张然,刘江,杨丹,黄韬,刘韵洁
北京邮电大学,网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876
(1)卫星网络背景与挑战
自1969年第一个分组交换网络ARPANET 建立,半个世纪以来互联网的形态发生了翻天覆地的变化。随着互联网业务的不断丰富,网络规模不断扩大,互联网逐步深入到生产、生活、医疗、教育等人类行为的方方面面。用户对网络的接入、带宽与服务体验等的需求越来越高,然而,现今地球上仍然有一半的人没有快速而可靠的互联网连接,并且超过50%的陆地区域和占地球面积60%的海洋都没有蜂窝网络的覆盖。近年来,具有覆盖区域广、抗毁能力强等特性的卫星网络逐渐站上舞台,构建地面网络与卫星网络融合的天地一体化网络体系已成为当今的发展趋势。
相比于传统地面网络,卫星网络的高覆盖范围特性,使其能够为偏远地区提供高性价比的通信覆盖。在此基础上,多颗卫星联合组网,可以为高移动性对象提供无缝的连接。此外,卫星通信不受地形的限制,基础设施不会受到地面灾害的损伤,因此其在灾害应急通信方面具有得天独厚的优势。另外,卫星节点可以提供针对地面的大范围广播业务,在多媒体业务高效分发等方面有着巨大的优势。此外,星地链路给地面网络提供了网络回传的新选择,能够在地面网络容量饱和时提供天基回传,提升网络容量,保证用户服务体验。
尽管卫星网络有着上述的优势,但卫星网络是由分布在不同轨道高度的卫星、各类空间飞行器以及地面信关站等设备共同构成的层次化、立体化的复杂网络,这给卫星通信网络带来了一系列的挑战。卫星网络的规模庞大、结构复杂,对网络管理与资源配置提出了严峻的挑战。此外,由于天地一体化网络系统由天、空、地不同类型的多种网络构成,彼此间相互独立、复杂异构,因此,天地一体化网络存在着明显的异构性,在跨域互操作性方面有着迫切的需求。同时,除了高轨卫星,低轨卫星与中轨卫星都在围绕地球不断公转,这使得星间链路变化频繁,星座拓扑时刻发生变化,因此网络必须拥有具备敏捷重构能力的控制系统。另外,卫星设备由于处在复杂太空环境,其在计算、存储、传输能力等方面都受到限制,因此需要根据业务需求进行网络资源的精细配置,提高资源的利用效率。最后,随着用户与业务的极大丰富,卫星星群已经不再以单一功能为主,而是侧重于承载业务越来越复杂多样的综合功能网络,如何为需求各异的业务请求提供服务质量保障也是一个富有挑战力的问题。
传统卫星系统沿用了传统地面网络的分布式架构,各卫星节点不仅需要进行数据交换和存储转发,还需要进行链路状态收集、链路信息同步、路由表存储等一系列功能,大量消耗了卫星本就十分有限的资源,且由于网络信息收敛缓慢、缺少全局视角,往往不能得到最优的路由决策,从而导致网络性能的下降。且卫星设备的管理与配置对硬件的依赖性强,不同设备有不同的配置方法,使得网络配置繁琐不灵活,若有网络功能需要更新,则需要收回或弃置原有硬件,更新后重新发射,不仅成本高,整个迭代升级过程也是十分缓慢。
软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)具有控制与转发分离的特性,并且支持网络的集中控制,可以很好地解决卫星网络所面对的上述挑战。目前,已经有较多的学者研究基于SDN 的卫星网络系统,并解决卫星网络的关键问题。下文将简要介绍SDN 及其在卫星网络中的优势。
(2)国内外卫星网络发展现状
国内外对天地一体化网络展开了多层次、多角度的研究。多家国外公司均推出了自己的天地一体化网络架构,其中有的已经在部署阶段。最具代表性的是SpaceX 的Starlink 计划,打造低轨宽带卫星互联网巨型星座,截至2020年5月5日在轨运行卫星已有420 颗;亚马逊的Kuiper 计划明确提出用软件定义的系统架构实现高速、低延迟的卫星宽带服务。在学术界,欧盟委员会于2015年通过Horizon-2020 框架发起VITAL 项目,该项目将NFV引入卫星-地面结合的网络,用SDN 实现联合资源管理;同年,欧盟也发起了SANSA 项目,研究利用卫星提供地面网络高效弹性的无线回传链路;2017年,Horizon-2020 也支持了Sat5G 项目,用于支持研究卫星网络与新一代5G 通信网络的融合。
