天地一體化信息網絡中星載邊緣計算應用與挑戰

陶 瀅，劉 偉，高梓賀,張 磊

(1.中國空間技術研究院，北京 100094；2.國家航天局衛星通信系統創新中心，北京 100094)

0 引言

邊緣計算是在網絡邊緣執行計算的一種新型計算模型，是指從數據源到云計算中心路徑之間的任意計算和網絡資源[1]。由于其極大地減輕了網絡帶寬和數據中心功耗，減小系統延遲從而增強服務響應能力，降低網絡數據泄露風險從而保護了用戶數據安全和隱私，近年來在公共安全實時數據處理、智能網聯車和自動駕駛、虛擬現實、工業物聯網、智能家居和智慧城市中得到了迅速發展與應用。

星載邊緣計算(也稱在軌邊緣計算)是指將計算、存儲等硬件設備部署在衛星上，實現數據的在軌存儲、處理等功能的計算方式[2-3]。隨著星載計算性能的不斷提升，特別是近年來衛星“軌道革命”的全面深化以及衛星系統、星載計算技術的快速演進發展，星載邊緣計算技術在產業界和學術界都得到了廣泛關注。除傳統的高軌道(GEO)衛星外，以“一網(OneWeb)”“星鏈(Starlink)” “鴿群(Flock)”等為代表的低軌通信/遙感星座系統為例，由于這些衛星星座具備了高帶寬、低時延、支持星間鏈路等特征，在應用服務方面，不但可以提供傳統的因特網(Internet)、遙感信息回傳服務，更可以提供相應的星載邊緣計算服務。也正因為如此，一些新興的商業航天公司都在積極籌劃在衛星上實現星載邊緣計算。例如，LEO Cloud Lyteloop公司計劃將數據中心集成到衛星，提供天基邊緣云服務[4]；微軟將云服務引入航天，開發了Azure軌道模擬器來模擬數字空間環境，為構建天基移動云計算數據中心提供基礎[5]；華為也推出了開源云原生人工智能(AI)衛星應用方案，計劃在天算星座上實現分布式深度空間學習[6-7]。

與此同時，作為實現全球化泛在互聯的公共基礎設施，下一代移動通信網絡(6G)將是覆蓋空、天、地、海的立體化、星地協同的天地一體化信息網絡[8]。近年來，第三代合作伙伴組織(3GPP)、歐洲電信標準化委員會(ETSI)、空間數據系統咨詢委員會(CCSDS)等組織或機構一直在推進天地一體化信息網絡標準化進程，世界各國也正在大力發展基于衛星星座的全球化互聯網業務。2020年4月，我國明確將基于衛星的互聯網視為通信網絡基礎設施，并納入新基建范疇。可以預計，處于快速發展中的天基網絡將與地面網絡一起，為全球范圍內的寬帶接入、內容分發、終端物聯等應用提供“全球覆蓋、隨遇接入、按需服務、安全可信”的服務。

然而，天地一體化信息網絡在帶來覆蓋優勢的同時，也面臨著新的挑戰，尤其是當用戶通過衛星接入互聯網時，星地鏈路的長傳輸時延將會帶來極高的通信延時，用戶服務質量(QoS)難以保障。因此，為保障未來天地一體化信息網絡中用戶的QoS，滿足全球多樣化用戶通信需求，亟需研究創新型的網絡服務模式并攻關關鍵技術，優化網絡能力水平。這包括了將星載邊緣計算應用于天地一體化信息網絡，并利用其固有優勢實現減小時延、降低緩存和節省回傳帶寬等優化目標。不過，考慮到衛星拓撲動態、星間/星地帶寬有限等問題，特別是由于星載空間環境、衛星承載能力等的影響，星載計算能力與地面計算能力相比仍存在較大差距，星載邊緣計算在天地一體化信息網絡中的應用還存在諸多現實性的技術挑戰。

本文在簡述星載邊緣計算技術及其應用方向的基礎上，首先對星載邊緣計算在天地一體化信息網絡中的應用需求進行分析，然后給出面向不同計算服務模式的天地一體化信息網絡架構并對其服務實現模式進行詳細論述。最后，以星載邊緣計算在天地一體化信息網絡應用中存在的問題分析為牽引，提出具體的技術挑戰。

