李洪鈞 任保全 鞏向武 國(guó)曉博 任智源

1.軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院系統(tǒng)總體研究所 北京 100101 2.軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院網(wǎng)絡(luò)信息研究所 北京 100141 3.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所 河北 石家莊 050081 4.西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 陜西 西安 710071

天地一體化網(wǎng)絡(luò)（space-ground integration networks, SGIN）能夠?yàn)橛脩籼峁┤蚋采w范圍、快速建立聯(lián)接、強(qiáng)大機(jī)動(dòng)性能、信息實(shí)時(shí)處理等能力[1], 在全球偵察情報(bào)、全域聯(lián)合指揮控制、天基信息支援、天地一體化智能協(xié)同抗干擾等各類軍事應(yīng)用中已成為研究熱點(diǎn)[2-4]. 隨著星間鏈路和星載計(jì)算處理技術(shù)的發(fā)展,大量數(shù)據(jù)傳輸、實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)紛紛出現(xiàn),對(duì)SGIN端到端傳輸能力、星上處理能力提出更高要求[5-8], 而路由控制將成為天地一體化網(wǎng)絡(luò)高效聯(lián)接和傳輸信息的核心基礎(chǔ).

針對(duì)上述挑戰(zhàn), 算力路由（computing-dependent route, CDR）作為算力網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)被提出, 是一種將網(wǎng)絡(luò)中的算力與傳輸結(jié)合起來(lái)的一種路由范式[9], 這種特質(zhì)使得算力路由可以滿足大量遙感圖像傳輸和處理等等業(yè)務(wù)的需求. 但是, 現(xiàn)階段的算力路由主要針對(duì)地面網(wǎng)絡(luò)[10].同時(shí), 為了屏蔽信息同步所帶來(lái)的損耗, 算力路由僅適用于靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)中, 無(wú)法適應(yīng)SGIN 的高動(dòng)態(tài)環(huán)境. 因此, 本文重點(diǎn)研究SGIN 場(chǎng)景下的算力路由方法.

但是, 在SGIN 中實(shí)現(xiàn)算力路由會(huì)面臨諸多問(wèn)題.一般情況下, 路由和計(jì)算策略應(yīng)該由計(jì)算能力強(qiáng)大的控制中心進(jìn)行控制. 然而, 由于SGIN 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分步范圍廣、數(shù)量大, 很難找到一個(gè)控制中心對(duì)全網(wǎng)信息進(jìn)行統(tǒng)一管理. 因此, 網(wǎng)絡(luò)的無(wú)中心特點(diǎn)給分散式算例路由（dispersed computing-dependent route,DCDR）控制策略的制定帶來(lái)很大的挑戰(zhàn). 許多學(xué)者在無(wú)中心動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的分散式算法方面有了初步的研究, 如S. Jo?ilo 系統(tǒng)平均參數(shù)作為分散式計(jì)算和路由策略制定的依據(jù),但這種方法不適用于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)[11]. 為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性特點(diǎn), 一些基于廣播的算法被提出[12-13]. 但這些方法均忽略廣播帶來(lái)的時(shí)延損耗, 不適用于天地一體化網(wǎng)絡(luò)這種遠(yuǎn)距離傳輸?shù)膱?chǎng)景.

因此, 本文提出一種面向SGIN 的DCDR 控制策略. 通過(guò)將任務(wù)的處理步驟建模為有向無(wú)環(huán)圖（directed acyclic graph, DAG）模型, 構(gòu)建一個(gè)由DAG 向SGIN 中單條路徑映射的映射問(wèn)題. 設(shè)計(jì)了一個(gè)改進(jìn)的定向擴(kuò)散算法（improved directional diffusion algorithm, IDDA）, 并將廣播所產(chǎn)生的時(shí)延考慮在內(nèi). 在此算法的支持下, 實(shí)現(xiàn)了任務(wù)邊傳輸、邊計(jì)算、邊制定映射策略的目標(biāo), 并將分散式算法的抗毀性優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮出來(lái).

