CN110730131A - 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法 - Google Patents
基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110730131A CN110730131A CN201911003387.5A CN201911003387A CN110730131A CN 110730131 A CN110730131 A CN 110730131A CN 201911003387 A CN201911003387 A CN 201911003387A CN 110730131 A CN110730131 A CN 110730131A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- satellite
- link
- node
- path
- layer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/302—Route determination based on requested QoS
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/14—Relay systems
- H04B7/15—Active relay systems
- H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
- H04B7/18521—Systems of inter linked satellites, i.e. inter satellite service
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/12—Discovery or management of network topologies
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/12—Shortest path evaluation
- H04L45/123—Evaluation of link metrics
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/12—Shortest path evaluation
- H04L45/125—Shortest path evaluation based on throughput or bandwidth
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radio Relay Systems (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,通过利用SDN思想对传统卫星网络进行重构,实现了卫星网络***的轻量化、便捷、可靠运行;在路由路径的选取上具有全局最优性,可以避免链路拥塞情况的发生,使流量分布在具有更优服务质量的链路上;利用链路QoS参数信息重构蚁群算法的启发函数,并改进蚁群信息素更新机制,通过多属性融合评价时延、带宽、丢包率等不同路径QoS参数信息来进行多QoS约束路由,解决了如何减轻卫星运转压力,使其在保证可靠通信服务质量的同时实现高效、轻量化运转;以及如何根据用户具体业务需求,实现业务区分型的多QoS约束路由的问题。
Description
技术领域
本发明涉及卫星组网领域,具体涉及一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多 QoS约束路由方法。
背景技术
近年来,互联网技术的迅猛发展给人们生活带来了巨大的便捷性,人们对于网络通信技术的需求也呈指数级增长,同时,随着人们所需通信范围的不断增大,传统地面通信网络难以覆盖像偏远山区、荒漠、海洋这种基站难以建立的地方。因此,卫星网络通信***的优势逐渐凸显出来,它具有通信容量大、覆盖范围大、传输距离远、不受地面自然灾害影响、组网灵活等特点,因此,卫星网络通信***已发展成为整个全球通信***中不可或缺的重要组成部分。
在传统卫星网络技术中,路由表的计算、存储以及数据的转发均由卫星自身承担,随着人们对于卫星网络通信服务种类以及业务量需求的急剧增加,卫星将承载着越来越大的运行压力。因此,如何减轻卫星运转压力,使其在保证可靠通信服务质量的同时实现高效、轻量化运转;以及如何根据用户具体业务需求,实现业务区分型的多QoS约束路由,这两个问题目前已经成为卫星网络通信***研究中两个亟待解决的工程难题。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法解决了如何减轻卫星运转压力,使其在保证可靠通信服务质量的同时实现高效、轻量化运转;以及如何根据用户具体业务需求,实现业务区分型的多QoS约束路由的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,包括以下步骤:
S1、通过SDN技术对多层卫星网络进行组网重构,基于SDN卫星网络的逻辑架构可分为用户层、控制层、数据转发层以及南向接口和北向接口,其中各卫星间的通信链接又分为ISL星际链路、IOL星际链路和UDL星际链路;
S2、通过增强分组虚拟拓扑策略对数据转发层进行拓扑优化,得到数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑;
S3、通过控制层和南向接口获取当前时隙内数据转发层MEO/LEO的全局网络状态信息,并采用图论将数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑抽象为加权图模型;
S4、根据SDN卫星网络的控制层对于全局网络状态信息掌控的工程特征对蚁群算法进行改进,得到改进的蚁群算法;
S5、通过改进的蚁群算法对加权图模型进行多QoS约束路由计算,得到符合QoS约束的最优路径。
进一步地:步骤S1中用户层通过控制层提供的北向API接口,实现对SDN 卫星网络安全、路由以及资源分配业务的灵活可编程配置操作;
所述控制层包括地面超级控制中心和中继设备;
所述地面超级控制中心通过南向接口探测数据转发层中卫星间链路与节点的状态信息,以完成捕获数据转发层的全局网络拓扑状态信息,并以全局最优的视角进行集中运算控制,完成策略制定、路由计算、流表生成、拓扑管理以及资源分配的任务;
所述中继设备包括从属地面站群和GEO卫星群;
所述从属地面站群用于收集汇总数据转发层的网络拓扑状态信息,并将信息传送至地面超级控制中心处理;所述GEO卫星群包括左GEO卫星GEO_L、中GEO卫星GEO_M和右GEO卫星GEO_L,用于实现对全球的完全覆盖,并以广播的形式将地面超级控制中心的流表快速下发至数据转发层;
