System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法技术_技高网

基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法技术

技术编号:40171929 阅读:15 留言:0更新日期:2024-01-26 23:41
基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,主要分为四部分,1)基于星座功能完成巨型星座分域;2)各功能域与其他功能域建立邻居关系;3)计算巨型星座功能分域后的域间路由;4)基于非支配排序遗传算法完成网络路由管理和维护开销和最大跳数两个目标函数的优化。具体为:采用非支配排序遗传算法(Non‑dominated Sorting Genetic Algorithm‑II),通过优化设置种群数、迭代总次数、巨型星座网络轨道数、单一轨道卫星数以及网络中每个节点每秒的平均活动路由数α及链路故障率μ等参数,可在巨型星座路由管理和维护、最大跳数两个方面的开销达到较好平衡,并有良好的可扩展性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种巨型星座路由方法,特别是基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,属于卫星通信。


技术介绍

1、巨型星座网络具有覆盖面广、组网灵活、接入简单、信道空间大、鲁棒性强、不受地理环境限制等优点,能够实现全域、全天时、全天候、近实时的信息传递。相对地面网络,存在运行环境复杂恶劣、节点类型多、拓扑变化快、时延波动大、日凌规避、故障处置难、热点地区流量突发/并发/汇聚回传等应用难点,为了实现高效、可靠组网,巨型星座网络高效路由是关键。

2、桂林电子科技大学cn202210279541.7公开了一种面向巨型星座的星上自主路由生成及管理方法,该方法适用于低轨星座系统。低轨巨型星座的特殊性决定了传统的地面网络路由解决方案无法直接有效应用到低轨巨型星座网络,必须针对卫星网络的结构和运动特性研究和设计新的路由解决方案。本专利技术在充分研究低轨巨型星座网络结构和运动特性基础上,设计了一种面向巨型星座的星上自主路由生成及管理方法,强化了星上自主路由生成及管理能力,既解决了星座网络路由算法对网络拓扑高速变化的适应性问题,又实现了路由协议的简单、高效,对星上计算资源要求低,同时,在网络拓扑连接异常的情况下,其路由策略仍然具有有效性,能够实现有效端到端可靠连接。

3、西安交通大学cn202210783945.x公开了一种巨型星座卫星网络路由负载均衡方法及系统,生成巨型星座卫星网络拓扑;收集巨型星座分簇的簇内信息;基于簇内信息,使用自动编码器进行簇负载压缩;构建多智能体深度强化学习模型;卫星节点星上的智能体依据当前观测空间做出下一跳决策,生成经验并传输至簇首;各簇首定期将各时刻各卫星节点的经验值及压缩后的状态向量发送至地面管控中心;地面管控中心依据各簇首发送的经验数据及状态向量,完成多智能体深度强化学习训练,定期更新eval-net;地面管控中心下发深度递归q网络参数至所有卫星节点,卫星节点智能体完成策略更新,实现巨型星座卫星网络路由负载均衡。本专利技术实现了低轨巨型星座的分布式路由决策及拥塞避免策略。

4、cn202011437597.8公开了一种低轨巨型星座网络端到端跳数快速估算方法,包括:给定两端用户经纬度,计算两个接入卫星相位,计算两个接入卫星到各自升交点的经度差,计算两个接入卫星升交点的经度差,对两个接入卫星升交点的经度差进行归一化处理,计算异轨星间链路转发跳数,计算同轨星间链路转发相位差,对同轨星间链路转发相位差进行归一化处理,计算同轨星间链路转发跳数,计算两端用户对应的端到端总转发跳数。本专利技术的低轨巨型星座网络端到端跳数快速估算方法能够在路由生成前直接显式预估得到两个用户间的星间链路转发跳数,无需运行复杂的网络仿真软件。

5、但上述方法主要存在以下问题:

6、(1)当前,国内外提出了包含时隙拓扑快照的集中式路由和虚拟节点路由两类主流解决办法,但在巨型星座海量节点场景下存在路由开销大、可扩展性差等问题。

7、(2)主要集中在针对通信、导航、遥感等特定功能场景星座的网络拓扑/路由优化设计,综合应用效能低。

8、(3)通过定制网络架构、协议等,网络控制以地面集中式为主,无法平衡星座路由管理和维护、最大跳数等开销,网络复杂度和通信成本剧增。


技术实现思路

1、本专利技术解决的技术问题是:克服以上缺点,基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,主要分为四部分,1)基于星座功能完成巨型星座分域;2)各功能域与其他功能域建立邻居关系;3)计算巨型星座功能分域后的域间路由;4)基于非支配排序遗传算法完成目标函数优化。

