對滿足建鏈物理條件，Up=0 表示節點對不滿足建鏈物理條件。Up表示一對衛星節點的物理約束條件，當可見性、相對角速度和仰角同時滿足其約束條件時，節點對物理約束條件才滿足建鏈條件；否則，當前節點對不滿足跨層鏈路約束條件。

2.2 節點和鏈路資源模型

在大規模多層LEO 衛星網絡場景中，跨層軌間鏈路的通斷也受節點和鏈路資源限制的影響[20-21]。首先，從節點角度分析，接收節點的信噪比（SNR,Signal-Noise Ratio）需要大于接收閾值，以保證接收節點能夠成功接收發送節點傳輸的數據；其次，網絡節點需要有足夠的緩存隊列長度，才能對接收到的數據進行存儲轉發處理；最后，從鏈路角度分析，為保證網絡架構的穩定性，應盡量選取持續時間長的鏈路作為跨層軌間鏈路。因此，本文將SNR、緩存隊列長度以及鏈路持續時間作為參數指標，并對這三個參數分別進行刻畫，得到節點和鏈路資源模型，以評估跨層軌間鏈路性能，從而作為后文篩選建鏈節點的條件。

（1）SNR

只有在接收節點的信噪比SNR 大于閾值sm的情況下，接收節點才能成功接收數據包。由于衛星網絡在星間通信時使用激光鏈路，星間激光鏈路的SNR會受到自由空間損耗的影響，包括路徑損耗和指向誤差。當發送端的信號為xi，接收端的信號為yi時，yi=(Ptdij-r)1/2hijxi+Nij，其中Pt是發送信號功率，γ是鏈路損耗因子，dij是鏈路距離，Nij是方差為σ的高斯白噪聲，跨層鏈路SNR可以表示為：

其中，|hij|2遵循非中心卡方分布[20]，服從的概率密度函數可以表示為：

當信道的SNR 小于給定閾值時，數據在傳輸過程會發生中斷，導致跨層鏈路不可用。因此，需要設定SNR中斷閾值S0來保證數據能夠被成功接收。則鏈路lij之間的SNR 小于中斷閾值導致鏈路不可用的概率可以表示為：

因此，在任意時刻t，跨層鏈路SNR 的效用函數能被等同于數據包成功傳輸的概率，其定義如下：

（2）節點緩存隊列

由于LEO 衛星的星上計算和存儲能力有限，假設衛星節點的最大緩存隊列長度為F，在t0時刻接收節點已使用的緩存隊列長度為a。假設衛星節點的數據包到達過程服從泊松分布，到達率為λ，則Δt時間內vi接受數據包數量x的概率分布函數為：

數據包成功發送概率服從二項分布，節點未能成功發送數據包的概率為pe，則節點發送數據包y的概率密度函數為：

在t1時刻該節點緩存隊列狀態小于最大緩存隊列長度F的概率為：

其節點緩存隊列的效用函數為：

（3）鏈路持續時間

由于星座中節點眾多，會有多個符合建立跨層軌間鏈路條件的節點，但是為了減少網絡架構復雜性和動態性，在選擇鏈路時需要考慮跨層鏈路的持續時間[23]，本文從業務需求角度出發，為不同業務的鏈路持續時間分配不同的權重，選擇最佳鏈路持續時間的鏈路進行跨層通信。

鏈路持續時間主要受鏈路距離和相對運動的影響，并且鏈路距離和相對運動引起的鏈路中斷屬于可預測中斷，因此，可通過鏈路距離和相對運動這兩個因素，去預測VLEO 層的衛星節點vi和HLEO 層的衛星節點vj之間鏈路lij的持續時間。具體如下，vi、vj在t時刻的位置和運動模型在2.1 節給出，如圖7 所示，當vi相對靜止時，vj以相對速度運動進入vi的通信范圍內，鏈路連通；vj運動出vi的通信范圍，鏈路斷開。因此，鏈路持續時間可表示為：

圖7 鏈路持續時間示意圖

其中，Dij=2dijcos(βij) 為vj在vi通信范圍內的運動距離，為相對速度的模。并且在節點運行周期內，星間鏈路持續最長時間為節點運行周期T，因此鏈路持續時間的效用函數能被等同于在衛星運行周期內鏈路連通時間的占比，其定義如下：

3 跨層路由選擇

從第2.2 節的節點和鏈路資源模型可以看出，信噪比、節點緩存隊列和鏈路持續時間會影響鏈路的可靠性。因此，本文采用信噪比、節點緩存、鏈路持續時間三個參數來衡量跨層鏈路的可靠性，建立了跨層鏈路選擇的多屬性決策模型[24]，以選擇可靠性最高的節點建立可靠跨層鏈路；使用時空演化圖刻畫網絡動態變化，并在時空演化圖中使用最短路徑算法計算其最優路徑。

