融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)：架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)

唐琴琴，謝人超,2，劉旭，張亞生，何辭，李誠成，黃韜,2

（1.北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換國家重點實驗室，北京 100876；2.紫金山實驗室，江蘇 南京 211111；3.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081）

1 引言

互聯(lián)網(wǎng)在過去幾十年中取得了前所未有的增長，隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT,Internet of things）、增強現(xiàn)實（AR,augmented reality）/虛擬現(xiàn)實（VR,virtual reality）、4K/8K 視頻傳輸?shù)刃屡d應(yīng)用的出現(xiàn)，為用戶提供全球隨時隨地的網(wǎng)絡(luò)接入、大規(guī)模的機器式通信和超可靠的通信已成為未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢[1]。然而，這些新興應(yīng)用的發(fā)展也對當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)提出了新的挑戰(zhàn)。一方面，現(xiàn)有基于地面的蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)設(shè)施易受地震、颶風(fēng)等自然災(zāi)害的影響；另一方面，出于經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的考量，現(xiàn)有地面移動網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍有限，不能實現(xiàn)全方位廣覆蓋的服務(wù)支持，仍有大量人口無法接入互聯(lián)網(wǎng)，尤其是在農(nóng)村、孤島、海上等區(qū)域[2]。針對上述趨勢和挑戰(zhàn)，衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生，它具有地面蜂窩移動通信系統(tǒng)無可比擬的優(yōu)勢，不僅能夠提供全天候的穩(wěn)定可靠服務(wù)，還能實現(xiàn)真正意義上的全球廣域覆蓋[3]。

星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)作為一種新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，融合地面網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，覆蓋太空、航空、陸地、海洋等自然空間，保障天基、陸基、海基等各類用戶活動的信息需求，受到了產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注[4-8]。由于在廣泛覆蓋、無縫連接和高速接入等方面具有優(yōu)勢，星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)將在國土安全、地球觀測和災(zāi)難救援等多個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。作為互聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展趨勢，星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對各種復(fù)雜的通信環(huán)境，受到了越來越多的國家和地區(qū)的廣泛重視，并紛紛啟動了相應(yīng)的項目以支撐其發(fā)展，包括美國的空間通信和導(dǎo)航架構(gòu)[9]、歐盟的多國空間成像系統(tǒng)[10]、日本的空間政策基本計劃[11]、中國的天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)項目[12]等。

星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)在提供泛在、可靠網(wǎng)絡(luò)的同時，也面臨著一些新的挑戰(zhàn)，尤其是在滿足用戶日益增長的服務(wù)質(zhì)量需求等方面。隨著語音識別、人臉識別、智能交通和3D 游戲等各種計算密集型應(yīng)用及時延敏感型應(yīng)用的快速發(fā)展，星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)需要為用戶提供各種各樣的計算服務(wù)。在這種情況下，人們可以通過計算卸載的方式將用戶終端的部分或全部計算任務(wù)卸載到數(shù)據(jù)中心，利用數(shù)據(jù)中心的計算資源來完成這些任務(wù)[13-15]。但是，數(shù)據(jù)中心通常建在距離用戶終端很遠(yuǎn)的地面區(qū)域。這將導(dǎo)致高傳輸成本和服務(wù)時延，可能無法滿足網(wǎng)絡(luò)中各類用戶對服務(wù)質(zhì)量的不同需求，如高數(shù)據(jù)速率、低時延通信和低處理能耗等[15-18]。因此，借鑒移動網(wǎng)絡(luò)中移動邊緣計算（MEC,mobile edge computing）的思想[19-22]，在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入邊緣計算技術(shù)[23]，其核心思想是將云計算平臺擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣甚至用戶終端本身，為用戶提供多層次、異構(gòu)的計算資源，使用戶能夠在全球任何位置就近獲得計算服務(wù)，快速響應(yīng)用戶的計算處理請求，提升用戶的服務(wù)體驗，減少網(wǎng)絡(luò)的冗余流量。

由于邊緣計算技術(shù)在響應(yīng)速度和處理能力方面帶來顯著的性能提升，因此在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)下部署邊緣計算已經(jīng)成為全球各界研究人員關(guān)注的重要方向之一[24-25]。然而，盡管當(dāng)前業(yè)界已有一些研究者針對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的邊緣計算技術(shù)開展了相關(guān)研究工作，并取得了一些代表性成果，但目前關(guān)于這一領(lǐng)域的研究基本只考慮了邊緣計算和星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的基本模型，并對特定的技術(shù)進(jìn)行了研究，缺少對總體架構(gòu)的細(xì)致設(shè)計，也沒有詳細(xì)考慮星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)和邊緣計算技術(shù)結(jié)合面臨的問題和挑戰(zhàn)。因此，本文擬對邊緣計算使能的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)融合架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)及挑戰(zhàn)展開研究。首先，分別概述了星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)和MEC 技術(shù)的基本概念及架構(gòu)，并詳細(xì)分析和討論了星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入MEC 技術(shù)的動機和MEC 的部署問題。然后，詳細(xì)探討了融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并對其相關(guān)研究工作、關(guān)鍵支撐技術(shù)以及典型應(yīng)用進(jìn)行了簡要的分析和討論。最后，對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度、移動性管理、干擾管理、異構(gòu)性等關(guān)鍵挑戰(zhàn)和其他的一些開放性研究問題進(jìn)行了細(xì)致的分析和討論。

2 星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)與MEC 概述

本節(jié)首先對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、MEC 基本概念及架構(gòu)進(jìn)行簡要的概述，然后對在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入MEC 的動機進(jìn)行了分析和討論，并探討了MEC 在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的可行部署位置。

2.1 星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)概述

星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的概念是將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)集成在一起，供地面用戶與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。其中包括許多的通信技術(shù)，例如衛(wèi)星通信、互聯(lián)網(wǎng)和移動無線網(wǎng)絡(luò)等。星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)通過將各種通信方法優(yōu)缺互補來解決不同網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的缺點，從而實現(xiàn)高性能和大覆蓋率的網(wǎng)絡(luò)傳輸。

2.1.1 星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)概述

星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)[26]如圖1 所示，主要由衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)2 個部分構(gòu)成。這2 個網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行獨立或互操作，通過在這2 個網(wǎng)絡(luò)之間集成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，可以輕松構(gòu)建分層寬帶無線網(wǎng)絡(luò)。

1)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)由衛(wèi)星、星座以及相應(yīng)的地面基礎(chǔ)設(shè)施（例如地面站和網(wǎng)絡(luò)運營控制中心等）組成。這些衛(wèi)星和星座處于不同的軌道，具有不同的特性。根據(jù)海拔高度，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的衛(wèi)星可分為3 種類型：低軌道（LEO,low earth orbit）衛(wèi)星，中軌道（MEO,medium earth orbit）衛(wèi)星和地球同步軌道（GEO,geostationary earth orbit）衛(wèi)星[26]。

圖1 星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)

①LEO/MEO 衛(wèi)星。一方面，LEO/MEO 衛(wèi)星構(gòu)成空間接入網(wǎng)絡(luò)，并向地面用戶提供無線訪問權(quán)限，以獲得長距離全球通信。另一方面，LEO/MEO衛(wèi)星可以充當(dāng)中繼網(wǎng)絡(luò)提供用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹欣^服務(wù)。需要注意的是，與移動蜂窩系統(tǒng)中的eNode B不同，LEO/MEO 衛(wèi)星的能量供應(yīng)和計算能力非常有限，因此，在小規(guī)模星座以及微型LEO 衛(wèi)星中，執(zhí)行高能耗或計算密集型的任務(wù)可能不切實際。

②GEO 衛(wèi)星。對于星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，GEO 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)在中繼LEO 或MEO 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)方面起著重要作用。但是，隨著用于衛(wèi)星間通信的激光通信技術(shù)的發(fā)展，GEO 中繼衛(wèi)星不再是星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的必要部分。此外，與星間通信相比，GEO 衛(wèi)星中繼可能會導(dǎo)致更高的時延。

2)地面網(wǎng)絡(luò)

地面網(wǎng)絡(luò)主要由地面通信系統(tǒng)組成，包括蜂窩網(wǎng)絡(luò)、移動自組織網(wǎng)絡(luò)（MANET,mobile AD Hoc network）[27]、全球微波接入互操作性（WiMAX,worldwide interoperability for microwave access）[28]、無線局域網(wǎng)（WLAN,wireless local area network）等。蜂窩網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)從1G 演進(jìn)到了2G 和3G，經(jīng)過了4G或LTE-A（LTE-advanced）[29]，目前正在向5G 演進(jìn)以支持各種服務(wù)。在標(biāo)準(zhǔn)化方面，第三代合作伙伴計劃（3GPP,third generation partnership project）也已經(jīng)開發(fā)了一套針對蜂窩/移動網(wǎng)絡(luò)的規(guī)范。地面網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是能夠為用戶提供高數(shù)據(jù)速率，缺點是農(nóng)村和偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍有限。

