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      面向雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的多業(yè)務(wù)負(fù)載均衡算法

      2016-09-07 01:09:48郭俞江孫力娟
      關(guān)鍵詞:衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)包率代價

      王 娟, 郭俞江, 孫力娟, 周 劍, 韓 崇

      (1. 南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院, 江蘇 南京 210003;2. 江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點實驗室, 江蘇 南京 210003)

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      面向雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的多業(yè)務(wù)負(fù)載均衡算法

      王娟1,2, 郭俞江1,2, 孫力娟1,2, 周劍1,2, 韓崇1,2

      (1. 南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院, 江蘇 南京 210003;2. 江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點實驗室, 江蘇 南京 210003)

      衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中由于衛(wèi)星高動態(tài)拓?fù)浜偷孛嬗脩舴植疾痪?導(dǎo)致衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)易出現(xiàn)區(qū)域負(fù)載失衡。設(shè)計高效的動態(tài)路由算法是當(dāng)前衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的研究熱點,為此,提出了一種面向雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的多業(yè)務(wù)負(fù)載均衡算法。該算法根據(jù)衛(wèi)星鏈路上的數(shù)據(jù)傳輸量進(jìn)行擁塞判斷,根據(jù)鏈路時延因素和鏈路負(fù)載因素進(jìn)行負(fù)載代價計算,不同服務(wù)質(zhì)量(qualityofservice,QoS)需求的業(yè)務(wù)進(jìn)行不同路徑選擇,通過分流均衡網(wǎng)絡(luò)流量。仿真結(jié)果表明,該算法能夠減少數(shù)據(jù)包的排隊時延和丟包率,提高整網(wǎng)吞吐量。

      負(fù)載均衡; 雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò); 擁塞判斷; 負(fù)載代價; 多業(yè)務(wù)分流

      0 引 言

      地面終端日益小型化和衛(wèi)星星上處理技術(shù)的快速發(fā)展[1],使得衛(wèi)星在軍事、商業(yè)等領(lǐng)域備受關(guān)注。由非靜止軌道(non-geostationaryearthorbitsatellite,Non-GEO)衛(wèi)星組成的網(wǎng)絡(luò),在往返時延和地面終端功率方面具有較大優(yōu)勢,并且能夠提供廣泛地理區(qū)域的覆蓋和遠(yuǎn)程地面網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián),是現(xiàn)代衛(wèi)星通信研究的重點[2]。但是,衛(wèi)星信息資源有限、衛(wèi)星鏈路連接不穩(wěn)定使得衛(wèi)星在支持高服務(wù)質(zhì)量(qualityofservice,QoS)需求的業(yè)務(wù)中表現(xiàn)不足[3]。

      另外,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有高動態(tài)拓?fù)洹⒌孛嬗脩舴植疾痪忍攸c,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容易失衡[4-5],出現(xiàn)部分衛(wèi)星擁塞而周圍衛(wèi)星未被充分利用的情況,增加了數(shù)據(jù)包的排隊時延和丟包率。因此,有必要對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的流量進(jìn)行負(fù)載均衡,選擇合理的路徑進(jìn)行傳輸,減小數(shù)據(jù)包的傳播時延和阻塞率。

      傳統(tǒng)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法有多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由(multilayersatelliterouting,MLSR)[6]和衛(wèi)星組管理路由協(xié)議(satellitegroupingandroutingprotocol,SGRP)[7]等,主要關(guān)注衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浞制?、鏈路切換、運行開銷的優(yōu)化,卻沒有考慮網(wǎng)絡(luò)擁塞時如何進(jìn)行負(fù)載均衡的問題。