3.1 節點效用評估

根據多屬性決策理論，屬性值與方案被選擇的可能性成正比的屬性被稱為效益屬性，相反，屬性值與方案被選擇的可能性成反比的屬性被稱為成本屬性。在上述三種屬性中，SNR 和鏈路持續時間屬于效益屬性，節點緩存隊列屬于成本屬性，則影響節點選擇的屬性集為。通過跨層建鏈節點運動模型篩選出m個候選節點，以此建立多屬性決策矩陣，在每個方案中包含三個重要屬性，則m個方案可以形成一個m×3 的多屬性決策矩陣，形式為：

根據多屬性節點選擇效益函數計算出每個節點的效益值，則衛星節點的效用函數可定義為：

其中，Us為節點SNR 的效用函數，表示節點SNR 屬性的權重；Ub為節點緩存隊列的效用函數，表示節點緩存隊列的權重；Ut表示鏈路持續時間的效用函數，表示鏈路持續時間的權重，且滿足。當每個屬性的權重值確定之后，可以通過計算每個候選節點的效用值來確定建鏈節點，進而確定跨層鏈路。此外，當任何屬性的效用函數值為0 時，節點效用值為0，并且屬性的效用函數值和節點的效用函數值都應在[0,1]之間，所以效用函數必須滿足以下約束條件：

3.2 基于多屬性模型的跨層鏈路選擇

若所有候選節點在屬性xk下的屬性值差異很小，則說明屬性對方案決策所起的作用很小，反之，屬性對方案決策起著重要作用。從對方案進行排序的角度考慮，方案屬性值偏差越大的屬性應該賦予較大的權重。因此，本文使用自適應最大離差算法動態地計算候選節點中各參數屬性的權重值[15]。

基于2.1 節的跨層建鏈節點運動模型和2.2 節的節點和鏈路資源模型，提出面向多層LEO 衛星網絡的路由算法，其目標是得到一條低時延高可靠的跨層傳輸路徑，具體來說，首先根據虛擬位置對衛星網絡進行網格劃分，選定網格中心的上層衛星節點作為主動建鏈節點，然后使用2.1 節中的跨層節點運動模型對跨層節點進行篩選，組成候選節點集；再通過2.2 節的節點和鏈路資源模型評估候選節點的SNR、節點緩存隊列長度和鏈路持續時間，最后采用多屬性決策模型通過排序選擇最大效用節點與上層的主動建鏈衛星進行建鏈。目標函數為：

需要滿足的約束條件為：

3.3 基于跨層鏈路的路由算法

采用時空演化圖刻畫大規模LEO 衛星網絡拓撲變化，每個時隙的圖聚合了網絡中的所有鏈路情況，如圖8 所示。衛星網絡用G=(V,L,T) 表示，其中，{G1,G2,…Gk} 表示周期T內的拓撲子圖；V={v1,v2,…vk} 為衛星節點集合；L表示星間鏈路集合。該演化圖模型能夠有效表征網絡拓撲結構變化情況，并能顯示出每對節點之間的連通路徑。在衛星網絡時空演化圖中，當且僅當每對節點在t內至少存在一條路徑時，稱在時間段t內是連通的。并且，本文在時空演化圖中采用最短路徑算法計算數據傳輸路徑。綜上所述，為了獲取低時延高可靠的跨層路由路徑，本文設計了多層LEO 跨層路由算法，如算法1 所示。

圖8 時空演化圖

算法1 基于跨層鏈路的路由算法（CLRA）

在所提基于跨層鏈路的路由算法中，步驟1-2：首先根據虛擬位置對衛星網絡進行網格劃分，選定網格中心的上層衛星節點作為主動建鏈節點；步驟3-10 是建立全網跨層鏈路，其中步驟4-5 是判斷節點對是否滿足建立鏈路物理條件，步驟6 是使用多屬性決策模型計算滿足物理條件的節點的效用函數，步驟9 是通過排序算法來獲得可靠性最高的跨層鏈路；步驟11 是構建包含跨層鏈路的全局拓撲圖；步驟12 是使用最短路徑算法獲得數據傳輸路徑Rp。

4 性能仿真及結果分析

4.1 仿真場景

為驗證本文所提出的大規模LEO 衛星網絡路由算法CLRA 的可行性與有效性，如圖8 所示，本文通過python 在STK（STK,Satellite Tool Kit）軟件內創建星座、添加鏈路等，搭建多層LEO 衛星網絡場景，并將STK 的場景導出到EXATA 中，進行性能測試。此外，與文獻[26]中的單層大規模衛星網絡路由算法（DSRA,Distributed Survivable Routing Algorithm）、文獻[16]對Starlink 星座進行仿真得到的數據以及文獻[6]提出的多層衛星網絡調度算法（ILSM,Inter-mesh Link Scheduling Method）進行對比分析。為了公平對比，大規模衛星網絡的高度、軌道等參數參考StarLink 第一階段星座，數據流量以恒定的比特率生成，并參考文獻[25-26]進行實驗仿真參數的設置。具體仿真參數如表2 所示：

