空地一體網(wǎng)絡(luò)接入選擇與切換控制技術(shù)研究

賈 靖,王 恒,夏 旭,孫震強

(中國電信股份有限公司研究院,北京 102209)

0 引言

近年來,地面無線網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展,在全球大多數(shù)地區(qū)形成了較為完善的網(wǎng)絡(luò)覆蓋,但受制于經(jīng)濟成本、技術(shù)以及自然條件等因素,在偏遠地區(qū)、海洋、深地和深空等地理范圍,當(dāng)前地面網(wǎng)絡(luò)難以有效覆蓋,無法滿足網(wǎng)絡(luò)空間的泛在連接通信需求。衛(wèi)星通信則為實現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)全球覆蓋提供了最佳的解決方案,其可視為地面網(wǎng)絡(luò)向高空的延伸,極大地彌補了地面網(wǎng)絡(luò)的劣勢。伴隨著全球衛(wèi)星通信的快速發(fā)展,地面通信與衛(wèi)星通信融合的研究成為了通信領(lǐng)域關(guān)注與討論的重點。國家“科技創(chuàng)新2030”重大項目也指出要加快建設(shè)空天地一體化網(wǎng)絡(luò),從而建立一個廣泛覆蓋、海量接入、高效可靠的信息網(wǎng)絡(luò)[1]。2020年4月,國家明確將基于衛(wèi)星的互聯(lián)網(wǎng)視為通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,并納入新基建范疇。空地一體化網(wǎng)絡(luò)成為未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要趨勢。在此背景下,如何進行網(wǎng)絡(luò)的接入選擇與切換管理已成為目前的熱點研究問題。它為用戶提供了無處不在的最優(yōu)業(yè)務(wù)體驗,提高了日益緊張的無線資源利用率。

近年來,一些國際通信組織和機構(gòu)也一直在推進空地一體化信息網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于接入與切換技術(shù)的研究。例如,國際電信聯(lián)盟(ITU)在ITU-RM系列標(biāo)準(zhǔn)的研究中,定義和分析了5G衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)等[2];歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化委員會(ETSI)在標(biāo)準(zhǔn)ETSI TS 102 357中提出了衛(wèi)星獨立服務(wù)接入點并規(guī)范了衛(wèi)星地基網(wǎng)絡(luò)中寬帶服務(wù)的物理空中接口[3];第三代合作伙伴組織(3GPP)在TS 22.261報告中把衛(wèi)星接入技術(shù)納為5G網(wǎng)絡(luò)的基本接入技術(shù)之一[4],在TR 22.891中提出了使用衛(wèi)星進行5G網(wǎng)絡(luò)連接的場景,并指出當(dāng)前地基網(wǎng)絡(luò)技術(shù)需要進一步提升以實現(xiàn)全球無縫覆蓋、低時延的空中接口以及地面與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)之間的無縫切換[5]。

1 空地一體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展與現(xiàn)狀

空地一體化網(wǎng)絡(luò)是在地基網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,補充和延伸天基網(wǎng)絡(luò)和空基網(wǎng)絡(luò),以實現(xiàn)更廣闊的覆蓋范圍、更高的通信質(zhì)量和更靈活的通信服務(wù)的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖1所示。

圖1 天地一體化網(wǎng)絡(luò)多覆蓋接入場景示意圖Fig.1 Multi coverageand access scenario of air-ground integrated networks

天基網(wǎng)絡(luò)也可稱為衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò),按照軌道高度不同可分為同步軌道(Geosynchronous Earth Orbit,GEO)、中高度軌道(Medium Earth Orbit,MEO)及低軌道(Low Earth Orbit,LEO)衛(wèi)星系統(tǒng)等[6];空基網(wǎng)絡(luò)是空地一體網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分之一,由高空平臺、中低空懸浮器或飛行器構(gòu)成,如無人機、民用航空飛機等[7];地基網(wǎng)絡(luò)包括蜂窩無線網(wǎng)絡(luò)、各種類型的終端等[8]。