1 星載邊緣計算技術

1.1 邊緣計算簡述

如圖1所示，在由“云、邊、端”構成的分層參考架構中，邊緣計算處于端和云之間，一方面可支持端設備接入，另一方面可連接到云。

圖1 “云邊端”參考架構

各種業務側重點和硬件特點不同的邊緣節點構成了邊緣計算的實體部分。這些節點既包括邊緣網關(進行網絡協議處理和轉換)、邊緣控制器(實現實時閉環控制業務)，也包括邊緣云(進行大規模數據處理)、邊緣傳感器(完成低功耗信息采集和處理)等。一般來說，邊緣節點通過邊緣管理器軟件進行統一管理。

邊緣節點有計算、網絡和存儲資源,這些資源可以直接封裝起來，以接口調用的方式直接提供給邊緣管理器，也可以按照功能領域(如控制、分析、優化等領域)進行功能模塊封裝后，以基于模型的業務編排方式由邊緣管理器統一管理調用，從而實現邊緣計算業務的優化開發和敏捷部署。

與傳統的云計算架構相比，邊緣計算的優勢主要表現在如下幾個方面[9]：

① 低時延：因為網絡中的數據在邊緣節點進行計算處理，無需上傳到云，所以降低了數據傳輸延時，提升了響應速度。

② 高安全：一些安全級別較高的數據可直接在邊緣節點進行處理分析，無需上傳至云計算平臺，能夠在一定程度上避免數據泄露問題，保護用戶數據安全和隱私。

③ 少傳輸：由于數據不需要全部傳輸到云平臺，端設備和云數據中心間傳輸的數據量大大減少，極大地減輕了網絡帶寬壓力。

④ 可擴展：邊緣計算分擔了中心服務器的計算任務，并降低了出現單點故障的可能。另外，很多終端設備在非工作狀態下處于閑置狀態，邊緣計算可以充分地對其加以利用，進而提高資源利用率。

⑤ 可感知位置：邊緣計算從本地接入網絡內的邊緣設備接收信息，可以發現設備的具體位置。

表1給出了邊緣計算與云計算的主要性能對比。

表1 邊緣計算與云計算主要性能對比

邊緣計算不是云計算的對立面，而是其拓展和延伸。目前，除理論研究外，5G等電信網絡、數據采集等專用物聯網絡、智能制造等工業互聯網領域正在開展廣泛的邊緣計算應用實踐。

1.2 星載計算發展現狀

星載計算一般由星載計算機(OBC),即衛星中完成控制和計算任務的計算機系統實現。隨著電子技術的進步以及空間任務多樣性和復雜性需求的提升，對星載計算性能的要求不斷提高，星載計算機也經歷了“單片機—簡單計算機—高性能計算機”的發展歷程[10]。

① 單片機時代——20世紀80年代前

單片機時代，星載數據處理控制功能由Intel4004、RCA1802等單片機實現。由于單片機間沒有高效傳輸總線，只能采用點對點的連接方式，這就使得通信線數多，且在增加新處理單元后會影響中心處理器的軟件和硬件，所以只適用于簡單系統。也正因如此，在這個階段，星載數據一般直接傳回地面系統進行集中處理。

② 簡單計算機時代——20世紀80年代到90年代中期

簡單計算機時代，星載數據處理控制功能由基于80C86、1750A 等帶有復雜指令系統且便于編程的中心處理單元(CPU)的星載計算機實現。同時，星載計算機間采用總線技術實現分布式體系架構。為此，衛星平臺和載荷管理控制、遙測、遙控數據處理等功能都可以在星上完成。不過，受限于宇航級芯片能力水平，此階段的星載計算機能力仍然較弱，所以數據處理量較大的遙測和遙感數據仍需傳回地面進行集中處理。

③ 高性能計算機時代——20世紀90年代中期后

高性能計算機時代，一些性能較高的處理器，如80386、80486、基于PowerPC的 RAD、基于SPARC 的LEON等，開始應用于空間環境。星載計算機的內部開始采用 VME(Versa Module Eurocard)、CPCI(Compact PCI)等結構緊湊、具有較高吞吐能力的總線。外部總線則采用標準串行數據總線，且將中低速總線和高速總線(如IEEE1394)分開。同時，星載計算機也開始使用強實時性操作系統(如Vxworks等)來管理系統資源并進行任務調度。不過，星載計算機能力仍然無法與地面相比，數據處理量較大的遙測、遙感等數據還是要傳回地面進行集中處理。