2、具体为:采用非支配排序遗传算法(non-dominated sorting geneticalgorithm-ii)获取网络路由管理和维护开销和最大跳数两个优化目标函数的优化解,通过优化设置种群数、迭代总次数、巨型星座网络轨道数、单一轨道卫星数以及网络中每个节点每秒的平均活动路由数α及链路故障率μ等参数,可在巨型星座路由管理和维护、最大跳数两个方面的开销达到较好平衡,并有良好的可扩展性。

3、本专利技术设计的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法分为下述四个部分:

4、(1)基于星座功能完成巨型星座分域

5、根据巨型星座内部不同星座功能、轨道高度和星间链路特征,按照功能优先、拓扑稳定原则,划分为多个域的网络分域规则,将巨型星座网络划分为通信、导航、遥感、预警、指控等多个功能域,以保证域内状态相同,减少异构差异,然后,按节点数量将单个功能域划分为多个子功能域即规模域,在保证巨型星座内部各子卫星星座功能相对独立的前提下,缩小网络规模,提高网络效率。

6、(2)各功能域与其他功能域建立邻居关系

7、参考地面常见的路由协议中的层次路由部分,与传统开放式最短路径优先(openshortest path first,ospf)的区域内路由的防环机制相同,将各个子域间的链路状态信息进行全网同步,再根据域间的链路状态信息进行链路的整合,得到全网的域间拓扑视图,再通过spf(shortest path first)算法计算得到区域间的无环最短路径。至此,区域内的路由由spf算法计算域内拓扑视图得到,区域间路由是由spf算法计算域间拓扑视图得到,双层spf保证了路由计算的无环。

8、假设地面运控中心提前通过既定分区算法完成不同时间片下区域的划分并上注卫星节点,据此,在特定时间点各个卫星节点会瞬时切换,完成所属区域的更新。在进行域间路由之前,首先要使得各个区域与自身其他区域建立邻居关系。而区域间的邻居关系是由区域的边界路由器建立和维护的。各个节点在最初构建邻居关系时,会向对方发送hello包,hello包中应包含给节点预先分配的区域号,一个位于边界的节点通过端口向外界发送hello包,如果处理收到的hello包时发现邻居节点的区域号与自己不一致,则将自身标记为边界节点abr(area border router)。这一动作应与区域内邻居的建立同时发生。当邻居建立完成后,区域内的边界节点应存储了到达相邻区域间的链路状态信息。

9、(3)计算巨型星座功能分域后的域间路由

10、在区域间建立邻居关系后,即可通过以下算法步骤计算卫星分域后的域间路由:

11、1)各个区域完成区域内的链路状态信息同步。

12、2)由边界节点向自身区域内广播区域间的链路状态信息,使得对于任一区域内的任一节点,均存有所有域间的链路状态信息。

13、3)从连接两相邻域的多条域间链路中,仅保留主gw(网关)的链路,即保留最小cost(代价)链路。例如a域与b域之间存在3条链路,保留cost最小的链路作为区域间链路。

14、4)依照步骤3),将所有gw链路汇总,在区域内的每个节点中都构成区域间拓扑视图。

15、5)在此基础上,每个节点运行dijkstra算法,计算出到达其他区域的下一区域。

16、6)根本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于该方法的步骤包括:

2.根据权利要求1所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

4.根据权利要求3所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

5.根据权利要求4所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

6.根据权利要求5所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

7.根据权利要求6所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

8.根据权利要求6所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于该方法的步骤包括:

2.根据权利要求1所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

4.根据权利要求3所述的基于非支配排序遗传算法的巨型星座功能分域路由方法,其特征在于:

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【专利技术属性】
技术研发人员:李宗凌龙腾赵保军韩煜祺王文正唐林波
申请(专利权)人:北京理工大学
类型:发明
国别省市:

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