楊力，潘成勝，孔相廣，黃琦龍，戚耀文

（1.南京理工大學自動化學院，江蘇 南京 210094；2.南京信息工程大學電子與信息工程學院，江蘇 南京 210044；3.大連大學通信與網絡重點實驗室，遼寧 大連 116622）

0 引言

從1986 年1G 誕生至今，以5G 為代表的移動互聯(lián)網正滲透到現(xiàn)代生活的每一個角落。對比4G，5G 的速率得到了大幅提升，并且涵蓋了增強型移動寬帶（eMBB,enhanced mobile broadband）、大連接物聯(lián)網（mMTC,massive machine type communication）和超高可靠低時延通信（URLLC,ultra-reliable and low-latency communication）三大應用場景。5G 網絡的最終目標是10 Gbit/s 的數(shù)據(jù)率、1 ms 的端到端時延、每平方米100 萬臺的設備數(shù)量和100%的覆蓋范圍[1]，需要根據(jù)特定應用場景和應用需求，結合5G 的最新技術，構建這些需求共存的生態(tài)體系，進而推動垂直行業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)數(shù)字化生態(tài)網絡環(huán)境。

在全球通信覆蓋方面，目前主要以城市覆蓋為主，對于一些惡劣的環(huán)境，如沙漠、森林、山脈和海洋，陸地5G 網絡仍不能完全覆蓋。預計有80%以上的陸地區(qū)域和95%以上的海洋區(qū)域沒有網絡服務[2-3]。同時，根據(jù)國際電信聯(lián)盟的報告，在互聯(lián)網高度發(fā)達的今天，全球仍然有近一半的人口無法接入網絡服務。雖然一些國家的網絡整體覆蓋率接近飽和，但是有的國家的互聯(lián)網接入率僅有20%左右。以5G 為代表的地面通信網絡由于靈活性差、易受地域影響、部署成本昂貴等特點難以為偏僻場景提供有效的通信手段。因此，探尋并開發(fā)5G 的替代網絡或者補充網絡，為世界各區(qū)域提供無處不在的覆蓋和連續(xù)的網絡服務勢在必行。

衛(wèi)星在現(xiàn)代通信中扮演重要角色。衛(wèi)星通信具有通信距離遠、覆蓋區(qū)域廣、不受地形和地質災害影響等優(yōu)勢，有望作為5G 網絡的有力補充，擴大5G 的覆蓋范圍和應用場景[4]，為實現(xiàn)5G 大容量多設備接入提供有力支撐[5]，實現(xiàn)真正意義上的全球萬物互聯(lián)。并且短期來看，衛(wèi)星將是為地面網絡實現(xiàn)無處不在的通信覆蓋的唯一方式，也是實現(xiàn)空天地海一體化未來網絡的有效途徑[6-8]。第三代合作伙伴計劃（3GPP,the 3rd generation partnership project）報告[9]中闡明了用衛(wèi)星結合5G 可以實現(xiàn)的服務：1) 為沒有地面網絡服務的偏遠地區(qū)和可以更高效地得到衛(wèi)星系統(tǒng)支持的地區(qū)提供服務；2) 為大規(guī)模連接場景的城市提供mMTC 服務；3) 為用戶密度低的大面積地區(qū)，如低每用戶平均收入（ARPU,average revenue peruser）區(qū)域、荒野等提供服務。衛(wèi)星無處不在的可用性和連接性有助于加速5G 網絡向地面、海上和空中提供廣泛的連接和全球部署。全球移動通信系統(tǒng)協(xié)會估計，到2025 年，連接到5G 網絡的終端數(shù)量將超過18 億[10]，迫切需求網絡實現(xiàn)無處不在的連接，構建“任何人和任何事物都可以隨時隨地連接”的世界，這促使網絡與通信系統(tǒng)追求新一輪的發(fā)展。因此，將衛(wèi)星接入網集成到5G 實現(xiàn)天地一體化，更好地利用衛(wèi)星潛力來滿足5G 需求，是下一步發(fā)展和前進的方向。

基于上述原因，通信與網絡領域一直致力于地面網絡和衛(wèi)星網絡集成的研究，對融合網絡的架構設計[11-20]、關鍵技術[8,11,20-26]和應用場景[27-41]等方向進行了廣泛的研究，并取得了有效的進展。

1 研究進展

本節(jié)對5G 融合衛(wèi)星網絡（5GSIN,5G-satellite integrated network）的研究進展進行闡述。首先，總結相關國家、組織、機構的整體研究工作；然后從關鍵技術、應用方向、網絡架構三方面分析國內外的研究成果。

1.1 整體研究工作

隨著5G 的建設并面向6G 網絡的發(fā)展需求，世界各國家、地區(qū)及組織對星地融合網絡進行了廣泛研究，歸納總結如表1 所示。同時，3GPP 從R14 開始研究衛(wèi)星通信在5G 中的作用和優(yōu)勢，使5G 系統(tǒng)能夠支持包括衛(wèi)星通信在內的非地面網絡（NTN,non-terrestrial network）是其一直在探索的方向[42]，并持續(xù)致力于5GSIN 的標準化工作。報告[43]中對5G 的性能目標和基本功能做出要求，指出5G 應支持固定、移動、無線和衛(wèi)星接入技術。R15 說明了5G 與衛(wèi)星融合下eMBB和mMTC 場景的使用案例[44]，同時在報告中定義了非地面網絡的可能角色以及星地集成的技術細節(jié)。R16提出了衛(wèi)星結合到5G 中的具體用例[45-46]，包括衛(wèi)星覆蓋下的廣播和多播、使用衛(wèi)星網絡的物聯(lián)網等場景。R17 研究了衛(wèi)星接入5G 的網絡架構、管理和編排方案等關鍵問題，并研究了相關解決方案[47]。圖1 給出了從2016 年的R14 到當前的R17，3GPP 對于5G 網絡及5G+衛(wèi)星融合網絡的標準化研究。