      考慮衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的有緊湊式多路徑路由(compactexplicitmulti-pathrouting,CMER)算法[8]和顯式負(fù)載均衡(explicitloadbalancing,ELB)策略[9]等。CMER同時考慮了傳播和隊列時延作為鏈路代價,提高了鏈路利用率,確保整個衛(wèi)星系統(tǒng)更好的負(fù)載均衡。該算法在單顆衛(wèi)星鏈路負(fù)載時對鏈路上傳輸數(shù)據(jù)流量的調(diào)整明顯,但沒有考慮到鄰接衛(wèi)星的負(fù)載情況。在ELB中,衛(wèi)星會把自己的擁塞狀態(tài)通報給自己的鄰居衛(wèi)星,鄰居衛(wèi)星收到信息后更新路由表,搜索其他后備路徑,并降低至忙碌或擁塞衛(wèi)星的數(shù)據(jù)發(fā)送率。文獻(xiàn)[10]提出了網(wǎng)絡(luò)擁塞的預(yù)測機制,在人口多、經(jīng)濟發(fā)達(dá)的地區(qū)意味著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載業(yè)務(wù)就比較多,相反地,人口稀少、經(jīng)濟落后地區(qū)意味著網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)負(fù)載量就比較少,基于此,達(dá)到對網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)進(jìn)行負(fù)載均衡傳輸?shù)哪康?。上述算法在處理單層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)擁塞時有一定的優(yōu)勢,但是卻不適用于多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)。

      多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)是雙層或多層軌道平面同時布星,主要由低軌道(lowearthorbit,LEO)或中軌道(mediumearthorbit,MEO)和同步地球軌道(geostationaryearthorbit,GEO)星座構(gòu)成的系統(tǒng),現(xiàn)有的負(fù)載均衡路由算法研究中,Hiroki等在2011年提出了一種基于擁塞預(yù)估的LEO/GEO雙層衛(wèi)星負(fù)載均衡算法[4],在該算法中將地面區(qū)域分為正常區(qū)域和負(fù)載區(qū)域;當(dāng)衛(wèi)星進(jìn)入負(fù)載區(qū)域時,將經(jīng)過該衛(wèi)星的數(shù)據(jù)進(jìn)行分流。但是,由于衛(wèi)星在分流時對所有數(shù)據(jù)包都要通過監(jiān)測鏈路隊列來決定如何分流,對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)較大。在2012年,Hiroki等又提出了一種針對LEO/MEO雙層衛(wèi)星的負(fù)載均衡算法[5],該算法區(qū)分地面數(shù)據(jù)包和衛(wèi)星數(shù)據(jù)包,然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)包的跳數(shù)來采用不同的分流措施。這兩種算法沒有考慮多業(yè)務(wù)的QoS需求。文獻(xiàn)[11]提出了一種負(fù)載均衡的動態(tài)路由算法,區(qū)分簇內(nèi)路由、簇間路由和層間路由,通過層內(nèi)和層間設(shè)定不同的擁塞門限值進(jìn)行路由的觸發(fā)更新,提高了雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)可靠性。文獻(xiàn)[12]提出了一種基于鏈路權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整的流量工程路由算法,網(wǎng)絡(luò)吞吐量、平均跳數(shù)、平均傳輸時延等性能在GEO/LEO網(wǎng)絡(luò)中得到優(yōu)化。文獻(xiàn)[13]改進(jìn)了路由計算使用的經(jīng)典最短路徑優(yōu)先算法的性能,提出了一種適合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)變化的路由算法,減少了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由計算量和路由切換概率。

      盡管上述文獻(xiàn)已經(jīng)對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的路由控制以及負(fù)載均衡機制有所研究,但目前沒有文獻(xiàn)對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)分布的不均勻性、LEO/MEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征以及實現(xiàn)多種業(yè)務(wù)的QoS特性綜合考慮。本文提出了面向雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的多業(yè)務(wù)負(fù)載均衡算法,通過擁塞判斷和負(fù)載代價計算來得到不同的傳輸路徑,然后根據(jù)不同業(yè)務(wù)對QoS的需求進(jìn)行路徑選擇。該算法可以有效均衡衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的流量,滿足不同數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的QoS需求。

      1 面向雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的多業(yè)務(wù)負(fù)載均衡算法概述