我国也十分重视卫星互联网的发展。“天地一体化信息网络”已被列入“十三五”规划的100 个重大工程项目。中国航天科技和中国航天科工两大集团都启动了各自的低轨通信项目“鸿雁星座”和“虹云工程”,两大工程的首颗试验卫星均在2018年12月发射升空。目前正依托卫星互联网项目构建更大规模的自主低轨卫星网络。
(3)SDN 及其在卫星网络中的优势
软件定义网络SDN 起源于2006年斯坦福大学Nick McKeown 教授的Clean Slate 课题组,作为一种支持动态、弹性管理的新型网络架构,与传统TCP/IP 网络中控制平面与数据平面紧密耦合的设计不同,SDN 采用分层思想,将网络的数据平面和控制平面解耦分离,控制平面通过统一开放的南向接口对数据平面的网络设备进行集中式控制。利用网络虚拟化技术对物理网络及其设备组件进行抽象,打破了物理设备层和逻辑业务层之间的绑定关系。网络功能虚拟化将软件和硬件分离,利用分布式的软件技术实现网络功能的抽象、分割和灵活调度,使网络不再局限于硬件架构,根据业务需要进行定制化的高效编排、资源重构,从而实现快速灵活组网。此外,软件定义网络提供了开放的可编程接口,便于硬件设备的迭代更新和功能扩展,同时能根据需求构建动态的、管控灵活的网络架构,实现网络的可编程化。
利用SDN 的逻辑来设计卫星通信网络,具有以下几点优势:
①控制与转发分离,降低单星负载
将软件定义网络中控制与转发分离的思想应用到卫星网络中,卫星节点仅需完成简单的数据转发和硬件配置功能,而较为复杂的资源分配、路由策略和网络管理等操作则放在控制中心,并向计算力强的高层卫星或地面转移,从而减少星上处理的压力,很好地解决了星上资源有限的问题。
②集中式控制,实现全局网络管控
卫星网络环境复杂多变,与地面网络相比配置更加困难,随着卫星节点的数量逐渐增加,卫星网络的管理难度也大大提高。SDN 逻辑上集中的控制平面可以获得网络的全局视图,随时监测网络设备状态,掌握全网的用户接入、节点故障、网络拥塞、链路延迟等事件,并及时进行动态调整,实现细粒度的网络管控,优化路由决策,从而提供业务的服务质量保障,提升全网的管理能力,进行高效的资源配置和网络管理。
③软硬件解耦,解除硬件厂商锁定
软件定义网络将软件和硬件解耦,对底层设备进行抽象,将设备和功能分离,利用开放的编程接口可以方便的进行软件功能的远程维护和升级,解决了卫星设备更新和维护困难的问题,降低部署成本和升级成本,消除了由于硬件设备而带来的网络异构问题,实现可控的跨域协同资源调度,同时提升了网络的可编程能力,支持网络运行时的在线优化调度。
④控制器模块化,便于网络功能扩展
SDN 控制器负责对底层转发设备进行统一控制,并为上层应用业务层提供调控接口,很多SDN控制器采用模块化的设计思想,可以根据具体的架构设计和业务需求增减相应模块,其控制模块实现基础的网络服务,应用模块调用控制器模块的API,提供开放的编程接口可以应用到不同的网络中,具有很好的系统扩展性。
软件定义技术与卫星网络的融合,有助于实现高效的网络管控、灵活的网络配置和网络异构的兼容,优化路由策略,降低部署成本和升级成本,保障业务的服务质量。下文将对当前基于SDN 的卫星网络相关研究进行介绍。第1 章,本文将介绍基于SDN 的卫星网络架构设计;第2 章,本文将介绍SDN 卫星网络中的关键技术研究;第3 章,对本文进行了总结。
针对网络的物理结构、通信载体的不同,卫星网络可以大致分为以下三类组网架构。
(1)地面-卫星架构
该场景下单层卫星(多采用低轨卫星)和地面之间进行组网,多部署控制中心于地面网络,实现全局网络的决策和资源分配。
(2)多层卫星架构
大部分计算处理和数据交换都放在星上,通常为规模较大的全球组网系统。在具体研究中,要根据不同轨道卫星的特点进行网络架构设计。
(3)空天地架构
空天地一体化网络是融合了天基网、空基网和地基网的一体化网络,能够处理各种复杂的通信任务。其网络覆盖多层多域多节点,各平台的功能和传输能力各不相同,网络的异构程度相比前两个场景大大提升,是最为动态复杂的一个场景。
下文将分类介绍三类架构,同时本文将在表1中展示对比各种架构设计的优劣势。
现有的分布式卫星系统架构大多只针对特定拓扑结构和特定业务功能,可重用性较差,网络管理较为困难。而且星上、星地和地面三部分的传输协议未进行一体化的设计,因此传统的卫星网络与地面网络通常分开考虑,结果导致系统难以管理,调度协同较为复杂,给数据传输和网络服务造成困难。