在空地一體化網(wǎng)絡(luò)中,由于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用大大增加了網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,多星覆蓋率較高,如全球星衛(wèi)星通信系統(tǒng)雙星覆蓋率達90%,因此,空地一體化是以天基網(wǎng)絡(luò)為重點,尤其是多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的空地一體化網(wǎng)絡(luò)傳輸主干網(wǎng)和接入網(wǎng)絡(luò)[9]。同時,空基網(wǎng)絡(luò)利用無人機(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)、高空平臺等空中節(jié)點也可以實現(xiàn)熱點區(qū)域的補充覆蓋,使地面用戶終端同時處于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和空中網(wǎng)絡(luò)的公共覆蓋區(qū)域內(nèi),提高網(wǎng)絡(luò)的整體服務(wù)能力與用戶體驗。此外,空基網(wǎng)絡(luò)節(jié)點具有用途多樣、靈活性強、裝配便利和成本較低等優(yōu)勢,能夠以低成本、高靈活性的方式輔助支持蜂窩網(wǎng)絡(luò)通信,對流量熱點區(qū)域的業(yè)務(wù)有效地分流,既保證通信的服務(wù)質(zhì)量,又降低地面基站的部署成本。

因此,通過多維度網(wǎng)絡(luò)的深入融合,空地一體化網(wǎng)絡(luò)可以為三維立體空間提供無縫網(wǎng)絡(luò)覆蓋和高效可靠的接入服務(wù)。

2 空地一體網(wǎng)絡(luò)接入與切換面臨問題分析

空地一體化網(wǎng)絡(luò)正處于發(fā)展時期,涉及到多個技術(shù)體系。接入和切換作為網(wǎng)絡(luò)運行的基礎(chǔ),不僅直接影響著用戶的通信體驗,更是影響著整個空地一體化網(wǎng)絡(luò)的性能、效率和可靠性。然而,在空地一體化網(wǎng)絡(luò)中,存在多種因素影響著用戶終端的接入與切換,從而影響網(wǎng)絡(luò)性能。因此,本節(jié)從接入選擇策略、小區(qū)覆蓋重疊、空地信道損耗、空天網(wǎng)絡(luò)特點四方面分析了空地一體化網(wǎng)絡(luò)在接入與切換方面面臨的問題。

2.1 接入選擇策略

在面臨多個可以選擇的接入點時,用戶終端需要在多個可用接入點中選擇一顆衛(wèi)星或者一個空中節(jié)點進行接入;此外,當(dāng)用戶終端離開當(dāng)前所連接的通信節(jié)點覆蓋區(qū)域時,需要切換到下一通信節(jié)點進行通信以保證連續(xù)性。無論是新呼叫接入還是呼叫切換,用戶終端都面臨著多層覆蓋下的接入選擇問題;此外,單個用戶終端的接入選擇會占用信道資源,對其他用戶終端的接入選擇產(chǎn)生影響,所以,接入策略的好壞直接影響到用戶終端的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS),也會影響到整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能。

合理的接入策略除了需要考慮單個用戶終端,在進行接入選擇時還需考慮整個網(wǎng)絡(luò)的負載情況,否則可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)間的負載不均衡,使可接入網(wǎng)絡(luò)的整體資源不能得到充分利用,資源分配不合理,進而影響呼叫阻塞率、吞吐量等系統(tǒng)性能。

2.2 小區(qū)覆蓋重疊

移動通信網(wǎng)絡(luò)從最初的第一代蜂窩系統(tǒng)發(fā)展至今,小區(qū)半徑一直在不斷地縮小,小區(qū)的密度也在不斷地增加?？栈?jié)點機載基站在熱點區(qū)域下的覆蓋區(qū)半徑及密度也發(fā)生相應(yīng)改變,其覆蓋半徑縮小與覆蓋區(qū)密度的增加使小區(qū)重疊覆蓋的概率增加,從而使移動用戶在不同空中接入點之間切換頻繁、切換成功率較低。