圖1 3GPP 對于5G 網絡及5G+衛(wèi)星融合網絡的標準化研究

表1 5GSIN 研究現(xiàn)狀

1.2 關鍵技術

本節(jié)將分析推動5GSIN 發(fā)展的創(chuàng)新技術手段，包括軟件定義網絡（SDN,software defined network）[48]和網絡功能虛擬化（NFV,network function virtualization）[49]、多接入邊緣計算（MEC,multiaccess edge computing）和數(shù)字孿生（DT,digital twin）。這些技術將是解決融合網絡關鍵問題和實現(xiàn)融合網絡高效且低時延傳輸?shù)闹匾蛩?，對融合網絡的設計、優(yōu)化、應用有重要的推動作用。

1) SDN 和NFV

SDN 和NFV 被認為是能夠滿足5G 需求和應用的重要技術，是實現(xiàn)星地融合的關鍵要素。SDN是一種網絡管理方法，通過網絡底層資源抽象、網絡編程和自動化部署來簡化網絡操作和維護，實現(xiàn)動態(tài)、高效的網絡配置，提高網絡性能。NFV是一種網絡架構技術，它不局限于硬件結構，將傳統(tǒng)的由專有硬件實現(xiàn)的功能（防火墻、域名服務器等）通過網絡虛擬化和計算虛擬化技術轉變?yōu)闃藴实挠布崿F(xiàn)的虛擬化網絡功能（VNF,virtualized network function）。NFV 能夠將單個物理網絡虛擬化為多個虛擬網絡，共享網絡資源，可提高網絡資源的利用率。

在5GSIN 中，由于資源異質而導致的端到端資源管理和調度困難、異構網段連接高動態(tài)性高復雜性、網絡間接口不統(tǒng)一等現(xiàn)狀以及移動性管理、資源分配和回收、服務質量管理困難等問題，亟須進行統(tǒng)一的管理和控制以及實現(xiàn)動態(tài)資源分配。SDN和NFV 可以支持不同技術的共存和統(tǒng)一，能夠增強異構網絡靈活性，降低網絡復雜性[26,50]。通過SDN 和NFV 使能，使衛(wèi)星地面網絡脫離專有硬件限制，實現(xiàn)衛(wèi)星地面網絡融合相關組件更加靈活的集成、靈活動態(tài)的網絡切片、異構網絡之間多種接入技術的高效互聯(lián)和網絡基礎設施及資源的動態(tài)共享、異構網絡間的按需服務保障和異構鏈路及邊緣節(jié)點資源的集中化管理等功能[8,11,21-22]。

2) MEC

傳統(tǒng)的云計算與用戶設備之間的距離很遠，難以滿足5G 網絡對速率的更高要求。因此，為了減少網絡時延，力圖使計算資源更接近用戶，文獻[51-52]提出了多接入邊緣計算的概念。MEC 是網絡架構上的一種技術，它將網絡的數(shù)據(jù)處理中心下沉到用戶設備邊緣，目的是緩解核心網壓力和應對用戶對低時延應用場景日漸增長的需求，為用戶提供更快的服務和達到更好的網絡性能[53-54]。

在5GSIN 中，通過提供協(xié)同緩存[55]、協(xié)同卸載[23]、內容廣播多播[20]等服務，用戶可以隨時隨地獲得多層次的計算與存儲服務，從而降低網絡時延，保證了網絡任務處理的性能；同時，利用衛(wèi)星的計算能力和存儲能力，考慮在衛(wèi)星上部署MEC以提供低時延和更泛在的網絡應用服務[25]。為此，文獻[24]考慮用邊緣計算技術提高高速地面衛(wèi)星網絡的服務質量（QoS,quality of service），并討論了MEC 部署在不同位置不同場景下可能提供的服務。文獻[2]建立了衛(wèi)星邊緣計算卸載的系統(tǒng)模型?？紤]了由于衛(wèi)星移動引起的通信中斷情況下的任務執(zhí)行情況，具體分為計算任務被本地設備執(zhí)行或被卸載到衛(wèi)星執(zhí)行2 種情況。文獻[56]在物聯(lián)網系統(tǒng)中應用邊緣計算為鄰近設備提供存儲和計算資源，以滿足物聯(lián)網的實時和低能耗通信需求。

邊緣計算技術為5G 網絡在時延和網絡負載等指標的優(yōu)化上發(fā)揮了巨大作用，在5GSIN 中有著巨大的潛力。它實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲和網絡管理的去中心化并促使網絡向分布式發(fā)展，這契合具有全球性特征的一體化融合網絡的發(fā)展。在融合網絡的設計中，應該從邊緣計算的基本架構出發(fā)，利用邊緣平臺屬性，豐富邊緣平臺功能，進而提升網絡QoS 和用戶體驗質量（QoE,quality of experience）。

3) DT

數(shù)字孿生技術萌芽于20 世紀60 年代美國宇航局，并于21 世紀初正式提出。人工智能技術的蓬勃發(fā)展和5G 應用的大面積落地為DT 帶來了新的發(fā)展契機。將DT 應用于5G 衛(wèi)星融合網絡設計、規(guī)劃和建設中，可以實現(xiàn)網絡快速升級演進和提前布局，為新技術的應用和新架構的實驗提供更廣闊的空間[57-58]。

DT 將在5GSIN 的設計、開發(fā)、測試、驗證、運行、維護的全生命周期發(fā)揮重要作用。通過深度學習、數(shù)字建模等手段，構建5GSIN 的時空數(shù)字孿生體，數(shù)字孿生體將根據(jù)實體網絡的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)處理結果，實時地對數(shù)據(jù)進行分析、對網絡行為進行預測和決策；通過分析網絡流量、資源余量、節(jié)點屬性等因素之間的相互作用，預測網絡未來狀態(tài)，計算并匹配合適的業(yè)務傳輸路徑和資源分配方法，并適時調整網絡節(jié)點的規(guī)劃和部署策略。對5GSIN 用數(shù)字孿生進行規(guī)劃與建設，將從時空整體視角，反映網絡全局運行和演化趨勢，形成從數(shù)據(jù)建模、行動決策到反饋優(yōu)化的網絡閉環(huán)仿真范式，具有更強的交互性和科學性。