对于存在星间链路的单层卫星-地面组网,如图1所示,可以通过SDN 进行统一管理调度,实现对整个网络集中和动态的管理与控制,达到更细粒度的控制[1]。在此基础上引入NFV,可以构建分布式网络功能虚拟化平台,实现设备功能的灵活部署,提供可靠运行和应急服务的保证,从而提升天地一体化网络的管理能力、协同水平和服务质量。
Bohao Feng 等将网络划分为核心网与边缘网,不同的网络域内可以选择不同的网络协议,对于跨域的网络流量,统一使用服务标识、网络标识、用户标识以及与具体网络有关的位置标识[2]。采用SDN 思想分离数据与控制平面,数据面包含流转发与缓存功能,控制面通过生成相关信息指导数据面生成相关的表来转发。这种身份地址相分离的标识方式可以提升网络的兼容性,同时网络对服务的可感知提升了网络的服务能力。然而,新机制的引入需要额外引入新的服务解析实体,某种程度增加了系统复杂度。
对于数量庞大的卫星网络,可以采用分集群管理模式,引入SDN 实现数据传输与控制分离,SDN控制器实时观测卫星网络状态,负责网络信息的收集和指令下发,地面控制中心计算资源分配策略后通过SDN 控制器传回卫星网络,集中式的控制保障了获取卫星网络资源状态信息的实时性,增加了卫星网络资源管理架构的普适性,同时节省了星上资源,提高了卫星资源分配的效率[3]。
这些地面-卫星场景往往都存在同一个缺陷,当卫星在移动期间脱离了地面站的监控范围,或者由于飞行物体遮挡而造成对地面不可视的情况,此时地面站无法实时监控到卫星,网络的稳定性受到一定影响。单层卫星的灵活性具有缺陷,因此多层卫星和空天地场景被提出,这个问题在下面两种场景会得到可靠的解决。
图1 地面-卫星架构示意图Fig.1 Architecture of integrated terrestrial and satellite network
同步地球轨道(Geostationary Earth Orbit,GEO)卫星的轨道位置较高,覆盖范围大的同时具有较大的传输延迟,而且经过几十年的开发后剩余位置有限,低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星则具有较低的功率损耗和传播延时,同时由于轨道位置较低具有高度的动态性,中地球轨道(Middle Earth Orbit,MEO)的性能则位于两者之间,因此空间网络的研究逐渐趋向多层卫星系统迁移,根据各层卫星的能力差异实现最佳布网。由于SDN 思想是对网络进行分层化处理,与多层卫星的场景十分贴合,且SDN 的集中式控制功能可以使异构网络管理的复杂性降低,目前已有较多的研究提出了基于SDN 的多层卫星网络架构,其整体逻辑架构如图2所示。
对于GEO 卫星和LEO 卫星共同组成的双层网络,袁梦珠采用SDN 集中控制的思想,将控制器部署于地面和GEO 卫星,对众多LEO 卫星进行分组管理,通过计算划分所属群组,地面控制器具有全局调度的能力,GEO 卫星作为地面控制器和LEO 卫星交换节点的中介,收集各组LEO 卫星的数据信息汇总给地面控制器,并下发地面控制器的指令决策[4]。控制器能够获取整体网络状态信息,从全局视角分配网络资源,而且整体网络的计算能力不受卫星网络的限制,可以满足不同业务的各种需求,从而实现更强的网络控制和感知能力。
对于GEO 卫星、MEO 卫星和LEO 卫星共同组成的三层网络,杨虹以LEO 卫星和MEO 卫星作为数据平面,GEO 卫星和地面共同作为控制平面,采用分组管理方式,高层卫星分组管理低层卫星,地基网络进行全局管理[5]。在地面设置一个公共数据库存储收集的全网信息,有利于空天网络的整体控制管理。地面控制平面和GEO 卫星共同连接公共数据库,GEO 层控制器作为地面的备份控制节点,提高网络可靠性,降低空天网络和地面之间转发造成的时延。GEO 层的局域控制器之间不进行交互,减少了新数据流的请求数量,解决了卫星节点载荷受限的问题。