因此,在空基基站輔助蜂窩通信以及空基基站用于熱點小區(qū)分流服務(wù)的場景下,必須考慮用戶移動可能導(dǎo)致的切換問題,需要提出合理的移動切換管理方法來解決上述用戶切換頻繁、切換成功率低等問題。

2.3 空地信道損耗

空地通信具有較為特殊的信道特性,空對地信道傳輸時會出現(xiàn)與高度相關(guān)的衰落,包括自由空間路徑損耗、陰影衰落和散射以及多徑衰落,與具有可預(yù)見性的有線信道相比,空地信道中的信號傳輸具有更強的隨機性[10]。除此之外,當(dāng)空基中的飛行器處于運動狀態(tài)時,還需要考慮搭載于飛行器上的接收天線與發(fā)射天線間的相對運動方向和運動速度,以及在傳播過程中建筑物、障礙物等對信號接收的各類影響。

空地信道是隨著周邊環(huán)境、時間以及外部因素變化的電波通路,且具有強隨機性,從而會對終端的接入選擇與切換控制產(chǎn)生影響。

2.4 空天網(wǎng)絡(luò)特點

LEO衛(wèi)星系統(tǒng)具有高動態(tài)特性,相對于地面上任何給定的終端位置快速移動。在2 h的軌道上的一顆LEO衛(wèi)星可以為一個靜止的用戶終端提供大約20 min的持續(xù)網(wǎng)絡(luò)覆蓋。同時,由于每個LEO衛(wèi)星可能有許多波束,這樣一個用戶終端停留在一個波束內(nèi)的時間通常只有幾分鐘。此外,空基網(wǎng)絡(luò)的高低空平臺提供寬帶移動通信服務(wù)也具有快速變化的特性,使地面的移動用戶終端只能進行較短時間的通信,因此,空天網(wǎng)絡(luò)的高動態(tài)特點也為靜態(tài)和移動終端的接入和切換帶來了問題[11]。

綜上所述,隨著可選接入點數(shù)量或切換請求的增加,用戶接入與切換的復(fù)雜度急劇上升;基站重疊覆蓋概率增大,也導(dǎo)致終端面臨接入點選擇難度大且復(fù)雜度高的問題。此外,由于空地信道損耗大、隨機性大,對終端的接入選擇與切換控制帶來了一定的影響;而由于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和空基網(wǎng)絡(luò)的高度移動性,可選接入點和鏈路信息不斷改變,會導(dǎo)致用戶頻繁切換,從而難以保證QoS需求并帶來大量的信令開銷。

3 接入選擇與切換控制技術(shù)研究分析

為了實現(xiàn)全球覆蓋的空地一體化網(wǎng)絡(luò),衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的接入與切換技術(shù)尤為重要。針對LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中頻繁切換、高動態(tài)等特性引入的切換管理需求,學(xué)界提出了多種方法,主流方法有4種:基于多屬性決策的方法[12]、基于博弈論的方法[13]、基于強化學(xué)習(xí)的方法[14-15]和基于圖的方法[16-23]。綜合相關(guān)文獻對比分析,不同接入與切換策略的優(yōu)缺點比較如表1所示。

表1 不同切換方法的比較Tab.1 Comparison of different handover methods

3.1 基于多屬性決策的方法

衛(wèi)星與地面用戶之間的傳輸鏈路由于衛(wèi)星的運動速度以及覆蓋的限制,可能會頻繁切換,這將產(chǎn)生額外的信令成本,并對通信性能產(chǎn)生負面影響,如數(shù)據(jù)流穩(wěn)定性、傳輸延遲、抖動等。