所述数据转发层为MEO/LEO双层卫星网络,其包括MEO卫星和LEO卫星;所述组长MEO卫星用于收集组内LEO以及MEO组长卫星自身网络状态信息,并将网络参数信息下发至覆盖范围下的从属地面站;同时MEO卫星负责接收GEO卫星群广播的流表信息,并发送至具有相应路由请求的组内LEO卫星,且设置源目卫星只能为LEO卫星,然后源卫星根据流表信息完成在MEO/LEO 双层卫星网络间的数据包策略转发;
所述南向接口用于在控制层和数据转发层间传递信息;
所述北向接口用于在用户层和控制层间传递信息;
所述ISL星际链路为同层星际链路,其包括轨内星间链路和轨间星间链路;所述轨内星间链路用于进行相同高度且同一轨道内卫星的数据交互;所述轨间星间链路用于进行相同高度不同轨道间卫星的数据交互;
所述IOL星际链路为不同高度层卫星之间的星际链路,用于进行不同高度层卫星的数据交互;
所述UDL星际链路为用户数据链路,用于进行地面通信终端用户或网关站与卫星之间的数据交互。
进一步地:步骤S2中增强分组虚拟拓扑策略具体为:对LEO卫星进行分组划分管理,使每一个LEO卫星选择对其信号覆盖时间最长的MEO卫星作为其管理员,重构MEO/LEO拓扑网络。
进一步地:步骤S3中采用图论将数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑抽象为加权图模型的步骤包括:
A1、采用图论将MEO卫星和LEO卫星抽象为加权图中的节点;
A2、采用图论将ISL星际链路、IOL星际链路和UDL星际链路抽象为加权图中的边e;
A3、采用图论将QoS参数集抽象为各边e对应的权值,其中,QoS参数集包括时延、剩余带宽和丢包率;
A4、对QoS参数集进行约束限制,并建立以其为基础的最优路径抉择函数 f。
进一步地:步骤A4中的最优路径抉择函数f为:
其中,(s,d)为源卫星节点s与目的卫星节点d之间的路由路径;delay(s,d)为路径时延,其值小于等于时延上限Dσ;bandwith(s,d)为路径剩余带宽,其值大于等于带宽下限Bσ;loss(s,d)为路径丢包率,其值小于等于丢包率上限Lσ,w1为时延权重,w2为剩余带宽权重,w3为丢包率权重。
进一步地:步骤S4中改进的蚁群算法的启发函数θuv为:
其中,delay*(u,v)为实际链路参数归一化后的链路(u,v)时延, bandwith*(u,v)为实际链路参数归一化后的链路(u,v)带宽,loss*(u,v)为实际链路参数归一化后的链路(u,v)丢包率。
进一步地:步骤S4中改进的蚁群算法的状态转移规则表达式为:
其中,α为信息素浓度值对于蚂蚁路径寻优的影响因子,β为启发函数θuv对于蚂蚁路径寻优的影响因子,τuv(t)为t时刻链路(u,v)上的信息素浓度值,u和v 为任意两卫星节点,allowedk表示蚂蚁k在节点u选择下一节点的集合,p为取值范围在[0,1]之间的随机数,P0∈[0,1]为常数参数,有P0比例的蚂蚁若在节点u会选择具有[τuv(t)]α[θuv]β最大值的节点作为下一跳节点v,相对应有1-P0比例的蚂蚁若在节点u会以概率公式进行下一跳节点v的偏向性搜索, y代指allowedk集合中的任意节点。
进一步地:步骤S5包括以下步骤:
S51、初始化各参数,包括:初始信息素浓度τ(0)、源节点卫星s,目的节点卫星d、信息素因子α、启发函数因子β、信息素残留系数ρ、搜素蚂蚁数量Mnum以及设置的最大迭代次数NCmax;
S52、将蚂蚁置于源卫星节点s,并将此节点加入禁忌表;
S53、根据状态转移规则函数,完成蚂蚁对下一跳节点的跳转,并将选中的节点写入禁忌表,防止重复走此节点;
S54、判断蚂蚁此时所处节点是否为目的卫星节点,若是,则表示此蚂蚁寻路成功,跳转至步骤S56;若否,则执行步骤S55;
S55、蚂蚁需要判断此时所处节点的集合allowed是否为空集,若是,则表示没有下一跳可选节点跳转,此蚂蚁寻路失败,跳转至步骤S56;若否,则跳转至步骤S53;
S56、进行信息素的更新:蚁群每次迭代结束后,采用TOPSIS算法对各可行路径的多QoS参数信息进行融合评价,以完成对各路径的信息素增量值计算;建立各可行路径的m×n阶的属性矩阵H=(xmn),并依次求得加权矩阵 Q=(qmn)、理想最佳解q+,理想最差解q-、单只蚂蚁的相似紧密度值与信息素增加量经过链路(u,v)所有蚂蚁新释放的信息素总增量值Δτuv(t,t+1),进而以公式τuv(t+1)完成对全部路径的信息素更新,并将迭代次数NC自增1;
S57、判断迭代次数NC是否达到最大设定迭代次数NCmax,若是,则跳转至步骤S58,若否,则跳转至步骤S52;
S58、判断所有蚂蚁是否都沿着相同的路径游走,若是,则此时的路径即为当前问题的最优解路径;否则跳转至步骤S59;
S59、采用minf函数进行路径抉择,得到符合QoS约束的最优路径。
进一步地:各可行路径属性矩阵
其中,1≤i≤m,1≤j≤n;所述加权矩阵其中每一个元素所述理想最佳解其中, Kb为收益准则值,Kc为花费准则值;所述理想最差解 所述相似紧密度值其中,距离参数距离参数所述单只蚂蚁在链路(u,v)上新释放信息素增量值其中,R为信息素强度参量;所述链路(u,v)信息素更新公式τuv(t+1)=ρτuv(t)+Δτuv(t,t+1),其中,ρ为信息素残留系数,τuv(t)为链路(u,v)上原始信息素值, 为经过链路(u,v)的所有蚂蚁新释放的信息素总增量值。
本发明的有益效果为:
1、通过利用SDN思想对传统卫星网络进行重构,实现了卫星网络***的轻量化、便捷、可靠运行,且地面超级控制中心具有全局网络拓扑优化的优势,使得在路由路径的选取上具有全局最优性,可以最大程度地避免链路拥塞情况的发生,使流量分布在具有更优服务质量的链路上。同时,与传统卫星网络路由表的计算采取以虚拟拓扑离线计算、实际卫星路由转发按时刻查询静态路由表的固定模式相比,本发明中所提出的基于SDN卫星网络架构下的路由表则是依据实时卫星网络状态运行参数计算所得,具有实时性、真实动态性。
2、通过利用链路QoS参数信息来重构蚁群算法的启发函数,使得蚂蚁在下一跳节点选择时,易于偏向走QoS优的链路。
3、改进蚁群信息素更新机制,通过TOPSIS多属性算法融合评价各路径时延、带宽、丢包率等不同QoS参数信息,采用全局信息素更新的方式,以相似紧密度值大小来表征信息素增量值大小,路径QoS越优,则相似紧密度值越大,信息素增量值也就越大,使得蚂蚁在路径选取时,可根据实际具体的QoS参数要求以及根据不同业务需求,赋予时延、带宽、丢包率等参数不同的权重,以选取更加满足用户需求的多QoS约束最优解路径,改变了传统路由算法中仅考虑以最短距离或是单QoS需求的路由计算方法。
附图说明
图1为一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示,在本发明的一个实施例中,一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,包括以下步骤:
S1、通过SDN技术对多层卫星网络进行组网重构,基于SDN卫星网络的逻辑架构可分为用户层、控制层、数据转发层以及南向接口和北向接口,其中各卫星间的通信链接又分为ISL星际链路、IOL星际链路和UDL星际链路;