當前，5G 網絡仍處在建設階段，5GSIN 的具體方案仍在實驗當中，發(fā)射多少衛(wèi)星、衛(wèi)星載荷如何確定、地面邊緣節(jié)點部署密度多大、網絡服務區(qū)域如何劃分等一系列問題亟待解決。5G 融合衛(wèi)星網絡的研發(fā)及部署昂貴，錯誤的決策將導致網絡建設成本難以控制，并阻礙研發(fā)工作的及時高效施行。應用DT 技術，設計異構融合網絡架構模型，建立虛擬數(shù)據(jù)模型，形成現(xiàn)實網絡、虛擬網絡和二者間雙向實時的交互方法，可以為網絡流量預測、網絡資源分配、網絡拓撲生成、網絡安全評估、網絡效能分析等建立前瞻性模型，提高開發(fā)效率，降低開發(fā)成本。

1.3 應用方向

1.3.1 重塑傳統(tǒng)應用領域

5GSIN 將極大增加單一5G 網絡和單一衛(wèi)星網絡的應用場景，拓寬2 種獨立網絡的應用范圍，重塑網絡傳統(tǒng)應用領域。在星地融合網絡中，衛(wèi)星的主要角色以及主要的應用場景將表現(xiàn)在以下方面。

1) 網絡服務增益性。衛(wèi)星服務于地面網絡，使地面網絡實現(xiàn)更好的服務，具體體現(xiàn)如下。

①地面連接作為終端用戶接入互聯(lián)網的主要連接方式；衛(wèi)星作為輔助連接方式，即地面鏈路無法提供服務時，作為備用鏈路提供服務，從而提高服務可用性和可靠性。此時，雖然服務質量可能下降，但在極端場景仍然可能發(fā)揮重要作用[59]。在自然災害事件中，衛(wèi)星連接或許是終端用戶連入互聯(lián)網的唯一選擇[60]。

② 衛(wèi)星用來卸載地面網絡的數(shù)據(jù)。即地面網絡流量達到峰值時，通過衛(wèi)星來建立額外的連接，以解決網絡擁塞，保證地面網絡高流量狀態(tài)下的業(yè)務性能和用戶的體驗質量。

③衛(wèi)星作為與地面網絡對等地位的并行獨立網絡[61]同時提供服務，提高網絡可用性和彈性。用戶側路由器可以收集所有本地流量信息，并根據(jù)不同服務請求標準，實現(xiàn)多鏈路聚合。

2) 泛在連接性。為實現(xiàn)網絡無處不在的連接，具體體現(xiàn)如下。

①擴大5G 網絡覆蓋范圍，為地面網絡難以到達的地點（山區(qū)、偏遠地區(qū)等）提供連接[62]。

② 為工業(yè)/農業(yè)物聯(lián)網提供連接服務[41,47]。如森林火災預警[63]、海洋環(huán)境監(jiān)測與資源勘探[64]等。通過衛(wèi)星、傳感器、無人機等連接設備實現(xiàn)便捷的服務。

3) 服務連續(xù)性。為網絡終端設備的跨域遷移提供服務保障，具體體現(xiàn)如下[65]。

從終端角度看，為移動設備（如船舶、車輛、火車、飛機等持續(xù)移動終端）提供直接連接或補充服務。這些場景下的終端移動性較強，在不同區(qū)域內頻繁切換。同時，地面信號站難以為這些設備提供大范圍的連接服務。由于衛(wèi)星的廣域連接特性，可以保存切換設備的上下文信息，在大區(qū)域的切換中保證終端服務的連續(xù)性。

從衛(wèi)星角度看，由于衛(wèi)星在不斷運動中，地面節(jié)點與衛(wèi)星綁定的IP 地址也在持續(xù)改變。此時需要保證在衛(wèi)星運動過程中地面與衛(wèi)星直連節(jié)點的服務連續(xù)性。

基于上述分析，本文定義5GSIN 五大場景，分別是城市網絡服務、鄉(xiāng)村網絡服務、智能工業(yè)/制造業(yè)網絡服務、無人區(qū)（野外/海洋）網絡服務和移動交通網絡服務，如圖2 所示。

圖2 5GSIN 的應用場景

1.3.2 賦能全新應用場景

5GSIN 將賦能5G 應用前景，國內外的研究者對其進行了廣泛探索，對面臨的問題也進行了充分研究，研究主要集中在面向物聯(lián)網的mMTC 服務和面向終端用戶的eMBB 服務。高時延敏感性需求的URLLC 服務是當前衛(wèi)星通信網絡很難滿足的，所以不是當下5GSIN 所考慮的應用場景。

1) mMTC 場景

5G 將為物聯(lián)網賦予更大的能量，但地面物聯(lián)網由于其局限性無法實現(xiàn)全球覆蓋，衛(wèi)星通信可 以拓展地面物聯(lián)網的業(yè)務范圍[37-39]。預計在未來，構成物聯(lián)網的互聯(lián)物體將在全球領域達到千億量級，利用低地球軌道衛(wèi)星技術[27-31]的廣域連接性來補充地面網絡，以實現(xiàn)偏遠地區(qū)的密集覆蓋是一個有吸引力的發(fā)展方向[32]。在車聯(lián)網領域，路基通信單元、5G 基站和衛(wèi)星網絡的融合，結合MEC技術和SDN 平臺，可實現(xiàn)路況感知和高精度地圖定位，為車輛規(guī)劃路徑和危險預警，對駕駛員進行駕駛狀態(tài)監(jiān)測并及時回傳駕駛員狀態(tài)信息。5G+MEC 可以提供低時延、高可靠的車輛行駛信息，結合高精度衛(wèi)星定位系統(tǒng)，建立安全可用的車聯(lián)網系統(tǒng)。在工業(yè)或農業(yè)領域，得益于低地球軌道衛(wèi)星的低時延優(yōu)勢，為人口稀少地區(qū)的應用帶來了新的機遇。利用低地球軌道衛(wèi)星作為5G 的補充，避免了部署地面光纜和基站帶來的高昂成本，同時為不適合人工直接操作的工序提供了解決方案，例如，可以實現(xiàn)遠程目標的精準定位；可以通過衛(wèi)星遠程發(fā)送機器操作指令，進行農藥噴灑、機器運作、碼頭貨物運輸、能源開采等，節(jié)約人力成本，實現(xiàn)生產智能化，大大提高工業(yè)/農業(yè)生產力，促進經濟社會數(shù)字化轉型。