針對空地網(wǎng)絡(luò)中頻繁切換問題,Miao等人[12]提出了一種優(yōu)化的多屬性決策衛(wèi)星切換方案,綜合考慮接收信號強度、剩余服務(wù)時間和衛(wèi)星空閑信道3個屬性進行決策制定,目標(biāo)是減少切換次數(shù)、減小平均信道利用率方差以及提高平均信號強度,其采用的切換方案是將3個屬性組合為一個多屬性決策問題,采用離散度最大的組合加權(quán)法計算權(quán)重值,最后采用基于優(yōu)劣解距離的方法選擇最優(yōu)方案。結(jié)果表明,與其他3種基準(zhǔn)方案相比,所提方案能夠降低切換頻率和平均信道利用率方差,提高平均信號強度。

3.2 基于博弈論的方法

為了維持通信,用戶必須在能覆蓋的LEO衛(wèi)星之間切換,衛(wèi)星切換可以看作是多個移動終端競爭衛(wèi)星資源的過程。不同的移動終端不能選擇同一衛(wèi)星的同一信道。針對LEO衛(wèi)星資源共享模型中存在的問題,Wu等人[13]在軟件定義的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)(Software-Defined Satellite Network,SDSN)體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,將衛(wèi)星切換看作是一個二部圖,如圖2所示,并提出了基于潛在博弈的移動終端利益最大化切換算法和基于用戶空間最大化目標(biāo)的終端隨機接入算法。

博弈論具有嚴格的數(shù)學(xué)模型優(yōu)勢,其具有幾個要素:玩家、效用函數(shù)、動作、策略和均衡。在游戲過程中,每個玩家都具有效用函數(shù),并且總是選擇使自己的效用達到最佳的策略。移動終端的衛(wèi)星切換有3個基本標(biāo)準(zhǔn),即剩余服務(wù)時間tij,衛(wèi)星仰角θij和可用的衛(wèi)星信道數(shù)量φ。為了使所有的移動終端獲得盡可能多的剩余服務(wù)時間,同時減少切換的次數(shù),保證所有移動終端的通話質(zhì)量,所選擇的效用函數(shù)由兩部分組成,即增益函數(shù)和損耗函數(shù)。增益函數(shù)gi(S)由剩余服務(wù)時間和衛(wèi)星仰角這兩個切換準(zhǔn)則組成。根據(jù)不同的應(yīng)用場合,采用常數(shù)系數(shù)α、β來調(diào)整兩種切換準(zhǔn)則的比例。損耗函數(shù)li(S)由切換請求時間和響應(yīng)時間組成。切換請求時間和切換響應(yīng)時間對效用函數(shù)影響較小。用treq,ij和tres,ij抽象地表示延遲代價。因此,該方案考慮的移動終端的效用函數(shù)表示為:

ui(S)=gi(S)-li(S),

切換算法旨在最大化移動終端效益,分為個體階段和系統(tǒng)階段。在個體階段,移動終端根據(jù)自身效用函數(shù)選擇最優(yōu)衛(wèi)星進行切換。在系統(tǒng)階段,可為某些沒有可用信道或衛(wèi)星的終端留出資源,并再次進行切換。

3.3 基于強化學(xué)習(xí)的切換管理方法

衛(wèi)星和用戶是獨立移動的,而提供無縫連接已成為移動衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)最重要的任務(wù)之一。目前的切換方法是基于信號強度或服務(wù)時間的,但由于用戶終端到達的隨機性和高移動性衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)分布不平衡,成功率難以保證。智能學(xué)習(xí)方法可以自主學(xué)習(xí)并優(yōu)化切換策略,從而在不同的移動場景下實現(xiàn)更好的連接性和用戶體驗。