2.1.2 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)的比較

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)的比較如表1 所示。由于LEO 和MEO 的旋轉(zhuǎn)周期不同，因此衛(wèi)星通信的路由表會經(jīng)常更改。衛(wèi)星的傳輸方式主要是基于激光或微波傳輸，因此衛(wèi)星傳輸易受環(huán)境影響，從而導(dǎo)致干擾和時延現(xiàn)象的發(fā)生。此外，衛(wèi)星與地面之間的距離越大，傳輸?shù)却龝r間就越高。將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由機制不穩(wěn)定且不固定，而地面網(wǎng)絡(luò)具有較大的帶寬、完整的骨干網(wǎng)和成熟的路由機制；衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)可以提供全球無縫覆蓋范圍，但傳輸時延較長，而地面網(wǎng)絡(luò)具有較低的傳輸時延，但易遭受自然災(zāi)害或人為基礎(chǔ)設(shè)施破壞的影響。因此，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)各有其優(yōu)勢和劣勢，如何有效地整合衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)的通信，保證用戶日益增長的服務(wù)質(zhì)量（QoS,quality of service）需求，是未來的一個重要發(fā)展方向，同時也存在許多挑戰(zhàn)。

2.2 MEC 概述

作為移動網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)之一，移動邊緣計算在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中發(fā)揮著越來越重要的作用。本節(jié)首先對MEC 的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行介紹，然后對MEC 的體系架構(gòu)進(jìn)行簡要的概述。

2.2.1 MEC 標(biāo)準(zhǔn)化

歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會（ETSI,European Telecommunication Standards Institute）于2014 年首次提出了移動邊緣計算的概念，將其定義為“在移動網(wǎng)絡(luò)的邊緣提供IT 服務(wù)環(huán)境和云計算能力”。隨著研究的深入，ETSI 進(jìn)一步擴展了MEC 中“M”的定義，它不僅限于移動接入，而且包括其他非3GPP接入方法，例如Wi-Fi 接入和固定接入。因此，“M”被重新定義為“Multi-Access”，移動邊緣計算的概念也被擴展為多接入邊緣計算[19]。MEC 可視為在網(wǎng)絡(luò)邊緣運行的一種云服務(wù)平臺，能夠支持業(yè)務(wù)處理與資源調(diào)度功能的部署，實現(xiàn)服務(wù)性能和用戶體驗的改善，并在一定程度上減少回傳鏈路的數(shù)據(jù)傳輸和核心網(wǎng)的帶寬壓力[30]。

表1 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)的比較

ETSI 除了包括MEC 應(yīng)用實現(xiàn)和應(yīng)用程序接口（API,application program interface）等方面的工作外，還開展了很多相關(guān)工作來推進(jìn)MEC 的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，以及一些非3GPP 和5G 網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化支持工作。除了ETSI，3GPP 還做了一些工作來規(guī)范移動網(wǎng)絡(luò)中MEC 的使用。在ME23.799 和TR23.501中，MEC 被認(rèn)為是5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)之一。因此，其在會話管理、有效的用戶平面選擇和QoS框架、計費以及網(wǎng)絡(luò)能力開放等方面的應(yīng)用得到了產(chǎn)學(xué)研各界的重點研究和討論[31]。

2.2.2 MEC 的體系架構(gòu)

圖2 描繪了一個詳細(xì)的MEC 參考體系架構(gòu)[32]，該架構(gòu)由ETSI 提出，詳細(xì)定義了各個功能實體之間的相互關(guān)聯(lián)。由圖2 可知，MEC 可以直接通過用戶終端應(yīng)用程序為用戶服務(wù)，也可以通過面向客戶的服務(wù)（CFS,customer facing service）門戶來為第三方客戶提供服務(wù)。用戶終端和CFS 門戶都通過MEC 系統(tǒng)級管理與MEC 系統(tǒng)交互。

移動邊緣用戶可以通過MEC 系統(tǒng)級管理的用戶應(yīng)用生命周期管理代理來對相關(guān)應(yīng)用和服務(wù)進(jìn)行實例化、終止或重新定位。然后，操作支持系統(tǒng)（OSS,operation support system）決定是否批準(zhǔn)相關(guān)請求，被批準(zhǔn)的請求將轉(zhuǎn)發(fā)到移動邊緣編排器。移動邊緣編排器是MEC 系統(tǒng)級管理中的核心功能，它維護(hù)可用計算/存儲/網(wǎng)絡(luò)資源和MEC 服務(wù)的總體視圖。移動邊緣編排器根據(jù)應(yīng)用程序需求（例如時延）將虛擬化MEC 資源分配給即將啟動的應(yīng)用程序。此外，編排器還可以靈活地將可用資源向下/向上擴展到已運行的應(yīng)用程序。

MEC 系統(tǒng)級管理與構(gòu)成移動邊緣平臺和虛擬化平臺管理器的MEC 服務(wù)器級管理互連。前者負(fù)責(zé)管理應(yīng)用程序的生命周期、應(yīng)用程序規(guī)則和服務(wù)授權(quán)、流量規(guī)則等；后者負(fù)責(zé)分配、管理和釋放MEC 服務(wù)器內(nèi)的虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施提供的虛擬化計算、存儲資源。MEC 服務(wù)器是參考體系架構(gòu)的一個重要組成部分，它代表虛擬化的資源，并在虛擬化基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之上承載作為虛擬機運行的MEC 應(yīng)用程序。

圖2 MEC 參考體系架構(gòu)

2.3 在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入MEC 的動機

盡管星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的潛力巨大，但面臨諸多挑戰(zhàn)，可能會限制其廣泛應(yīng)用。星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)面臨用戶不斷提高的QoS 需求的挑戰(zhàn)，如高數(shù)據(jù)速率、低通信時延和處理能耗等。尤其是近幾年，隨著智能終端的快速發(fā)展，涌現(xiàn)了許多新的計算和能源密集型應(yīng)用，如語音識別、游戲、多媒體編碼/解碼和智能交通等。雖然云計算可以用來完成這些任務(wù)，但是它受到廣域網(wǎng)中不可靠的數(shù)據(jù)傳輸時延或時延抖動的影響[33]，無法滿足用戶對QoS 的需求。此外，星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)還面臨可伸縮性、安全性和可靠性等挑戰(zhàn)。引入邊緣計算可有效應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，已成為未來重要的發(fā)展趨勢。接下來，本文從終端用戶和運營商的角度分別對在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入邊緣計算的動機展開分析和探討，為之后的融合工作介紹和討論提供依據(jù)。具體來說，從用戶終端角度引入MEC 的動機主要是進(jìn)一步滿足用戶的QoS 需求和降低終端的能耗，從運營商角度主要是進(jìn)一步降低核心網(wǎng)流量、提高網(wǎng)絡(luò)的可伸縮性和安全性。接下來，本文將分別對這些動機展開討論。

1)實時QoS 保障

隨著智能終端的快速發(fā)展，其性能也在不斷地提高和完善，但大多數(shù)智能終端仍然缺乏足夠的性能來完成具有預(yù)定義QoS 需求的實時用例。通過計算卸載，將計算任務(wù)通過衛(wèi)星卸載到云服務(wù)器，可以有效滿足容量有限的終端設(shè)備的計算需求。然而，各種新興業(yè)務(wù)應(yīng)用的快速發(fā)展，如物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、4K/8K 視頻傳輸?shù)龋瑢π堑貐f(xié)同網(wǎng)絡(luò)提出了諸如超低時延、高QoS 保障等新的需求。例如，在自動駕駛場景，集成到自主車輛中的攝像機生成的數(shù)據(jù)需要實時處理，以確定瞬間所需的駕駛動作。對于這類對時延敏感的應(yīng)用，傳統(tǒng)的云計算卸載并不是一種很好的解決方案，因為通過廣域網(wǎng)訪問它們時會造成較高的時延。在這種情況下，邊緣計算通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣滿足為用戶提供就近的計算、存儲能力，被認(rèn)為是應(yīng)對這種挑戰(zhàn)的有效手段。通過邊緣計算，用戶的計算需求可以直接在邊緣服務(wù)器得到處理而不需要傳輸?shù)竭h(yuǎn)程云服務(wù)器，從而大大降低了任務(wù)的處理時延，提高了用戶的體驗質(zhì)量。文獻(xiàn)[34]的研究表明，與云計算相比，基于邊緣計算的卸載方案在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時可有效降低時延，保障用戶QoS 需求。

2)能耗優(yōu)化

在考慮移動設(shè)備時，能耗是最重要的參數(shù)之一。雖然智能終端的處理能力在穩(wěn)步提高，但電池壽命并沒有以期望的速度提高。隨著各種計算密集型應(yīng)用的發(fā)展，在設(shè)備本身上執(zhí)行這些應(yīng)用程序會導(dǎo)致非常高的能耗。在這種情況下，盡管將計算任務(wù)卸載到云服務(wù)器可以在一定程度上降低移動設(shè)備處理計算任務(wù)的計算能耗，但是由于云服務(wù)器通常建立在距離移動終端非常遠(yuǎn)的地方，移動設(shè)備用于傳輸任務(wù)的傳輸能耗也會隨之提高。因此，在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入邊緣計算，將計算任務(wù)卸載到距離用戶更近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，有助于進(jìn)一步降低移動設(shè)備的能耗。文獻(xiàn)[35]對諸如人臉識別和增強現(xiàn)實等應(yīng)用的能耗進(jìn)行了分析，研究結(jié)果表明，與云服務(wù)器相比，將任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器可以有效地降低設(shè)備終端的能耗。因此，邊緣計算的引入對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中電池能量有限的移動設(shè)備是非常必要的。