      本文針對LEO/MEO雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò),在該網(wǎng)絡(luò)中劃分4種鏈路[14]:軌道內(nèi)星際鏈路(intra-satellitelink,ISL)、軌道間星際鏈路(inter-orbitallink,IOL)、層間星際鏈路(inter-layerinter-satellitelink,ILISL)和用戶數(shù)據(jù)鏈路(userdatalink,UDL),如圖1所示。通過這些鏈路把雙層衛(wèi)星整合成一個網(wǎng)絡(luò),有效地克服了LEO衛(wèi)星星上處理能力有限、覆蓋范圍較小和MEO衛(wèi)星傳播時延較大的缺點,利用LEO和MEO各自的優(yōu)勢,對不同業(yè)務(wù)的傳輸提供支持。

      本文在每個拓?fù)鋾r間段內(nèi)(tp)進(jìn)行鏈路流量統(tǒng)計[15-16]。首先對鏈路進(jìn)行擁塞判斷;然后對于負(fù)載鏈路進(jìn)行負(fù)載代價計算;最后根據(jù)最短路徑算法的思想,分別通過時延代價和負(fù)載代價計算得到時延最短路徑集(shortestpath,SP)和負(fù)載最短路徑集(loadshortestpath,LSP),以進(jìn)行多業(yè)務(wù)分流。

      本文將業(yè)務(wù)對QoS的需求進(jìn)行劃分,歸為話音業(yè)務(wù)、流媒體業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)3類業(yè)務(wù)[17]。話音業(yè)務(wù)優(yōu)先級最高,對時延和丟包率較為敏感;流媒體業(yè)務(wù)較話音業(yè)務(wù)對時延和丟包率的要求低;數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級最低,對時延和丟包率的要求不高。

      下面分別從擁塞判斷、負(fù)載代價計算和多業(yè)務(wù)分流方面來介紹本文算法。

      2 擁塞判斷

      衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中單顆衛(wèi)星維持著多條鏈路,這些鏈路與不同的鄰居衛(wèi)星相連,擁塞情況各不相同。式(1)是鏈路負(fù)載的計算公式[18],用來判斷鏈路的擁塞情況:

      (1)

      式中,每個tp時間段對鏈路進(jìn)行負(fù)載計算;λl是該時間段內(nèi)需要從該鏈路傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量;ql是該鏈路在該時間段內(nèi)的平均隊列長度,平均隊列長度是在tp時間段內(nèi),對tp進(jìn)行更小的時間段劃分,取n個時間段的瞬時隊列長的平均值;kq是該隊列的縮減率;γl是該鏈路的目標(biāo)利用率;Cl是鏈路的數(shù)據(jù)發(fā)送能力。

      對每條鏈路設(shè)定一個擁塞閥值α和 β(α<β)。當(dāng)α<ρl<β時,標(biāo)記該條鏈路的狀態(tài)為低負(fù)載;當(dāng)ρl>β時,標(biāo)記該條鏈路的狀態(tài)為高負(fù)載;當(dāng)ρl<α?xí)r,標(biāo)記該條鏈路的狀態(tài)為正常。

      3 負(fù)載代價計算

      為了使整個網(wǎng)絡(luò)能夠更好地適應(yīng)流量的變化,對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行流量分布估算。參照文獻(xiàn)[19]按地域人口分布對區(qū)域進(jìn)行的流量預(yù)估,結(jié)合衛(wèi)星分布規(guī)律,對全球進(jìn)行了12×6的區(qū)域劃分,每個小區(qū)占30°經(jīng)度和30°緯度。這樣劃分可以讓衛(wèi)星系統(tǒng)均勻地分布在這幾個小區(qū)上。每個小區(qū)設(shè)定一個流量預(yù)估值wi(i為區(qū)域編號),當(dāng)各個衛(wèi)星進(jìn)入不同的小區(qū)時,衛(wèi)星獲取該小區(qū)的流量預(yù)估值。每個小區(qū)的流量預(yù)估值按照用戶分布的基本規(guī)律,被劃分為0~8的預(yù)估等級,具體區(qū)域的流量預(yù)估值設(shè)置如圖2所示。流量預(yù)估值預(yù)示著一個區(qū)域總體的流量趨勢,它反映了停留在該區(qū)域的衛(wèi)星當(dāng)前鏈路大致的流量情況。衛(wèi)星鏈路的負(fù)載,在系統(tǒng)運行的不同時間段會不斷變化[10]。流量預(yù)估值的作用是提前對鏈路負(fù)載狀況進(jìn)行估算,以便在下一拓?fù)鋾r間更有效地分流。

