衛星通信網絡擁塞控制算法的研究

中圖分類號：TN927.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）12-0017-05

Research on Congestion Control Algorithm of Satelite Communication Network

XU Xiangyang， GAO Huimin， ZHANG Yifan （SchoolofInformationScienceandEnginering，Hebei UniversityofScienceandTechnology，ShijiazhuangO5oo18，China）

Abstract：Thesatelitecommunicationnetwork hasthecharacteristicsoflongdelay，highbiterrorrateandbandwidth asymmetry，which leads tothereductionofbandwidthutilizationandservicequalityof traditional groundcongestioncontrol algorithminsatelltenetwork.Asateliecommunicationcongestioncontrolalgorithmbasedonte Vegasalgorithmoptimization is proposed.BasedonthenewRTTcalculation method，thisalgorithmcannotonlyavoidthe wasteofforwardlink bandwidth duetothereductionoftransmissionrate whenthereverselinkisongestedbutalsodnamicallyadjusttheelevantpraeters of the congestionavoidance phase，making the adjustmentof the CWND more reasonable.By optimizing the congestion avoidance phaseof Vegas algorithm， the maximization of algorithm performance is sought.The experimental results show that the proposed algorithm in this paper improves the throughput and bandwidth utilization ofsatelitecommunication networks.

Keywords： satellite communication; congestion control; time delay; CWND; Vegas

0 引言

隨著互聯網的普及，用戶對通信速度和服務質量的要求不斷提升，衛星通信也面臨著更高的挑戰[]。在地面傳輸中，由于誤碼率較低，通信過程中的異常基本不考慮誤碼影響，此時將丟包默認為發生網絡擁塞，進而執行相應的擁塞控制算法、降低數據發送速率。但衛星通信存在時延長、帶寬不對稱和超高誤碼率等問題，通信過程中極易發生丟包和擁塞[2]。此時若盲目認定丟包即網絡擁塞并減小擁塞窗口，會導致鏈路吞吐量下降[3]。

為提高衛星通信的服務質量，眾多專家學者在衛星通信擁塞控制領域開展了研究[4。通過改進TCP擁塞控制算法，可使其更好適應衛星網絡特性，進而提升傳輸效率。Vegas[5]算法是其中一種擁塞控制算法，與Reno算法相比，該算法采用新的慢啟動機制、重傳機制和擁塞避免機制，提高了網絡吞吐量。在地面網絡中，Vegas算法在提升吞吐量和降低丟包率方面均優于Reno 算法[]。然而Vegas算法應用于衛星網絡時，仍存在諸多問題：一是通信過程中RTT測算不夠準確，導致網絡擁塞判斷失誤；二是判斷擁塞的兩個閾值 a 和 β 固定，不適合高動態的衛星網絡。因此，許多學者針對Vegas算法開展相關優化，以使其更好適應衛星網絡傳輸特點。例如，Vegas-A算法動態調整 a 和 β 參數值；Vegas_sat算法通過計算移動衛星節點間距離確定最小往返時延，替代原Vegas中的BaseRTT變量。

但上述算法未區分RTT變化的具體成因。為此，本文基于Vegas算法理論，在擁塞避免階段采用新的時延計算方法，區分RTT變化的來源，并細分衛星通信網絡狀態，更靈活地調整cwnd值并動態優化 a 和 β 參數，以提高帶寬利用率。

1Vegas算法簡介

Vegas通過往返時延的變化估計網絡擁塞程度，并據此調整發送端的發送速率。該算法不僅關注當前網絡狀態，還具備前瞻性，能夠預測并提前響應即將發生的擁塞，從而有效避免或減輕擁塞對數據傳輸性能的影響。

在擁塞避免階段，Vegas算法每個RTT周期計算期望吞吐量與實際吞吐量的差值 δ ，以此作為調整cwnd的依據，計算公式如下：

其中，實際吞吐量Actual cwnd/RTT，期望吞吐量Expected cwnd/BaseRTT，BaseRTT表示所有已測量往返時延的最小值；RTT表示數據包傳輸的往返時延； a 和 β 表示閾值的上下限，初值通常分別取為1和3。

擁塞窗口調整規則為：若 δ 小于 a ，表明當前網絡較空閑，可適當增大擁塞窗口值；若 δ 大于 β ，則說明網絡發生擁塞，需減小擁塞窗口值；若 δ 處于 a 和 β 之間，說明網絡狀態正常，擁塞窗口大小保持不變。