步骤S1中用户层通过控制层提供的北向API接口,实现对SDN卫星网络安全、路由以及资源分配业务的灵活可编程配置操作;
所述控制层包括地面超级控制中心和中继设备;
所述地面超级控制中心通过南向接口探测数据转发层中卫星间链路与节点的状态信息,以完成捕获数据转发层的全局网络拓扑状态信息,并以全局最优的视角进行集中运算控制,完成策略制定、路由计算、流表生成、拓扑管理以及资源分配的任务;
所述中继设备包括从属地面站群和GEO卫星群;
所述从属地面站群用于收集汇总数据转发层的网络拓扑状态信息,并将信息传送至地面超级控制中心处理;所述GEO卫星群包括左GEO卫星GEO_L、中GEO卫星GEO_M和右GEO卫星GEO_L,用于实现对全球的完全覆盖,并以广播的形式将地面超级控制中心的流表快速下发至数据转发层;
所述数据转发层为MEO/LEO双层卫星网络,其包括MEO卫星和LEO卫星;所述组长MEO卫星用于收集组内LEO以及MEO组长卫星自身网络状态信息,并将网络参数信息下发至覆盖范围下的从属地面站;同时MEO卫星负责接收GEO卫星群广播的流表信息,并发送至具有相应路由请求的组内LEO卫星,且设置源目卫星只能为LEO卫星,然后源卫星根据流表信息完成在MEO/LEO 双层卫星网络间的数据包策略转发;
所述南向接口用于在控制层和数据转发层间传递信息;
所述北向接口用于在用户层和控制层间传递信息;
所述ISL星际链路为同层星际链路,其包括轨内星间链路和轨间星间链路;所述轨内星间链路用于进行相同高度且同一轨道内卫星的数据交互;所述轨间星间链路用于进行相同高度不同轨道间卫星的数据交互;
所述IOL星际链路为不同高度层卫星之间的星际链路,用于进行不同高度层卫星的数据交互;
所述UDL星际链路为用户数据链路,用于进行地面通信终端用户或网关站与卫星之间的数据交互。
S2、通过增强分组虚拟拓扑策略对数据转发层进行拓扑优化,得到数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑;
步骤S2中增强分组虚拟拓扑策略具体为:对LEO卫星进行分组划分管理,使每一个LEO卫星选择对其信号覆盖时间最长的MEO卫星作为其管理员,重构MEO/LEO拓扑网络。
S3、通过控制层和南向接口获取当前时隙内数据转发层MEO/LEO的全局网络状态信息,并采用图论将数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑抽象为加权图模型;
步骤S3中采用图论将数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑抽象为加权图模型的步骤包括:
A1、采用图论将MEO卫星和LEO卫星抽象为加权图中的节点;
A2、采用图论将ISL星际链路、IOL星际链路和UDL星际链路抽象为加权图中的边e;
A3、采用图论将QoS参数集抽象为各边e对应的权值,其中,QoS参数集包括时延、剩余带宽和丢包率;
A4、对QoS参数集进行约束限制,并建立以其为基础的最优路径抉择函数 f。
步骤A4中的最优路径抉择函数f为:
其中,(s,d)为源卫星节点s与目的卫星节点d之间的路由路径;delay(s,d)为路径时延,其值小于等于时延上限Dσ;bandwith(s,d)为路径剩余带宽,其值大于等于带宽下限Bσ;loss(s,d)为路径丢包率,其值小于等于丢包率上限Lσ,w1为时延权重,w2为剩余带宽权重,w3为丢包率权重。
S4、根据SDN卫星网络的控制层对于全局网络状态信息掌控的工程特征对蚁群算法进行改进,得到改进的蚁群算法;
步骤S4中改进的蚁群算法的启发函数θuv为:
其中,delay*(u,v)为实际链路参数归一化后的链路(u,v)时延, bandwith*(u,v)为实际链路参数归一化后的链路(u,v)带宽,loss*(u,v)为实际链路参数归一化后的链路(u,v)丢包率。
步骤S4中改进的蚁群算法的状态转移规则表达式为:
其中,α为信息素浓度值对于蚂蚁路径寻优的影响因子,β为启发函数θuv对于蚂蚁路径寻优的影响因子,τuv(t)为t时刻链路(u,v)上的信息素浓度值,u和v 为任意两卫星节点,allowedk表示蚂蚁k在节点u选择下一节点的集合,p为取值范围在[0,1]之间的随机数,P0∈[0,1]为常数参数,有P0比例的蚂蚁若在节点u会选择具有[τuv(t)]α[θuv]β最大值的节点作为下一跳节点v,相对应有1-P0比例的蚂蚁若在节点u会以概率公式进行下一跳节点v的偏向性搜索, y代指allowedk集合中的任意节点。
S5、通过改进的蚁群算法对加权图模型进行多QoS约束路由计算,得到符合QoS约束的最优路径。
步骤S5包括以下步骤:
S51、初始化各参数,包括:初始信息素浓度τ(0)、源节点卫星s,目的节点卫星d、信息素因子α、启发函数因子β、信息素残留系数ρ、搜素蚂蚁数量Mnum以及设置的最大迭代次数NCmax;
S52、将蚂蚁置于源卫星节点s,并将此节点加入禁忌表;
S53、根据状态转移规则函数,完成蚂蚁对下一跳节点的跳转,并将选中的节点写入禁忌表,防止重复走此节点;
S54、判断蚂蚁此时所处节点是否为目的卫星节点,若是,则表示此蚂蚁寻路成功,跳转至步骤S56;若否,则执行步骤S55;
S55、蚂蚁需要判断此时所处节点的集合allowed是否为空集,若是,则表示没有下一跳可选节点跳转,此蚂蚁寻路失败,跳转至步骤S56;若否,则跳转至步骤S53;
S56、进行信息素的更新:蚁群每次迭代结束后,采用TOPSIS算法对各可行路径的多QoS参数信息进行融合评价,以完成对各路径的信息素增量值计算;建立各可行路径的m×n阶的属性矩阵H=(xmn),并依次求得加权矩阵 Q=(qmn)、理想最佳解q+,理想最差解q-、单只蚂蚁的相似紧密度值与信息素增加量经过链路(u,v)所有蚂蚁新释放的信息素总增量值Δτuv(t,t+1),进而以公式τuv(t+1)完成对全部路径的信息素更新,并将迭代次数NC自增1;
S57、判断迭代次数NC是否达到最大设定迭代次数NCmax,若是,则跳转至步骤S58,若否,则跳转至步骤S52;
S58、判断所有蚂蚁是否都沿着相同的路径游走,若是,则此时的路径即为当前问题的最优解路径;否则跳转至步骤S59;
S59、采用minf函数进行路径抉择,得到符合QoS约束的最优路径。
其中,1≤i≤m,1≤j≤n;所述加权矩阵其中每一个元素所述理想最佳解其中, Kb为收益准则值,Kc为花费准则值;所述理想最差解 所述相似紧密度值其中,距离参数距离参数所述单只蚂蚁在链路(u,v)上新释放信息素增量值其中,R为信息素强度参量;所述链路(u,v)信息素更新公式τuv(t+1)=ρτuv(t)+Δτuv(t,t+1),其中,ρ为信息素残留系数,τuv(t)为链路(u,v)上原始信息素值, 为经过链路(u,v)的所有蚂蚁新释放的信息素总增量值。