3)核心網(wǎng)流量調(diào)度

核心網(wǎng)帶寬有限，易受擁塞影響。根據(jù)Cisco公司最新發(fā)布的預(yù)測報告，到2021 年，全球設(shè)備的總量將達(dá)到750 億，而移動流量將超過24.3 EB/月[36]。因此，運營商在管理具有不同大小和特征的累積數(shù)據(jù)流量時面臨巨大挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，移動設(shè)備產(chǎn)生的流量通過衛(wèi)星或其他接入設(shè)備接入核心網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)一步訪問云服務(wù)器。如果這些業(yè)務(wù)能夠在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)邊緣被滿足，則可以大大減輕核心網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)，并且優(yōu)化帶寬利用率。網(wǎng)絡(luò)的這種轉(zhuǎn)變防止了邊緣數(shù)十億設(shè)備消耗核心網(wǎng)絡(luò)的有限帶寬，因此，核心網(wǎng)絡(luò)所負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)在規(guī)模上變得可管理，并且簡化了操作。不僅是網(wǎng)絡(luò)運營商，云服務(wù)提供商也面臨同樣的挑戰(zhàn)。例如，如果物聯(lián)網(wǎng)傳感器（如攝像機）生成的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行處理，那么云數(shù)據(jù)中心對計算資源的需求就會降低。因此，邊緣計算的引入可有效解決核心網(wǎng)和數(shù)據(jù)中心的擁塞問題。

4)可伸縮性

終端設(shè)備的數(shù)量預(yù)計將在幾年內(nèi)達(dá)到數(shù)萬億，因此，可伸縮性問題是星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)面臨的重大挑戰(zhàn)之一[37]。為了支持這些實時變化的動態(tài)需求，可以相應(yīng)地縮放云。然而，向云服務(wù)器發(fā)送大量數(shù)據(jù)會在數(shù)據(jù)中心內(nèi)造成擁塞。并且由于終端設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量不斷發(fā)生變化，也使運營商的工作變得更加困難。在這種情況下，云計算的集中式結(jié)構(gòu)無法為數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序提供一個可伸縮的環(huán)境。在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入邊緣計算，在邊緣服務(wù)器上以虛擬機（VM,virtual machine）的形式分發(fā)服務(wù)和應(yīng)用程序并進(jìn)行復(fù)制，可極大地提高整個系統(tǒng)的可伸縮性[38]。如果邊緣服務(wù)器變得擁擠并且無法滿足傳入的請求，則可以將相應(yīng)的服務(wù)復(fù)制到附近的另一個邊緣服務(wù)器上，并允許對請求進(jìn)行進(jìn)一步的處理。此外，通過邊緣計算可以對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而可以極大地降低轉(zhuǎn)發(fā)給云服務(wù)器的流量，減輕云的可伸縮性負(fù)擔(dān)。

5)安全性和可靠性

在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，如果所有數(shù)據(jù)都傳回主服務(wù)器，則操作過程和數(shù)據(jù)都極易受到攻擊。分布式的邊緣計算將在不同的數(shù)據(jù)中心和設(shè)備之間分配數(shù)據(jù)處理工作。因此，攻擊者無法通過攻擊一臺設(shè)備來影響整個網(wǎng)絡(luò)。如果數(shù)據(jù)是在本地存儲和分析的，那么安全團(tuán)隊可以輕松地對其進(jìn)行監(jiān)視，從而大大提高整個系統(tǒng)的安全性。此外，與云計算相比，邊緣計算提供了更好的可靠性。邊緣計算服務(wù)器部署在更靠近用戶的位置，因此，網(wǎng)絡(luò)中斷的可能性大大降低了。

2.4 MEC 部署

相較于地面網(wǎng)絡(luò)，星地網(wǎng)絡(luò)中MEC 擁有更多的部署位置選擇，以適應(yīng)不同的需求。然而，由于星地網(wǎng)絡(luò)場景的各種限制條件，部署也存在許多需要解決的問題。本節(jié)首先介紹了MEC 部署位置，然后針對部署中存在的問題進(jìn)行了說明。

2.4.1 MEC 部署位置

MEC 是一種開放式體系結(jié)構(gòu)和平臺，可以靈活地部署在不同的位置，以滿足不同的服務(wù)和需求。在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，MEC 的部署位置通常可以分為以下幾種類型。

1)部署于地面網(wǎng)絡(luò)基站側(cè)

MEC 服務(wù)器可以部署在用戶附近的地面基站側(cè)，這種部署方式與常規(guī)MEC 非常相似，計算任務(wù)可以直接卸載到用戶附近基站的MEC，任務(wù)可以實現(xiàn)就近處理，大大減少了等待時間。此外，整個星地網(wǎng)絡(luò)的流量也將得到緩解。但是，這種部署方式要求用戶附近存在可用基站，更適用于密集用戶場景。對于通過地面終端站連接到衛(wèi)星的稀疏用戶場景，這種部署方式并不適用，因為地面終端站沒有額外的計算能力。而且，為一小群用戶部署這種專用的MEC 服務(wù)器在經(jīng)濟(jì)上也是不可行的。

2)部署于低軌衛(wèi)星

MEC 服務(wù)器也可以部署在LEO 衛(wèi)星中。在這種情況下，衛(wèi)星覆蓋范圍內(nèi)的所有地面設(shè)備都可以受益于卸載服務(wù)。衛(wèi)星和地面骨干網(wǎng)之間的流量也減少了。與部署于地面基站側(cè)相比，此方案的時延相對較高，但是與將請求發(fā)送到遠(yuǎn)程云相比，它在時延方面仍然有重大改進(jìn)。該部署方案的缺點在于，進(jìn)行密集的計算將大大增加衛(wèi)星的能耗，當(dāng)嚴(yán)格限制衛(wèi)星的能量供應(yīng)時，計算卸載功能將會受到很大的限制。

3)部署于地面站網(wǎng)關(guān)

將MEC 服務(wù)器部署在地面站網(wǎng)關(guān)中，能夠為更多的用戶提供計算能力更強的服務(wù)。如果在地面站網(wǎng)關(guān)中部署了MEC 服務(wù)器，則所有域用戶都可以享受MEC 服務(wù)，從而避免了地面站網(wǎng)關(guān)和遠(yuǎn)程云之間的大量數(shù)據(jù)傳輸。與上述卸載方式相比，由于LEO 衛(wèi)星鏈路的額外中繼，此種部署方式導(dǎo)致服務(wù)的時延相對較高，但在實施和維護(hù)方面更實用。

2.4.2 部署存在的問題

在星地網(wǎng)絡(luò)中，考慮到衛(wèi)星的高移動性、能耗受限以及不同服務(wù)需求的問題，部署MEC 需要對以下問題加以考量。

1)衛(wèi)星高移動性

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)不同于地面網(wǎng)絡(luò)，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的衛(wèi)星都處于周期性的高速運動過程中。將MEC 部署于衛(wèi)星上，計算卸載到衛(wèi)星上后，在衛(wèi)星高速運動過程中，如何保障服務(wù)的連續(xù)性是必須考慮的問題。因此，必須設(shè)計合理的移動性管理方案，對計算卸載的服務(wù)連續(xù)性進(jìn)行保障。

2)衛(wèi)星能耗受限

衛(wèi)星體積較小，電池受限，這就導(dǎo)致在衛(wèi)星上部署MEC 必須要考慮能耗的問題。針對此，考慮采用Docker 容器的輕量級部署方式，可減少部署的能耗。此外，在計算卸載過程中，相鄰的衛(wèi)星之間進(jìn)行協(xié)作卸載，也可有效減輕單個衛(wèi)星的能耗，并能有效提升衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的資源利用效率。

3)不同服務(wù)需求

考慮到不同服務(wù)對時延有不同的需求，MEC的部署也需要根據(jù)不同的場景進(jìn)行調(diào)整。若用戶對時延要求較高，MEC 應(yīng)該部署于更靠近用戶的位置，如地面站、衛(wèi)星等；若計算服務(wù)對時延需求不大，但需要很高的計算處理能力，則需要考慮網(wǎng)關(guān)等計算資源豐富的部署地點。

3 融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

本節(jié)首先對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹和梳理。然后結(jié)合當(dāng)前相關(guān)工作，對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的體系架構(gòu)進(jìn)行了概述，此外，還介紹了該架構(gòu)的一些支撐關(guān)鍵技術(shù)和適用的一些典型應(yīng)用。

3.1 相關(guān)工作介紹

融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)已成為當(dāng)前研究的熱點問題之一。國內(nèi)外很多研究學(xué)者都已經(jīng)開展了相關(guān)工作，對融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)展開了研究。具體來說，當(dāng)前架構(gòu)設(shè)計的相關(guān)研究工作可以分為2 類，即以用戶體驗質(zhì)量為優(yōu)化目標(biāo)的融合架構(gòu)設(shè)計和以網(wǎng)絡(luò)性能為優(yōu)化目標(biāo)的融合架構(gòu)設(shè)計。以用戶體驗質(zhì)量為優(yōu)化目標(biāo)的相關(guān)工作又可以進(jìn)一步分為以降低時延和以降低時延和能耗為優(yōu)化目標(biāo)2 類。接下來，將對這些相關(guān)研究工作展開詳細(xì)的介紹和討論。