2) eMBB 場景

eMBB 是5G 中直接面向用戶的應用場景，面對區(qū)域性爆發(fā)的設備連接數(shù)量和全球更廣泛的網絡覆蓋需求等問題。同時，對于融合網絡支持航空飛行服務的需求也正在進行廣泛的研究。這些服務需要更高的數(shù)據(jù)速率、更大的連接范圍來支持更多用戶數(shù)據(jù)的傳輸[33]，在滿足大量設備接入的同時保證QoS 是關鍵目標之一[34]。在媒體資源的傳送中，衛(wèi)星將在5G 回傳中發(fā)揮關鍵作用，它將高效且高性能地向大規(guī)模分散地區(qū)提供大面積多播及廣播視頻內容[35]。作為4G 網絡中最成功的服務之一，流媒體將成為衛(wèi)星技術的關鍵用例。借助5G，支撐4K/8K視頻和在線VR/AR 游戲等大帶寬流媒體應用的實現(xiàn)，在衛(wèi)星網絡的使能下，這些沉浸式應用可以在全球范圍內以較高的速率和較低的時延進行傳輸，實現(xiàn)向移動設備的確定性交付。

1.4 網絡架構

架構是網絡的基礎，由于技術的發(fā)展和應用的驅動，國內外對融合網絡架構設計進行了諸多的研究。文獻[19-20]提出了利用衛(wèi)星地面網絡實現(xiàn)雙邊計算卸載的體系架構，充分發(fā)揮了衛(wèi)星廣覆蓋的優(yōu)勢，解決地面網絡服務覆蓋范圍受限的問題。但是這種架構適用于偏遠地區(qū)，不適用于流量熱點地區(qū)。文獻[11]提出了一個為eMBB 場景設計的衛(wèi)星接入地面網絡體系結構，衛(wèi)星回程網絡通過地面網關連接到5G 核心網，實現(xiàn)衛(wèi)星與5G 的融合。用戶終端可以直接與衛(wèi)星通信（僅衛(wèi)星終端）或者通過地面衛(wèi)星中繼連接到衛(wèi)星；同時，利用網絡編碼算法實現(xiàn)鏈路流量聚合，提高了系統(tǒng)可靠性和數(shù)據(jù)交付的成功率。以該架構為基礎的融合網絡通信演示系統(tǒng)已經在2019 年的世界移動通信大會上成功進行展示[12]。

然而，上述架構沒有充分考慮到邊緣計算技術和網絡切片技術在融合網絡中的應用。例如，沒有考慮到基站間的信息數(shù)據(jù)共享，也沒有考慮到地面網絡之間或地面與衛(wèi)星網絡之間的信息共享。在演進的5GSIN 中，由于考慮衛(wèi)星的計算能力和存儲能力，衛(wèi)星的角色將從傳統(tǒng)的單純提供轉發(fā)功能的彎管模式向支持信息存儲和處理的智能節(jié)點轉變。在此基礎上，5GSIN 架構產生了多種方案，終端可通過多種方式接入5G 核心網（5GC,5G core network），并根據(jù)不同場景適時選擇不同的接入策略。表2 總結了不同5GSIN架構下地面站及衛(wèi)星承擔的角色。表2 中，地面站分為源站和宿站，其中源站指接入衛(wèi)星的地面站，宿站指衛(wèi)星回程接入的地面站。AAU 是有源天線單元，gNB 是5G 基站，gNB-DU 是5G 基站的分布單元，gNB-CU 是5G 基站的集中單元。NR 空口是5G 空中接口，F(xiàn)1 接口是gNB-CU 與gNB-DU 之間的通信接口，NG 接口是無線接入網和5G 核心網之間的邏輯接口。

表2 不同5GSIN 架構下地面站及衛(wèi)星承擔的角色

在SDN/NFV 以及MEC 技術的支持下，文獻[64]設計了一種空天地海一體化的海上網絡體系結構。為了有效管理異構通信和計算資源，采用了基于SDN 的架構，使融合網絡更適合未來海洋的應用場景。文獻[66]考慮直接在衛(wèi)星上處理任務的場景以消除任務從衛(wèi)星轉移到地面云計算服務器所帶來的傳播時延，提出了一個新的MEC 網絡架構并探索衛(wèi)星的任務處理能力，并為偏遠地區(qū)或災區(qū)的物聯(lián)網移動設備提供MEC 服務。為了滿足物聯(lián)網可靠穩(wěn)定的連接，保證數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)緩存過程的進行，文獻[56]設計了一種由衛(wèi)星和無人機組成的空天地一體化移動邊緣緩存物聯(lián)網系統(tǒng)架構，其中，低地球軌道衛(wèi)星廣播數(shù)據(jù)，無人機從分散的地面?zhèn)鞲衅魇占瘮?shù)據(jù)。文獻[24]提出了一種以低地球軌道衛(wèi)星星座作為計算載體，地球靜止軌道衛(wèi)星作為衛(wèi)星主干網中繼載體，以及地面站和地面主干網支撐的融合網絡體系架構，該架構能夠同時支持地面稀疏用戶區(qū)域和高密度用戶區(qū)域的應用場景。文獻[23]設計了一種由衛(wèi)星網絡、地面網絡、邊緣計算集群和用戶設備組成的衛(wèi)星地面邊緣計算網絡架構，并設計了計算存儲資源虛擬化層、融合邊緣計算網絡層、服務和應用層三層體系架構。

盡管研究者通過最新的技術手段對衛(wèi)星地面網絡進行了廣泛的研究并取得了一定成果，但是對于影響融合網絡運行的很多特征考慮的并不夠全面。5GSIN 具有網絡結構復雜，資源異質、業(yè)務種類多、時空尺度大，拓撲頻繁切換、節(jié)點設備繁多等特點，基于此，本文對架構設計過程中需要考慮的問題總結如下。