1 相關(guān)工作

隨著云計(jì)算、霧計(jì)算和邊緣計(jì)算[14-16]的發(fā)展, 分布式計(jì)算已經(jīng)成為當(dāng)前算網(wǎng)融合的發(fā)展主流. 文獻(xiàn)[17]將邊緣計(jì)算擴(kuò)展到天空地海一體化網(wǎng)絡(luò)（spaceair-ground-aqua integrated network, SAGAIN）, 將衛(wèi)星視為移動(dòng)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn), 提供必要的計(jì)算和緩存功能. 算力網(wǎng)絡(luò)作為一種算網(wǎng)融合的新技術(shù)方案, 能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)算力間深度的連接, 將網(wǎng)絡(luò)中無(wú)處不在的計(jì)算資源進(jìn)行靈活調(diào)度[9], 而算力路由是實(shí)現(xiàn)端到端算力優(yōu)化調(diào)度的核心技術(shù)點(diǎn). 為了實(shí)現(xiàn)SGIN 網(wǎng)絡(luò)中傳輸和計(jì)算結(jié)合, 本文重點(diǎn)研究在SGIN 場(chǎng)景下的算力路由方法. 但是, 如何在SGIN 中通過(guò)建模和算法實(shí)現(xiàn)算力路由仍面臨諸多技術(shù)問(wèn)題.

在早期階段, 研究人員將不同的任務(wù)表示為不同的有向無(wú)環(huán)圖, 為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的傳輸速率, 文獻(xiàn)[18-19]研究了映射到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖系牟煌蝿?wù)DAG模型的最大傳輸速率, 但上述研究沒(méi)有考慮任務(wù)的計(jì)算. 為了共同優(yōu)化任務(wù)的計(jì)算和傳輸, 文獻(xiàn)[20]提出了一種業(yè)務(wù)圖邊緣和節(jié)點(diǎn)映射技術(shù), 該技術(shù)考慮了節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力約束, 但其不適用于復(fù)雜的任務(wù)DAG 模型. 針對(duì)這一問(wèn)題, 文獻(xiàn)[21]制定了復(fù)雜DAG的映射優(yōu)化方案, 將任務(wù)DAG 的適用范圍擴(kuò)展到任何有向無(wú)環(huán)圖模型. 然而, 上述研究都是基于有中心管理節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò), 在沒(méi)有控制中心的情況下, 如何利用SGIN 中節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力在任務(wù)傳輸時(shí)處理任務(wù)仍是一個(gè)挑戰(zhàn).

2 系統(tǒng)模型

本節(jié)介紹了由衛(wèi)星站和地面節(jié)點(diǎn)組成的SGIN架構(gòu), 并詳細(xì)解釋了DCDR 的定義. 基于SGIN 架構(gòu),建立了衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)與地面節(jié)點(diǎn)、星間鏈路和星地鏈路的運(yùn)動(dòng)模型,并對(duì)采用時(shí)空擴(kuò)展圖模型進(jìn)行穩(wěn)態(tài)化處理.

2.1 SGIN 架構(gòu)

在對(duì)SGIN 進(jìn)行建模之前, 首先介紹SGIN 的架構(gòu). 如圖1 所示, 本文提出的SGIN 體系架構(gòu)包括中軌道（medium earth orbit, MEO）衛(wèi)星、低軌道（low earth orbit, LEO）衛(wèi)星和地面節(jié)點(diǎn). 其中, 采用帶服務(wù)器的MEO 和LEO 衛(wèi)星既作為算法執(zhí)行節(jié)點(diǎn), 協(xié)同制定DCDR 控制策略, 又作為主要計(jì)算和傳輸節(jié)點(diǎn), 根據(jù)任務(wù)映射策略參與任務(wù)計(jì)算；地面節(jié)點(diǎn)作為傳輸節(jié)點(diǎn)與衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)共同為用戶提供傳輸功能.