在以降低時延為優(yōu)化目標(biāo)的融合架構(gòu)設(shè)計方面，文獻(xiàn)[39]提出了面向5G 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的一種靈活的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，并結(jié)合軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN,software defined network）和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV,network functions virtualization）技術(shù)，設(shè)計了基于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的邊緣計算系統(tǒng)架構(gòu)和資源管理機制。該機制可以根據(jù)應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求的不同，基于不同的QoS 需求分配資源。仿真結(jié)果表明，提出的架構(gòu)可滿足不同的帶寬和計算資源需求，有效減少時延。由于當(dāng)前的機載處理能力和衛(wèi)星間通信速率的限制，從衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)的時延較高，數(shù)據(jù)利用率較低。為了智能地使用衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)，文獻(xiàn)[40]提出了一種面向5G/6G 的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)邊緣智能計算架構(gòu)，并分析了邊緣計算和深度學(xué)習(xí)如何在衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測中發(fā)揮作用。仿真結(jié)果表明，邊緣智能計算可以有效減少衛(wèi)星傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)處理和通信時延，提高星際鏈路的帶寬利用率，減輕衛(wèi)星地面站數(shù)據(jù)處理的壓力。

在以降低時延和能耗為優(yōu)化目標(biāo)的融合架構(gòu)設(shè)計方面，文獻(xiàn)[25]提出了一種面向高速星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星MEC 集成架構(gòu)，并提出了一種動態(tài)NFV 技術(shù)，以將計算資源整合到LEO 衛(wèi)星的覆蓋范圍內(nèi)。此外，該文還提出了一種面向QoS 保障的任務(wù)調(diào)度模型，以有效降低用戶感知的時延和系統(tǒng)能耗。文獻(xiàn)[41]提出了一種空天地融合網(wǎng)絡(luò)邊緣/云計算架構(gòu)，該架構(gòu)可在考慮遠(yuǎn)程能源和計算約束的情況下減輕計算密集型應(yīng)用的負(fù)擔(dān)，其中無人機提供靠近用戶的邊緣計算，而衛(wèi)星提供對云計算的訪問支持。此外，該文還提出了一種聯(lián)合資源分配和任務(wù)調(diào)度方法，以有效地將計算資源分配給VM 并調(diào)度卸載的任務(wù)。

在以提高系統(tǒng)性能為優(yōu)化目標(biāo)的融合架構(gòu)設(shè)計方面，文獻(xiàn)[42]提出了一種軟件定義的星地協(xié)同組網(wǎng)體系架構(gòu)，該架構(gòu)不僅集成了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)，還利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)和移動邊緣計算來提供多樣化通信服務(wù)。這不僅提升了網(wǎng)絡(luò)管理的靈活性，還提高了全球多媒體服務(wù)的質(zhì)量。文獻(xiàn)[43]提出了一種面向智慧城市的星地協(xié)同霧計算架構(gòu)以提高用戶的體驗質(zhì)量，利用車聯(lián)網(wǎng)中資源較豐富的車載設(shè)備來緩解由于用戶需求動態(tài)變化導(dǎo)致的計算資源需求地理不平衡問題。此外，該文還提出了一種通過資源定價影響車輛路徑選擇的激勵方案，以平衡資源需求并基于地理分配計算資源。

本節(jié)從優(yōu)化目標(biāo)的角度對目前的融合架構(gòu)方案進(jìn)行了詳細(xì)的分析，如表2 所示。在各個方案中，大多數(shù)的架構(gòu)在考慮融合邊緣計算時，仍然考慮邊緣計算部署在地面網(wǎng)絡(luò)，將衛(wèi)星作為接入邊緣計算資源的接入節(jié)點。也有一些設(shè)計方案（如文獻(xiàn)[39,43]）考慮將邊緣計算直接部署在衛(wèi)星上，為用戶提供更快速的計算響應(yīng)和更高質(zhì)量的服務(wù)。但是這些研究只給出了融合的基本模型，并對特定的技術(shù)進(jìn)行了研究，缺少對總體架構(gòu)的細(xì)致設(shè)計。因此，本文總結(jié)當(dāng)前的研究工作，提出了一種融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的綜合體系架構(gòu)。

3.2 融合架構(gòu)概述

圖3 顯示了融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，該架構(gòu)由以下幾個部分組成。

1)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)主要由低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)組成，與移動蜂窩系統(tǒng)中的eNode B 不同，低軌衛(wèi)星的能量供應(yīng)和計算能力非常有限，因此，在小規(guī)模的低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中，可能無法處理高能耗或計算密集型的計算任務(wù)。這里需要注意的是，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中并不只包括低軌衛(wèi)星，例如，O3b 網(wǎng)絡(luò)運行的中軌衛(wèi)星星座可為數(shù)據(jù)傳輸提供中繼服務(wù)，但由于沒有利用到相關(guān)的功能，因此在本架構(gòu)中不做考慮。

表2 融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計相關(guān)研究工作總結(jié)歸類

圖3 融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2)地面網(wǎng)絡(luò)

地面網(wǎng)絡(luò)主要包括地面站和地面骨干網(wǎng)。

①地面站。在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，有地面網(wǎng)關(guān)站和地面終端站2 種類型的地面站。地面網(wǎng)關(guān)站應(yīng)該配備強大的定向天線，并且能夠支持大量用戶，如蜂窩網(wǎng)絡(luò)或區(qū)域IP 網(wǎng)絡(luò)。相反，地面終端站的天線沒有那么強大，它只為一小部分用戶（如家庭或?qū)W校）傳輸數(shù)據(jù)。

②地面骨干網(wǎng)。地面骨干網(wǎng)主要包括MEC 平臺、數(shù)據(jù)中心、SDN 控制器以及用于網(wǎng)絡(luò)接入和路由的各種設(shè)備。地面骨干網(wǎng)通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)與用戶設(shè)備通信，通過雷達(dá)接收衛(wèi)星計算任務(wù)。數(shù)據(jù)中心具有較豐富的計算和存儲資源，可以處理網(wǎng)絡(luò)中各種用戶設(shè)備生成的計算任務(wù)。SDN 控制器負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的路由轉(zhuǎn)發(fā)及流量控制，提供網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一管理與編排功能。一個星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的廣域地面區(qū)域的總流量以地面骨干網(wǎng)為單位進(jìn)行聚合。需要注意的是，一個星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)可能在地面上有幾個地面骨干網(wǎng)。

3)用戶設(shè)備

用戶設(shè)備指星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的移動設(shè)備，例如智能手機、AR/VR 設(shè)備和智能車輛等。這些設(shè)備的計算能力有限，因此它們生成的計算任務(wù)可能需要卸載到星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行處理。

根據(jù)使用人群密度的不同，融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的應(yīng)用場景主要分為密集型用戶場景和稀疏型用戶場景。在密集型用戶場景下，對于移動用戶，4G/5G 服務(wù)可以通過部署蜂窩塔和eNode B 來構(gòu)建地面蜂窩網(wǎng)絡(luò)，計算任務(wù)可以就近卸載到基站側(cè)的MEC 平臺進(jìn)行處理，不需要通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。在稀疏用戶場景下，用戶可能分布在高空平臺、飛機、孤島、農(nóng)村等區(qū)域。在這些情況下，地面蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)無法覆蓋，并且用戶終端的通信、計算、緩存和存儲容量都非常有限。因此，這些用戶終端可以通過衛(wèi)星進(jìn)行通信，直接將其計算任務(wù)卸載到衛(wèi)星上，或者通過衛(wèi)星中繼將其計算任務(wù)卸載到地面數(shù)據(jù)中心進(jìn)行任務(wù)處理。

在提出的架構(gòu)中，典型的任務(wù)處理流程如下。用戶生成計算任務(wù)，首先判斷本地的計算資源是否能滿足其需求，如果本地計算資源無法滿足用戶需求，則根據(jù)所處環(huán)境決定將其卸載到衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的邊緣計算節(jié)點還是地面網(wǎng)絡(luò)的邊緣計算節(jié)點。當(dāng)相應(yīng)的邊緣計算節(jié)點接收到計算任務(wù)時，如果處于繁忙狀態(tài)，則將計算任務(wù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理；否則，它將根據(jù)自己的計算能力決定是否與周圍的邊緣計算節(jié)點合作來處理計算任務(wù)，這取決于邊緣計算網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同任務(wù)調(diào)度策略。當(dāng)任務(wù)處理完成后，將結(jié)果返回到用戶設(shè)備或數(shù)據(jù)中心取決于任務(wù)的類型。總的來說，整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過將計算資源部署到更靠近用戶的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，大大縮短了服務(wù)響應(yīng)時間，并且邊緣計算節(jié)點之間的協(xié)作進(jìn)一步加快了任務(wù)處理速度，提高了用戶服務(wù)體驗。

3.3 關(guān)鍵技術(shù)

本節(jié)對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的幾種關(guān)鍵支撐技術(shù)展開探討，包括軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)等。然后對在融合網(wǎng)絡(luò)中運用這些技術(shù)時存在的問題以及解決方案展開了分析和討論。