表2給出了部分經飛行驗證的典型星載計算機處理器及其處理性能。

表2 星載計算機處理器及其性能

如表2所示，傳統的星載計算機多由采用抗輻射加固工藝處理的專用定制處理器，在性能上比地面計算機滯后1～2代或更多，可供選擇的范圍也比較小。

為了進一步滿足星載計算持續增長的需求，本世紀以來，以美國國家宇航局(NASA)和歐洲航天局(ESA)為代表的國外航天機構和宇航公司開始推動研制新一代星載計算機系統，包括定/浮點數字信號處理器(DSP)、ARM(Advanced RISC Machine)、兼有DSP/PowerPC等高性能微處理器的現場可編程門陣列(FPGA)等在內的高速數字信號處理類器件的廣泛應用，已成為現階段星載計算機發展的典型特征。高可用的抗輻照環境單板計算機、面向目標跟蹤和數據融合的高度并行計算機、可配置的多級分布式計算機、星載網絡計算機、微小型納米衛星集中控制計算機等成為新型星載計算機的發展方向。

此外，特別值得一提的是，經環境適應性處理開發后，商用現貨產品(COTS)也可應用于諸如LEO等對器件的可靠性要求不太苛刻的低輻射環境中。故而，特別是在低軌星座系統發展迅猛的當下，越來越多的COTS器件被應用于航天領域。例如，“星鏈”衛星就采用了多顆Intel商業芯片，通過冗余設計，增加計算可靠度。此種應用模式在縮短研制周期、降低設計和生產成本、保障軟件兼容性的同時，實現了更高的星載計算性能。

1.3 星載邊緣計算應用

隨著星載計算能力的持續提升，目前對星載邊緣計算應用的研究方興未艾。總結來看，對星載邊緣計算應用的分析大體上可分為如下幾類。

1.3.1 遙感數據在軌處理

星載邊緣計算的一個典型應用是在軌生成數據(如衛星遙感數據)的處理。目前，隨著衛星遙感能力的提升，在軌生成的遙感數據量急劇增加，因此對遙感數據傳輸的需求也持續提升(如10 Gbit/s以上)，這就給衛星數傳提出了更高、乃至不可能完成的任務。而通過星載邊緣計算實現遙感數據的在軌預處理，則可大幅降低傳輸帶寬需求，解決傳輸瓶頸問題。例如，文獻[2]提出了在低軌遙感衛星星座的衛星進行遙感數據邊緣處理的方法，該方法基于地理位置進行并行數據采集和數據處理，實現了下行鏈路中斷時的星載邊緣計算，并解決了星載邊緣處理延遲問題。

1.3.2 低軌星座網絡邊緣云服務

邊緣計算應用在低軌星座網絡，可將衛星變為天基網絡節點和分布式計算節點，使衛星成為具備硬件可重組、軟件可重配、功能可重構、任務自適應的邊緣云服務設備。例如，文獻[3]在分析了低軌巨星座特性的同時，提出將邊緣計算應用于低軌巨星座實現內容分發網絡(CDN)、多用戶交互等應用服務的思想。文獻[11]將低軌衛星作為安全的數據存儲節點，并研究從低軌衛星數據中心獲取數據。文獻[4-7]都計劃將數據中心集成到衛星，提供分布式高性能數據分析計算和存儲等天基邊緣云服務。

1.3.3 在軌任務規劃與管控

傳統任務規劃與管控功能一般由地面控制中心根據衛星運行狀態預先完成，并通過星地鏈路上注到對應衛星節點，衛星節點根據任務規劃與管控信息自主執行任務。為了提高實時性和靈活性，快速響應復雜多變的衛星應用場景，基于衛星任務自主管理、在線決策及星間協同規劃的方法已經成為新趨勢。

衛星上部署邊緣計算可以實現一定的自治能力，能夠支持在軌決策及衛星星座自主運行和資源靈活管控。二者都是獲取感知數據處理的有效信息后，根據衛星運行狀態而實施的。例如，文獻[12]中，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)在2018年發布了黑杰克(Blackjack)低軌星座項目，由雷神公司和科學系統公司合作設計“二十一點(Pitboss)”系統，其目標包括業務應用數據在軌處理、衛星間協同任務處理規劃、星座在軌管理、面向未來軍事任務需求的作戰管理層功能實現等。