      圖2 區(qū)域流量分布圖Fig.2 Area flow distribution diagram

      Dijkstra最短路徑(Dijkstrashortestpath,DSP)路由算法是以鏈路的傳輸時延作為鏈路代價的。因此,DSP算法在路徑選擇時,僅僅選擇時延代價最短的路徑,不會考慮鏈路擁塞情況,導(dǎo)致數(shù)據(jù)包在某些區(qū)域內(nèi)滯留和丟失。本文通過負(fù)載代價變換公式將鏈路時延因素和鏈路負(fù)載因素進(jìn)行綜合后得到負(fù)載代價,在以負(fù)載代價選擇路徑時,可以避開擁塞區(qū)域,達(dá)到平衡整個網(wǎng)絡(luò)流量的目的。

      衛(wèi)星鏈路的負(fù)載代價(Cp)變換公式為

      (2)

      式中,m為雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中統(tǒng)一的鏈路編號; D(ISLi)為鏈路時延因素;F(ISLi)為鏈路負(fù)載因素,負(fù)載因素通過衛(wèi)星的流量預(yù)估值,結(jié)合上一時間段鏈路的擁塞情況得到:

      (3)

      式中,q是該鏈路的隊列大小; ql是上一時間段tp的隊列平均值;wi和wj是該鏈路兩端衛(wèi)星的流量預(yù)估值;u是該函數(shù)的縮減系數(shù)。為了使得調(diào)整的代價在合理的范圍內(nèi),u在本文中取統(tǒng)一的值。通過增加負(fù)載路徑的鏈路代價,在路由計算時,可以使得負(fù)載較重鏈路上的數(shù)據(jù)包分散到其他負(fù)載較輕的鏈路上。

      4 多業(yè)務(wù)分流

      在雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中,同時維護(hù)著以時延代價計算得到的SP和以負(fù)載代價計算得到的LSP,以對不同QoS需求的業(yè)務(wù)進(jìn)行分流。其中,負(fù)載最短路徑計算時把LEO層和MEO層作一個網(wǎng)絡(luò),整個網(wǎng)絡(luò)維護(hù)統(tǒng)一的LSP。此外,LEO層和MEO層都獨自保存了自己的SP,如圖3所示。

      圖3 數(shù)據(jù)分流示意圖Fig.3 Data distribution diagram

      本文多業(yè)務(wù)分流中,按照優(yōu)先級從高到低將業(yè)務(wù)分為話音業(yè)務(wù)、流媒體業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)3類,為了保證高優(yōu)先級業(yè)務(wù)的QoS,這里引入了優(yōu)先級隊列(priority-queue,PQ)。PQ使用3個子隊列,優(yōu)先級分別是high,medium,low,相應(yīng)保存話音、流媒體、數(shù)據(jù)3類業(yè)務(wù)。PQ會先服務(wù)高優(yōu)先級的子隊列,若高優(yōu)先級子隊列里沒有數(shù)據(jù)后,再服務(wù)中等優(yōu)先級子隊列,依此類推。每一個子隊列都有一個最大隊列深度,如果達(dá)到了最大隊列深度,則進(jìn)行隊尾丟棄。

      話音業(yè)務(wù)具有最高優(yōu)先級,對QoS要求較高,在傳輸過程中不對其進(jìn)行分流,從以時延代價計算得到的LEO最短路徑集來進(jìn)行傳輸。

      流媒體業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)對QoS要求相對較低,在傳輸過程中從負(fù)載代價計算得到的負(fù)載最短路徑集上進(jìn)行傳輸。