圖1 SGIN 系統(tǒng)架構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of SGIN system architecture

DCDR 的定義是SGIN 網(wǎng)絡(luò)中基于計(jì)算的路由,因此, 路徑的形成與用戶任務(wù)的特點(diǎn)密切相關(guān). 以圖1 為例, 如果訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)已知, 則分別計(jì)算子任務(wù)1 和子任務(wù)4. 將其他不同的子任務(wù)映射到傳輸路徑上的不同衛(wèi)星節(jié)點(diǎn), 從而實(shí)現(xiàn)任務(wù)邊傳輸邊計(jì)算. 此外, 應(yīng)該注意到不同的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)星間鏈路（inter-satellite links, ISLs）或星地鏈路聯(lián)接.例如, 計(jì)算任務(wù)1 和任務(wù)2 的衛(wèi)星是通過(guò)ISLs 連接的. 但是, 由于計(jì)算任務(wù)3 和任務(wù)4 的衛(wèi)星之間的連接較差, 因此, 需要同時(shí)考慮ISLs 和星地鏈路.

2.2 動(dòng)態(tài)SGIN 模型

根據(jù)衛(wèi)星軌跡的可預(yù)測(cè)性, 衛(wèi)星在任意時(shí)間的位置都可以被預(yù)測(cè). 同樣, 地面節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)可以根據(jù)地球的半徑及自轉(zhuǎn)速度計(jì)算得到. 因此, 本文將根據(jù)衛(wèi)星和地面節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置, 對(duì)星間鏈路和星地鏈路進(jìn)行建模, 構(gòu)建動(dòng)態(tài)SGIN 模型.

如圖2 所示, 以地心為原點(diǎn)建立三維坐標(biāo)系. 任何衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)都可以用開普勒六大參數(shù)來(lái)確定,其中,ai為半長(zhǎng)軸,ei為偏心率,δi為傾角, Ωi為升交點(diǎn)赤經(jīng), ωi為近近地點(diǎn)幅角, fi（t）為真近地點(diǎn)角. 對(duì)于SGIN 中衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的位置都可以通過(guò)三維坐標(biāo)獲得, 其中, M 為衛(wèi)星個(gè)數(shù). 文獻(xiàn)[22]已經(jīng)對(duì)星間鏈路建模進(jìn)行了詳細(xì)的闡述, 不做過(guò)多介紹. 基于文獻(xiàn)[14]中的工作, 本文對(duì)星地鏈路建模進(jìn)行詳細(xì)的介紹.

圖2 地心坐標(biāo)圖Fig.2 Geocentric coordinate orientation

其中, Re是地球半徑；ωe是地球自轉(zhuǎn)角速度；分別可以通過(guò)經(jīng)度和緯度得知.

地面節(jié)點(diǎn)位于地球表面. 衛(wèi)星與地面節(jié)點(diǎn)之間的能見度取決于地面節(jié)點(diǎn)相對(duì)于衛(wèi)星的仰角. 對(duì)于地面節(jié)點(diǎn), 根據(jù)衛(wèi)星坐標(biāo)和地面節(jié)點(diǎn)坐標(biāo),可以計(jì)算得到其距離圖3 中δ3可以通過(guò)三角關(guān)系計(jì)算得到.

圖3 衛(wèi)星與地面節(jié)點(diǎn)之間的幾何關(guān)系Fig.3 The geometric relationships between satellite and ground station

假設(shè)地面節(jié)點(diǎn)和衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)間的仰角為δ0, 則衛(wèi)星vi和地面節(jié)點(diǎn)gi是否連通取決于δ0. δ3為地面節(jié)點(diǎn)和衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)之間的連線與衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)和地心之間連線的夾角. δ4為地面節(jié)點(diǎn)和衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)之間的連線與地面節(jié)點(diǎn)和地心之間連線的夾角.

如果δ4-90°<δ0, 則衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)和地面節(jié)點(diǎn)間物理可視, 即需要滿足以下條件：

只有地面節(jié)點(diǎn)gi在衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)vi的覆蓋范圍之內(nèi),才可建立通信鏈路, δ3應(yīng)滿足以下條件：

由于接收放大器可以恢復(fù)自由空間的傳播損耗,本節(jié)不再過(guò)多關(guān)注自由空間損耗[23], 主要關(guān)注了另外兩個(gè)衰減源：電離層閃爍和地面多徑衰落. 在傳輸過(guò)程中, 信號(hào)通過(guò)不同的路徑到達(dá)接收端. 接收信號(hào)是直視信號(hào)和通過(guò)建筑物、山脈、森林等其他信號(hào)的疊加. 為了同時(shí)分析電離層閃爍和多徑衰落的影響,本文采用經(jīng)典的雙射線傳播模型[15]. 反射系數(shù)Γ 由文獻(xiàn)[24]給出.