1) 設備異構性

5G 將具備千億級的連接能力，擁有種類繁多的網絡設備類型，例如智聯(lián)網車輛、用戶設備終端、物聯(lián)網終端、高速移動的高鐵或飛機終端等。這些設備的計算與存儲能力千差萬別，網絡接入協(xié)議不統(tǒng)一，所承載的任務類型對于網絡節(jié)點的計算及存儲能力也存在差異性需求。這些異構的設備、數(shù)據(jù)、資源使設備接入、平臺遷移面臨較大阻礙。5GSIN應確保這些異構設備的有效接入和其承載業(yè)務的高效執(zhí)行。

2) 服務連續(xù)性

服務遷移性體現(xiàn)在接收服務終端的遷移性和提供服務節(jié)點的遷移性。由于衛(wèi)星和用戶設備都處于高速運動狀態(tài)，如果用戶設備頻繁地切換與其通信的網絡節(jié)點，將極大地影響任務的高效執(zhí)行，融合網絡要滿足遷移過程中的服務連續(xù)執(zhí)行。在服務遷移過程中，要保證異質節(jié)點資源的可用，異構網絡的異質資源管理是重要的問題。優(yōu)秀的資源管理方法將改善資源冗余或資源不足導致的服務低效執(zhí)行。5GSIN 需要為異構網絡的異質資源提供統(tǒng)一的管理方法，對于資源分配及調度提供有效的手段。

3) 節(jié)點有效性

大量的MEC 服務器、網絡服務節(jié)點極易造成資源管理與調度困難、資源不足與資源冗余問題同時出現(xiàn)，使網絡域間溝通困難，網絡資源利用率低，邊緣節(jié)點能力失效。同時，面對新接入的網絡邊緣節(jié)點，網絡應做到對節(jié)點功能和屬性的有效識別，對節(jié)點的資源進行有效的池化。所以，面對大量、廣域分布的網絡計算與緩存節(jié)點，亟須采取適當?shù)墓芾聿呗浴?GSIN 應該優(yōu)化節(jié)點部署方法和保障策略，簡化網絡維護成本。

4) 信息時效性

信息時效性指同一節(jié)點收到同一類型信息的時間間隔，例如，工業(yè)生產中，試制設備連續(xù)收到同一操作指令的時間間隔。在5GSIN 中，由于時空尺度大、網絡環(huán)境復雜、信息傳播路徑長，極易使關鍵信息的更新滯后，導致信息時效性降低，信息失去價值。5GSIN 應為數(shù)據(jù)的信息時效性定義合適的衡量尺度和標準，滿足大范圍跨域數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠行浴?/p>

5) 資源有限性

資源有限性體現(xiàn)在兩方面。其一，區(qū)域計算和存儲資源配置不均衡，難以滿足區(qū)域應用需求；其二，需要適當?shù)恼{度策略，為不同業(yè)務分配不同的資源，保證服務的確定性。因此，需要明確區(qū)域流量特性，根據(jù)流量特點確定計算和存儲資源。5GSIN應該在流量突發(fā)時，結合資源管理方法與網絡節(jié)點管理方法，及時調度附近其他區(qū)域的閑置資源以應對任務的正常處理流程，滿足網絡需求。

通過關鍵技術使能以及應用場景的驅動，結合5GSIN 的上述重點特征，網絡架構將發(fā)生新的變化。為此，本文將從理論、技術和方法入手，對上述問題的擬解決方案提出思考，進一步提出5GSIN的架構設計方案。

2 網絡架構設計

基于SDN/NFV、MEC 等關鍵技術，本節(jié)首先提出5GSIN 的架構設計思路，包括關于設備異構性、服務連續(xù)性、節(jié)點有效性、信息時效性和資源有限性五方面的解決方法構想；然后給出網絡架構的設計方案，方案集成了1.2 節(jié)的幾項關鍵技術并力圖滿足1.3 節(jié)的應用場景；最后，設計網絡架構管理方法以管理和維護網絡架構。

2.1 設計思路

針對設備異構性問題，擬以設備功能為主要使能因素，抽象設備的潛在關鍵特點，確定設備功能類型，從而做到同類型設備的無差別接入?；?G物聯(lián)網物模型的概念[67]，將異構異質的物理設備抽象為“設備是什么、設備能做什么、設備能提供哪些服務”3 個特性，完成對設備形態(tài)、設備功能的結構化定義，實現(xiàn)不同設備能夠以統(tǒng)一的標準對接平臺，不同應用之間能夠以統(tǒng)一標準進行數(shù)據(jù)互通。在5G 衛(wèi)星融合網絡中，邊緣節(jié)點除了承擔邊緣計算和存儲的作用之外，考慮其邊緣特性，同時將其作為設備區(qū)域自治管理的接入平臺。為此，考慮將設備抽象功能集成到MEC 平臺。將設備抽象功能和應用處理功能放在MEC 主機層，使設備按功能接入，脫離硬件約束，提升設備聯(lián)動性與服務兼容性，實現(xiàn)設備間數(shù)據(jù)共享，使數(shù)據(jù)價值得到充分利用。