      數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)隊列優(yōu)先級最低,當(dāng)區(qū)域發(fā)生擁塞時會首先丟棄數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)包,導(dǎo)致數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的丟包率較大。因此,當(dāng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)通過LSP高負(fù)載區(qū)域(ρl>β)時,對其進(jìn)行MEO分流,直接轉(zhuǎn)移到MEO層的SP路徑集中去。其分流的百分比按式(4)計算得到:

      (4)

      式中,CISL是鏈路的發(fā)送能力;Ic是該條鏈路業(yè)務(wù)C的數(shù)據(jù)發(fā)送量。

      5 仿真分析

      5.1仿真環(huán)境

      為了驗證算法的有效性,采用網(wǎng)絡(luò)仿真(networksimulator,NS)軟件[20]進(jìn)行仿真與性能分析。仿真采用表1所示的星座參數(shù)[21]。MEO層由2個中圓軌道(intermediatecircleorbit,ICO)組成,軌道間由IOL連接;LEO層采用極地軌道Iridium星座。

      表1 LEO/MEO雙層衛(wèi)星星座參數(shù)

      衛(wèi)星的星間鏈路帶寬設(shè)置:下行鏈路與星間鏈路的發(fā)送速率設(shè)為10Mbps;LEO層星間鏈路的發(fā)送速率設(shè)為2.5Mbps;MEO層星間鏈路的發(fā)送速率設(shè)為25Mbps;LEO和MEO間的鏈路帶寬為25Mbps。數(shù)據(jù)包大小設(shè)為1kB;采用優(yōu)先級隊列,隊列大小設(shè)為20kB。

      算法中的其他參數(shù)參照文獻(xiàn)[19]設(shè)置,如表2所示。

      表2 相關(guān)參數(shù)設(shè)置表

      地面節(jié)點根據(jù)文中圖2所示的流量分布圖設(shè)置[22],全球設(shè)立100個地面終端,每個地面終端產(chǎn)生2個數(shù)據(jù)流,總共200個數(shù)據(jù)流,數(shù)據(jù)流的走向按照表3所示。每2秒進(jìn)行鏈路負(fù)載和衛(wèi)星狀態(tài)的更新,每10秒進(jìn)行路由的更新。

      表3 數(shù)據(jù)流圖

      5.2仿真結(jié)果

      采用DSP算法作為本文算法的比較對象。在不同數(shù)據(jù)發(fā)送速率下,測試話音業(yè)務(wù)(A)、流媒體業(yè)務(wù)(B)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)(C)3類業(yè)務(wù)的丟包率、吞吐量和時延。

      5.2.1數(shù)據(jù)丟包率

      圖4是各類業(yè)務(wù)在不同發(fā)送速率下丟包率的比較。從圖4可以看出,A類業(yè)務(wù)具有最高的服務(wù)等級,采用最短路徑算法在LEO層進(jìn)行傳輸,具有低時延和低丟包率,在數(shù)據(jù)發(fā)送率為500kbps時丟包率控制在6%;C類業(yè)務(wù)優(yōu)先級最低,鏈路發(fā)生擁塞首先被丟棄,丟包率最高;B類業(yè)務(wù)和C類業(yè)務(wù)丟包率曲線陡峭,隨著數(shù)據(jù)發(fā)送率的增高而驟然增大,但采用本文算法較DSP算法各業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)丟包率方面仍有明顯改善。圖5是本文算法和DSP算法在不同發(fā)送速率下的總丟包率比較。在不同的數(shù)據(jù)發(fā)送速率下,本文算法的丟包率低于DSP算法。

      圖4 各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)丟包率Fig.4 Data packet dropout of multi-traffic

      圖5 數(shù)據(jù)總丟包率Fig.5 Total data packet dropout

      5.2.2業(yè)務(wù)時延

      圖6是在不同發(fā)送速率下,各類業(yè)務(wù)的時延比較。A類業(yè)務(wù)和B類業(yè)務(wù)在本文算法下都保持在低時延的范圍內(nèi)。尤其是A類業(yè)務(wù),其對時延的要求較高,一直在0.065s以內(nèi);而B類業(yè)務(wù)的時延也改善明顯。C類業(yè)務(wù)為時延不敏感型業(yè)務(wù),本文算法犧牲了C類業(yè)務(wù)的時延來保證A類業(yè)務(wù)和B類業(yè)務(wù)的時延。但在總時延上,如圖7所示,本文算法優(yōu)于DSP算法。