Taixin Li 提出了管理平面、控制平面和数据转发平面的三层架构[6]。卫星网络管理平面实体(Satellite Network Management Center,SNMC)部署于地面,负责全网资源的登记和问询,以及相关策略的制定。控制平面分为GEO 卫星控制器、地面数据中心以及卫星网关控制器,并统一受到地面SNMC 的管理,低轨卫星将信息收集到高轨控制器,再通过高轨控制器汇总到地面站,然后由地面站传输到SNMC,SNMC 的控制信息通过相反路径传到转发平面的低轨和中轨卫星。数据平面由低轨和中轨卫星组成,低轨卫星作为AP 收集用户流量,MEO 提供LEO 之间的星间链路。天地联合的SDN分层架构,实现整个网络的可管控。可以在此架构集中化的决策与配置下,引入服务质量保障的相关指标,进一步实现服务质量与网络性能的优化。
空天地网络作为一个全网融合、全域覆盖的信息感知通信网络,由天基、空基和地基多个平面的综合网络组成,天基网络由多个同步轨道卫星、中轨道卫星和低轨道卫星组成星座,空基网络由高空平台、无人机编队和空间浮空器等组成,地基网络由地面测控网络、关口站、数据管理中心等组成,连通各个平台网络实现多网融合。
空天地网络各平台的协议互异,多种接入和控制设备共存,网络异构性高,没有较为统一的互操作标准;网络时空跨度大,结构复杂,需要提高网络的可配置和可重构能力;各平面节点的运动方式各不相同,网络拓扑时刻处于变化之中,链路状态的稳定性下降,信息交互频繁,难以进行有效直接的控制。因此,空天地场景的网络架构设计决定了网络性能的上限,如何对规模庞大的网络进行合理编排,提供可靠的服务质量保障。
图2 多层卫星架构示意图Fig.2 Architecture of integrated terrestrial and multi-layered satellite network
图3 空天地架构示意图Fig.3 Architecture of integrated terrestrial, airborne, and satellite network
空天地网络逻辑架构如图3所示,其一目了然的多层次空间位置,对于软件定义网络中分层的结构划分有了更多灵活的选择。
一种方式是将天基网络作为数据平面,空基层和地基层设置多个SDN 控制器,来协调空地网络的资源分配[7]。多控制器部署能够更好地进行空地协同传输,提升网络的运行效率;多级中继的天基网络与空基和地基网络构成了分层网络体系,提供迂回路径,增强了网络的连通性和抗毁性;此外,空基网络可以实施无人机组编队,通过灵活切换领航机来提高网络的可靠性和稳定性。这种集中式的管理模式可以对网络资源进行全局分配、全局优化,能够快速适应不同场景,易于网络的扩展。但当网络规模变大时,会产生网络时延增大、全网控制吃力等弊端,因此还需要做进一步的调整。
另一种方式中,将天基平面和空基平面各自分为两层,平面内较高层的节点部署控制器,控制平面内较低层的节点,以此实现各平面的区域自治[8]。地面站部署控制器负责与高轨卫星和高空平台的控制器进行对接,而地面的数据中心部署主控制器,通过东西向接口与各个平台的控制器进行通信的协同管控。这种多级控制器的模式,实现了分布式的逻辑集中控制架构,增强了系统的兼容性和扩展性,大大提升了网络决策的效率,而且在集中控制架构的基础上,可以进一步进行流量分类、接入识别,实现智能流量卸载、接入安全等处理。然而,跨域的控制提升了系统的复杂度,增加了部署成本,且需要系统要有较强的控制能力。
卫星网络中的通信节点时刻动态变化,部署其上的控制器也是不断变动的,控制器系统对实时监测网络变化的要求较高,卫星数量众多,网络规模庞大,单个控制中心往往存在系统瓶颈、网络安全等隐患。因此需要根据应用场景设计控制系统的方案,合理规划控制器的数量和位置,同时部署多控制器满足不同业务流程的控制需求,确保控制信息的及时下发。
表1 卫星网络系统架构对比Table 1 Architecture of satellite-based network
任容玮设计了区域自治的分层式控制结构[9]。根据卫星轨道的高度划分为三层,每层相当于一个局域网,层内设置多个控制器建立控制器集群,集群内部控制器负责各自直连的交换机。对层内控制器进行负载均衡算法推举一个集中控制器,通过东西向接口实现信息的同步共享,创建全局网络拓扑,减少信息冗余。控制器只对交换机下发层内流表,层间通信需要通过控制器转发到其它层,不同层间建立控制器集群之间的连接,集群内任意控制器都可实现跨域操作。分层式结构将卫星网络的动态性对底层交换机进行隐藏,只需考虑层间控制器传输的动态问题,简化了问题规模,但其控制器数量随着卫星规模扩大而增多,系统成本和处理难度增加,可能导致网络性能的下降。