3.3.1 軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

SDN 作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠有效幫助設(shè)計動態(tài)、可管理的網(wǎng)絡(luò)。SDN 通過將控制平面和數(shù)據(jù)平面分離，在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中只保留相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能，在控制平面上進(jìn)行控制功能的集成，通過控制器實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的統(tǒng)一控制。控制器擁有對整個網(wǎng)絡(luò)的控制能力，通過下發(fā)相應(yīng)的策略命令控制節(jié)點進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)等功能。SDN 控制器具有網(wǎng)絡(luò)資源的全局視圖，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性和服務(wù)的QoS 要求，對網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行實時的邏輯分配。通過對控制器的全面管理，可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的鏈路發(fā)現(xiàn)、拓?fù)淇刂频裙δ堋Ｒ虼耍瑥娜值慕嵌葋砜矗琒DN有助于網(wǎng)絡(luò)管理，并通過開放接口支持可編程性，可以實現(xiàn)一個適應(yīng)性強、效率高、可管理、成本效益高的網(wǎng)絡(luò)[44]。

SDN 在融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中部署的邏輯結(jié)構(gòu)如圖4 所示。基礎(chǔ)設(shè)施層由一些物理資源組成，包括衛(wèi)星域和地面域中的通信、存儲和計算資源。它們構(gòu)成了向用戶提供無縫通信的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。在抽象層，利用NFV 技術(shù)對物理資源進(jìn)行抽象，將虛擬化的資源集中起來，為SDN 控制器提供網(wǎng)絡(luò)資源的全局視圖。在控制層，位于地面的SDN 控制器使用南向接口與衛(wèi)星和地面的物理網(wǎng)絡(luò)元件進(jìn)行通信。應(yīng)用層由多個星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)管理模塊（如移動性管理、流量工程、路由、遠(yuǎn)程配置、安全）組成，通過控制層提供的北向接口實現(xiàn)。基于此架構(gòu)，SDN 控制器可以實現(xiàn)對融合MEC的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的MEC應(yīng)用程序進(jìn)行有效控制，有效保障融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用服務(wù)的QoS 需求。

3.3.2 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)

NFV 是一種操作框架，旨在編排在自動化虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)的商用現(xiàn)成品（COTS,commercial off-the-shelf）硬件中部署的虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能（VNF,virtualized network function）軟件設(shè)備，并進(jìn)行VNF 設(shè)備的全生命周期管理。通過采用NFV 技術(shù)統(tǒng)一可用資源，可使融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)集中管理計算卸載任務(wù)。此外，NFV 在降低融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中為網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商部署新服務(wù)的成本和時間方面具有巨大優(yōu)勢[45]。然而，在融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，所有的低軌衛(wèi)星都處于高速運動狀態(tài)。在這種情況下，衛(wèi)星覆蓋范圍內(nèi)的邊緣計算服務(wù)器總是在變化，實現(xiàn)靜態(tài)NFV 統(tǒng)一融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器是困難的，甚至是不切實際的。

圖4 SDN 在融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中部署的邏輯結(jié)構(gòu)

因此，使用動態(tài)NFV 技術(shù)來整合融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)[25]的資源是非常有必要的，如圖5 所示。動態(tài)虛擬化系統(tǒng)類似于常用的靜態(tài)NFV 系統(tǒng)，包含3 層：虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施層、虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能層和編排層。為了解決低軌衛(wèi)星的機動性問題，在衛(wèi)星編排器中增加了一個動態(tài)資源監(jiān)視器。這樣，監(jiān)視器就知道VNF 是連接狀態(tài)還是斷開狀態(tài)，資源注冊和刪除操作可以在編排器中快速完成。此外，當(dāng)可用資源發(fā)生變化時，信息將被發(fā)送到用戶和MEC 服務(wù)器以調(diào)整其策略。

圖5 融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)NFV

3.3.3 技術(shù)問題與解決方案

在融合 MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入諸如SDN、NFV 等新型技術(shù)在進(jìn)一步增強融合網(wǎng)絡(luò)的管控能力的同時，也帶來了一些挑戰(zhàn)。接下來，本文對這些挑戰(zhàn)及其解決方案展開詳細(xì)的分析和討論。

1)路由策略

隨著融合網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大，支持SDN 的轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備中出現(xiàn)了大量的流表，消耗了大量的存儲和計算資源。因此，可以將在互聯(lián)網(wǎng)上開發(fā)的自治系統(tǒng)的概念引入融合網(wǎng)絡(luò)中，以簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，方便網(wǎng)絡(luò)管理。此外，可以在每個自治系統(tǒng)中使用私有路由來減少融合網(wǎng)絡(luò)中路由的復(fù)雜性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于人工智能的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)路由策略成為未來的發(fā)展趨勢。

2)資源管理與分配

通過SDN 和NFV 技術(shù)的引入，可以抽象出融合網(wǎng)絡(luò)中的各種基礎(chǔ)設(shè)施、頻譜、通信信道以及計算資源和存儲資源，以構(gòu)建多維的天地一體化資源。此外，在中間盒中耦合的各種網(wǎng)絡(luò)功能也可以抽象為使用NFV 技術(shù)在SDN 控制器中實現(xiàn)的VNF資源[46]。這些虛擬化資源被匯集在一起提供網(wǎng)絡(luò)資源的全局信息。在此基礎(chǔ)上，如何優(yōu)化系統(tǒng)的資源利用率是一個具有挑戰(zhàn)性的課題。無線資源管理可以在邊緣計算服務(wù)器中進(jìn)行編排，其他虛擬資源則由網(wǎng)絡(luò)控制器統(tǒng)一編排。高效的資源編排不僅將所需的VNF 連接起來，還將虛擬網(wǎng)絡(luò)資源分割成獨立的片，并將它們分布在多個虛擬運營商之間。在設(shè)計靈活動態(tài)的資源分配策略時，應(yīng)考慮每個段的特殊性（特別是高度動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒖深A(yù)測性、規(guī)律性和周期性的空間網(wǎng)絡(luò)）和每個虛擬網(wǎng)絡(luò)的QoS 需求。

3)安全性

在融合網(wǎng)絡(luò)中，轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備可能經(jīng)常與SDN 控制器連接或斷開連接。因此，分組傳輸容易被截獲和中斷。由于融合網(wǎng)絡(luò)具有高動態(tài)性、高誤比特率、大傳輸時延和有限的計算能力，因此需要一種輕量的安全解決方案來解決引入SDN 技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的安全問題。計算開銷低的加密方案可以用于認(rèn)證，從而降低對網(wǎng)絡(luò)處理資源的要求。利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞目深A(yù)測性，提前協(xié)商會話密鑰，可以實現(xiàn)流連接時延的降低。由于軟件缺陷和錯誤配置，在軟件中實現(xiàn)的VNF 比硬件中間盒更容易受到攻擊。網(wǎng)絡(luò)控制器作為支持SDN 融合網(wǎng)絡(luò)的核心部件，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的控制和管理，因此，如何保障網(wǎng)絡(luò)控制器的安全性也至關(guān)重要。

3.4 典型應(yīng)用

融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶設(shè)備提供廣泛的計算能力和存儲能力，從而促進(jìn)一些應(yīng)用的發(fā)展和性能提升，一些典型的應(yīng)用場景總結(jié)如下。

1)空中數(shù)據(jù)回傳

融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)為低軌衛(wèi)星和地面基礎(chǔ)設(shè)施之間的數(shù)據(jù)通信提供了低時延的空中數(shù)據(jù)回傳。在用戶密度低、缺乏通信基礎(chǔ)設(shè)施的偏遠(yuǎn)地區(qū)，“無線局域網(wǎng)”的重要性日益提高。在這種情況下，不需要地面基礎(chǔ)設(shè)施即可建立與衛(wèi)星的通信連接。即使在具有地面基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域，融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)也可以用作備用回程，以緩解地面網(wǎng)絡(luò)的擁塞。在可能危及地面基礎(chǔ)設(shè)施的緊急情況下，融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)在確保關(guān)鍵通信的連續(xù)性方面也十分有效。

2)監(jiān)視/偵查

在未部署MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，一些監(jiān)視或偵查服務(wù)都要求衛(wèi)星將圖像返回到地面的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，這將導(dǎo)致這些服務(wù)的傳輸能耗高、傳輸時延大。借助MEC 的邊緣計算能力，在融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中（如圖6 所示），衛(wèi)星MEC平臺處可以直接完成圖像的識別和處理，衛(wèi)星只需要返回圖像的關(guān)鍵部分或報警信息，而不需要返回所有的觀測結(jié)果。此外，這種偵察能力特別適合在地質(zhì)條件不穩(wěn)定的地區(qū)使用，其中對建筑物、道路和橋梁的監(jiān)視至關(guān)重要。在發(fā)生災(zāi)害的情況下，融合網(wǎng)絡(luò)還可以用于監(jiān)視環(huán)境狀態(tài)。

圖6 融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視/偵查服務(wù)示意

3)視頻優(yōu)化

通過邊緣緩存可以在衛(wèi)星的MEC 平臺上緩存一些流行的視頻內(nèi)容，如圖7 所示。當(dāng)用戶訪問視頻內(nèi)容時，通過部署在衛(wèi)星上的MEC 平臺可以對視頻數(shù)據(jù)分組進(jìn)行深入分析，并將其與本地緩存的內(nèi)容進(jìn)行比較。如果用戶訪問的視頻內(nèi)容已經(jīng)緩存在本地，則可以直接在衛(wèi)星處響應(yīng)用戶的視頻請求，而不需要將用戶的視頻內(nèi)容請求發(fā)送至位于地面的遠(yuǎn)端內(nèi)容提供商，從而大大減少了冗余數(shù)據(jù)回傳帶來的高時延和能量消耗，降低了地面核心網(wǎng)絡(luò)壓力，提升了用戶的視頻體驗質(zhì)量。