本发明通过利用SDN思想对传统卫星网络进行重构,实现了卫星网络***的轻量化、便捷、可靠运行,且地面超级控制中心具有全局网络拓扑优化的优势,使得在路由路径的选取上具有全局最优性,可以最大程度地避免链路拥塞情况的发生,使流量分布在具有更优服务质量的链路上。同时,与传统卫星网络路由表的计算采取以虚拟拓扑离线计算、实际卫星路由转发按时刻查询静态路由表的固定模式相比,本发明中所提出的基于SDN卫星网络架构下的路由表则是依据实时卫星网络状态运行参数计算所得,具有实时性、真实动态性。并通过利用链路QoS参数信息来重构蚁群算法的启发函数,使得蚂蚁在下一跳节点选择时,易于偏向走QoS优的链路。本发明还改进了蚁群信息素更新机制,通过TOPSIS多属性算法融合评价各路径时延、带宽、丢包率等不同QoS参数信息,采用全局信息素更新的方式,以相似紧密度值大小来表征信息素增量值大小,路径QoS越优,则相似紧密度值越大,信息素增量值也就越大,使得蚂蚁在路径选取时,可根据实际具体的QoS参数要求以及根据不同业务需求,赋予时延、带宽、丢包率等参数不同的权重,以选取更加满足用户需求的多QoS 约束最优解路径,改变了传统路由算法中仅考虑以最短距离或是单QoS需求的路由计算方法。
Claims (9)
1.一种基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、通过SDN技术对多层卫星网络进行组网重构,基于SDN卫星网络的逻辑架构可分为用户层、控制层、数据转发层以及南向接口和北向接口,其中各卫星间的通信链接又分为ISL星际链路、IOL星际链路和UDL星际链路;
S2、通过增强分组虚拟拓扑策略对数据转发层进行拓扑优化,得到数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑;
S3、通过控制层和南向接口获取当前时隙内数据转发层MEO/LEO的全局网络状态信息,并采用图论将数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑抽象为加权图模型;
S4、根据SDN卫星网络的控制层对于全局网络状态信息掌控的工程特征对蚁群算法进行改进,得到改进的蚁群算法;
S5、通过改进的蚁群算法对加权图模型进行多QoS约束路由计算,得到符合QoS约束的最优路径。
2.根据权利要求1所述的基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,其特征在于,所述步骤S1中用户层通过控制层提供的北向API接口,实现对SDN卫星网络安全、路由以及资源分配业务的灵活可编程配置操作;
所述控制层包括地面超级控制中心和中继设备;
所述地面超级控制中心通过南向接口探测数据转发层中卫星间链路与节点的状态信息,以完成捕获数据转发层的全局网络拓扑状态信息,并以全局最优的视角进行集中运算控制,完成策略制定、路由计算、流表生成、拓扑管理以及资源分配的任务;
所述中继设备包括从属地面站群和GEO卫星群;
所述从属地面站群用于收集汇总数据转发层的网络拓扑状态信息,并将信息传送至地面超级控制中心处理;所述GEO卫星群包括左GEO卫星GEO_L、中GEO卫星GEO_M和右GEO卫星GEO_L,用于实现对全球的完全覆盖,并以广播的形式将地面超级控制中心的流表快速下发至数据转发层;
所述数据转发层为MEO/LEO双层卫星网络,其包括MEO卫星和LEO卫星;所述组长MEO卫星用于收集组内LEO以及MEO组长卫星自身网络状态信息,并将网络参数信息下发至覆盖范围下的从属地面站;同时MEO卫星负责接收GEO卫星群广播的流表信息,并发送至具有相应路由请求的组内LEO卫星,且设置源目卫星只能为LEO卫星,然后源卫星根据流表信息完成在MEO/LEO双层卫星网络间的数据包策略转发;
所述南向接口用于在控制层和数据转发层间传递信息;
所述北向接口用于在用户层和控制层间传递信息;
所述ISL星际链路为同层星际链路,其包括轨内星间链路和轨间星间链路;所述轨内星间链路用于进行相同高度且同一轨道内卫星的数据交互;所述轨间星间链路用于进行相同高度不同轨道间卫星的数据交互;
所述IOL星际链路为不同高度层卫星之间的星际链路,用于进行不同高度层卫星的数据交互;
所述UDL星际链路为用户数据链路,用于进行地面通信终端用户或网关站与卫星之间的数据交互。
3.根据权利要求2所述的基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,其特征在于,所述步骤S2中增强分组虚拟拓扑策略具体为:对LEO卫星进行分组划分管理,使每一个LEO卫星选择对其信号覆盖时间最长的MEO卫星作为其管理员,重构MEO/LEO拓扑网络。
4.根据权利要求3所述的基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,其特征在于,所述步骤S3中采用图论将数据转发层MEO/LEO双层优化网络拓扑抽象为加权图模型的步骤包括:
A1、采用图论将MEO卫星和LEO卫星抽象为加权图中的节点;
A2、采用图论将ISL星际链路、IOL星际链路和UDL星际链路抽象为加权图中的边e;
A3、采用图论将QoS参数集抽象为各边e对应的权值,其中,QoS参数集包括时延、剩余带宽和丢包率;
A4、对QoS参数集进行约束限制,并建立以其为基础的最优路径抉择函数f。
7.根据权利要求6所述的基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,其特征在于,所述步骤S4中改进的蚁群算法的状态转移规则表达式为:
8.根据权利要求7所述的基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法,其特征在于,所述步骤S5包括以下步骤:
S51、初始化各参数,包括:初始信息素浓度τ(0)、源节点卫星s,目的节点卫星d、信息素因子α、启发函数因子β、信息素残留系数ρ、搜素蚂蚁数量Mnum以及设置的最大迭代次数NCmax;
S52、将蚂蚁置于源卫星节点s,并将此节点加入禁忌表;
S53、根据状态转移规则函数,完成蚂蚁对下一跳节点的跳转,并将选中的节点写入禁忌表,防止重复走此节点;
S54、判断蚂蚁此时所处节点是否为目的卫星节点,若是,则表示此蚂蚁寻路成功,跳转至步骤S56;若否,则执行步骤S55;
S55、蚂蚁需要判断此时所处节点的集合allowed是否为空集,若是,则表示没有下一跳可选节点跳转,此蚂蚁寻路失败,跳转至步骤S56;若否,则跳转至步骤S53;
S56、进行信息素的更新:蚁群每次迭代结束后,采用TOPSIS算法对各可行路径的多QoS参数信息进行融合评价,以完成对各路径的信息素增量值计算;建立各可行路径的m×n阶的属性矩阵H=(xmn),并依次求得加权矩阵Q=(qmn)、理想最佳解q+,理想最差解q-、单只蚂蚁的相似紧密度值与信息素增加量经过链路(u,v)所有蚂蚁新释放的信息素总增量值Δτuv(t,t+1),进而以公式τuv(t+1)完成对全部路径的信息素更新,并将迭代次数NC自增1;
S57、判断迭代次数NC是否达到最大设定迭代次数NCmax,若是,则跳转至步骤S58,若否,则跳转至步骤S52;
S58、判断所有蚂蚁是否都沿着相同的路径游走,若是,则此时的路径即为当前问题的最优解路径;否则跳转至步骤S59;