2 改進的擁塞避免階段

2.1 新的時延的計算方法

由于RTT由正向鏈路傳輸時延和反向鏈路傳輸時延組成，這意味著cwnd的大小不僅受正向鏈路擁塞、丟包等問題影響，同時也受反向鏈路同類問題的影響。因此當反向鏈路發生擁塞時，RTT會增大，發送端因長時間收不到ACK而誤認為正向鏈路擁塞，進而盲目降低擁塞窗口，造成帶寬資源浪費。實際上此時正向鏈路通信狀態正常，卻因誤判導致帶寬利用率下降。

基于此，本文改進RTT計算方式，提出一種新的時延計算方法，旨在濾除反向鏈路擁塞對正向鏈路的影響。通過將新算法計算的RTT作為擁塞窗口控制機制，可通過監測新時延更精準判斷正向鏈路是否擁塞：當正向鏈路擁塞時，算法及時調整擁塞窗口以減小吞吐量；若反向鏈路擁塞，時延變化不會影響窗□調整，從而避免帶寬資源的不必要浪費。

具體方法為：首先獲取BaseRTT，并利用時間戳計算此時的正向傳輸時延 RTT_f 及反向傳輸時延RTT_b ，計算 K=RTT_b/RTT_f 的值。在后續數據傳輸中持續監測新的正向傳輸時延RTT'和反向時延 RTT_b 通過 K 值與當前測得的 RTT_f^′ 相乘，得到理想狀態下的反向傳輸時延 RTT_br 。對比 RTT_b^′ 與 RTT_br ：若反向鏈路實際時延大于理想時延 RTT_b^′gt;RTT_br ），則表明反向鏈路出現擁塞，此時定義新的往返時延 RTT_N =RTT_f^′+RTT_br ；若反向鏈路實際時延未超過理想時延'RTT_b'?RTT_br ），說明反向鏈路未發生擁塞，定義此時定于新的往返時延定義此時定于新的往返時延RTT_N=RTT_f^*+RTT_b 。

2.2動態調整相關參數

Vegas算法中， a 和 β 的值通常固定不變，導致cwnd變化過于保守，在一定程度上限制了Vegas算法的性能。本文針對這一問題，結合Vegas算法擁塞避免階段的思想，通過對時延變化的進一步分析，動態調整 a 和 β 的值，使cwnd的調整更靈活、更符合實際需求，從而讓cwnd能夠更高效快速地達到理想狀態，以此提高鏈路帶寬利用率。

本文擁塞避免核心算法的設計思路如下：

假設發送端分別在 S_t ， S_t+1 、 S_t+2 時刻發送三個連續的數據分組 packet、packet 、packe t_t+2 ，并分別在R_t? R_t+1 、 R_t+2 時刻收到對應的ACK。引入相對時延D_q^[10] （當前分組與上一個分組的ACK接收時間間隔與發送時間間隔之差）和時延差 D_d 的概念，用于判斷衛星通信網絡的狀態。其中：

通過 D_q 的值可初步判斷網絡是否發生擁塞，再通過 D_d 的值進一步判斷擁塞程度的變化速度。

改進算法的核心思想是在Vegas算法及前文所述新時延計算方式的基礎上，結合 D_q 和 D_d 對衛星通信網絡狀態進行細分，并根據不同網絡狀態對cwnd及 α 、β 進行靈活調整：

1）在數據傳輸過程中，持續監測吞吐量變化，

對比當前 t 時刻吞吐量 Th（t） 與 t 時刻前一個RTT內測得的吞吐量 Th（t^-1） 。2）通過 Th（t） 與 Th（t-1） 的大小對比，結合 D_q的值判斷網絡是否發生擁塞。3）根據 D_d 的大小判斷網絡狀態的變化速度。4）依據檢測到的網絡狀態調整cwnd及 a，β 的值。具體算法描述如下：1）當 α?δ?β 時，網絡處于穩定或接近穩定狀態：如果 Th（t）gt;Th（t-1） ，表明網絡未飽和，可繼續增大擁塞窗口， cwnd=cwnd+1 ，同時增大 a 、 βa=a+1 、 β=β+1 。如果 Th（t）?Th（t-1） ，表明網絡趨近飽和或趨向擁塞，需結合 D_q 進一步判斷：如果D_q?0 ，表明網絡發生擁塞的趨勢變小，可繼續嘗試增大擁塞窗口、 a β ，即 cwnd=cwnd+1 、 a=a+1 、 β =β+1 ；如果 D_qgt;0 ，表明網絡發生擁塞的趨勢變大，需結合 D_d 進一步判斷：如果 D_dgt;0 ，表明時延差增大，網絡趨于擁塞的速度加劇， a 、 β 的值保持不變；如果 D_d?0 ，表明時延差減小，網絡趨于擁塞的速度減緩，cv 、 a=a+1 ！ β=β+1 。