圖7 融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)視頻優(yōu)化服務(wù)示意

4 關(guān)鍵挑戰(zhàn)

融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為提高網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗質(zhì)量帶來各種好處。同時，星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中MEC 的引入也帶來了新的關(guān)鍵技術(shù)研究問題和挑戰(zhàn)，如任務(wù)調(diào)度、移動性管理、干擾管理和異構(gòu)性支持等，本節(jié)將對此進(jìn)行討論。

4.1 任務(wù)調(diào)度

任務(wù)調(diào)度通過任務(wù)調(diào)配，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)各種資源的有效利用，保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能。因此其一直以來是人們關(guān)注的重點研究課題之一。本節(jié)首先對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、移動邊緣計算及融合網(wǎng)絡(luò)中任務(wù)調(diào)度的相關(guān)研究分別進(jìn)行了介紹，然后針對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度方案展開了討論。

4.1.1 相關(guān)工作進(jìn)展研究

任務(wù)調(diào)度問題作為一個熱點研究方向，許多學(xué)者對其從多個方面進(jìn)行了相關(guān)研究。本節(jié)分別對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、移動邊緣計算和融合網(wǎng)絡(luò)3 個方面的相關(guān)研究進(jìn)行了整理，從優(yōu)化目標(biāo)的角度對相關(guān)研究進(jìn)行了詳細(xì)的歸納和分析。

1)星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度

星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度主要通過衛(wèi)星或無人機的控制功能實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度、資源分配和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。文獻(xiàn)[47]提出了一個多無人機（UAV,unmanned aerial vehicle）使能的D2D 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以支持網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容共享和交付。此外，該文設(shè)計了一個任務(wù)調(diào)度方案，通過優(yōu)化每個飛行周期中的無人機軌跡，以滿足用戶的速率要求，使無人機服務(wù)的邊緣用戶的總速率最大。文獻(xiàn)[48]聚焦多UAV 軌跡優(yōu)化的數(shù)據(jù)卸載場景，提出了一種迭代算法，以最大化無人機輔助蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)吞吐量。文獻(xiàn)[49]提出了一種利用衛(wèi)星鏈路在5G 衛(wèi)星融合網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行多媒體流量卸載的子分組方法，該方法旨在通過單個標(biāo)記來衡量多播無線電資源管理策略的整體性能，以提高信道和聚合數(shù)據(jù)速率。

2)移動邊緣計算中的任務(wù)調(diào)度

移動邊緣計算中，任務(wù)調(diào)度主要通過卸載決策的優(yōu)化以保障用戶終端或應(yīng)用程序的時延和能耗需求。文獻(xiàn)[50]引入了混合光纖無線網(wǎng)絡(luò)，為集中式云和移動邊緣計算的共存提供支持。此外，該文研究了云-邊緣協(xié)同計算卸載問題，并提出了2 種方案，即近似協(xié)同的計算卸載方案和基于博弈論的協(xié)同計算卸載方案。文獻(xiàn)[51]研究了帶有小蜂窩網(wǎng)絡(luò)的MEC 系統(tǒng)中的節(jié)能計算卸載管理方案。通過共同優(yōu)化計算分流決策、頻譜、功率和計算資源分配來最大程度地減少用戶的能耗。文獻(xiàn)[52]研究了啟用MEC 的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的計算卸載和單元選擇策略問題，將其表述為任務(wù)執(zhí)行等待時間最小化問題，并提出了一種廣泛的搜索方法和Khun-Munkres 算法以獲得最優(yōu)解。

3)融合網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度

MEC 與星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的融合，允許星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供計算服務(wù)，衛(wèi)星強大的控制和連接能力為任務(wù)調(diào)度提供強大的技術(shù)支撐。文獻(xiàn)[25]設(shè)計了一種協(xié)同計算卸載方案，LEO 實現(xiàn)對資源的整合和分配，調(diào)度用戶計算任務(wù)的卸載過程，實現(xiàn)時延和能耗的優(yōu)化。文獻(xiàn)[41]提出了一種面向空天地邊緣-云網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合資源分配和任務(wù)調(diào)度方案，以有效地進(jìn)行資源分配并調(diào)度卸載的任務(wù)。此外，為了應(yīng)對系統(tǒng)的動態(tài)性和復(fù)雜性，設(shè)計了一種基于深度強化學(xué)習(xí)的計算卸載算法來實時學(xué)習(xí)最佳卸載策略。

如表3 所示，本節(jié)從優(yōu)化目標(biāo)的角度分別對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、移動邊緣計算和融合網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度方案進(jìn)行了調(diào)研和歸納。對于融合網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度，在大多數(shù)的方案設(shè)計中，衛(wèi)星僅充當(dāng)通信和控制節(jié)點的角色，任務(wù)調(diào)度主要集中在對地面計算資源的調(diào)度上。然而考慮到MEC 可以部署在衛(wèi)星上的場景，設(shè)計一種針對衛(wèi)星MEC 計算節(jié)點的任務(wù)調(diào)度方案也是非常必要的。因此，本文將對考慮衛(wèi)星MEC 計算節(jié)點場景的任務(wù)調(diào)度方案展開討論和設(shè)計。

4.1.2 融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的任務(wù)調(diào)度方案

在本文提出的融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，計算資源存在于用戶終端、邊緣計算平臺、數(shù)據(jù)中心等多層次計算平臺中。因此，從用戶終端角度出發(fā)，設(shè)計一種靈活動態(tài)的用戶終端/邊緣計算平臺/遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心的多層次協(xié)同卸載機制，可有效滿足用戶對于時延、能耗、隱私等不同體驗質(zhì)量（QoE,quality of experience）的需求。此外，在邊緣計算系統(tǒng)接收到大量計算卸載任務(wù)時，由于單個邊緣計算節(jié)點處資源受限，可能無法滿足用戶需求。在這種情況下，利用相鄰的多個邊緣計算節(jié)點處空閑的計算資源，進(jìn)行多節(jié)點協(xié)作計算，可進(jìn)一步提升計算性能與整體資源利用效率。

任務(wù)調(diào)度示意如圖8 所示，本節(jié)將從多層次協(xié)同計算卸載和多節(jié)點協(xié)同任務(wù)調(diào)度2 個角度對融合網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)調(diào)度問題展開討論。

1)多層次協(xié)同計算卸載

融合網(wǎng)絡(luò)中的各類用戶對不同任務(wù)有不同的計算需求，例如有些任務(wù)是時延敏感型任務(wù)，對于時延要求很高；有些任務(wù)是計算密集型任務(wù)，對于時延沒有過高要求，但要求用戶終端能在較少的能耗范圍內(nèi)完成任務(wù)的處理。因此，根據(jù)用戶對時延、能耗、吞吐量、帶寬等不同QoS 需求，結(jié)合各層次計算資源的不同特點，研究最優(yōu)的本地/邊緣/數(shù)據(jù)中心間的多層協(xié)同計算卸載是一個非常重要的技術(shù)課題。

表3 任務(wù)調(diào)度研究方案總結(jié)歸納

圖8 任務(wù)調(diào)度示意

為此，本文設(shè)計了多層協(xié)同計算卸載決策過程，主要包含以下流程。

①用戶與連接邊緣計算節(jié)點（如低軌衛(wèi)星邊緣計算節(jié)點）進(jìn)行交互，獲取諸如鏈路狀態(tài)信息、數(shù)據(jù)隊列信息等網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，并提交自身的任務(wù)請求信息。

②低軌衛(wèi)星節(jié)點根據(jù)自身隊列情況及剩余計算資源情況對用戶計算請求進(jìn)行反饋。

③用戶根據(jù)自身的QoE 需求（如對時延的需求）計算不同計算卸載情況下的任務(wù)處理時延，從而得出最優(yōu)的計算卸載方案，選擇是將部分或全部任務(wù)在本地進(jìn)行處理或卸載。

④當(dāng)邊緣節(jié)點、數(shù)據(jù)中心處理完計算任務(wù)時，將處理結(jié)果反饋給用戶終端，用戶終端匯總整理計算結(jié)果數(shù)據(jù)。

2)多節(jié)點協(xié)同任務(wù)調(diào)度

在衛(wèi)星組網(wǎng)環(huán)境下，計算密集型任務(wù)可由用戶終端卸載到地面網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)計算下沉。考慮到單個邊緣節(jié)點處資源受限，而不同節(jié)點間資源使用情況存在差異，進(jìn)行多節(jié)點協(xié)同任務(wù)調(diào)度可實現(xiàn)任務(wù)高效處理和網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用。本方案以任務(wù)卸載到低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)為例，針對單衛(wèi)星節(jié)點資源受限無法滿足用戶計算需求的情況，從低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)，研究星間的協(xié)同調(diào)度。此外，本方案針對網(wǎng)絡(luò)能耗及帶寬消耗進(jìn)行優(yōu)化，在滿足用戶QoE 需求條件下，實現(xiàn)對融合網(wǎng)絡(luò)性能的整體優(yōu)化。