S59、采用minf函数进行路径抉择,得到符合QoS约束的最优路径。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911003387.5A CN110730131B (zh) | 2019-10-22 | 2019-10-22 | 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911003387.5A CN110730131B (zh) | 2019-10-22 | 2019-10-22 | 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110730131A true CN110730131A (zh) | 2020-01-24 |
CN110730131B CN110730131B (zh) | 2020-07-17 |
Family
ID=69220570
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911003387.5A Active CN110730131B (zh) | 2019-10-22 | 2019-10-22 | 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110730131B (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111416657A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-14 | 西安电子科技大学 | 卫星网络路由更新维护***及维护方法 |
CN111669328A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-15 | 安徽省地震局 | 基于量子最大最小蚁群算法的QoS路由选择方法 |
CN112235034A (zh) * | 2020-10-08 | 2021-01-15 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 一种空间分布式星群设计方法 |
CN112333109A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-02-05 | 重庆邮电大学 | 一种低轨卫星网络中基于蚁群优化的负载均衡路由方法 |
CN112491619A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 东北大学 | 一种基于sdn的服务定制网络资源自适应分配技术 |
CN112861287A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-05-28 | 重庆大学 | 一种机器人轻量化效果评价方法 |
CN113038530A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 卫星移动通信***QoS保障的分组业务高效传输方法 |
CN113099506A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-09 | 上海交通大学 | 软件定义卫星网络中基于链路时效的路由方法及*** |
CN113435567A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-24 | 广东技术师范大学 | 基于流量预测的智能拓扑重构方法、电子设备、存储介质 |
CN113543261A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-10-22 | 北京邮电大学 | 一种卫星网络多径传输方法及装置 |
CN113572686A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-29 | 大连大学 | 一种基于SDN的天地一体化自适应动态QoS路由方法 |
CN113766537A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-12-07 | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 | 一种面向用户定制的卫星网络资源适配方法及*** |
CN114024607A (zh) * | 2021-11-03 | 2022-02-08 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 一种基于液晶光学多波束天线的分布式星群组网方法 |
CN114422423A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-29 | 大连大学 | 一种基于sdn与ndn的卫星网络多约束路由方法 |
CN114513241A (zh) * | 2021-04-19 | 2022-05-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于SDN的高性能QoS保证低轨卫星星间路由方法 |
CN114567588A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-05-31 | 南京邮电大学 | 基于时延预测及双蚁群的软件定义网络QoS路由算法 |
CN114666805A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-06-24 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种适用于多颗粒度业务的光网络规划方法及*** |
CN117319505A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 天勰力(山东)卫星技术有限公司 | 一种面向软件定义卫星共享网络的星上任务抢单*** |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6941359B1 (en) * | 2001-02-14 | 2005-09-06 | Nortel Networks Limited | Method and system for visually representing network configurations |
CN102215540A (zh) * | 2011-05-31 | 2011-10-12 | 电子科技大学 | 无线异构网络的反向呼叫建立方法以及无线异构网络*** |
CN104579454A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-04-29 | 浙江大学 | 基于软件定义网络的多目标优化的卫星流控制方法 |