為此,Xu等人[14]提出了一種基于用戶體驗(Quality of Experience,QoE)的智能切換算法來研究衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的高動態(tài)時變特性。為了更好地捕捉用戶終端與衛(wèi)星之間的不確定關(guān)系,首先建立了基于衛(wèi)星軌跡可預(yù)測性的空間關(guān)系耦合模型,構(gòu)建了用戶與衛(wèi)星之間的相對方位和距離變化的量化表達式,由此可得候選衛(wèi)星的服務(wù)時間;其次,建立了基于確定性衛(wèi)星運動的可用信道估計模型,旨在預(yù)測候選衛(wèi)星的可用通信資源;最后,為了最大化切換成功率和最小化切換次數(shù),將下一服務(wù)衛(wèi)星的選擇構(gòu)建為一個多準(zhǔn)則問題,通過該問題可以顯著提高用戶終端的QoE。同時,該文獻也提出了一種強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的智能算法來解決這個問題,實驗結(jié)果表明,所提出的切換機制在切換時間、成功率和端到端延遲方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中,衛(wèi)星的剩余可見時間、接收信號強度、最短距離、衛(wèi)星的負載平衡等因素都對地面終端的QoS產(chǎn)生嚴重影響,導(dǎo)致制定移交決策既復(fù)雜又困難。為了充分利用衛(wèi)星分集特性并保證地面網(wǎng)絡(luò)的QoS,需要針對不同的優(yōu)化目標(biāo)研究不同的切換策略。然而,傳統(tǒng)的切換策略只考慮單一的切換標(biāo)準(zhǔn)或簡單地權(quán)衡多個切換因素,無法同時保證切換成功率、通信質(zhì)量和衛(wèi)星資源的最大利用。

為解決上述問題,Wang等人[15]提出一種基于深度強化學(xué)習(xí)的切換方案,該方案同時考慮了多個切換因素,考慮在無縫連接并保證用戶終端QoS的前提下,減少某個時間段內(nèi)的切換失敗次數(shù)和切換次數(shù),切換場景圖如圖3所示。

圖3 切換場景圖Fig.3 Structure of LEO satellite network

該方案考慮在特定時間段T內(nèi)的優(yōu)化,將時間段T分為U個不同的時段[(t0,t1),(t1,t2),…,(tu,tu+1),…,(tU-1,tU)],并認為在每個時間段衛(wèi)星鏈路是固定的,各終端定期測量近地軌道衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的信息。每個終端作為一個agent,使用深度Q網(wǎng)絡(luò)(Deep Q-Network,DQN)獨立進行切換決策,利用其本地觀測數(shù)據(jù)執(zhí)行選擇算法,將近地軌道衛(wèi)星切換優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為基于深度強化學(xué)習(xí)(Deep Reinforcement Learning,DRL)的切換優(yōu)化問題,實驗結(jié)果表明,在沒有切換失敗的情況下,相比于基準(zhǔn)方案,提出的基于DRL的切換方案少了21%以上的切換次數(shù),驗證了所提切換方案的有效性,解決了LEO衛(wèi)星高動態(tài)導(dǎo)致的鏈路狀態(tài)不穩(wěn)定問題。

3.4 基于圖的切換管理方法

在多維多層異構(gòu)的天地融合網(wǎng)絡(luò)中,根據(jù)終端業(yè)務(wù)類型的不同,需要利用切換機制在不同層次網(wǎng)絡(luò)間實現(xiàn)靈活切換。由于衛(wèi)星的高度移動性和星軌的差異性,網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)動態(tài)變化,導(dǎo)致終端面臨接入點選擇難度大且復(fù)雜度高?；趫D的接入和切換策略是有效應(yīng)對這些復(fù)雜性和挑戰(zhàn)的解決方案。該方法通過構(gòu)建一個直觀描述網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和結(jié)構(gòu)的圖模型,對不同網(wǎng)絡(luò)層次的接入點、鏈路和終端進行抽象,并考慮網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系。通過對圖模型進行分析、優(yōu)化和決策,實現(xiàn)智能的終端接入點選擇和切換策略,提供更好的用戶體驗。