其中, ε0=8.854×10-12F/m, 并且σ 為多普勒頻移. 根據(jù)文獻(xiàn)[15]中σ=1, 兩條反射路徑的相位差為：

其中, pt是發(fā)射功率Gt和Gr分別是發(fā)射和接受天線增益. 然后, 根據(jù)香農(nóng)公式, 星間鏈路上下行鏈路容量可以表示為：

其中,

2.3 加權(quán)時(shí)空擴(kuò)展圖

由于SGIN 網(wǎng)絡(luò)具有高動(dòng)態(tài)性, 因此, 很難直接在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中研究DCDR 控制策略. 為了解決SGIN拓?fù)漕l繁變化引起的路由不穩(wěn)定問(wèn)題, 本文采用SGIN 時(shí)空擴(kuò)展圖（SGIN time-expanded graph, SGINTEG）方法對(duì)SGIN 的動(dòng)態(tài)拓?fù)溥M(jìn)行穩(wěn)態(tài)化處理[25-27].

文獻(xiàn)[27]對(duì)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)視同擴(kuò)散圖進(jìn)行了的建模,本節(jié)在文獻(xiàn)[27]的衛(wèi)星時(shí)空擴(kuò)展圖的基礎(chǔ)上考慮了星地鏈路, 構(gòu)建SGIN 時(shí)空擴(kuò)展圖模型.

2.3.1 時(shí)空鄰接矩陣

令時(shí)隙S 內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錇?1 鄰接矩陣LS, 則矩陣中元素可以表示為：

其中, C0和C1分別為星間鏈路和星地鏈路連通的容量門限的門限. 基于上述矩陣LS, 構(gòu)建了SGINTEG的01 鄰接矩陣.

其中, I 是一個(gè)（M+N）×（M+N）的單位矩陣, 代表了時(shí)隙間的虛擬鏈路. 0 是一個(gè)（M+N）×（M+N）的0 矩陣代表, 非相鄰的時(shí)隙沒(méi)有虛擬鏈路直連. Graph 左下角的單位矩陣表示經(jīng)過(guò)K 個(gè)時(shí)隙后, 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠氐匠跏紶顟B(tài).

2.3.2 時(shí)延加權(quán)鄰接矩陣

最后, 加權(quán)SGINTEG 可以表示為：

3 改進(jìn)的定向擴(kuò)散算法

SGIN 除了具有高動(dòng)態(tài)的特點(diǎn), 同時(shí)具有無(wú)中心的特點(diǎn). 定向擴(kuò)散算法作為一種分散式路由策略, 能夠很好地適應(yīng)大規(guī)模分散式網(wǎng)絡(luò)[28]. 然而, 傳統(tǒng)的定向擴(kuò)散算法是一種無(wú)中心路由算法, 無(wú)法實(shí)現(xiàn)計(jì)算的映射. 這里提出一種改進(jìn)的定向擴(kuò)散算法, 源節(jié)點(diǎn)根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和不同的應(yīng)用需求定義不同的任務(wù)類型,通過(guò)向網(wǎng)絡(luò)廣播興趣消息來(lái)選擇計(jì)算節(jié)點(diǎn)和建立路由. 中間節(jié)點(diǎn)通過(guò)接受計(jì)算和轉(zhuǎn)發(fā), 形成從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的梯度. 自動(dòng)生成任務(wù)節(jié)點(diǎn)映射和從源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一條最優(yōu)路徑. 最后, 任務(wù)通過(guò)此路徑和SGIN 中的節(jié)點(diǎn)完成計(jì)算和傳輸.

3.1 興趣擴(kuò)散

其中, s 為信息傳播的跳數(shù), 通常s=1, 如果一跳之內(nèi)沒(méi)有合適的節(jié)點(diǎn)映射, 則s>1.

