楊力，孫晶，潘成勝，鄒啟杰

（1. 大連大學信息工程學院，遼寧 大連 116622；2. 通信與網(wǎng)絡重點實驗室，遼寧 大連 116622）

基于多目標決策的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡多業(yè)務路由算法

楊力1,2，孫晶1,2，潘成勝1，鄒啟杰1,2

（1. 大連大學信息工程學院，遼寧 大連 116622；2. 通信與網(wǎng)絡重點實驗室，遼寧 大連 116622）

針對低軌（LEO, low earth orbit）衛(wèi)星網(wǎng)絡中，鏈路資源利用不均衡以及差異化業(yè)務的服務質(zhì)量(QoS, quality of service)要求難以滿足，容易導致網(wǎng)絡整體運行效率降低的問題，提出了一種基于多目標決策的路由算法。將LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡傳輸?shù)臉I(yè)務定義為時延敏感、帶寬敏感和可靠性敏感3類，采用本征向量法計算業(yè)務權(quán)值，并利用一致性比率判定所得權(quán)值可被接受，進一步，基于多目標決策理論，結(jié)合衛(wèi)星網(wǎng)絡節(jié)點與鏈路的實際狀態(tài)與業(yè)務的具體要求，計算滿足業(yè)務QoS需求的路徑，從而實現(xiàn)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡的多目標動態(tài)優(yōu)化路由。建立基于銥星網(wǎng)絡系統(tǒng)的仿真實驗平臺，模擬網(wǎng)絡時延、剩余帶寬和誤分組率等不確定特征，為隨機產(chǎn)生的3類業(yè)務進行路由規(guī)劃，仿真結(jié)果表明，算法在滿足QoS約束的同時，能有效地均衡衛(wèi)星鏈路的業(yè)務負載，而且在吞吐量等方面的性能均有較明顯提升。

LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡；QoS路由算法；多目標決策

1 引言

隨著衛(wèi)星網(wǎng)絡技術(shù)的不斷發(fā)展，低軌衛(wèi)星系統(tǒng)已能較好地實現(xiàn)全球移動通信。具有星間鏈路的 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡能實現(xiàn)全球覆蓋，并且與地球同步軌道(GEO, geosynchronous earth orbit)衛(wèi)星網(wǎng)絡相比，它能夠有效降低傳輸時延，減少衛(wèi)星對地面節(jié)點的依賴，并能夠更好地支持地面移動終端。但 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡不同于一般的地面網(wǎng)絡，它具有高誤碼率、長時延等空間通信的特點[1,2]，與此同時，衛(wèi)星網(wǎng)絡業(yè)務類型不同，其對端到端傳輸時延、傳輸帶寬等服務的需求也有所不同，因此，衛(wèi)星網(wǎng)絡中不僅要滿足不同業(yè)務傳輸?shù)腝oS參數(shù)要求，而且還需盡可能地提高網(wǎng)絡傳輸效率，充分利用網(wǎng)絡資源。而針對 QoS所提出的路由，無論是按需路由還是流量分配路由，大多都是考慮某一種或2種鏈路屬性來決定，從而忽略其他約束條件，這樣容易導致網(wǎng)絡的局部負載過大。因此，路由算法需要在兼顧多約束條件的情況下,盡量平衡地利用網(wǎng)絡資源[3～5]。

2 相關(guān)工作

根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡動態(tài)拓撲可預知性和周期性的特點，路由算法可以采用一些拓撲控制機制來屏蔽其拓撲的變化，本文是采用基于離散化的虛擬拓撲將系統(tǒng)周期劃分時間片，再對靜態(tài)的序列計算路由。