CN105743717A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-07-06 | 武汉大学 | 基于sdn技术的天地一体化空间信息网络***及通信方法 |
CN105847151A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-08-10 | 安徽大学 | 一种面向软件定义网络的多约束QoS路由策略设计方法 |
CN105897329A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-08-24 | 大连大学 | 基于多目标决策的leo卫星网络多业务路由优化方法 |
CN105959232A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-09-21 | 清华大学 | 一种基于软件定义网络控制点优化的卫星网络路由方法 |
CN106059960A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-10-26 | 北京交通大学 | 一种基于软件定义网络的空间网络QoS保障方法及管理中心 |
CN107094115A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-08-25 | 重庆邮电大学 | 一种基于sdn的蚁群优化负载均衡路由算法 |
CN107294592A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-24 | 大连大学 | 一种基于分布式sdn的卫星网络及其构建方法 |
US20180035306A1 (en) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Systems And Methods To Augment The Capacities And Capabilities Of Cellular Networks Through An Unmanned Aerial Vehicle Network Overlay |
CN108307435A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-07-20 | 大连大学 | 一种基于sdsin的多任务路由选择方法 |
CN108418623A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-17 | 大连大学 | 一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法 |
CN109617593A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-12 | 电子科技大学 | 一种基于ibn的物联网卫星***及其路由方法 |
-
2019
- 2019-10-22 CN CN201911003387.5A patent/CN110730131B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6941359B1 (en) * | 2001-02-14 | 2005-09-06 | Nortel Networks Limited | Method and system for visually representing network configurations |
CN102215540A (zh) * | 2011-05-31 | 2011-10-12 | 电子科技大学 | 无线异构网络的反向呼叫建立方法以及无线异构网络*** |
CN104579454A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-04-29 | 浙江大学 | 基于软件定义网络的多目标优化的卫星流控制方法 |
CN105743717A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-07-06 | 武汉大学 | 基于sdn技术的天地一体化空间信息网络***及通信方法 |
CN106059960A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-10-26 | 北京交通大学 | 一种基于软件定义网络的空间网络QoS保障方法及管理中心 |
CN105847151A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-08-10 | 安徽大学 | 一种面向软件定义网络的多约束QoS路由策略设计方法 |
CN105897329A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-08-24 | 大连大学 | 基于多目标决策的leo卫星网络多业务路由优化方法 |
CN105959232A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-09-21 | 清华大学 | 一种基于软件定义网络控制点优化的卫星网络路由方法 |
US20180035306A1 (en) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Systems And Methods To Augment The Capacities And Capabilities Of Cellular Networks Through An Unmanned Aerial Vehicle Network Overlay |
CN107094115A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-08-25 | 重庆邮电大学 | 一种基于sdn的蚁群优化负载均衡路由算法 |
CN107294592A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-24 | 大连大学 | 一种基于分布式sdn的卫星网络及其构建方法 |
CN108307435A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-07-20 | 大连大学 | 一种基于sdsin的多任务路由选择方法 |
CN108418623A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-17 | 大连大学 | 一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法 |
CN109617593A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-12 | 电子科技大学 | 一种基于ibn的物联网卫星***及其路由方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