1.3.4 天地一體化信息網絡應用

考慮到云計算的計算和存儲能力優勢，目前地面通信網絡中廣泛采用基于云處理的方式提供信息服務。同時，由于邊緣計算可在更接近用戶側的網絡邊緣提供計算與存儲服務，避免了與延時較高的云端通信，從而有效減小了網絡時延，提升了網絡服務效能，因此近年來也得到了廣泛的研究和應用。

在傳統天地一體化信息網絡中，由于衛星在軌計算、存儲資源極其有限，衛星節點僅提供數據采集和路由轉發功能，無法對其承載的數據內容進行識別和處理，用戶需要通過星地鏈路與地面云端服務器通信，云計算處理之后再將信息傳給用戶，這將造成極大的響應時延，并占用衛星網絡有限的帶寬資源，因而影響了用戶服務質量和網絡服務性能。為此，可以應用邊緣計算技術，并根據不同的天地一體化信息網絡架構，將邊緣計算服務器部署在基站、衛星以及衛星地面站，提供更好的網絡服務。其中，由于衛星邊緣服務器能夠服務更廣域范圍內的用戶，可作為后端云計算中心處理能力的延伸，為地面用戶提供強大信息保障。隨著近年來星載計算機能力水平的持續提升，特別是當前低軌星座系統的發展，為構建低軌星座邊緣計算架構提供了更有利的前提條件。為此，將邊緣計算部署在天地一體化信息網絡中提供計算存儲服務已經成為當前的研究熱點[13-18]。例如，文獻[14]研究了面向空天地海一體化網絡的多接入邊緣計算(MEC)技術，并提出采用星載邊緣計算技術的融合網絡架構；文獻[15]提出了物聯網場景下具有雙邊緣計算能力的星地融合網絡以減少星地融合網絡的能量消耗和時延等。

本文重點研究星載邊緣計算在天地一體化信息網絡中的應用與挑戰。

2 星載邊緣計算在天地一體化信息網絡中的應用

2.1 需求分析

天地一體化信息網絡對星載邊緣計算的需求主要是因為其具備可降低業務傳輸時延、減少星地/星間鏈路帶寬占用、提升網絡安全性能、提升服務質量等優點。具體來說，天地一體化信息網絡中的邊緣計算可以滿足如下網絡服務需求。

2.1.1 降低傳輸時延

如上所述，如果天地一體化信息網絡中的部分業務可以在星上處理，則可極大降低網絡中星間/星地傳輸時延。例如，來自地面用戶的計算任務可卸載到衛星上進行處理，而不再需要通過衛星星地鏈路將任務卸載到地面云數據中心，這樣可以極大降低傳輸時延；再如，如果網絡服務在星上進行，同樣能夠避免傳輸時延增加問題，并能減少星地節點間不必要的信息交互；此外，隨著海量終端的接入，天地一體化信息網絡在網絡運維、終端數據處理等方面具有計算密集且時延敏感等特點，星載邊緣計算將云平臺部分功能遷移到網絡邊緣，可減少業務交付的端到端時延，從而提升網絡性能。

2.1.2 節省網絡帶寬資源

在天地一體化信息網絡中，當沒有星上邊緣計算能力時，對于視頻監控類等數據采集業務，一般都是將本地采集到的業務數據先上傳到云數據中心，然后再下發到本地進行數據顯示，這將需要占用大量的星間/星地/帶寬資源。如果在天地一體化信息網絡的衛星上部署星載存儲資源，則本地采集的業務可以直接存儲在就近的衛星上，無需傳送到地面云數據中心，從而有效節省帶寬成本。此外，將邊緣計算服務器部署于衛星，可以在保證用戶處于邊緣計算服務器覆蓋范圍內的同時，在靠近用戶端對原始數據進行預處理，從而降低衛星通信網絡的整體帶寬使用量。

2.1.3 提升網絡安全性能

作為一個包含衛星網絡、地面蜂窩網絡、航空網絡等在內的異構網絡，天地一體化信息網絡不但涉及到地面網關、云數據中心、邊緣計算節點等多樣化的節點，還涉及到不同運營商之間的開放、共享與合作。此外，由于衛星網絡具有無線廣覆蓋的特性，利用衛星網絡進行數據傳輸易被截獲，從而產生潛在信息安全問題并受到竊聽者的攻擊。