目前，有關(guān) LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡的路由算法中考慮鏈路狀態(tài)特征的算法有以下幾種。文獻[6]提出一種應用于節(jié)點的精確負載均衡(ELB, explicit load balancing)策略，它根據(jù)下一跳鏈路的時延，當節(jié)點出現(xiàn)鏈路數(shù)據(jù)擁塞時，發(fā)送信號給鄰居節(jié)點，鄰節(jié)點選擇次優(yōu)路徑，從而減少網(wǎng)絡擁塞。文獻[7]提出了一種受限最短路徑優(yōu)先(CSPF, constraints shortest path first)算法，這是一種改進的最短路徑優(yōu)先算法，它為了避免網(wǎng)絡或節(jié)點擁塞，將鏈路帶寬的反比定義鏈路權(quán)重，根據(jù)業(yè)務的特定要求，在鏈路狀態(tài)數(shù)據(jù)庫的基礎上，得到最終最短路徑。多路徑 QoS路由(MPQR, multi-path QoS routing)算法[8]是當衛(wèi)星收到傳輸請求時，計算同時滿足時延和帶寬限制的最優(yōu)路徑。

此外，考慮QoS業(yè)務分類的算法有以下幾種。根據(jù)業(yè)務分類，文獻[9]提出一種多服務按需路由(MOR, multiservice on-demand routing)協(xié)議，它單獨對各類服務流量進行路由。文獻[3]提出一種多業(yè)務類QoS路由 (MQoSR, multi-class QoS routing)算法，該算法根據(jù)時延和帶寬將業(yè)務分為2類，利用相對空閑鏈路來減少鏈路擁塞。由于這些算法有的只考慮鏈路狀態(tài)信息，有的只考慮到業(yè)務分類，而沒有將這兩者結(jié)合起來，沒有針對當前業(yè)務和實時的鏈路狀態(tài)為業(yè)務選擇合適的路徑，這樣很難保證衛(wèi)星網(wǎng)絡資源整體利用率。

針對上述問題，本文提出一種基于多目標決策的 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡多業(yè)務路由算法。該算法評價了各鏈路的通信屬性：時延、剩余帶寬、誤分組率，計算了不同業(yè)務的通信屬性權(quán)重；利用多目標優(yōu)化決策模型，選擇適合業(yè)務特征的通信節(jié)點作為路由目標對象；最后，本文對該路由算法進行了性能的仿真實驗。

3 相關(guān)概念

3.1 QoS介紹

QoS的定義最早是由國際電信聯(lián)盟（ITU,International Telecommunication Union）提出的，即服務性能的綜合體現(xiàn)，它所反映的是網(wǎng)絡對用戶所能提供的端到端服務的各種參數(shù)描述[10]。由此可知，為業(yè)務提供可靠的端到端服務相關(guān)的質(zhì)量保證是 QoS的目標，而這意味著不同業(yè)務具有不同的性能需求，即QoS指標。

常用的網(wǎng)絡通信鏈路和路徑的基本 QoS指標有帶寬、時延抖動、分組丟失率等，它們度量函數(shù)的特征可以分為：凹性參數(shù)、可加性參數(shù)和可乘性參數(shù)。為便于描述，用w( e)表示鏈路的某個QoS指標值，w( p)表示路徑的相應某個QoS指標值，則QoS的相關(guān)度量參數(shù)分類和計算規(guī)則如表1所示。

表1QoS參數(shù)分類和計算規(guī)則

3.2 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡模型

LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡的高速運動導致拓撲不斷變化，相比地面網(wǎng)絡，其路由機制將面臨如下限制：1) 隨著業(yè)務增多，多種業(yè)務的數(shù)據(jù)分組難免經(jīng)過相同的衛(wèi)星節(jié)點，從而對網(wǎng)絡時延和吞吐量等性能產(chǎn)生影響；2) 星上處理和存儲資源十分受限，充分利用資源勢在必行。同時，LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡也有可預知性、周期性、恒定性等。基于上述特點設計路由算法時，建立 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡模型既要描述通信節(jié)點之間的關(guān)系，又要能夠計算各節(jié)點的流量。

定義 1用G( V, E)來表示衛(wèi)星網(wǎng)絡拓撲基本模型。其中，V=M×N表示在星座中共有分布于M條衛(wèi)星軌道，每條軌道有N顆衛(wèi)星，E代表衛(wèi)星之間的星間鏈路（ISL），用Ek表示節(jié)點i到j的邊集，其中，i, j∈V。

定義 2用ws,d表示網(wǎng)絡中所有可能的源、目的（SD）節(jié)點對，則代表一條路徑序列，是SD節(jié)點之間通過K條鏈路連接。

為了表示單個鏈路上的流量，令鏈路包含函數(shù)為

其中，若路徑經(jīng)過鏈路Ek則取1，反之取0。用C表示每個節(jié)點向其他節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)分組數(shù)量，則某個路徑上的流量計算式為