除目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和源節(jié)點(diǎn)外, 其他子任務(wù)在傳輸時(shí)盡可能多地計(jì)算, 每映射一個(gè)子任務(wù), 從前一個(gè)子任務(wù)映射的鄰居節(jié)點(diǎn)中選擇下一個(gè)子任務(wù).

3.2 梯度建立

3.3 路徑選擇

在鄰居節(jié)點(diǎn)的梯度已知后, 父節(jié)點(diǎn)根據(jù)梯度從小到大進(jìn)行排序, 并根據(jù)這個(gè)順序設(shè)置優(yōu)先級(jí), 梯度越小, 優(yōu)先級(jí)越高.

4 仿真分析

為驗(yàn)證提出方案的有效性, 進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn).通過(guò)分析不同DAG 下和不同任務(wù)終點(diǎn)情況下的DCDR 性能以及抗毀性, 根據(jù)仿真結(jié)果展示了不同DAG 的映射結(jié)果和不同任務(wù)量的映射結(jié)果, 衛(wèi)星鏈路參數(shù)根據(jù)文獻(xiàn)[32-33]設(shè)置.

基于星鏈星座選擇了20 顆衛(wèi)星和10 個(gè)地面節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)SGIN. 衛(wèi)星v1是源節(jié)點(diǎn), v8是目標(biāo)節(jié)點(diǎn).根據(jù)地面節(jié)點(diǎn)觀測(cè)更新時(shí)間, 每個(gè)時(shí)隙長(zhǎng)度為60 s,第1 個(gè)時(shí)隙開始時(shí)間為上午8 點(diǎn), 衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)來(lái)自SpaceX 網(wǎng)站, 衛(wèi)星計(jì)算能力為5 MHz～10 MHz 均勻分布. 星鏈星座中所選衛(wèi)星編號(hào)、地面節(jié)點(diǎn)分別如表1、表2 所示.

表1 衛(wèi)星編號(hào)信息Table1 Number information of satellites

表2 地面節(jié)點(diǎn)名稱Table2 Names of ground stations

4.1 DCDR 的時(shí)延性能仿真

圖4 任務(wù)DAGsFig.4 DAGs of task

通過(guò)圖5 對(duì)DCDR 的性能進(jìn)行分析, 不同任務(wù)DAG 對(duì)任務(wù)傳輸和計(jì)算的時(shí)延有較大的影響. 首先,任務(wù)執(zhí)行的總時(shí)延不僅隨著任務(wù)量的增多也增多,也隨著任務(wù)的分支變多逐漸增加. 這是因?yàn)殡S著分支變多, 而這些分支需要映射到一條路徑中, 增加了任務(wù)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān). 在總的執(zhí)行時(shí)延中, 計(jì)算時(shí)延所占的比重很大, 并且隨著分支數(shù)目和任務(wù)量增加也增加. 因此, 在SGIN 場(chǎng)景中的DCDR 控制策略更加適合串行的任務(wù), 并且在執(zhí)行任務(wù)時(shí), 計(jì)算時(shí)延在任務(wù)處理過(guò)程中起較為關(guān)鍵性的作用.

圖5 不同任務(wù)DAGs 對(duì)時(shí)延的影響Fig.5 Effects of different DAGs on latency

如圖6 所示, 對(duì)比了DCDR 與傳統(tǒng)云計(jì)算之間的差異. 傳統(tǒng)云計(jì)算需要接入衛(wèi)星將任務(wù)傳輸至云計(jì)算中心, 然后將計(jì)算結(jié)果返回給目的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn). 在這里, 選擇了g6地面節(jié)點(diǎn)作為云計(jì)算節(jié)點(diǎn), 計(jì)算能力為10 MHz. 發(fā)現(xiàn)針對(duì)O1=1 I2=1, O1=2 I4=2, O1=3 I5=3 的任務(wù)而言, 云計(jì)算由于其較長(zhǎng)的星間和星地傳輸路徑, 導(dǎo)致時(shí)延大于DCDR. 針對(duì)O1=4 I6=4, 隨著并行分支變多, 這些分支需要映射到一條路徑中, 增加了DCDR 中任務(wù)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān), 導(dǎo)致DCDR 時(shí)延大于云計(jì)算. 因此, 針對(duì)并行分支較少的任務(wù)DAG 而言, DCDR 在降低任務(wù)總處理時(shí)延方面有較為明顯的優(yōu)勢(shì). 但是隨著任務(wù)并行分支變多, DCDR 降低時(shí)延的效果一般.