杨虹设置了GEO 和地面站两个控制平面,地面控制系统采用扁平型结构,每个控制器实现相同功能,GEO 控制平面采用层次型结构,局部控制器无需掌握网络全局视图,减轻卫星节点负载,缓解了存储流表项的压力[5]。设置地面公共数据库,GEO主控制器定期更新设备和链路信息,当GEO 主控制器出现故障后地面从数据库中读取网络信息与其他局部控制器继续通信,提高了网络的可靠性。在现有控制器的模块化基础上,添加控制器通信模块和数据备份恢复模块并提供接口,便于后续对网络功能的扩展。
Jiajia Liu 针对空天地一体化网络场景,设计了多域SDN 网络架构[10]。将SDN 控制器分布式部署在GEO 卫星、空中平台和地面,通过主控制器对各个网络域统一管理和编排,实现对整个网络的灵活、智能、可重构管理。多控制器的部署可以实现备份机制,有效解决天基网络易故障的问题。将SDN 控制器与网关的联合放置定义为有时延约束的优化问题,考虑平均传播时延和网络可靠性两个因素,联合优化实现性能均衡,能够有效减少网络控制开销,提高网络管理效率。空天地一体化网络中的用户分布和服务需求具有差异性,需要根据数据量的不均匀分布进行流量卸载等弹性管理措施。
随着卫星数量的增加以及地面移动通信网络系统的部署,无线频谱资源变得愈发紧张。同时,无线频谱资源管理机构众多,且机构之间缺少协作,导致无线接收机受到的干扰愈发严重。如何实现频谱资源的有效管理,将是决定卫星通信网络能否成功的关键因素。在这一背景下,卫星通信软件定义无线电(Software Defined Radio, SDR)成为学术界研究的热点,针对上述问题,已有多项研究[11-13]。
Mamatha Ramapura Maheshwarappa 设计并实现了SDR 的平台架构,同时对收发器的性能进行了测试[11]。经过性能分析,作者得出结论,系统的关键性能瓶颈出现在信号的上采样、下采样、以及快速傅里叶变换过程(FFT)。通过将上述功能从通用处理器转移到现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)中实现,可以有效地提升系统性能。利用SDR 的可编程硬件进行独立前端调优、滤波以及采样的功能,实现了接收机最大同时对四颗卫星的信号接受。
Xin Cai 针对卫星网络节点受到重量、硬件能力以及功率等因素的限制问题,设计了一个低功耗的SDR 发送器与接受的模型[12]。在该系统中,通过引入FPGA可以实现系统的快速升级与灵活配置。同时,针对信道编码中广泛采用的低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check, LDPC)码,作者提出了一种新的LDPC 编码方式。通过将传统的奇偶校验矩阵转换为双对角矩阵,并采取一些机制上的变化,可以有效减少算法中需要进行的异或运算数量,提升了系统编码效率。除此之外,作者采用了欧几里得几何方法来生成高码率的LDPC 码,可以提升编码的误码性能。经过测试,基于该模型实现的FPGA 接收器和发送器的功率消耗仅为3.2W 和2.1W。
Mamatha Ramapura Maheshwarappa 针对卫星频谱资源拥挤的问题,设计了一种基于FPGA 的并行SDR 架构,以实现可重新配置的并行接受架构[13]。作者将接收器设计为三个阶段。第一阶段为异步的信号检测阶段,通过基于软件实现的FFT 来进行快速的频谱扫描,同时配有基于软件定义的前端功能,例如增益、滤波等,一旦有信号被检测到,则可用的数字下变频器(Digital Down Conversion, DDC)被配置为需要的中心频率和抽样速率。第二阶段为同步抽样阶段,这一阶段由单独的封装器组成。每个封装器都包含基于硬件实现的DDC 块,且每个DDC 块都是由相应的基于软件的注册信息配置而成,在这一阶段中,每个被检测到的信号都分配到单独的封装器中进行下采样处理。最后一阶段是异步的信号读取阶段,经过采样得到的信号被存储在内存中,由直接存储器访问(Direct Memory Access,DMA)负责存储内容的访问,可以将存储的信号分发给不同的进程或解码器。在这一工作中,作者通过有限的资源开销增大实现了SDR 系统的可信配置与可扩展性。