3.3 多目標決策問題

多目標決策問題是指在一定數(shù)量的備選方案上進行偏好決策，如選擇、排序、評價等，并且其決策過程考慮多個具有矛盾性且衡量標準不統(tǒng)一的目標的評價。此類問題由可行方案、目標集、偏好信息、權(quán)重以及決策單元組成。

由yij構(gòu)成決策矩陣，選擇適合的多目標決策方案，獲得當前最優(yōu)解x′，滿足偏好序

可見，衛(wèi)星網(wǎng)絡多業(yè)務路由問題就是一個多目標決策問題，它適合采用多目標決策理論優(yōu)化路由過程。

4 算法描述

本文算法的基本思想是：針對衛(wèi)星網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)動態(tài)特性，考慮不同業(yè)務的 QoS要求，根據(jù)鏈路的時延、剩余帶寬和誤分組率定義計算不同的權(quán)值系數(shù)，并建立多目標優(yōu)化模型，對約束條件和目標函數(shù)進行確定，通過求解與理想鏈路最接近的鏈路得到最優(yōu)路徑。

4.1 問題定義

根據(jù)數(shù)據(jù)語音視頻等多樣化的業(yè)務的 QoS要求，本文把業(yè)務劃分成3種：A類是實時業(yè)務，即時延敏感業(yè)務，如對時間要求高的指令語音等；B類是可允許一定時延，即帶寬敏感業(yè)務，例如對地觀測業(yè)務；C類是可靠性敏感業(yè)務，主要體現(xiàn)在對誤分組率要求較為苛刻的業(yè)務上[11]。在此基礎上對業(yè)務的優(yōu)先級進一步規(guī)定，本文暫且定義 A類業(yè)務高于B類業(yè)務，B類業(yè)務高于C類業(yè)務。

因此鏈路的總時延

剩余帶寬

誤分組率

定義 3多業(yè)務路由的多目標決策問題 P，是指在可行鏈路域中，根據(jù)當前鏈路狀態(tài)以及業(yè)務QoS要求，如何獲得最優(yōu)鏈路v′。即

圖1網(wǎng)絡拓撲及其抽象

4.2 基于業(yè)務特征的權(quán)值計算

解決多目標決策問題各目標之間矛盾性的關(guān)鍵在于權(quán)值系數(shù)的確定，本文算法運用本征向量法。由決策人把n個屬性的重要性成對比較，把第p個屬性對第q個屬性的相對重要性記為αpq，并認為它就是屬性p的權(quán)wp和屬性q的權(quán)wq之比的近似值，個目標成對比較的結(jié)果形成矩陣A。

定義4基于業(yè)務特征的權(quán)重是指把第1個屬性時延的權(quán)w1和第 2個屬性剩余帶寬的權(quán)w2之比記為α12，第2個屬性剩余帶寬的權(quán)w2和第3個屬性誤分組率的權(quán)w3之比記為α23，以此類推，構(gòu)成決策矩陣。則

其中，Ι是單位矩陣，若矩陣Α中的值估計準確，上式嚴格等于 0，若估計不夠準確，則Α中元素的小的攝動代表本征值的小的攝動，于是有

其中，λmax是矩陣Α的最大本征值?？梢愿鶕?jù)該式求得本征向量即權(quán)向量

為了判定矩陣Α在此方法中的科學性，引入一致性比率[12](CR, consistence rate)的概念，它用一致性指標(CI, consistence index)與隨機指標(RI,random index)的比值來表示，可以用來判定矩陣Α是否被接受。其中，，對于階數(shù)為n的矩陣對應的RI值如表2所示。