文獻[16]給出了空地一體化網(wǎng)絡(luò)中基于有向圖的切換管理實現(xiàn)過程。如圖4所示,地面上的固定用戶T通過LEO衛(wèi)星星座進行通信,當(dāng)用戶T與衛(wèi)星A的連接低于最小仰角時,要在衛(wèi)星B和衛(wèi)星C之間進行選擇以保持連接,該方案假設(shè)用戶可以通過全球定位系統(tǒng)獲取精確位置,同時用戶可以預(yù)測未來時間段內(nèi)的覆蓋衛(wèi)星,并根據(jù)獲取的信息進行切換決策。

圖4 應(yīng)用程序場景的快照Fig.4 Snapshot of application scenario

覆蓋衛(wèi)星可按起始時刻排序形成集合,集合中每個衛(wèi)星對應(yīng)一個時間段,并將其表示為有向圖中的節(jié)點,用戶在衛(wèi)星之間的切換可以被視為有向邊。用戶的衛(wèi)星切換過程可以被建模為在有向圖中尋找路徑,如圖5所示。切換準(zhǔn)則可以轉(zhuǎn)化為權(quán)重從而影響用戶的實際切換行為。因此,可以得到切換圖構(gòu)建的3個關(guān)鍵點為確定時間段,定位虛擬起始節(jié)點和構(gòu)建衛(wèi)星間的邊。

圖5 衛(wèi)星切換圖Fig.5 Satellite handover graph

文獻[17]基于文獻[16]中的切換方法并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過特定時間信號強度中最強的波束構(gòu)建有向圖,同時考慮歷史信號強度,得到最佳切換決策。

胡欣等人[18]提出基于多屬性動態(tài)圖的低時延切換方法。衛(wèi)星拓撲模型可使用圖表示為G=(V,A,W),其中V為節(jié)點集合,A為有向邊集合,W為有向邊權(quán)重集合。在終端通信過程中,可覆蓋該終端的衛(wèi)星節(jié)點集合為V={V1,V2,…,Vn}。由于LEO衛(wèi)星具有規(guī)律的星軌運行,衛(wèi)星位置可通過星歷查詢得到,因此,在終端請求接入衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)之前,終端通信時長內(nèi)的覆蓋衛(wèi)星集合以及每顆衛(wèi)星對終端的覆蓋時間段是已知的。通過分析衛(wèi)星的覆蓋時間段是否有交集可以構(gòu)建有向邊。因此,在構(gòu)建衛(wèi)星拓撲模型后可以獲得每一時隙終端與衛(wèi)星的相對位置關(guān)系。

利用衛(wèi)星覆蓋特性和切換策略可構(gòu)建初始時隙的圖,時隙轉(zhuǎn)換時,添加新衛(wèi)星,刪除負載過重以及不可視衛(wèi)星,能獲得下一時隙的子圖。根據(jù)構(gòu)建的有向圖,可以將終端切換問題建模為求最短路徑,最短路徑經(jīng)過的節(jié)點即為切換路徑,得到切換發(fā)生時刻和目的衛(wèi)星,從而能提前做好切換準(zhǔn)備,進行資源預(yù)留。最短路徑一般可利用Dijkstra算法計算帶權(quán)重有向圖中的兩點得到。

類似地,文獻[19-20]都利用最短路徑的方法求得了最佳切換路徑。文獻[19]提出了一種基于負載均衡的用戶鏈路切換算法,該算法根據(jù)用戶的任務(wù)序列信息,利用最短路徑算法得到切換前的有向圖集合,然后將這些子圖插入累加得到總的有向圖,再利用最短路徑算法找到切換次數(shù)最少且衛(wèi)星服務(wù)時間最長的切換路徑。通常在切換時間區(qū)間內(nèi),可以選擇任意時刻進行切換操作,但由于源衛(wèi)星與目標(biāo)衛(wèi)星負載不同以及切換時刻對負載均衡的影響,該算法采用了等比法選擇最佳切換時刻,以便使接入系統(tǒng)中的用戶站能夠順利接入和切換。針對衛(wèi)星負載均衡問題,文獻[20]也使用了最短路徑算法求解最佳切換路徑,并減少切換次數(shù)。考慮到衛(wèi)星負載均衡,作者重新設(shè)置了邊的權(quán)重,通過對權(quán)重的選擇使得負載差減小,以實現(xiàn)負載均衡。

一般的有向圖可能需要復(fù)雜的算法來求解最短路徑等問題,而加權(quán)二部圖結(jié)構(gòu)特殊,基于該圖的切換策略可以利用特定的圖算法進行優(yōu)化,從而在計算上更加高效。Feng等人[21]在低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中提出了基于加權(quán)二部圖的衛(wèi)星與網(wǎng)關(guān)鏈路切換策略。為了使衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的整體通信質(zhì)量最大化,平衡衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的負載,利用改進的匈牙利算法(Khn-Munkres,KM)實現(xiàn)了一種最大權(quán)值匹配方法,并給出了可達率,驗證了所提出的切換策略的有效性。文獻[22]提出了一種基于熵的多目標(biāo)衛(wèi)星切換策略,該方案基于LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的加權(quán)二部圖得到衛(wèi)星與用戶之間鏈路的接入與切換策略。將衛(wèi)星能為用戶提供的服務(wù)質(zhì)量視為二部圖中邊的權(quán)值,并將其視為一個多目標(biāo)優(yōu)化問題。由于多目標(biāo)問題不能使所有目標(biāo)同時達到最優(yōu),采用熵值法可對每個目標(biāo)進行加權(quán),從而轉(zhuǎn)化為單一目標(biāo)優(yōu)化問題。

隨著星座規(guī)模和用戶終端數(shù)量的增加,衛(wèi)星切換變得更加復(fù)雜?；诖?Zhang等人[23]提出了一種衛(wèi)星切換的網(wǎng)絡(luò)流(Handover Strategy Based on Network-Flows,HSNF)模型,如圖6所示,切換的用戶終端可以根據(jù)流矩陣訪問衛(wèi)星。在所提出的網(wǎng)絡(luò)流模型中,加權(quán)邊由用戶終端的請求和衛(wèi)星服務(wù)的質(zhì)量決定。衛(wèi)星和用戶終端之間的多重匹配可以通過計算網(wǎng)絡(luò)流的最小成本和最大流來確定,該模型可通過防止無限循環(huán)來提高算法性能。

圖6 基于網(wǎng)絡(luò)流算法的改進切換策略示意圖Fig.6 Handover strategy based on network-flows

此外,在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)場景下,傳統(tǒng)的由參考信號接收功率或質(zhì)量確定切換閾值得到的切換策略性能嚴重下降,很難正確描述和建模多因素之間的相關(guān)性。因此,Lin等人[24]提出了一種基于可重構(gòu)因子圖確定低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)切換閾值的方法。首先,引入張量來制作因子圖,該因子圖具有重新配置因子圖中所有因子和相關(guān)性的能力,可以解決因子之間急劇變化的問題,然后利用重構(gòu)因子來得到切換的閾值,仿真表明,所提方法比參考信號接收質(zhì)量的接收閾值方法在切換方面具有更好的性能。

4 結(jié)束語

空地一體化網(wǎng)絡(luò)是未來通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的一個重要趨勢,通過地面網(wǎng)絡(luò)與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的融合發(fā)展,可以解決各自發(fā)展所面臨的瓶頸問題。為支持空地一體化提供無處不在、無時無刻的連接服務(wù),需要開展網(wǎng)絡(luò)接入選擇和切換控制的研究。本文介紹了空地一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展與現(xiàn)狀,分析了影響空地一體化網(wǎng)絡(luò)接入與切換的因素,并總結(jié)了面臨的問題,針對空地一體化網(wǎng)絡(luò)在接入與切換過程的需求,具體分析了相關(guān)的解決方案。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,空地一體化網(wǎng)絡(luò)將逐步完善和優(yōu)化,在全球范圍內(nèi)發(fā)揮重要作用,推動通信領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新。