采用星載邊緣計算，提供可靠、高效的網絡接口和安全保障機制保證節點數據防篡改，能進一步保護用戶數據安全和隱私。

2.1.4 提升服務質量

緩存資源管理是網絡資源管理的重要內容，良好的緩存資源管理可以有效提升用戶QoS。在天地一體化信息網絡中，利用部署在衛星上的緩存資源，使其能夠根據網絡狀態，利用閑時星地鏈路資源提前將用戶潛在的服務內容進行緩存；然后，在用戶發起內容請求時，就能夠快速從星載緩存空間中獲取信息，從而提升用戶的服務體驗質量。

此外，從天地一體化信息網絡的網絡管理與控制服務的角度，星載邊緣計算還可以實現路由計算、動態拓撲預測與管理、衛星資源管理與調度、故障恢復、負載均衡、移動性管理、衛星任務調度等在內的諸多功能，從而進一步提升天地一體化信息網絡服務能力。

2.2 網絡架構與服務模式

根據上述需求分析，圖2給出了部署星載邊緣服務器的天地一體化信息網絡架構。

圖2 部署星載邊緣服務器的天地一體化信息網絡架構

除了地面蜂窩網、骨干網和互聯網外，在圖2的天地一體化信息網絡架構中，衛星網絡可由若干高、中、低軌衛星通過星間鏈路互聯而成。每顆衛星上都部署有星載邊緣計算平臺(星載邊緣計算服務器)，并通過星間鏈路組網互聯，實現計算存儲資源共享。星載邊緣計算服務器即可以將處理過的用戶服務內容快速返回給終端，也可以對網絡進行必要的管理與控制服務。

終端網絡類型各異，終端組成也不盡相同，既包括傳統的電信網絡終端，也包括航空、無人機、車載、工業互聯網終端等。考慮到未來各類終端計算處理能力的提升，各種終端將都具有一定的處理計算能力。

此外，圖2還給出了部署邊緣計算平臺的地面站設備以及云計算中心。當服務無法在星載邊緣服務器實現，則需要傳送給地面站設備或云計算中心完成。特別是云計算中心，當應用需要較大算力時，各平臺都可以將數據傳至云計算中心進行處理。云計算中心同時也可以作為數據匯聚核心，邊緣計算平臺需要存儲的數據都發回云計算中心存儲后，可利用大數據技術深度挖掘數據價值，獲得更大收益。

以下闡述在上述架構下，星載邊緣服務器的幾種具體服務模式。

2.2.1 內容緩存服務模式

根據Cicso的調查，當前各類高帶寬消耗的內容服務主導了現有的移動互聯網流量(預計2022年末將占到總流量的79%)。為了提高用戶訪問內容的響應速度，業內提出了CDN技術，即在互聯網中增加一層新的網絡架構，將內容信息發布到最接近用戶的網絡邊緣緩存節點，這樣用戶就可以就近獲取所需信息，解決網絡阻塞問題并提高用戶訪問內容的響應速度。

不過，由于地理區域覆蓋等問題，目前很多區域到達CDN緩存節點的時延仍然超過100 ms，這對于增強現實(AR)等對時延要求更為嚴格的業務而言是難以接受的。而星載邊緣計算可以滿足時延要求，以4 409顆衛星構成的“星鏈”系統為例，從地面到直達衛星的最大往返時延(RTT)僅為16 ms。同時，在大部分的緯度覆蓋區，可以有40顆左右的衛星覆蓋。

圖3給出了利用星載邊緣計算進行內容緩存的服務模式。

圖3 內容緩存服務模式

此外，在衛星節點具有計算能力的情況下，還可以對內容數據進行編解碼計算，通過編碼緩存技術實現對源信息的再編碼，進而可以結合實際網絡結構實現任意粒度下的緩存策略，從而提升衛星緩存效能。

2.2.2 多用戶交互等網絡服務模式

在線游戲、協同工作、在線學習等都屬于多用戶交互業務的范疇。在這類應用中，每個參加者的體驗都與其到服務器的時延直接相關。由于每個用戶接受到的服務都不應與其他用戶存在太大的差異，因此地面網絡往往會計算相應的時延，部分超出時延的參與者就可能被排除在外。在星地往返時延最大只有16 ms的情況下，將多用戶交互服務器部署到衛星上可完全解決上述問題，從而增強用戶體驗質量，保證用戶的請求響應時延。

圖4給出了利用星載邊緣計算進行在線游戲的多用戶交互服務模式。

圖4 多用戶交互服務模式

此外，由于LEO衛星運行的特點，地球人口覆蓋區域中部分在軌衛星不可見，因此這些衛星將不提供用戶接入服務，這時在軌數據處理服務的應用將更好地利用這些衛星的資源，從而提升衛星網絡的整體效能。