若 CR＞0.1，說明各元素αpq的估計一致性太差，應重新估計；若CR＜0.1，可認為αpq的估計基本一致，可用式(3)求得w。

表2階數(shù)為n的矩陣對應的RI值

4.3 求解

在路由選擇的開始階段，首先根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)進行時間片劃分，針對不同的業(yè)務分類計算權(quán)值系數(shù)，對可行鏈路運用優(yōu)選法[13]對鏈路集合進行篩選，淘汰一些處于劣勢的鏈路方案，得到篩選后的鏈路集合在路由過程中，對可行鏈路進行針對不同業(yè)務的矩陣評估，然后求出目標函數(shù)的理想鏈路，在路徑集中找出最接近理想鏈路的路徑從而得到問題的帕累托最優(yōu)解。

對于 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡多業(yè)務路由決策問題的求解基于以下定義。

定義 5業(yè)務需求下的理想鏈路，是指可行鏈路域V′中，鏈路 v*的各項屬性滿足或，其中，，則稱 v*為理想鏈路。

假設這個多目標決策問題有很多條鏈路可選，作為可行鏈路域，在約束條件內(nèi)，根據(jù)不同的業(yè)務類型，對于 A類業(yè)務，有鏈路，分別都滿足時延、剩余帶寬和誤分組率的要求，則稱為多目標絕對最優(yōu)鏈路，絕對最優(yōu)鏈路構(gòu)成鏈路集合，鏈路集存在一個理想鏈路，滿足

定義 6實際通信鏈路的性能與理想鏈路性能的差異是指2條鏈路屬性向量的加權(quán)歐氏距離。

其中，w1, w2,…,wn即為n個目標函數(shù)的權(quán)值，滿足

本文算法的約束條件是確保某2個節(jié)點之間有且只有一條路徑，表示為

本文算法具體流程如下。

Step1衛(wèi)星 s接收到數(shù)據(jù)傳輸要求，目的節(jié)點為d。

Step2獲取拓撲結(jié)構(gòu)時間片，業(yè)務需求時延為a1，帶寬為a2，誤分組率為 a3。

Step3篩選可行鏈路集合V，得V′，根據(jù)業(yè)務分類建立鏈路評價矩陣Α。

Step4判斷理想鏈路*v是否存在，如果存在求解結(jié)束。

Step5如果理想鏈路不存在，求最接近理想鏈路的路徑vi，作為下一個通信鏈路。

為能夠進一步清晰描述負載均衡能力，引入負載分布指數(shù)[11]

其中，n為LEO衛(wèi)星鏈路總數(shù)；xi表示經(jīng)過第i條鏈路的數(shù)據(jù)分組數(shù)量； f∈[0,1]，表示網(wǎng)絡中的流量均衡情況，f值越大表明負載越均衡。

本文算法的時間復雜度分析如下。由于針對每個節(jié)點需計算 3個屬性值，時間復雜度O( kn)，k=3；同時還要計算鏈路的加權(quán)歐氏距離，即O( n2)；因而時間復雜度為O( n2+kn)，其中，k是需要評價的節(jié)點屬性數(shù)量，最終算法時間復雜度為O( n2)。

5 仿真結(jié)果和性能分析

5.1 仿真設置

為了驗證所提出路由算法，仿真以 Iridium星座建立網(wǎng)絡模型，即用66顆LEO衛(wèi)星和8個地面站構(gòu)建網(wǎng)絡拓撲?？紤]到衛(wèi)星空間環(huán)境的復雜性，為了保證選擇數(shù)據(jù)的多樣，在每個軌道面上選擇4顆衛(wèi)星，并且滿足處于同一軌道的2顆衛(wèi)星之間間隔一顆衛(wèi)星，做到均勻分布，記錄這 24顆衛(wèi)星的帶寬、時延等相關(guān)參數(shù)，從而提高仿真的可靠性，網(wǎng)絡模型參數(shù)如表3所示。本文算法運行于星上，在仿真中所有帶寬請求將在5對源—目的節(jié)點對之間隨機產(chǎn)生。地面站隨機產(chǎn)生業(yè)務，每個地面站發(fā)送數(shù)據(jù)的速率為1.5 Mbit/s，對于3種業(yè)務約束條件具體參數(shù)指標如表4所示。由于仿真實驗的隨機性，對源、目的節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸進行了10次實驗，以下每個仿真的數(shù)據(jù)都是10次實驗結(jié)果的平均值。

表3LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡參數(shù)

表4QoS參數(shù)