多節(jié)點協(xié)同任務(wù)調(diào)度流程如圖9 所示，本文所設(shè)計的星間任務(wù)調(diào)度決策過程主要包含以下3 個階段。

①信息交互。在此階段，本地衛(wèi)星邊緣計算節(jié)點接收來自移動用戶的任務(wù)卸載請求。然后，節(jié)點將以分布式的方式與相鄰衛(wèi)星邊緣計算節(jié)點交互一些本地信息（包括隊列長度、緩沖區(qū)大小、執(zhí)行時間和能耗成本信息等）。

②任務(wù)調(diào)度和分配。本地衛(wèi)星邊緣計算節(jié)點判斷本地資源是否能滿足當(dāng)前計算請求，若能夠滿足，則直接在本地完成任務(wù)處理；若不能滿足，則向相鄰衛(wèi)星邊緣計算節(jié)點發(fā)送協(xié)同計算請求，請求其協(xié)助計算。相鄰節(jié)點根據(jù)自身情況判斷是否接收協(xié)助請求，如接收則將自身狀態(tài)信息（如資源使用情況、處理能力等）反饋給本地節(jié)點。本地節(jié)點根據(jù)相鄰節(jié)點反饋的信息進(jìn)行任務(wù)分配以最小化計算任務(wù)的總處理時延，并分發(fā)任務(wù)到相應(yīng)的鄰居邊緣節(jié)點。如果本地節(jié)點判斷整個低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)都無法滿足當(dāng)前計算需求，則本地節(jié)點將計算任務(wù)卸載到地面數(shù)據(jù)中心，從而以更高的時延和能量消耗進(jìn)行遠(yuǎn)程任務(wù)處理。

③任務(wù)處理和結(jié)果反饋。相鄰衛(wèi)星的邊緣計算節(jié)點接收并處理任務(wù)，然后將獲得的結(jié)果返回到本地衛(wèi)星邊緣計算節(jié)點。

圖9 多節(jié)點協(xié)同任務(wù)調(diào)度流程

4.2 移動性管理

移動性管理主要指網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對移動設(shè)備通信維持的相應(yīng)管理。為了保證終端在網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)的任何位置都能從網(wǎng)絡(luò)中獲取服務(wù)，并且保障服務(wù)的連續(xù)性，移動性管理的作用尤其突出，成為所有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)必須考慮的重要環(huán)節(jié)。

4.2.1 相關(guān)工作進(jìn)展研究

移動性管理作為一個高移動性場景下必須考慮的關(guān)鍵性問題，已經(jīng)得到了廣泛的研究。本節(jié)分別從星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、移動邊緣計算和融合網(wǎng)絡(luò)3 個方面整理了相關(guān)研究。

1)星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的移動性管理

星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的移動性管理相較于地面網(wǎng)絡(luò)的移動性管理更復(fù)雜，因為在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中不僅要考慮到終端設(shè)備的移動性，還需要對衛(wèi)星的移動加以考量。國內(nèi)外許多研究學(xué)者針對不同的優(yōu)化目標(biāo)提出了許多解決方案。針對網(wǎng)絡(luò)可靠性，文獻(xiàn)[53]提出了一種引入自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的切換算法，以減少不必要的切換，從而提高了融合網(wǎng)絡(luò)的可靠性。文獻(xiàn)[54]分析了基于GEO 衛(wèi)星的天地融合IP 網(wǎng)絡(luò)中航天器與地面用戶之間的轉(zhuǎn)發(fā)通信所產(chǎn)生的移動性管理問題，通過一種集中式路由控制方法保障路由切換成功率。文獻(xiàn)[55]討論了用于具有無人機移動控制的無線通信的2 種關(guān)鍵技術(shù)，即啟用無人機的移動中繼和增強的D2D 無人機信息分發(fā)。通過使用無人機作為移動中繼，可減少地面上源與目的地之間的鏈路距離，實現(xiàn)吞吐量和能耗的優(yōu)化。

2)移動邊緣計算中的移動性管理

邊緣計算服務(wù)器在為終端設(shè)備提供服務(wù)時，實際上是邊緣計算虛擬機中的應(yīng)用程序在處理終端設(shè)備上傳的計算任務(wù)。為了保障移動邊緣計算中的服務(wù)連續(xù)性，當(dāng)前移動邊緣計算中的移動性管理主要從不同的優(yōu)化角度對虛擬機遷移展開研究。文獻(xiàn)[56]主要考慮了用戶因為無法精準(zhǔn)地獲取信道條件和基站的計算能力而導(dǎo)致的移動性管理決策問題，通過Q 學(xué)習(xí)算法對任務(wù)時延進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)[57]將用戶移動模型簡化為一維移動模型，將虛擬機遷移策略制定為連續(xù)時間的馬爾可夫決策過程，并提出了控制器的概念，以協(xié)助在啟動虛擬機遷移時找到最佳閾值，進(jìn)而決定是否進(jìn)行虛擬機遷移。文獻(xiàn)[58]提出了一種在線的、以用戶為中心的移動性管理方案，以利用李雅普諾夫優(yōu)化方法和多臂老虎機理論，在使邊緣計算性能最大化的同時，保持用戶通信的能耗較低。其考慮了一種讓用戶做出移動性決策的方案，而不是傳統(tǒng)的使用基站或演進(jìn)分組核心網(wǎng)作為決策者的集中式方法。

3)融合網(wǎng)絡(luò)中的移動性管理

在融合網(wǎng)絡(luò)中，衛(wèi)星邊緣計算平臺上運行著多種邊緣計算應(yīng)用程序，從而能為用戶終端提供多種邊緣計算的服務(wù)。在低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中，用戶終端的位置相對固定，并且移動速度較慢，而衛(wèi)星的移動速度很快，因此終端需要頻繁地進(jìn)行通信衛(wèi)星的切換并進(jìn)行邊緣計算應(yīng)用程序的遷移。這種情況下，應(yīng)用遷移的效率和質(zhì)量會對用戶終端的服務(wù)質(zhì)量造成很大的影響，因此高效的移動性管理方案是不可或缺的。

當(dāng)前針對融合網(wǎng)絡(luò)的移動性管理研究較少，相關(guān)工作主要集中于用戶設(shè)備的移動過程并從權(quán)衡用戶體驗和資源開銷等角度來提出解決方案。文獻(xiàn)[43]為衛(wèi)星智能城市建立了基于車輛移動性的車輛計算資源地理遷移模型，并提出了一種通過資源定價影響車輛路徑選擇的激勵方案，以平衡資源需求并在地理上分配計算資源。

表4 列出了針對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、移動邊緣計算以及融合網(wǎng)絡(luò)的移動性管理的詳細(xì)分析，并對優(yōu)化目標(biāo)和技術(shù)方法進(jìn)行了歸納和總結(jié)。在各個方案中，通過設(shè)計合理的移動管理方案以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)可靠性、時延、計算性能等方面的需求。當(dāng)前針對融合網(wǎng)絡(luò)的移動性管理的相關(guān)研究非常少，并且相關(guān)工作只是考慮用戶設(shè)備的移動過程并從權(quán)衡用戶體驗和資源開銷等角度來提出解決方案。然而在融合網(wǎng)絡(luò)中，衛(wèi)星的高速周期運動及衛(wèi)星信道的復(fù)雜多變等問題才是移動性管理所面臨的最主要挑戰(zhàn)。對于時延敏感的應(yīng)用，如果只在用戶設(shè)備從切換完成后進(jìn)行虛擬機遷移，將在短時間產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)從而降低網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，因此需要在衛(wèi)星切換前完成遷移決策，并進(jìn)行遷移，以實現(xiàn)高效的移動性管理。在此過程中，為了實現(xiàn)任務(wù)及時、可靠的遷移，一方面需要綜合考慮衛(wèi)星和用戶設(shè)備的移動狀況，預(yù)測和決策用戶設(shè)備的切換；另一方面需要加強星間、星地間路由的管理，保證虛擬機能夠快速、高效、可靠地完成遷移過程。結(jié)合這些挑戰(zhàn)，本文將對融合網(wǎng)絡(luò)中的移動性管理方案展開詳細(xì)討論。

表4 移動性管理研究方案總結(jié)歸納

4.2.2 融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的移動性管理方案

本文設(shè)計了一種基于用戶QoE 保障的融合網(wǎng)絡(luò)移動性管理方案，對融合網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)遷移流程進(jìn)行優(yōu)化。該方案從用戶終端發(fā)現(xiàn)更合適的新衛(wèi)星開始，到新衛(wèi)星可以為用戶終端提供邊緣計算服務(wù)為止，規(guī)范了每個過程的任務(wù)和主要事項。遷移衛(wèi)星決策示意如圖10 所示，整個移動性管理方案包括以下6 個過程。

圖10 遷移衛(wèi)星決策示意

①偵測過程。用戶終端通過對能夠連接的衛(wèi)星進(jìn)行分析，從而確定衛(wèi)星的位置變化，包括原衛(wèi)星的相對遠(yuǎn)離和新衛(wèi)星的逐漸靠近。

②維持過程。用戶終端維持和原衛(wèi)星的通信，這一過程要持續(xù)到?jīng)Q策、遷移和路由更新過程之后，直到新衛(wèi)星已經(jīng)做好為用戶終端提供服務(wù)的準(zhǔn)備。