圖6 DCDR 與云計(jì)算的時(shí)延對(duì)比圖Fig.6 Latency comparison diagram of DCDR and cloud computing

4.2 DCDR 的冗余抗毀性能仿真

為了測(cè)試DCDR 的冗余抗毀性, 同時(shí)考慮了衛(wèi)星和地面節(jié)點(diǎn)的意外損壞. 假定衛(wèi)星和地面節(jié)點(diǎn)損壞的個(gè)數(shù)服從均勻分布, 即damage_num～U（[1, 10]）.每次算法運(yùn)行的過(guò)程中隨機(jī)毀壞1～10 個(gè)節(jié)點(diǎn), 并且針對(duì)不同的損壞個(gè)數(shù)分別測(cè)試100 次實(shí)驗(yàn), 計(jì)算其任務(wù)處理失敗的概率. 如圖7 所示, 以O(shè)1=1 I2=1 為例, DCDR 的失敗概率明顯低于采用固定傳輸路徑的方法. 無(wú)中心分散式的DCDR 方法能夠在選擇路徑的過(guò)程中動(dòng)態(tài)規(guī)避毀壞的節(jié)點(diǎn), 從正常工作的節(jié)點(diǎn)中重新規(guī)劃下一跳的路徑并映射計(jì)算, 從而達(dá)到有效提高DCDR 的抗毀性.

圖7 DCDR 抗毀性分析Fig.7 Invulnerability analysis of DCDR

4.3 DCDR 映射結(jié)果展示

圖8 給出兩個(gè)不同的任務(wù)DAG 的映射結(jié)果和同一個(gè)DAG 不同任務(wù)量的映射結(jié)果. 通過(guò)圖8（a）和圖8（b）對(duì)比, 發(fā)現(xiàn)不同的DAG 會(huì)有不同的映射結(jié)果,這表示所提出的DCDR 方法可以適應(yīng)不同任務(wù)DAG 模型得到不同的映射結(jié)果. 其次, 對(duì)比圖8（a）和圖8（c）, 發(fā)現(xiàn)對(duì)于同一個(gè)任務(wù)DAG 當(dāng)任務(wù)的計(jì)算和傳輸時(shí)延超過(guò)的一個(gè)時(shí)隙的長(zhǎng)度時(shí), 會(huì)出現(xiàn)通過(guò)虛擬鏈路跨時(shí)隙的情況, 達(dá)到適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的效果.

圖8 不同任務(wù)DAG 相同任務(wù)量以及不同任務(wù)量相同DAG映射結(jié)果Fig.8 The mapping results of different DAGs with same size of task and different size of task with same DAG

5 結(jié)論

針對(duì)無(wú)中心、分布式、高動(dòng)態(tài)的天地一體化網(wǎng)絡(luò)中大規(guī)模端到端傳輸問(wèn)題, 本文提出一種考慮計(jì)算映射與動(dòng)態(tài)分布的DCDR 范式. 通過(guò)采用時(shí)空擴(kuò)展圖模型對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)化處理, 基于穩(wěn)態(tài)化SGIN 設(shè)計(jì)改進(jìn)的定向擴(kuò)散算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)DCDR控制策略制定. 仿真結(jié)果表明, DCDR 控制策略能夠靈活高效地實(shí)現(xiàn)不同種類的任務(wù)的計(jì)算和傳輸, 適應(yīng)SGIN 的動(dòng)態(tài)變化及時(shí)調(diào)整傳輸路徑, 并具有較好的冗余抗毀性. 下一步將考慮面向高中低軌道衛(wèi)星、計(jì)算資源受限下的路由控制策略研究, 進(jìn)一步優(yōu)化模型及冗余抗毀性能, 以提高時(shí)延性能和路由效率.研究成果將為面向各類軍事應(yīng)用的天地一體化網(wǎng)絡(luò)的高效聯(lián)接和魯棒傳輸, 提供理論方法和技術(shù)支撐.