總的帶寬請求次數(shù)從100到1000之間遞增。

在仿真中，定義時延權(quán)值為w1，剩余帶寬權(quán)值為w2，誤分組率權(quán)值為w3，通過比較 A類、B類和C類業(yè)務中不同屬性的重要性，根據(jù)本征向量法求得的權(quán)向量如表5所示。

表5仿真屬性權(quán)值設置

根據(jù) 3種屬性權(quán)值設置計算得：CRA=0.07，CRB=0.03，CRC=0.05，均小于0.1，因此權(quán)向量估計可被接受。

5.2 不同QoS業(yè)務路由性能對比

當網(wǎng)絡中 A、B、C 3類業(yè)務同時存在時，在源節(jié)點和目的節(jié)點相同的情況下，3類業(yè)務的傳輸效率對比如表6所示。

表6業(yè)務傳輸效率參數(shù)

從表6可看出，同樣的鏈路狀態(tài)下，3類業(yè)務會根據(jù)需求不同選擇不同路由線路，A類業(yè)務時延最短，B類業(yè)務平均帶寬最大，C類業(yè)務誤分組率最低。

5.3 多目標業(yè)務路由性能分析

選擇2個現(xiàn)有先進的典型路由算法與本文提出的算法進行比較，一個是 2014年提出的只考慮鏈路狀態(tài)特征的ELB算法，一個是2009年提出的只考慮 QoS業(yè)務分類的 MOR算法，比較從路由開銷、負載分布指數(shù)和吞吐量3個性能方面進行。

圖2所示為當負載狀態(tài)不一樣時，不同路由算法產(chǎn)生的路由開銷。

圖2網(wǎng)絡的路由開銷

如圖2所示，這3種路由算法的路由開銷都隨著負載的增加而增大。但是，隨著負載的加重，本文算法的路由開銷比其他2種路由算法低，最多低3%。其原因在于當處于高負載時，其他2種路由產(chǎn)生了數(shù)據(jù)分組的簇擁和集聚，導致部分擁塞，所以需要消耗更多的數(shù)據(jù)分組。而本文算法中最優(yōu)化模型綜合考慮了時延、剩余帶寬和誤分組率3個因素，可以達到均衡網(wǎng)絡負載的目的，并且節(jié)省了路由開銷。

圖3所示為隨著負載狀態(tài)的增加，不同路由算法的負載分布指數(shù)情況。

圖3負載分布指數(shù)

如圖 3所示，本文算法的負載分布指數(shù)與MOR算法和ELB算法相比更高一些，這是因為本文在考慮當前鏈路特征的同時對業(yè)務進行分類，將二者結(jié)合起來，能夠有效避免擁塞，仿真結(jié)果進一步驗證了本文算法有利于均衡網(wǎng)絡負載。

圖4所示為本文路由算法與MOR和ELB算法在吞吐量上的性能比較。

圖4網(wǎng)絡的吞吐量

就網(wǎng)絡吞吐量性能而言，由圖4可以看出，在帶寬請求次數(shù)為100到400之間時，本文算法略優(yōu)于MOR算法，優(yōu)于ELB算法。當帶寬請求次數(shù)在400到1000之間時，本文算法與MOR和ELB算法相比有較大優(yōu)勢，并且隨著帶寬請求次數(shù)的增加，吞吐量也在持續(xù)增加，并且請求次數(shù)在800到1000之間，本文策略的吞吐量趨向平穩(wěn)，相比MOR算法吞吐量增加了 16%。綜上所述，本文策略在吞吐量上都要優(yōu)于MOR和ELB算法。

5.4 與其他現(xiàn)有算法比對結(jié)果分析

下面是本文路由算法與WSP算法[15]、CSPF算法等其他路由算法的性能比較。

圖 5是 4種路由算法的負載分布指數(shù)變化情況，隨著負載的加重，本文算法的負載分布指數(shù)一直保持較高的狀態(tài)，這是因為當負載狀態(tài)變化時，本文的最優(yōu)化模型能夠?qū)⒏嗟逆溌纷鳛槁窂竭x擇，不會將路徑局限在某些節(jié)點上，所以它的負載分布指數(shù)最優(yōu)。

圖5負載分布指數(shù)