③決策過程。考慮傳輸時延和處理時延等因素，用戶終端會采用基于移動軌跡預(yù)測的隱馬爾可夫決策對何時遷移進(jìn)行決策，由于衛(wèi)星的移動具有周期性，移動軌跡具有規(guī)律性，因此決策策略也將周期性與規(guī)律性考慮在內(nèi)。

④遷移過程。如果已經(jīng)決定進(jìn)行應(yīng)用程序遷移，首先用戶終端會向新衛(wèi)星發(fā)起通知，告知原衛(wèi)星的IP 地址，然后新衛(wèi)星會和原衛(wèi)星進(jìn)行通信，接收原衛(wèi)星傳輸來的用戶終端數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序并重建，如果新衛(wèi)星已經(jīng)具有了需要遷移的應(yīng)用程序，那么原衛(wèi)星只需傳輸用戶數(shù)據(jù)，不需傳輸應(yīng)用程序數(shù)據(jù)。

⑤路由更新。在遷移結(jié)束后，新衛(wèi)星進(jìn)行路由更新，接替原衛(wèi)星為用戶終端提供邊緣計算服務(wù)。

⑥終止過程。新衛(wèi)星向原衛(wèi)星發(fā)出通知，原衛(wèi)星刪除用戶數(shù)據(jù)并斷開與用戶終端的通信，然后根據(jù)應(yīng)用程序的使用情況來決定是否關(guān)閉并刪除應(yīng)用程序。

4.3 干擾管理

在融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)大量接入設(shè)備同時接入MEC 服務(wù)器時，會出現(xiàn)嚴(yán)重的干擾問題。文獻(xiàn)[59]針對邊緣計算使能的小型蜂窩網(wǎng)絡(luò)下的干擾協(xié)調(diào)策略進(jìn)行了研究，每個用戶都根據(jù)歸屬基站與干擾基站之間的相對距離（稱為干擾歸零范圍）來選擇協(xié)調(diào)基站，以此實現(xiàn)用戶干擾協(xié)調(diào)性能的提升。類似地，本文將針對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)下的干擾問題展開相應(yīng)的討論。

干擾的實質(zhì)是資源利用中的沖突。因此，干擾管理與網(wǎng)絡(luò)資源管理密切相關(guān)。另外，由于MEC服務(wù)器以分布式的形式部署在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，終端任務(wù)處理請求數(shù)量大，星地網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜，資源利用率將大大降低。因此，根據(jù)地面邊緣網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星邊緣網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和用戶終端任務(wù)計算的要求，開發(fā)高效合理的資源配置是解決干擾問題的有效途徑之一。一方面，通過網(wǎng)絡(luò)資源的合理利用，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，增加網(wǎng)絡(luò)容量。另一方面，干擾管理可以反向修改資源分配策略，進(jìn)一步促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)容量的提高。此外，不均勻的干擾調(diào)度也是MEC融合星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中干擾管理面臨的重要挑戰(zhàn)之一。MEC 服務(wù)器在網(wǎng)絡(luò)中的部署和覆蓋不統(tǒng)一，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不同區(qū)域的干擾分布不均勻。因此，結(jié)合位置信息和計算需求，如何對干擾進(jìn)行智能處理和干擾管理是未來的重要研究方向之一。

4.4 異構(gòu)性

異構(gòu)性問題也是融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)面臨的一個巨大挑戰(zhàn)。在融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，計算資源存在于用戶終端、低軌星座網(wǎng)絡(luò)、地面邊緣網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)中心等不同的通信網(wǎng)絡(luò)中，由于不同通信網(wǎng)絡(luò)自身的硬件條件以及所面向的主要業(yè)務(wù)類型不同，不同通信系統(tǒng)的可用資源呈現(xiàn)出明顯的異構(gòu)特點。例如，用戶終端的計算處理資源主要使用x86 處理器，而部分衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)處于節(jié)能低耗電的目的，使用的是進(jìn)階精簡指令集機器（ARM,acorn RISC machine）處理器。因此，如何攻克各通信網(wǎng)絡(luò)間存在的資源異構(gòu)問題，實現(xiàn)多層次、異構(gòu)、泛在計算資源的融合與統(tǒng)一調(diào)度，對于融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。

盡管當(dāng)前有一些相關(guān)文獻(xiàn)，如文獻(xiàn)[60-61]等，已經(jīng)對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性進(jìn)行了研究，但是它們大多數(shù)是從架構(gòu)設(shè)計、指標(biāo)優(yōu)化等角度出發(fā)對異構(gòu)性問題展開分析和討論，而沒有考慮到異構(gòu)邊緣計算平臺的部署問題。從邊緣計算平臺部署的角度出發(fā)，解決邊緣計算場景中星地協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)問題，目前可行的方法之一就是使用K3s。K3s 是Kubernetes 的一種輕量級開源發(fā)行版，設(shè)計用于在資源受限的環(huán)境中運行Kubernetes，特別是在邊緣計算、IoT、ARM 等新興場景中。K3s 還支持各種異構(gòu)框架，比如x86_64、ARM64 和ARMv7，這使K3s 可以在任何邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上更靈活地工作。

5 開放性研究問題

為了充分發(fā)揮所提出的融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的優(yōu)勢，還有一些潛在的開放性研究問題與挑戰(zhàn)需要進(jìn)一步探討，總結(jié)如下。

5.1 海量用戶接入

由于星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模連接需求，衛(wèi)星資源具有有限性和共享性的特點。為了解決衛(wèi)星“傳輸距離遠(yuǎn)，資源容量有限”與用戶“大連接、低功耗、廣域”之間的矛盾，進(jìn)一步滿足用戶的接入需求，針對大規(guī)模用戶的接入問題，需要重點研究大規(guī)模連接條件下全球應(yīng)用的用戶上行鏈路接入策略和下行鏈路尋址策略，以實現(xiàn)用戶的接入控制和尋址。

5.2 大容量并發(fā)信號可靠接收

在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，低軌衛(wèi)星的覆蓋范圍非常大，一個波束內(nèi)往往包含大量的終端。在這種情況下，信號碰撞是一種常態(tài)，多址接入方式必須容忍這種碰撞。采用連續(xù)干擾消除（SIC,successive interference cancellation）被認(rèn)為是一種非常有效的碰撞解決方案。但是，對于大容量并發(fā)信號，可能找不到不沖突的信號，即沒有干凈的復(fù)制。在這種情況下，考慮到信噪比的差異和已知的信號特征參數(shù)，利用信號分離技術(shù)可以檢測出信噪比最大的信號，并在原始混合信號中采用信號重構(gòu)和信號抵消技術(shù)，消除解析信號以減少碰撞對系統(tǒng)性能的影響。

5.3 網(wǎng)絡(luò)安全與網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管

融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)可以提供多樣化服務(wù)，從而對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的安全與監(jiān)管提出了巨大的挑戰(zhàn)。多異構(gòu)終端的接入、應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)部署與實現(xiàn)等都需要設(shè)計詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管模式進(jìn)行管控。在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸過程中，如何實現(xiàn)信息傳輸?shù)亩丝诒O(jiān)控、低開銷的天基網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和安全防護(hù)以及對于不同等級信息的安全隔離是重要的研究方向。

5.4 高效通信協(xié)議棧

由于星地網(wǎng)絡(luò)終端分布范圍廣、信號傳播時延長、工作條件不可控、可維護(hù)性差等特點，研究適合星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的高效通信協(xié)議棧，以解決時延較長、終端開機時間短以及處理能力弱對協(xié)議性能的不利影響。一般來說，終端的存儲處理能力是有限的，并且大部分時間不在線以及所處的使用環(huán)境難以預(yù)測，易對信息安全造成不利影響。因此，還需要考慮在協(xié)議棧內(nèi)添加相應(yīng)的安全防護(hù)機制來加以解決。

5.5 傳輸體制設(shè)計

針對電磁頻譜資源嚴(yán)重不足和多系統(tǒng)共頻運行的現(xiàn)實，結(jié)合當(dāng)前主流的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)和衛(wèi)星信號傳播距離、終端分布范圍廣等特點，面向小型化、低功耗、低成本的應(yīng)用需求，通過分析不同用戶和應(yīng)用的終端形式、技術(shù)要求、工作環(huán)境和應(yīng)用場景，頻譜共享策略和無配置自適應(yīng)傳輸系統(tǒng)設(shè)計問題是需要研究的關(guān)鍵問題。

6 結(jié)束語

由于邊緣計算技術(shù)在響應(yīng)速度和處理能力方面帶來顯著的性能提升，在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入邊緣計算技術(shù)成為重要發(fā)展趨勢并引起了國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注。本文旨在對星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)下的邊緣計算架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)展開研究。首先分別概述了星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)和MEC 技術(shù)的基本架構(gòu)，并討論了星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中引入MEC 技術(shù)的動機和MEC 在星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的部署位置。然后對融合MEC 的星地協(xié)同網(wǎng)的基本概念和參考架構(gòu)進(jìn)行了概述，對其相關(guān)研究工作、融合架構(gòu)設(shè)計、關(guān)鍵支撐技術(shù)及典型應(yīng)用進(jìn)行了探討。最后對融合網(wǎng)絡(luò)中的一些關(guān)鍵挑戰(zhàn)和其他的一些開放性問題進(jìn)行了細(xì)致的分析和討論。