2.2.3 計算卸載服務模式

目前，隨著需求的增長和技術水平的不斷提升，各類用戶終端設備上的應用程序復雜度也不斷提高，這將給終端設備的計算資源和能量供應帶來極大的負擔。由于終端設備一般體積較小，所以計算能力一般較弱且能源有限，這就需要將部分應用程序的計算任務卸載給計算能力更強、能量供應受限程度更低的邊緣計算節點或云計算節點完成，在計算節點處理結束后，再將計算結果返回給用戶終端設備。

計算卸載技術的關鍵是權衡本地執行的計算成本和遷移到其他計算節點的通信成本，進而對計算任務進行決策和任務分隔。具體的卸載策略可以根據不同的優化目標進行制定。一般來說，邊緣計算卸載在降低網絡時延、提高能量利用率、支持更多業務等方面都極具優勢。

目前，在天地一體化信息網絡中，無論是物聯網場景、地面網絡覆蓋區外的移動用戶服務場景、海上用戶場景等都是計算卸載服務的典型應用場景。

圖5給出了天地一體化信息網絡中的計算卸載服務模式。其中，卸載路徑3為利用星載邊緣計算進行計算卸載的服務模式。

圖5 計算卸載服務模式

需要說明的是，在計算卸載服務中，為滿足自身的業務需求，終端需要最大限度地使用現有的通信資源以及邊緣計算服務器的計算資源。為此，需要考慮總消耗能量、傳輸時延、信道占用率、用戶優先級等限制條件，實現最小化用戶感知時延、最小化能量消耗、最大化能量效率等目標。此外，根據不同的指標，計算卸載可以分為靜態卸載與動態卸載、全部卸載與部分卸載、單節點卸載與多節點卸載等。

2.2.4 數據采集感知服務模式

隨著物聯網概念的提出，物聯網在近年來得到了長足發展，各種應用的物聯網節點持續提升，采集的數據量也不斷加大。

在目前參與的廣域物聯感知和數據采集服務中，衛星還只是作為傳輸通道進行數據回傳，海量的數據仍然需要在地面中心進行處理，在業務時延需求與感知網絡狀態信息的時效性上還有待進一步提升。

星載計算算力保障可以有效解決大規模廣域數據采集感知問題。一方面，可以減小海量數據對衛星網絡中星間和星地鏈路的帶寬壓力；另一方面，可提高感知決策的時效性。

圖6給出了利用星載邊緣計算進行數據采集感知的服務模式，考慮到星載邊緣計算的計算存儲能力，大型的任務還需要卸載到地面云中心進行分析處理。

圖6 數據采集感知服務模式

3 存在的問題與技術挑戰

3.1 問題分析

總體而言，天地一體化信息網絡中的星載邊緣計算需求主要聚焦于利用其計算和存儲資源，分別為用戶提供邊緣計算服務與邊緣存儲服務。

考慮到有限的計算資源，邊緣計算服務的研究主要針對計算遷移與計算資源分配。其中，計算遷移主要研究用戶計算任務是否需要遷移至星載邊緣服務器/云端進行計算，以及需要遷移到星載服務器時，該如何進行星載服務器選擇；計算資源分配主要研究星載邊緣服務器中，有限的計算資源如何在多個計算任務間進行分配。

另一方面，隨著多媒體業務的流行，無線通信服務已經從傳統的面向連接的通信發展為面向內容的通信，與迅速增長的數據量相比，星載邊緣服務的緩存大小通常有限，星載邊緣存儲服務主要關注緩存分配問題，研究需要緩存在星載邊緣服務器的內容，以最大化網絡的內容服務能力。

目前星載邊緣計算在天地一體化信息網絡中的應用研究仍處于起步階段，還存在很多有待解決的問題。

3.1.1 移動性管理復雜

非靜止軌道衛星具有運行速度快、軌道周期短、主要以點波束的形式對地面用戶進行覆蓋等特點。此外，用戶對資源的請求也是隨機、動態變化的。這樣，由于衛星高速運動或者用戶的移動，會使得用戶離開服務衛星的覆蓋區而中斷服務。為了保障用戶服務的連續性，需要切換衛星提供用戶服務，這就導致用戶與星載邊緣服務器之間、星載邊緣服務器與星載邊緣服務器之間會有頻繁的任務交換。若內容獲取或者計算卸載任務未完成，則需要進行復雜的網絡移動性管理，特別是切換管理。