針對服務連續(xù)性和節(jié)點有效性問題，可基于SDN和MEC 思想，讓網絡中的區(qū)域匯聚節(jié)點成為區(qū)域的數(shù)據(jù)中心和控制中心，承載NFV 云化技術及IT 系統(tǒng)，設置區(qū)域自治、集中管控的分層次網絡體系。支持域內網絡資源統(tǒng)一管理，域間多中心節(jié)點靈活高效數(shù)據(jù)共享，滿足用戶的跨域移動性與數(shù)據(jù)的跨域遷移需求。三層邊緣節(jié)點管理方案如圖3 所示，三層邊緣節(jié)點分別是地面層L1、L2和衛(wèi)星層L3。區(qū)域自治的網絡節(jié)點部署與管理模式中，上層MEC 節(jié)點承載動態(tài)NFV 技術，域內子節(jié)點屏蔽域間可能發(fā)生的資源、內容、信令的交互操作，將資源管理與信息通信功能統(tǒng)一配置在上層MEC 節(jié)點中。L1子節(jié)點可配置在基站側，L2可配置在城域網側，滿足城際的資源共享。L2邊緣節(jié)點覆蓋范圍更大，能夠掌握更全面的區(qū)域網絡信息，實現(xiàn)高效的服務遷移和節(jié)點有效性管理。L3具有更大的全局視角，然而衛(wèi)星的計算能力、存儲能力以及通信距離存在限制，其掌握的全局信息可能不具有網絡區(qū)域屬性，所以負責具有跨區(qū)域大時空尺度的服務連續(xù)性管理。L2與L3聯(lián)合部署，使網絡管理更加靈活，資源利用更加充分，網絡時延得到進一步降低。當發(fā)生服務遷移時，上級MEC 節(jié)點進行資源的動態(tài)管理和任務的動態(tài)調度。承載動態(tài)NFV 功能的高級MEC 節(jié)點將保存切換終端任務處理的狀態(tài)和所需要的接入資源；當系統(tǒng)中接入新的邊緣節(jié)點后，由當前節(jié)點層的上層對其進行配置，讀取節(jié)點計算存儲能力，平衡全域節(jié)點能力，安排任務處理與調度優(yōu)先級，使節(jié)點有效配置，任務高效處理。

圖3 三層邊緣節(jié)點管理方案

針對信息時效性問題，文獻[68]引入信息年齡（AoI,age of information）理論來刻畫信息時效性。信息年齡是用來量化信息新鮮度并改善網絡性能的理論，定義為系統(tǒng)當前時刻可用信息與該信息生成時刻的時間差。對于融合網絡業(yè)務的處理，如果信息年齡的值大于業(yè)務預先設定值，則認為網絡對該業(yè)務的傳輸為無效傳輸。有效性指標AoI 用于刻畫業(yè)務對鏈路的需求，對于歷史業(yè)務的AoI 進行分析，確定滿足傳輸條件的最小AoI 值用來調度鏈路資源，保證高質量的業(yè)務需求。

針對資源有限性問題，可設計一體化動態(tài)網絡切片模式。由于5GSIN 資源的有限性和任務的突發(fā)性，靜態(tài)網絡切片模式將導致低資源利用率切片閑置，高資源需求任務被服務能力低，致使資源得不到充分利用，任務也得不到及時處理。創(chuàng)建動態(tài)網絡切片模式，在任務啟動時創(chuàng)建端到端切片，在任務完成后刪除切片，回收資源，實現(xiàn)切片與資源的動態(tài)調配，靈活綁定，從而達到優(yōu)化網絡頻譜、充分利用網絡資源、提高任務處理效率、降低網絡時延的目的。同時，動態(tài)網絡切片實時感知業(yè)務對資源需求的優(yōu)先級，動態(tài)調整資源分配方案，使用戶QoE 和網絡QoS 最大化。

2.2 設計方案

未來5G 衛(wèi)星融合網絡應該充分利用5G 網絡現(xiàn)有技術的優(yōu)勢，并深入挖掘這些技術融入衛(wèi)星網絡的潛在優(yōu)勢。因此，本文提出了基于MEC 的5GSIN 架構，如圖4 所示。

圖4 基于MEC 的5GSIN 架構

網絡整體架構主要由地面網絡、衛(wèi)星網絡和網絡管理終端組成。首先，泛在融合網絡終端接入gNB 或地面網關，gNB 之間通過Xn 接口共享基站側MEC 資源，實現(xiàn)邊緣內容交付或計算能力卸載，這是5GSIN 的第一級邊緣節(jié)點。在基站以上，由于5GSIN 的異構性，在第二層邊緣計算平臺中需要進行動態(tài)業(yè)務鏈選擇，從而匹配最佳的業(yè)務傳輸鏈路；同時，受益于SDN 和NFV 技術的支持，為不同終端、不同類型的網絡業(yè)務劃分不同的虛擬網絡傳輸通道，即網絡切片，通過定制化的網絡環(huán)境，保證不同業(yè)務的QoS 需求。終端設備可以直接與衛(wèi)星通信（僅具有衛(wèi)星通信能力的終端）或者通過任何一級邊緣平臺側的地面網關中繼連接到衛(wèi)星，衛(wèi)星回程網絡通過地面網關連接到5G 核心網，實現(xiàn)5G 與衛(wèi)星的融合。

衛(wèi)星節(jié)點同時也是邊緣計算和存儲節(jié)點。由于衛(wèi)星具有計算能力，可以在卸載遠程任務的同時對其進行處理或預處理，將處理結果交付給目的終端或將預處理結果傳遞給遠程計算節(jié)點進行繼續(xù)處理。衛(wèi)星的計算能力將大幅減少網絡中流量，實現(xiàn)網絡資源的高效利用。由于衛(wèi)星具有存儲能力，一方面，實現(xiàn)網絡數(shù)據(jù)及內容的緩存并進行廣播，這對網絡熱點內容的大規(guī)模推送具有良好效果。另一方面，由于星間節(jié)點的移動性，對于無法一次性交付的內容，可以選擇分批次傳送，這樣衛(wèi)星可以靈活地根據(jù)內容的優(yōu)先級在不同時間片傳送不同內容或內容的不同部分，而不需要在某一個長時間片統(tǒng)一進行傳送，提高了網絡的靈活性。網絡管理終端負責實現(xiàn)5GSIN 中的異質資源統(tǒng)一調度與管理、鏈路選擇與拓撲重建、一體化全域任務調度等功能。通過這種架構充分利用星上計算資源和存儲資源以及衛(wèi)星廣覆蓋的優(yōu)勢，考慮了地面資源覆蓋不充分的問題，并緩解了地面鏈路負載、減少遠端資源響應時延的問題。同時，多級MEC 服務器協(xié)同為用戶提供服務，形成了具有多級計算及存儲能力的衛(wèi)星地面網絡，增加網絡的靈活性和穩(wěn)健性。