圖6是4種路由算法的網(wǎng)絡吞吐量結(jié)果?？梢钥闯觯趲捳埱蟠螖?shù)為100到200之間時，4種算法的吞吐量都比較接近，且本文算法略優(yōu)于其他算法，隨著帶寬請求次數(shù)的增加，WSP算法相比其他算法性能較好，但整體相比，本文算法吞吐量始終最大，說明本文提出的算法在吞吐量指標上具有較明顯提升。

圖6網(wǎng)絡的吞吐量

通過仿真可知，與ELB、MOR算法相比，本文算法將鏈路特征狀態(tài)和業(yè)務QoS分類二者結(jié)合起來，在負載增多的情況下，負載分布指數(shù)提高了近 10%，路由開銷小，吞吐量增加了 16%，與WSP、CSPF、MQoSR算法相比，負載分布指數(shù)和吞吐量都相對較高，使衛(wèi)星網(wǎng)絡整體性能得到提高。

6 結(jié)束語

本文針對 LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡中，鏈路資源利用不均衡、不同業(yè)務與其對應的服務質(zhì)量要求匹配性考慮不足的問題，提出一種基于多目標決策的業(yè)務路由算法。該路由算法建立可行鏈路集合的多目標決策模型，利用 QoS需求設置不同鏈路屬性的權(quán)重集合，進而通過理想點法求解多目標決策問題，最終獲得適合業(yè)務需求的路由節(jié)點。

仿真實驗結(jié)果表明，本算法較其他典型算法路由開銷更小，并且在高負載情況下，負載分布指數(shù)以及吞吐量方面均有明顯的優(yōu)勢。從而，本算法解決了QoS業(yè)務需求與LEO衛(wèi)星鏈路屬性相結(jié)合的業(yè)務路由問題。

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LEO multi-service routing algorithm based on multi-objective decision making

YANG Li1,2, SUN Jing1,2, PAN Cheng-sheng1, ZOU Qi-jie1,2
(1. Information and Engineering College, Dalian University, Dalian 116622, China;2. Communication and Networks Key Laboratory, Dalian 116622, China)

In low earth orbit(LEO) satellite networks, in view of the unbalanced link resource, it's difficult to meet differentiated quality of service(QoS) requirements and easily lead to reduce the efficiency of the whole network. A routing algorithm based on multi-objective decision making was proposed which defined LEO satellite network transmission service as the delay sensitive, sensitive bandwidth and reliability sensitive three categories. It used the eigenvector method to calculate service weights, and used the consistency ratio to determine whether it can be accepted. Based on the multi-objective decision making theory, it combined with the actual state of satellite network nodes and links and the specific requirements of the business, calculating the path that meets the QoS requirements of the service, so as to realize the LEO satellite network multi objective dynamic routing optimization. Established simulation platform based on the iridium network system simulated network delay, the uncertain characteristics like the residual bandwidth and packet error rate, route planning for the randomly generated three classes of business. The simulation results show that, the algorithm not only satisfies the QoS constrain while balancing the traffic load of the satellite link effectively, but also improves the performance on the throughput.

LEO satellite network, QoS routing algorithm, multi-objective decision making

The National Natural Science Foundation of China (No.61301151, No.91338104)

TP393

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016192

2016-01-30；

2016-09-03

國家自然科學基金資助項目（No.61301151, No.91338104）

楊力（1982-），女，黑龍江哈爾濱人，博士，大連大學教授，主要研究方向為空間信息網(wǎng)絡傳輸技術(shù)、無線通信網(wǎng)絡協(xié)議理論與方法。

孫晶（1991-），女，山西臨汾人，大連大學碩士生，主要研究方向為衛(wèi)星通信網(wǎng)絡路由算法等。

潘成勝（1962-），男，江蘇宜興人，博士，大連大學教授、博士生導師，主要研究方向為一體化網(wǎng)絡體系與網(wǎng)絡協(xié)議研究、一體化指控系統(tǒng)網(wǎng)絡理論與技術(shù)。

鄒啟杰（1978-），女，黑龍江佳木斯人，博士，大連大學副教授，主要研究方向為智能規(guī)劃、智能決策以及機器學習等。