卫星网络拓扑周期性动态变化,星上有效载荷和链路资源受限,卫星节点数量不断增加,导致传统的分布式路由收集全网信息耗时长,难以获得全局视图,星载路由计算困难。卫星网络中的数据流量分布不均易造成网络拥塞,多样业务对服务质量的需求各异,对网络安全性和故障处理能力有较高的要求,如何设计路由算法成为重要的一个问题,目前已有大量研究着重于提高多层卫星网络的性能。
针对GEO 和LEO 的双层网络,石晓东等将控制器部署于GEO 层,收集网络中所有LEO 节点的信息,生成全局网络视图同时减轻了LEO 层节点负担[14]。考虑卫星网络中的多约束条件,将网络中的剩余带宽、端到端时延和丢包率作为优化目标,在权重因子中引入动态步长,动态更新时延和丢包率在链路权重中的比例,实现实时信息的有效反馈,一定程度上避免了网络拥塞,更好地满足用户的多种QoS 需求。
在刘之莹等人的工作中,将LEO 节点作为交换机,地面和GEO 卫星共同组成控制平面,GEO 收集网络状态信息以及下发地面控制器的指令,地面控制中心进行复杂的路由计算并将结果发给GEO 卫星,二者互补不仅缓解了星上计算压力,而且弥补了地面站无法实时监控的缺陷[15]。根据链路建立/断开原则将星上动态网络离散化为一系列快照,解决了网络拓扑动态变化的问题。综合考虑用户数量与主机分布对业务流的影响,构建地面域的流量请求模型来预测星上流量需求,基于预测结果设计启发式的预计算节能路由算法,将部分空闲节点休眠,在得到的网络子集计算最短路径,在降低网络能耗的同时优化了路径决策。
针对GEO、MEO 和LEO 的三层网络,贾梦瑶等基于SDN 思想设计分层路由模型,地面控制器统一信息并计算路由,LEO 卫星根据地面控制器上传的路由表进行转发,MEO 卫星作为局部控制器收集底层网络信息,GEO 负责广播信息给地面控制中心[16]。MEO 层将故障情况分为可预测和突发性两类,突发性失效则采用等待重传机制,可预测故障启用托管传输机制,在协议上层提供一个兼容覆盖层,确保链路在不稳定情况下所传输的数据不会丢失,有效降低链路中的丢包率。LEO 层设计基于故障块的容错路由算法,将卫星节点和消息分类,当拓扑损坏较严重时,可以快速判断并绕开拓扑中的损坏部分,采用牺牲链路跳数的方式来获得容错性能,增强了网络的故障处理能力。
朱小茹等基于接触图的思想设计路由策略,建立描述网络拓扑状态的节点模型和链路模型[17]。GEO层和LEO 层卫星作为交换设备,MEO 层卫星作为空间局部控制器,地面部署全局控制器,同时进行周期性更新和突发故障触发更新。地面控制器周期性执行预计算多路径路由算法,生成系统在整个运行周期内的所有节点间的多条路径,在网络负载较大时,可以多路径传输数据,降低时间开销,缓解网络拥塞。局部控制器和全局控制器执行动态响应路由算法,在网络突发状况下能快速生成一条可达路径。将静态路由与动态路由相结合,既保证了全局决策的正确性,又能够有效应对网络的突发状况。
卫星网络中,LEO 卫星运动的速度远高于地面移动节点的速度,星地链路的频繁切换会导致管理开销增加,需要解决跨卫星点波束和链路切换的切换管理问题。传统卫星移动管理更多的借鉴了IP 网络的架构,较为依赖集中式的移动实体,存在较大的切换延迟,且在地面移动节点增多时网络的带宽负载严重,如何设计切换策略以最小化切换频次、节省开销、降低丢包率、高效利用网络资源是一项很重要的研究。
在Bowei Yang 的工作中,数据平面由低轨LEO 卫星交换机组成,地面控制器进行信息的集中和智能控制[18]。地面便携式终端可以同时连接多个卫星,定期测量所有接收信号的强度,选择信号最强的链路作为主数据链路。建立地面的位置存储器,存储所有地面便携式终端和LEO 卫星的地址,当便携式终端的主数据链路改变时,向位置服务器报告并通过控制器进行全网信息更新。周期性检测卫星信号强度可以在发生切换前进行链路的变更,在切换延迟、吞吐量方面都得到了有效提升,从而更好地提供灵活的卫星服务。