表2 仿真參數

在實驗中，本文采用端到端時延和丟包率兩個評價指標來評估CLRA 的性能。端到端時延和丟包率越小，表明方案的性能越佳。

4.2 性能對比及結果分析

為了更好地驗證路由算法對網絡拓撲動態變化的適應性，該組實驗選擇多對地面站節點加載數據流量，具體為固定數據發送速率為4 Mbps，選擇不同距離的地面節點對作為源節點和目的節點；固定源目標節點，數據發送速率為4～24 Mbps，增加步長為4 Mbps。為了確保實驗結果的合理性，在多次實驗后取平均值。

（1）源節點與目的節點之間不同距離下的性能比較

圖9（a）為四種路由算法在源目標節點間不同距離下的端到端時延，分析可得，隨著距離的增加，四種路由算法的端到端時延均增加。從圖中可以看出，相比于DSAR 算法，在距離小于4 000 km 時，其余三種路由算法的端到端時延略高。這驗證了當源節點和目的節點之間的距離較近時，跨層通信的時延并不優于單層通信的時延。但是，在距離大于4 000 km 時，其余三種路由算法擁有更小的端到端時延，這是由于在路由傳輸中這三種路由算法都使用了跨層鏈路，在超過4 000 km 的距離上有明顯的優勢，更符合廣域低時延的傳輸需求。此外，本文算法CLRA 相比于Starlink 和ILSM，在源目的節點距離為14 000 km 時，平均端到端時延降低了約30%，這是因為CLRA 在建立跨層鏈路時，考慮了空間環境以及節點資源條件，在選擇傳輸路徑時能夠選擇更加穩定的路徑，降低了重傳對端到端時延的影響。

圖9 不同源-目標節點間距離下算法性能比較

圖9（b）顯示了四種路由算法在源節點與目的節點之間不同距離下的丟包率。分析可得，四種算法的丟包率都會隨著源節點與目的節點之間距離的增加而增加，這是由于傳輸距離的增加導致數據經過的中繼節點的數量增加，增加了丟包率。相比于DSRA 和StsrLink 算法，CLRA 算法在建立跨層鏈路時考慮了節點運動情況以及鏈路持續時間，提高了跨層鏈路的穩定性以及路由的穩定性。此外，在源目的節點距離大于2 000 km 時，本文算法相比于ILSM 算法的丟包率至少降低50%。原因是本文在建立跨層鏈路時不僅考慮了節點和鏈路的運動情況，還考慮了節點和鏈路的資源情況，并引入時空演化圖來構建網絡拓撲，能夠獲得穩定可靠的路由。

（2）不同數據發送速率場景下的性能比較

圖10（a）為同一源目標節點對，不同數據發送速率下的端到端時延變化情況。隨著數據發送速率的增加，四個路由算法的端到端時延均有不同程度的增加。隨著數據發送速率的增加，網絡中的業務量增加，對節點資源和信道資源的競爭力增大，跨層鏈路的通斷概率增加導致網絡拓撲頻繁變化，最終導致數據包丟失和重傳率增加，從而增加端到端時延。而本文算法CLRA 相比于StarLink 和DSRA 算法，考慮了連續持續時間對跨層鏈路的影響，為數據包的傳輸選擇更加穩定的傳輸路徑，減少因鏈路中斷而進行重傳的概率，在數據包發送速率為12 Mbps 時，分別降低了30%和25%端到端傳輸時延。相比于ILSM 算法，本文算法CLRA 在數據包傳輸中使用了跨層軌間鏈路，減少了中繼轉發節點的數量，通過降低節點的處理時延，進一步降低了26%的端到端時延。

圖10 不同發包速率下算法性能比較

圖10（b）為同一源目標節點對，不同數據發送速率下的網絡丟包率變化情況，隨著數據發送速率的增加，四種路由算法的丟包率均增加，數據包發送速率的提升，增加了對網絡資源的競爭，使跨層鏈路通斷頻繁，增加了網絡架構的動態性，導致路由傳輸不連續，因此整體網絡的丟包率上升。與其他算法相比，本文路由算法CLRA具有最低的網絡丟包率，在數據包發送速率為12 Mbps 時，本文算法相比于ILSM 算法的丟包率降低了約60%。原因是本文的跨層鏈路考慮了網絡空間環境以及節點和鏈路的資源條件，提高了鏈路的穩定性。

5 結束語

本文針對大規模LEO 衛星網絡中由于節點規模大、網絡動態性高造成的數據傳輸過程中鏈路容易發生中斷、路由不連續等問題，提出面向6G 的多層LEO 衛星網絡路由算法，提高多層衛星網絡的通信性能。首先，基于虛擬位置完成網絡建模以及建立跨層鏈路的節點選擇；然后，構建多屬性決策模型建立跨層鏈路，其中包括節點和鏈路的物理模型和資源模型，以提高跨層鏈路的穩定性；其次，構建時空演化圖來描述全網通斷狀態并使用最短路徑算法在網絡模型中計算最佳傳輸路徑，實現大規模LEO 衛星網絡中的可靠路由；最后，以StarLink 星座為基礎進行實驗仿真。結果表明，與單層網絡以及現有大規模LEO 網絡路由算法相比，本文CLRA 算法選擇出的傳輸路徑能夠有效降低端到端傳輸時延并提高數據包傳輸效率。