HAIYAN WANG ET AL: "Study of Topological Dynamics and Periodicity of LEO Satellite Networks Based on Spectral Analysis", 《2009 WRI WORLD CONGRESS ON COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION ENGINEERING》 * |
QIZE GUO ET AL: "SDN-Based End-to-End Fragment-Aware Routing for Elastic Data Flows in LEO Satellite-Terrestrial Network", 《IEEE ACCESS》 * |
WANG HOUTIAN ET AL: "Cross-layer design and ant-colony optimization based routing algorithm for low earth orbit satellite networks", 《CHINA COMMUNICATIONS》 * |
季晔莉: "基于SDN的内容就近分发网络路由方案研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
杨力等: "基于SDN的异构空间信息网络传输策略", 《计算机工程》 * |
高天娇: "基于全局拓扑的双层卫星网络路由算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文库》 * |
魏德宾等: "卫星网络中基于多QoS约束的蚁群优化路由算法", 《计算机工程》 * |
Cited By (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111416657A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-14 | 西安电子科技大学 | 卫星网络路由更新维护***及维护方法 |
CN111669328A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-15 | 安徽省地震局 | 基于量子最大最小蚁群算法的QoS路由选择方法 |
CN112235034A (zh) * | 2020-10-08 | 2021-01-15 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 一种空间分布式星群设计方法 |
CN112333109A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-02-05 | 重庆邮电大学 | 一种低轨卫星网络中基于蚁群优化的负载均衡路由方法 |
CN112333109B (zh) * | 2020-11-17 | 2022-07-15 | 重庆邮电大学 | 一种低轨卫星网络中基于蚁群优化的负载均衡路由方法 |
CN112491619B (zh) * | 2020-11-25 | 2022-04-05 | 东北大学 | 一种基于sdn的服务定制网络资源自适应分配方法 |
CN112491619A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 东北大学 | 一种基于sdn的服务定制网络资源自适应分配技术 |
CN112861287A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-05-28 | 重庆大学 | 一种机器人轻量化效果评价方法 |
CN112861287B (zh) * | 2021-03-05 | 2022-09-16 | 重庆大学 | 一种机器人轻量化效果评价方法 |
CN113038530A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 卫星移动通信***QoS保障的分组业务高效传输方法 |
CN113099506A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-09 | 上海交通大学 | 软件定义卫星网络中基于链路时效的路由方法及*** |
CN114513241A (zh) * | 2021-04-19 | 2022-05-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于SDN的高性能QoS保证低轨卫星星间路由方法 |
CN114513241B (zh) * | 2021-04-19 | 2023-03-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于SDN的高性能QoS保证低轨卫星星间路由方法 |
CN113543261B (zh) * | 2021-05-31 | 2024-04-19 | 北京邮电大学 | 一种卫星网络多径传输方法及装置 |
CN113543261A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-10-22 | 北京邮电大学 | 一种卫星网络多径传输方法及装置 |
CN113435567B (zh) * | 2021-06-25 | 2023-07-07 | 广东技术师范大学 | 基于流量预测的智能拓扑重构方法、电子设备、存储介质 |
CN113435567A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-24 | 广东技术师范大学 | 基于流量预测的智能拓扑重构方法、电子设备、存储介质 |
CN113572686A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-29 | 大连大学 | 一种基于SDN的天地一体化自适应动态QoS路由方法 |
CN113766537B (zh) * | 2021-08-12 | 2023-10-20 | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 | 一种面向用户定制的卫星网络资源适配方法及*** |
CN113766537A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-12-07 | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 | 一种面向用户定制的卫星网络资源适配方法及*** |
CN114024607A (zh) * | 2021-11-03 | 2022-02-08 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 一种基于液晶光学多波束天线的分布式星群组网方法 |