李恒智等结合分布式移动管理技术,提出基于SDN 的卫星分布式移动管理方案,在 SDN 控制器中实现位置管理和地址切换[19]。当卫星或地面移动节点移动到新的位置时,发送注册信息到最近的地面网关,地面网关向SDN 控制器发送位置更新消息,控制器统一进行位置的同步更新。控制器在位置更新的同时将缓存报文从旧的地面站转移到新的地面站,实现接入卫星的地址唯一性,减少了管理开销。建立隧道机制,当地面移动节点发生切换时,将通信中的数据分组转发到存储移动节点位置信息的网关,使地面移动节点总能在最近的地面站进行数据接收,解决卫星网络中的流量重定向问题。
Yang Wu 等从二分图框架着手建模切换过程[20]。在任何时刻,LEO 卫星和移动终端之间的连接关系都由二分图表示,两个顶点集分别包括所有LEO 卫星和移动终端节点。建立了卫星资源共享博弈模型,地面移动终端随时在竞争卫星和可用信道资源,提出最大化移动终端收益的切换算法,为新的移动终端接入LEO 卫星网络选择合适的卫星和频道,提出了基于用户空间最大化目标的随机接入算法,用于地面移动终端切换时的决策。两种算法相结合获得了移动终端的最大利益,以上计算和存储过程于地面的位置服务器中进行。
在天地一体化网络中,通信、计算与缓存资源都是网络的重要组成部分,都对用户体验与系统能力的提升具有重要的意义。现有研究有单独考虑其中一种资源,也有针对用户体验与系统性能联合利用几种资源进行性能优化。
在Christian Niephaus 等的工作中,作者提出,卫星网络与地面网络在时延、链路稳定性、流量突发性等方面有很大不同,因此需要将卫星网络与地面网络融合,进行动态的流量卸载,将地面网络的流量卸载到卫星上,从而减轻地面网络的带宽消耗,同时保证用户的服务体验(Quality of Experience, QoE)[21]。具体的方案为在地面网络引入软件定义的扩展用户前置设备(extended Customer Premise Equipment, eCPE),用于提供用户的接入,并可以连接到卫星或者地面网络。同时,在eCPE 上可以部署一些网络功能虚拟化(Network Function Virtualization, NFV)的网络功能,比如深度包检测,以支持智能的流量卸载。在网络的控制器侧,作者设计了卸载决策函数、卸载执行函数与卸载监测函数。这三个函数分别负责地面流量向卫星网络的卸载决策、决策下发以及卸载后的监测,三者配合实现合理的流量卸载。
在Xavier Artiga 的工作中,为了在星地网络中实现高效的频谱共享,合理地将地面流量卸载到卫星网络来提升混合星地网络的容量,作者提出了一种基于SDN 的混合星地组网架构来支持流量卸载与频谱共享[22]。具体来讲,作者利用第二价格密封拍卖来建模地面与卫星冲突频谱的共享分配问题,让地面的网络运营商作为地面频谱资源的拍卖商,卫星的所有波束组作为出价者,每经过一段时间,由卫星参与竞拍,进而决定冲突频谱资源的分配。在此模型基础上,分析得出了不同情况下卫星与地面网络的最佳出价策略与地面流量卸载决策。
Chao Qiu 等提出将卫星网络中的计算、存储与通信资源联合考虑来优化天地融合卫星通信网络的性能[23]。具体来讲,作者提出了一种逻辑上集中、物理上分离的SDN 融合星地网络架构,控制器综合考虑计算、缓存与通信资源满足用户的请求。将整个资源分配问题描述为马尔可夫决策过程,采用深度强化学习来进行复杂问题的实时决策。作者将卫星的计算、存储与通信资源状态描述为马尔可夫决策过程的状态空间,将LEO 卫星-用户的分配、计算任务的分配、内容的缓存动作联合描述为动作空间,同时将网络向用户收取的费用与自身的资本支出比值作为收益函数。利用深度Q 学习算法来对这一复杂的联合优化问题进行求解。
相比于地面移动通信,卫星通信所能覆盖的范围更大,这是卫星通信的优势,但同时也给其带来了更多的安全挑战。巨大的覆盖范围给监听者提供了便利的监听条件,此外,由于卫星通信系统的复杂性,且星上处理能力有限,这给卫星通信的安全性带来了巨大的挑战。针对这一问题,有不少学者研究利用SDN 技术提升卫星网络的安全性,这些解决方案有的是利用物理层安全,有的则是利用跨层、跨系统协作来提升网络的安全性。