2）當 δ

如果 αgt;1 且 Th（t）gt;Th（t-1） ，擁塞窗口可加速增長， cwnd=cwnd+2 。如果 αgt;1 且 Th（t）?Th（t-1） 需進一步結合 D_q 判斷：如果 D_q?0 ，表明網絡暢通，cwnd cwnd+2、 a=a-1 、 β=β-1 ；如果 D_qgt;0 ，表明網絡有擁塞趨勢，c wnd=cwnd+1 、 a=a-1 、 β=β-1 。 如果 a=1 ，直接增加cwnd，cwnd .= cwnd+2。

3）當 δgt;β 時，期望吞吐量較高，表明實際網絡可能存在擁塞：

如果 Th（t）gt;Th（t-1） ，吞吐量有所提升，cwnd保持不變， a=a+1 ， β=β+1 。如果 Th（t）?Th（t-1） 需進一步結合 D_q 判斷：如果 D_q?0 ，表明網絡擁塞程度減小，擁塞窗口、 a ： β 的值暫不調整，繼續監測網絡狀況；如果 D_qgt;0 ，需結合 D_d 進一步判斷：如果 D_dgt;0 ，表明網絡擁塞程度加劇，cwnd σ=σ cwnd-1，如果cwnd lt;2 則令cwnd =2 ， a=a-1 、 β=β-1 如果 D_d?0 ，表明擁塞程度減緩，cwnd保持不變，a=a-1 、 β=β-1 。

算法流程圖如圖1所示。

圖1算法流程圖

3 仿真分析

3.1 仿真參數設置

本文仿真實驗對象采用銥星星座，利用STK仿真軟件構建衛星模型。銥星系統是基于衛星的無線個人通信網絡，可連接地球上幾乎任何區域。銥星系統由66顆運行衛星組成，配置于6個近極軌道平面，每個軌道平面運行11顆衛星，實現地球全域覆蓋。參數設置如表1所示。

表1銥星星座參數

在STK中搭建銥星星座模型，3DGraphics如圖2所示。

圖23DGraphics仿真圖

3.2 仿真結果

3.2.1 本文算法的性能測試

首先驗證本文算法的可行性，在通信誤碼率為10^-5 條件下對本文算法的吞吐量進行測試仿真。仿真結果如圖3所示。

圖3本文算法吞吐量隨時間的變化

由圖3可以看出本文提出的算法吞吐量可以保持在較高狀態，具有一定的可行性。

下文將對比本文算法和Vegas算法在不同通信環境下的吞吐量和帶寬利用率情況，進一步驗證本文算法的可行性。

3.2.2 不同RTT下的吞吐量

本次仿真實驗基于的通信誤碼率為 10^-6 ，對比了Vegas算法和本文算法在RTT分別為 30ms 和 200ms 下的吞吐量變化。仿真結果如圖4、圖5所示。

圖4RTT為 30ms 時吞吐量隨時間的變化

圖5RTT為 200ms 時吞吐量隨時間的變化

通過上述兩組仿真結果可知，當RTT為 30ms 時，由于此時時延較小，衛星網絡與地面網絡環境差異不大，因此兩者在吞吐量方面較為接近。而當RTT為200ms 時，盡管本文算法與原始Vegas算法的吞吐量較RTT為 30ms 時均有所下降，但本文算法優勢更為明顯，吞吐量較原算法有一定提升。

3.2.3 帶寬利用率

本次仿真實驗基于的通信誤碼率為 10^-6 ，對比了Vegas算法和本文的算法帶寬利用率隨時間的變化情況。仿真結果如圖6所示。

圖6帶寬利用率隨時間的變化

可以看出，本文算法在帶寬利用率方面比原始Vegas算法有所提升。這是由于本文提出的算法能夠更準確地判斷網絡狀態，使擁塞窗口的調整更趨合理，進而提升了帶寬利用率。

4結論

本文研究了Vegas算法在衛星網絡中的應用，分析了該算法應用于衛星通信時存在的問題。從擁塞避免階段入手，采用新時延計算方法替代原往返時延進行相關數據計算，并根據網絡實際狀態，通過更靈活的機制調整cwnd，同時動態優化 a ！ β 參數，以提高帶寬利用率。實驗結果表明，在相同仿真條件下，本文優化算法與Vegas算法相比，吞吐量和帶寬利用率均有提升。

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作者簡介：許向陽（1967—），男，漢族，河北石家莊人，副教授，碩士，研究方向：IP網絡、多媒體通信、網絡安全、衛星通信；高慧敏（1995一），女，漢族，山東濟寧人，碩士在讀，研究方向：衛星通信；張一帆（2001一），男，漢族，河南信陽人，碩士在讀，研究方向：衛星通信。