利用數(shù)字孿生技術可建立真實網絡環(huán)境的虛擬鏡像，虛實網絡之間進行雙向聯(lián)通。具體而言，真實網絡向虛擬網絡提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)處理等功能，根據(jù)真實網絡數(shù)據(jù)，虛擬網絡向真實網絡提供數(shù)據(jù)分析結果，對網絡進行行為預測并對網絡進行最終的行為決策。

2.3 架構管理方法

新的架構將面臨新的問題，5GSIN 是異構、多接入的網絡，需要對無線傳輸參數(shù)、網絡資源、應用等方面進行統(tǒng)一的管理和控制。3GPP 也正在為5G 網絡中集成衛(wèi)星組件的管理和協(xié)調定義標準。它確定了與業(yè)務角色、服務、網絡管理以及集成衛(wèi)星組件的5G 網絡的協(xié)調相關的關鍵問題[18]。其中，為了解決融合網絡中較大的傳播時延、路徑損耗以及衛(wèi)星移動中較大的多普勒偏移[69-70]等信道損傷問題[7,71]，3GPP 在R16 中規(guī)定了基于32 個停止-等待的混合自動重傳請求（HARQ,hybrid automatic repeat request）進程的連續(xù)傳輸，即在收到前一個傳輸?shù)姆答佒?，一個HARQ 進程不能在新的傳輸中重用，當所有的HARQ 進程都在等待反饋時，傳輸會停止。同時，3GPP 提出在完整的往返時延（RTT,round-trip time）通過之前重用同一HARQ 進程的方案，以避免停止運行[47]，此時，HARQ 反饋過程將被禁用。對于上行鏈路，當沒有HARQ 反饋時，5G基站可以通過發(fā)送新數(shù)據(jù)的授權或重傳授權，動態(tài)地決定是否在RTT 通過之前重用 HARQ 過程。

在R17 中，3GPP 提出一種了網絡時間同步方法，具體如下。gNB 首先為終端提供一個公共的定時提前（TA,timing advance）值，隨后在衛(wèi)星和gNB之間發(fā)送RTT 信號，終端將獲得的RTT 添加到公共TA 值中，得到全TA 值。全TA 值作為終端的下行接收定時和上行傳播定時的偏移量，即下行時隙n從t1開始，則上行時隙n從t1-全TA 值開始。這使UE 可以在gNB 上發(fā)送準確的上行傳輸，用于隨機接入和數(shù)據(jù)傳播。

基于以上分析，結合網絡架構設計方案，本文提出如圖5 所示的架構管理方法，共分為6 層。其中，無線傳輸層旨在對5GSIN 無線傳輸?shù)南嚓P參數(shù)進行設計，包括TA 值和HARQ 的管理等；SDN 和NFV 技術使能層對網絡資源及設備進行池化管理，提供設備的統(tǒng)一調用接口，為資源的全局調度提供基礎，實現(xiàn)靈活動態(tài)組網；資源層負責管理并分配網絡的計算和存儲等資源，包括邊緣設備資源、云服務中心資源等；地面和衛(wèi)星控制層主要對分布式MEC 設備、衛(wèi)星大尺度移動性等進行管控；集中控制層對應網絡管理終端實現(xiàn)的功能，提供5GSIN 狀態(tài)全局監(jiān)控、網絡拓撲彈性管理等服務；應用層為5GSIN 支持的應用和服務提供協(xié)議接口和服務保障，具體包括目標探測和跟蹤、內容緩存和交付、全球廣域通信服務等。各層之間通過個性化參數(shù)相互協(xié)調處理多樣化網絡業(yè)務，通過虛擬化網絡服務平臺，提供5GSIN 端到端服務的自動化管理。

圖5 5GSIN 架構管理方法

3 未來展望

5G 網絡正處于商用階段并仍在向前發(fā)展，5GSIN 是5G 網絡的升級，是向未來網絡演進的方向和過程。未來網絡需要繼續(xù)尋找新突破，以進一步實現(xiàn)多網絡融合、多層次覆蓋的目標，向著推動社會智能化發(fā)展的目標，提供全時、全域、全連接的智能網絡。因此，針對上述對于5GSIN 發(fā)展的論述，向未來網絡智能化方向邁進，本文對融合網絡的發(fā)展提出如下展望。

3.1 服務智能化

隨著網絡規(guī)模的擴大和應用場景的豐富，業(yè)務數(shù)量急劇擴張，向網絡中注入了大量的流量。同時，一體化異構網絡面臨業(yè)務類型多樣、需求多樣且業(yè)務特征具有時空屬性等特點，極易導致網絡服務效能低、業(yè)務完成質量低、用戶需求滿意度難以保證等問題。盲目地增加計算與存儲設備會使網絡規(guī)模難以控制，同時，由于衛(wèi)星的固有屬性，其計算和存儲能力存在上界。因此，保障網絡服務需要尋求新的方法，使網絡服務智能化，使邊緣云、衛(wèi)星云實現(xiàn)深度融合與協(xié)作。在邊緣層面，邊緣網絡設備能夠感知業(yè)務流信息，認知業(yè)務流屬性，判斷業(yè)務的網絡資源需求。同時，能夠根據(jù)先進的預測方法對后續(xù)業(yè)務流特征進行預測，提前指導網絡資源分配和調度。用戶也能夠根據(jù)需求配置網絡環(huán)境，以應用驅動資源，實現(xiàn)網絡即服務。在衛(wèi)星層面，衛(wèi)星應該最大化發(fā)揮廣域大連接屬性，掌握網絡宏觀視角，構建動態(tài)的、具有時空屬性的端到端全域網絡切片。同時，衛(wèi)星應能夠判斷業(yè)務特點，快速選擇目的節(jié)點，及時卸載遠程地面業(yè)務，保證服務確定性。

實現(xiàn)上述要求，網絡數(shù)據(jù)至關重要。要從數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、處理、分析、銷毀全生命周期入手，充分挖掘數(shù)據(jù)特點，通過數(shù)據(jù)特征了解網絡運行情況、診斷網絡故障、預測行為模式、指導資源調配等，這是實現(xiàn)網絡服務智能化的基石。

3.2 模型智能化

隨著5G 網絡的持續(xù)演進，研究者在不斷開發(fā)邊緣計算技術新的應用手段。例如，將邊緣計算技術與人工智能技術結合，利用邊緣節(jié)點的分布性和邊緣及時性，快速訪問海量終端數(shù)據(jù)，通過分布式邊緣節(jié)點快速訓練人工智能（AI,artificial intelligence）子模型，并將子模型數(shù)據(jù)向上傳遞，通過聯(lián)邦學習快速智能生成網絡模型。人工智能技術將使邊緣計算發(fā)展成邊緣智能，使網絡能夠局部自學習和自演化，增強網絡的靈活性和自主性。已有研究分析了5G 網絡中用于聯(lián)邦學習的數(shù)據(jù)特征及聯(lián)邦學習的可能場景，分析聯(lián)邦學習框架下底層節(jié)點的優(yōu)先級選擇方法并建立激勵機制促進網絡節(jié)點加入聯(lián)邦學習過程[72-74]。在5GSIN 中，由于衛(wèi)星的計算與存儲能力以及衛(wèi)星和地面分層和分布式的邊緣計算能力，后續(xù)研究可以考慮將聯(lián)邦學習策略用于5GSIN 的多層分布-集中的節(jié)點部署場景中。通過采集跨區(qū)域邊緣設備中的數(shù)據(jù)特征，通過衛(wèi)星訓練大范圍通用網絡模型是有前景的研究方向。但是，衛(wèi)星的計算能力畢竟有限，過重的模型訓練過程可能使衛(wèi)星其他方面的服務質量得不到保證，可以通過地面邊緣節(jié)點訓練好區(qū)域網絡子模型，衛(wèi)星僅負責模型的整合和發(fā)布，而不關注具體的參數(shù)層面。通過這種手段，可以大幅降低數(shù)據(jù)傳輸量，減少網絡負載，同時加快模型生成速度。然而，在跨區(qū)域子模型采集中，由于可能存在語言差異、內容偏好差異等因素，數(shù)據(jù)特征差異較大，數(shù)據(jù)分布不均衡，這給數(shù)據(jù)處理帶來挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)處理程度將直接影響網絡模型的精確度。同時，對于終端的數(shù)據(jù)采集涉及隱私問題，數(shù)據(jù)采集到什么程度、數(shù)據(jù)對邊緣設備開放到什么程度是值得思考的問題。當網絡模型數(shù)據(jù)與用戶待傳輸數(shù)據(jù)發(fā)生沖突時如何決定傳輸優(yōu)先級，如何分配稀缺的衛(wèi)星資源等，同樣是值得研究的方向。

另一方面，5GSIN 將向超異構和超大規(guī)模演進，網絡結構升級演化將面臨較大困難。將機器學習智能算法及網絡模型分布在網絡節(jié)點及網絡控制中心，通過豐富的網絡數(shù)據(jù)構建更加智能化個性化的區(qū)域網絡，使區(qū)域網絡能夠根據(jù)內部流量特征實現(xiàn)智能自演化，最終，實現(xiàn)網絡會學習、能進化，在區(qū)域內進化、在區(qū)域間協(xié)同的目標。

3.3 路由智能化

5GSIN 是一個多連接的網絡系統(tǒng)，在終端選擇傳輸路徑時，會面臨與5G 基站連接、直接與衛(wèi)星連接、與衛(wèi)星地面終端連接等不同的連接場景，如何判斷用戶的連接場景，如何選擇最佳的傳輸路徑至關重要。應該綜合考慮用戶的時延敏感度、鏈路的負載情況、天氣狀況等因素生成鏈路選擇算法，判斷最佳連接鏈路。然而，在不同的網絡域中，最佳的算法可能也會不同，需要在進一步研究中進行深入的模擬和驗證。另一方面，5GSIN 將產生海量的數(shù)據(jù)，對網絡的負載能力提出巨大考驗，網絡傳輸過程中難免發(fā)生擁塞，導致數(shù)據(jù)包丟失。所以，應該構建動態(tài)的網絡拓撲。首先，可以利用衛(wèi)星動態(tài)改變地面數(shù)據(jù)流向，卸載地面擁塞節(jié)點的數(shù)據(jù)，使網絡適應流量需求并克服潛在鏈路故障，構建動態(tài)的網絡路由方案[75]，提高網絡的性能。其次，根據(jù)網絡模型，智能動態(tài)地預測拓撲變化，進行資源分配與調度，平衡網絡負載，及時改變業(yè)務路由。

在5GSIN 中，業(yè)務重路由是一個復雜的判斷過程。如果節(jié)點任務量過載，需要權衡繼續(xù)等待或者重路由的代價。智能路由算法需要考慮節(jié)點任務的突發(fā)性、衛(wèi)星的周期運動性，根據(jù)網絡和節(jié)點的歷史狀態(tài)計算未來狀態(tài)，規(guī)避下一跳節(jié)點選擇失敗的風險，避免重復重路由過程。在規(guī)劃好新的傳輸路徑后，需要能夠預測新路徑的傳輸成功率，計算業(yè)務傳輸質量，將結果與繼續(xù)等待在當前節(jié)點的傳輸質量進行對比。傳輸質量應綜合考慮生成新路由的計算代價、節(jié)點轉發(fā)丟包率、業(yè)務處理時延與等待時延等多個因素。智能化路由是一個復雜的過程，也是5GSIN 必須解決的問題。

4 結束語

本文綜合介紹了5G 與衛(wèi)星融合網絡的研究現(xiàn)狀、關鍵技術、網絡架構、應用等方面的相關內容，對融合網絡的架構設計提出了新的理解與看法。隨著B5G 網絡與6G 網絡研究的展開，衛(wèi)星通信被認為是滿足移動網絡發(fā)展趨勢的重要技術。利用衛(wèi)星潛力能夠更好地滿足移動網絡需求，衛(wèi)星與移動網絡的融合是大勢所趨。未來工作應從網絡智能化發(fā)展角度更加深入地研究融合網絡的解決方案，探求未來空天地海一體化網絡的發(fā)展與建設方向。