Min Lin 等提出了一种基于SDN 的认知卫星地面融合网络,该网络组织方式与地面网络相似,可以分为控制平面、数据平面与应用平面[24]。网络的控制平面负责采集包括信道状态信息(Channel State Information, CSI)和QoS 等在内的信息,为全局的优化提供来源,并用于无线系统的资源分配。为消除窃听者的存在对接入安全的影响,作者提出利用物理层安全技术来保证接入安全。在波束成形的过程中,利用地面网络的干扰来辅助物理层安全传输。在给定采集信息的条件下,作者假设卫星采用多波束天线、地面站采用统一平面阵列天线的条件下,在保证卫星安全传输速率和地面用户的服务质量要求的前提下,最小化传输功率。针对提出的优化问题,作者根据窃听者的数量分情况讨论,分别提出两个算法来将问题转化为梯度可解的问题。
胡志言等针对天地一体化网络结构复杂,存在网络异构、间歇连通、节点高度暴露、且星上处理能力有限的特性,设计了一种跨层安全接入系统[25]。该系统分为认证层、控制层和设备层。控制层收集信息,通过控制层传输给认证层,认证中心根据信息制定策略,通过控制层实现策略下发和实施。当用户请求接入卫星网络时,若节点已存在相应流表则直接转发用户的数据包,否则经由控制器传给认证中心,由认证中心制定合适的接入和路由策略,经控制器下发到交换机,最后返回响应信息,以实现用户的接入认证。
卫星网络星座规模庞大、多层分布,其网络结构适合进行多径TCP 传输(MPTCP),但现有解决方案中每个主机上所能支持的子流subflow 的数量固定,且subflow 在路由选择时缺少对链路负载的认知。Zhuo Jiang 等拓展了用户终端使其支持SDN 化,然后拓展了TCP 选项令其支持动态的subflow 数量配置[26]。作者将subflow 路径选择建模为优化问题,在subflow 数量和带宽限制的条件下最大化系统效益。设计启发式算法求解,受限遍历当前节点的可行路径并计算提供带宽;其次找到瓶颈链路,选择可用带宽最高并且不含瓶颈链路的路径并在整个拓扑中去掉这些链路。经过验证,算法能够有效提升网络的链路利用率,同时提升用户体验。
宽带卫星网络组播业务资源分配算法难以实现公平性和高吞吐量之间的平衡,且算法复杂度较高。杨柳在其工作中融入感知无线电技术,提出基于业务服务速率限制的多媒体组播算法,以用户信道质量为主划分组播子组,以维持较高的组播公平性[27]。结合无线信道资源分配技术与宽带卫星多波束波分复用技术,充分利用通信区域空闲频带,为接入网络的用户提供达到服务要求的下行速率。通过整合卫星和地面网络资源,构建GEO 卫星星座,实现卫星星座支撑地面多媒体业务组播,提升使用地面网络和卫星网络的灵活性,解决了组播资源分配效率低下的问题。
尽管基于SDN 的卫星网络取得了显著的进展,但是由于卫星网络规模过于庞大,且拓扑处于频繁动态变化中,导致星座管理复杂。因此,基于SDN 的卫星网络也面临着一系列的挑战。(1)卫星网络不同于传统地面网络,该大规模网络存在着明显的移动性,此外,其专网特性也不同于地面互联网,因此,其编址机制不能直接采用地面互联网编址方式,借鉴新型网络架构如SDN 与信息中心网络架构是有前景的研究方向。(2)针对规模巨大的星座,无论是星座轨道还是网络拓扑的管理,都需要建立有效的分级分域SDN 卫星网络架构,保证系统的可扩展性。(3)针对卫星网络与地面移动通信网络的频谱冲突问题,需要提升频谱管理部门间的合作,提供整体的、高效的频谱管理。(4)针对大规模周期性变化星座,需要研究高效的路由协议与路由算法,减少系统路由信令开销,实现实时可靠的路由更新,保证路由成功率。(5)针对大规模的星座,需要有效的网络监测与管理工具,可以实现网络资源的精细配置,同时也可以对网络故障做出敏捷反应。(6)针对多样的用户请求和业务特性,设计满足卫星通信特性的服务质量保障机制,比如网络虚拟化、网络切片等。
本文讨论了当前卫星网络所面临的机遇与挑战,并介绍了SDN 针对当前卫星网络所面临的挑战展现出的巨大优势。基于这一思路,我们介绍了基于SDN 的卫星与地面协同组网的网络架构设计,并介绍了SDN 卫星网络的若干关键支撑技术。文章的最后,我们讨论了当前工作的不足之处以及未来的发展方向。基于SDN 的卫星网络所体现的优势让我们看到了其成功的希望,但是同样的困难也依旧存在,需要政策制定者、产业界与学术界的共同努力来推进SDN 卫星网络的发展。
利益冲突声明
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