      圖6 各類業(yè)務(wù)的端到端平均時延Fig.6 End-to-end average delay of multi-traffic

      圖7 業(yè)務(wù)總時延Fig.7 Total traffic delay

      5.2.3業(yè)務(wù)吞吐量

      圖8是地面終端在不同發(fā)送速率下的平均吞吐量,即單位時間內(nèi)地面終端發(fā)送數(shù)據(jù)量的平均值。隨著業(yè)務(wù)發(fā)送速率的增大,本文算法的平均吞吐量較DSP算法改善越來越明顯,尤其是在高發(fā)送速率下,整網(wǎng)的吞吐量有顯著提高。

      圖8 業(yè)務(wù)吞吐量Fig.8 Traffic throughput

      綜上所述,本文算法能夠有效均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,減少因擁塞所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失與排隊時延,提高整個網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。

      6 結(jié)束語

      本文提出了面向雙層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的多業(yè)務(wù)負(fù)載均衡算法。首先,對鏈路進(jìn)行擁塞判斷;然后,綜合時延因素與負(fù)載因素對負(fù)載鏈路進(jìn)行負(fù)載代價計算,得到不同的傳輸路徑;最后,對不同QoS需求的業(yè)務(wù)進(jìn)行合理的路徑選擇來進(jìn)行分流。仿真結(jié)果表明,本文算法在網(wǎng)絡(luò)過載時,能夠通過鏈路代價變換,有效地提高整網(wǎng)的流量均衡性,減少數(shù)據(jù)的滯留和丟失。

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      Loadbalancingalgorithmformulti-trafficindoublelayeredsatellitenetwork

      WANGJuan1,2,GUOYu-jiang1,2,SUNLi-juan1,2,ZHOUJian1,2,HANChong1,2

      (1.School of Computer, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China;2. Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks, Nanjing 210003, China)

      Duetothehighdynamictopologyofsatellitenetworksandunevendistributionofusers,thesatellitenetworkwillbeoutofbalanceinregionalareas.Designingefficientdynamicroutingalgorithmsbecomesahottopicintheresearchofwirelesssatellitenetwork.Therefore,aloadbalancingalgorithmformulti-trafficindoublelayeredsatellitenetworkisproposed.Thealgorithm,withcongestiondetectionbasedonlinktransmission,andloadcostcalculationaccordingtotimedelayfactorsaswellasloadfactorsanddatadistribution,makesdifferenttransmissionpathstomeetthequalityofservice(QoS)demandsofdifferentbusinessesinordertobalancenetworktraffics.Andthesimulationresultsindicatethatthisalgorithmcouldreducethepacketqueuingdelayandpacketlossrate,andimprovethethroughputofthewholenetwork.

      loadbalancing;doublelayeredsatellitenetworks;congestiondetection;loadcost;multi-trafficdiversion

      2015-11-27;

      2016-05-25;網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期:2016-07-07。

      國家自然科學(xué)基金 (61572261, 71301081);江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130877,BK20150868)資助課題

      TP393

      ADOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2016.09.27

      王娟(1982-),女,講師,博士研究生,主要研究方向為衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

      E-mail:juanw@njupt.edu.cn

      郭俞江(1989-),男,碩士研究生,主要研究方向為衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)。

      E-mail:guoyj@yahoo.com

      孫力娟(1963-),女,教授,博士,主要研究方向為計算機網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

      E-mail:sunlj@njupt.edu.cn

      周劍(1984-),男,副教授,博士,主要研究方向為衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

      E-mail:zhoujian@njupt.edu.cn

      韓崇(1985-),男,講師,博士,主要研究方向為無線多媒體傳感網(wǎng)、數(shù)據(jù)處理。

      E-mail:hc@njupt.edu.cn

      網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20160707.1739.002.html

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