CN114024607B (zh) * | 2021-11-03 | 2022-04-29 | 军事科学院***工程研究院网络信息研究所 | 一种基于液晶光学多波束天线的分布式星群组网方法 |
CN114422423A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-29 | 大连大学 | 一种基于sdn与ndn的卫星网络多约束路由方法 |
CN114422423B (zh) * | 2021-12-24 | 2024-02-20 | 大连大学 | 一种基于sdn与ndn的卫星网络多约束路由方法 |
CN114567588B (zh) * | 2022-04-27 | 2022-08-05 | 南京邮电大学 | 基于时延预测及双蚁群的软件定义网络Qos路由方法 |
CN114567588A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-05-31 | 南京邮电大学 | 基于时延预测及双蚁群的软件定义网络QoS路由算法 |
CN114666805A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-06-24 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种适用于多颗粒度业务的光网络规划方法及*** |
CN114666805B (zh) * | 2022-04-28 | 2023-11-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种适用于多颗粒度业务的光网络规划方法及*** |
CN117319505A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 天勰力(山东)卫星技术有限公司 | 一种面向软件定义卫星共享网络的星上任务抢单*** |
CN117319505B (zh) * | 2023-11-30 | 2024-02-06 | 天勰力(山东)卫星技术有限公司 | 一种面向软件定义卫星共享网络的星上任务抢单*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110730131B (zh) | 2020-07-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110730131B (zh) | 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法 | |
Ramanathan et al. | Hierarchically‐organized, multihop mobile wireless networks for quality‐of‐service support | |
Du et al. | Cooperative earth observation through complex space information networks | |
CN104902515B (zh) | 一种基于负载感知的多层卫星网络路由方法 | |
US6609002B1 (en) | Method and apparatus for predictive QoS routing for broad band low earth satellite networks | |
CN109257091B (zh) | 全局负载均衡星地协同网络组网装置和方法 | |
CN104683016A (zh) | 基于最小化时延的多层卫星网络最优业务分布路由方法 | |
CN112019260B (zh) | 一种低轨异构卫星网络路由方法及*** | |
CN110505153A (zh) | 一种天地一体化的混合路由方法 | |
CN111294108B (zh) | 一种面向正交圆轨道构型卫星星座的高效路由方法 | |
Lu et al. | A survivable routing protocol for two-layered LEO/MEO satellite networks | |
CN113259993A (zh) | 一种基于meo/leo双层卫星网络的跨层路由方法及通信*** | |
Jiang et al. | A QoS routing strategy using fuzzy logic for NGEO satellite IP networks | |
De Rango et al. | Bio-inspired routing over fanet in emergency situations to support multimedia traffic | |
CN113507314A (zh) | 星间数据传输方法 | |
Wang et al. | A load balanced routing algorithm based on congestion prediction for LEO satellite networks | |
Liu et al. | Routing for predictable multi-layered satellite networks | |
Dai et al. | Service‐oriented routing with Markov space‐time graph in low earth orbit satellite networks | |
Lee et al. | Satellite over satellite (SOS) network: a novel concept of hierarchical architecture and routing in satellite network | |
Yang et al. | A multi-path routing algorithm based on ant colony optimization in satellite network | |
CN114268575B (zh) | 天地一体化信息网络中自适应立体传输方法及*** | |
CN116828548A (zh) | 一种针对电力无线网络的基于强化学习的最佳路由调度方法 | |
Dexin et al. | A survey: The progress of routing technology in satellite communication networks | |
CN114513241B (zh) | 一种基于SDN的高性能QoS保证低轨卫星星间路由方法 | |
Li et al. | Load-balanced cooperative transmission in MEO-LEO satellite network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |