摘要
随着第五代通信技术的应用以及通信终端数量的不断增加，人们对空间通信能力的要求不断提升。而传统的微波通信容易受到速率和带宽的影响，难以满足现阶段较大规模卫星网络的通信需求。相比于微波通信，卫星光通信使用激光链路进行传输，具有超高速、大容量带宽、传输稳定性强的优势，是当前空间通信领域的关键技术。在卫星光网络领域里，路由和波长分配(RoutingandWavelengthAssignment,RWA)即分配最优路径和波长资源来传输数据。RWA根据当前网络整体资源情况对路由和波长进行合理动态分配，可以满足动态网络情况下，随机业务的资源分配优化。使用启发式算法对路由与波长分配算法进行改进成为现阶段研究热点，该方法在降低端到端时延、提高通信成功率、降低阻塞率等方面具有重要作用。 论文在研究卫星光网络路由与波长分配算法的基础上，提出了低轨卫星光网络启发式RWA算法，包括蜂群适应度优化的卫星光网络RWA算法，蚁群优化的多业务QoS卫星光网络RWA算法以及基于遗传算法的网络负载动态适应RWA算法，解决了因通信时延和链路多普勒波长漂移超出阈值而通信失败的问题、卫星通信各类型业务QoS无法保障的问题以及不同网络负载下业务不均衡的问题。论文的主要研究工作为: (1)蜂群适应度优化的卫星光网络RWA算法 为了解决因通信时延和链路多普勒波长漂移超出阈值而通信失败的问题，在卫星光网络路由与波长分配算法的基础上，提出蜂群适应度优化(BeeColonyAlgorithmwithFitnessOptimization,BCA-FO)的卫星光网络RWA算法，该算法结合启发式蜂群算法进行优化，引入了路径多普勒波长漂移总量概念，用以评估整个路径多普勒波长漂移的程度。将链路时延和多普勒波长漂移量引入链路代价函数;同时优化适应度函数，综合考虑激光链路总长度和链路多普勒频移变量总量和路径整体拥塞程度。仿真研究了该算法在铱星星座和下一代低轨卫星星座中，不同业务密度下的通信成功率、时延和波长利用率的三种性能。研究结果表明，所提出的BCA-FO算法与原始蚁群算法和原始蜂群算法相比，通信成功率提高，波长利用率下降，时延特性均能满足实时业务传输需求。 (2)蚁群优化的多业务QoS卫星光网络RWA算法 为了保证卫星通信各类型业务的高质量传输，提出一种蚁群优化多业务QoS(AntColonyOptimizationforMulti-Service,ACO-MS)的卫星光网络RWA算法。该方案将业务划分为高优先级实时业务、低优先级普通业务，引入卫星网络节点重要度概念。实时业务启发式函数综合考虑波长可用度和链路长度;普通业务启发式函数综合考虑波长可用度、链路长度和节点重要程度，使普通业务选择下一跳节点时避开网络较重要节点。信息素更新策略中，针对业务类型不同，采取不同的更新策略，将相对重要节点资源优先实时业务使用。仿真研究了ACO-MS算法在铱星星座的实时业务通信时延，整体阻塞率和波长利用率，研究结果表明ACO-MS算法在r0=0.4时，与原始蚁群算法和ACO-MS算法在r0=0.3时相比，能够降低实时业务的传输时延，同时降低业务整体的通信阻塞率和波长利用率。 (3)基于遗传算法的网络负载动态适应RWA算法 为了均衡卫星网络负载，减少出现网络拥塞情况，提出基于遗传算法的网络负载动态适应(GeneticAlgorithmwithNetworkLoadDynamicAdaptation,GA-DA)RWA算法，引入动态适应度函数和自适应变异概率，自动调整寻路策略。该算法根据当前网络负载情况采用动态适应度函数，动态改变函数中路径节点数和路径拥塞度的权重;选择算子采用轮盘赌法对个体进行选择并复制;交叉算子采用双点交叉的方法对父母体染色体进行交叉互换;变异算子引入自适应变异概率，根据当前个体质量动态调整变异概率，有效增加种群个体多样性，求出当前网络负载下的最佳路径，实现业务高效传输，均衡网络负载。仿真研究了GA-DA算法在铱星星座和下一代低轨卫星星座的通信阻塞率和路由跳数，研究结果表明GA-DA算法与原始蚁群和原始遗传算法相比，其通信阻塞率更低。
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