已有研究主要考慮簡化系統模型，未能針對復雜網絡特性進行基于移動性管理的聯合設計優化，難以滿足星地協同網絡中多樣化用戶需求，特別是延時敏感業務QoS。

3.1.2 服務連續性和可擴展性不易

星載邊緣計算的引入雖然帶來很多優點，但是將使得天地一體化信息網絡架構更加復雜。受制于節點實際條件，星載邊緣計算存儲資源、計算資源、通信資源往往非常有限，保證靈活的服務連續性和可擴展性具有重要意義。其中，服務連續性的核心是在衛星和用戶都在高速移動的時候可根據需求進行服務遷移，可擴展性包括了當新的星載邊緣計算節點加入時，網絡需要識別該節點，同時網絡還需要能夠便捷地安裝新的邊緣計算應用。若上述能力不足，將引起用戶需求與資源的失配，從而降低網絡的效率。

服務遷移技術主要包含統一的計算遷移協議和接口。目前已有研究中，較少有人考慮變化網絡拓撲下計算和緩存資源的快速發現與遷移問題的解決途徑。

3.1.3 多級協同處理困難

通過結合云計算和邊緣計算的優點，邊緣云協同計算將用戶任務按照服務需求對應卸載到邊緣或云端進行計算，可以滿足不同類型用戶服務對計算資源和服務時延的需求，已經成為當前的研究熱點。與地面邊緣云協同計算相比，天地一體化信息網絡節點眾多，不同業務類型和不同用戶的服務要求不同；網絡中基站、衛星、地面站等各邊緣計算節點網絡環境、信道和基礎設施均存在明顯的差異性和異構性，并且不同的邊緣計算節點的存儲資源、計算資源一般也不盡相同；此外，衛星網絡拓撲動態時變且單衛星節點資源嚴格受限。因此，如何有效合理地利用各節點構成進行多級協同處理，實現靈活高效的網絡資源利用，也是亟待解決的問題。

但是，目前邊緣云協同計算方面的研究主要還是以地面應用場景為主，面向天地一體化信息網絡，已有研究仍然集中于傳統邊緣計算應用模式，以單網絡邊緣計算或簡單協同為主，缺少對整體系統完備性分析，未能充分挖掘星地多級協同處理性能，無法在諸多條件約束下最大化星載邊緣計算節點資源的利用率。

3.1.4 高效緩存性能受制

隨著主動緩存技術的發展，緩存出現了內容流行程度動態化、內容更新速度越來越快、內容流行度事先未知、流行內容與具體用戶偏好之間存在差異等特點。特別是由于衛星的廣域覆蓋能力，衛星覆蓋范圍不同區域/類別用戶對不同內容興趣不同，并且由于衛星周期運動，服務用戶隨時間動態變化，來自用戶的內容需求動態變化，需要動態更新緩存策略。

因此，如何提升星載邊緣主動緩存策略，有效利用空間有限的星載緩存資源，從而達到降低終端訪問時延、提升用戶體驗、節約回傳帶寬等目標具有重要意義。

3.1.5 星載資源管控僵化

考慮到衛星節點的計算、存儲以及能量資源嚴格受限，一個計算任務通常需要多個衛星節點協同實現。目前，星載邊緣計算資源的管控研究主要利用集中式控制方法。對于大規模衛星星座而言，由于星座中網絡拓撲動態時變等問題，該方式將導致網絡狀態同步開銷巨大和資源管理困難。此外，衛星網絡狀態和用戶任務等信息傳輸延時較大，任務部署決策實時性不足，難以滿足時延敏感性用戶任務的服務需求，且缺乏一定的網絡彈性和抗毀性。

因此，需要研究在軌分布式協同管控技術，解決星載資源集中管控帶來的僵化管控難題，而目前對此方面工作的研究還處于起步階段。

3.2 技術挑戰

根據上述分析，要保證星載邊緣計算在天地一體化信息網絡中的高效應用，需對網絡架構靈活部署優化、星載計算資源虛擬化實現、AI技術應用、分布式計算實施等方面開展深入的技術研究。

3.2.1 網絡架構靈活部署優化

軟件定義網絡(SDN)技術作為一種網絡管理方法，將設備的轉發面與控制面解耦，通過控制器負責網絡設備的管理、網絡業務的編排和業務流量的調度，支持動態可編程的網絡配置，提高了網絡性能和管理效率，使網絡服務能夠像云計算一樣提供靈活的定制能力。網絡功能虛擬化(NFV)將傳統物理設備的網絡功能封裝成獨立的模塊化軟件，通過在設備上運行不同的模塊化軟件，在單一硬件設備上實現多樣化的網絡功能。

天地一體化信息網絡中，針對星載邊緣計算資源嚴格受限的場景，為了更好地利用星載邊緣計算資源，必須考慮其地理分布、水平擴展以及網絡可用性等問題。引入SDN和NFV技術，可以利用虛擬化和動態編排技術，實現基于服務鏈功能的用戶服務部署，從而更靈活和低成本地實現用戶服務的供應和資源的按需分配，實現多衛星節點間協同計算，支持資源按需分配和服務靈活供應。

3.2.2 星載計算資源虛擬化實現

虛擬化是將物理基礎架構(如服務器、網絡硬件、存儲等)與計算環境(如操作系統和應用程序等)分開以創建虛擬IT資產的軟件技術。虛擬化技術將底層計算資源抽象后，可形成統一的計算資源池。目前，地面邊緣計算平臺通常圍繞特定的計算范式開發，其最初是在云計算產品的背景下發展起來的不同層次的抽象，包括虛擬機(VM)、容器、無服務功能(Serverless Functions)等。其中，相比于虛擬機，容器有輕量級、跨平臺、細粒度等諸多優勢。

天地一體化信息網絡中，為了提高星載邊緣計算節點的資源利用率，也需要采用虛擬化技術實現星載計算、存儲和網絡資源的抽象。然后，在需要提供應用服務的時候，進行最優化的配置，完成應用服務與資源的匹配，實現業務卸載、數據復制、資源共享等功能。但是，衛星星座及其高度動態的性質以及有限的計算能力，意味著現有的星載邊緣計算平臺還很難完全采用地面的虛擬化技術。

3.2.3 AI技術應用

AI技術開發用于模擬、延伸和擴展人的智能，近年來在各行各業得到了廣泛研究和應用。地面信息網絡中，網絡系統管理、有害信息攔截、入侵檢測、問題求解、專家知識庫構建等方面都離不開AI技術的有效支持。同時，在衛星上，AI技術也可以應用于遙感圖像處理、任務規劃等工作。

天地一體化信息網絡中，星載邊緣計算可與地面通信基礎設施、地面云服務集群等共同構成多級協同的智能處理體系，通過機器學習等AI算法為網絡可用資源智能匹配待計算任務，實現衛星物聯網圖像數據目標檢測，支持服務軟件動態加載和資源靈活共享，進而提高整體服務效率。

3.2.4 星載分布式計算實施

分布式計算，即把一組計算機通過網絡相互連接組成分散系統，然后將需要處理的數據分散成多個部分，交由分散在系統內的計算機組同時計算，再將結果最終合并得到最終結果。目前，已經有一些基于大數據處理的分布式計算引擎，能在上千臺計算機上對海量數據進行分布式計算。

不過，即使星上處理能力不受限，能源消耗也不能無限增長，所以星上無法采用地面上重量級的分布式計算軟件系統。此外，一般分布式計算引擎需要各計算節點采用相同的軟件環境，因此，如果衛星平臺的計算架構和軟件是異構的，則難以實現能力的共享。因此，在發展的過程中，群策群力形成行業標準，構建軟件資源庫，實現資源共享，才能實現真正意義上基于星載分布式計算的天地一體化信息網絡。

4 結束語

在天地一體化信息網絡中，星載邊緣計算可以滿足降低傳輸時延、提升用戶服務質量、節省網絡帶寬資源、提升網絡安全性能等需求，并在內容緩存、多用戶交互、計算卸載、數據采集感知等諸多業務服務中發揮重要的作用。不過，考慮到星載邊緣計算技術在工程實現能力等方面的約束，當前對其應用研究仍處于起步階段，還存在移動性管理復雜、服務連續性和可擴展性不易、多級協同處理困難、高效緩存性能受制、星載資源管控僵化等諸多問題。面對上述問題，亟需在網絡架構靈活部署優化、星載計算資源虛擬化實現、分布式計算實施、AI技術應用等方面開展深入的技術研究，為星載邊緣計算技術的發展及工程化應用奠定堅實基礎。