基于距离能量因子（DEF）的低轨卫星网络能耗均衡优化研究

《Journal of Systems Engineering and Electronics》：DEF-Based Energy Consumption Balancing Optimization for LEO Satellite Networks

　　本文针对低轨卫星网络中因节点资源受限和业务分布不均导致的“能量空洞”问题，提出一种基于距离能量因子（DEF）的能耗均衡优化算法。通过将星间链路距离与节点累积能耗比相结合构建DEF权重，利用最短路径算法实现多业务流的动态路由优化。仿真表明，该方法在150个业务流下较传统最短路径算法提升能耗均衡性能75%，有效缓解核心节点压力并优化全网能耗分布，为绿色卫星网络构建提供新思路。

　　

随着航天技术的飞速发展，卫星通信已成为全球无线通信系统中最具潜力的通信方式。低轨（LEO）卫星网络凭借其高速移动性、灵活多波束切换和全球无缝覆盖等优势，成为地面移动通信网络的重要延伸和空天地一体化网络的核心组成部分。然而，与地面网络相比，LEO卫星网络中节点的链路资源、存储资源、计算资源和能量资源均受到严峻空间环境的限制。特别是在用户区域分布不均和业务使用高峰时段，部分区域节点作为核心节点将承载更多业务负载，导致能耗分布不均，形成类似传感器网络中的“能量空洞”现象。这种现象不仅会大大缩短卫星节点的寿命，还会严重影响网络吞吐量和卫星网络的整体寿命。因此，如何利用动态拓扑的LEO卫星网络有限资源来满足用户日益增长的需求和服务质量，已成为当前卫星网络发展的焦点。

传统能耗优化方法主要关注单个卫星的硬件能耗优化或简单的路由策略，难以有效解决全网能耗均衡问题。例如，最短路径算法仅以距离为权重，容易导致核心节点拥堵；而单纯以能耗最低为目标的算法则可能以牺牲传输延迟为代价。为此，发表在《Journal of Systems Engineering and Electronics》上的这项研究提出了一种创新的解决方案——基于距离能量因子（DEF）的能耗均衡优化算法。

为开展研究，团队首先构建了LEO卫星网络场景模型，该模型包含M个轨道平面，每个轨道平面均匀分布N颗卫星，全网共N_sat=M×N颗卫星。研究人员定义了包含节点集V、虚拟链路集L、归一化距离集D、链路最大传输速率集C和节点累积能耗比集E的网络有向图模型G={V,L,D,C,E}。针对星内业务流量，研究将业务流分为端到端直接传输服务F_X1和计算存储服务F_{X2两类，并设计了基于带内遥测技术的流量包头结构，通过流量标识符区分业务类型。}

关键技术方法包括：1）构建距离能量因子DEF=Q_ij=D_ij·e_j作为链路权重，其中D_ij为归一化星间距离，e_j为节点累积能耗比；2）设计可编程交换特性的流量包头结构，实现业务类型区分和队列深度探测；3）采用最短路径算法寻找源宿节点间DEF和最小的路径；4）通过连续迭代多个业务流更新DEF权重，实现动态能耗优化。研究使用STK软件模拟包含66颗卫星的铱星模型网络进行验证，轨道高度780 km，倾角86.4°，通过生成66×66的星间拓扑矩阵进行仿真分析。

优化模型构建

研究建立了完整的LEO卫星网络能耗均衡优化模型。对于直接传输业务，节点总能耗包括传输能耗P_Tj和星上排队产生的队列交换能耗P_Qj；对于计算存储业务，还需考虑星上计算处理能耗P_Cj。通过将能耗优化问题建模为最小化路径上DEF总和的问题，并施加节点能耗约束、星间链路传输速率约束、传输流量约束和计算存储数据量约束，确保优化过程的合理性。

算法实现机制

提出的DEF能耗均衡优化算法通过Algorithm 1具体实现。对每个业务流，首先根据流量标识符确定流类型，然后使用最短路径算法寻找源宿节点间DEF和最小的链路路径。算法会动态计算路径上各节点的能耗，更新累积能耗比，并刷新网络DEF路由表，通过多次迭代实现全网能耗均衡优化。

仿真结果分析

研究人员使用均方偏差（MSD）评估算法性能，并与传统Dijkstra最短路径算法、能量高效资源分配（EERA）算法和最小成本约束多路径（MCMP）算法进行对比。结果显示，当业务流数量达到150时，DEF算法和MCMP算法能将网络能耗均衡性能较Dijkstra算法提升75%，较EERA算法提升43%。DEF算法下所有节点的累积能耗比均低于0.6，峰值与谷值差异为0.39，较Dijkstra算法降低54%，较EERA算法降低39%。

能耗空间分布

空间分布图显示，DEF算法和MCMP算法下所有节点的累积能耗分布更为均匀，而Dijkstra算法和EERA算法下部分节点能耗接近1，处于全负载状态，峰值与谷值差异显著。这充分证明了DEF算法在优化全网能耗分布方面的有效性。

服务延迟对比

平均服务延迟分析表明，DEF算法在保证能耗均衡的同时，也维持了较低的服务延迟。当业务流数量增加时，DEF算法的平均服务延迟较Dijkstra算法降低11%，较MCMP算法降低约7%，体现了其在能耗与传输效率间的良好平衡。

研究结论与意义

本研究通过将星间链路距离与卫星累积能耗比相结合，提出距离能量因子DEF作为网络链路权重，并基于最小DEF和路径搜索算法实现了LEO卫星网络的能耗均衡优化。该方法能有效缓解高能耗核心节点的压力，充分利用低能耗空闲节点，通过业务流的连续迭代优化全网能耗分布。仿真结果表明，该方法能显著提升网络能耗均衡性能，为构建绿色卫星网络提供了重要技术支撑。

研究同时指出，当前方法主要关注星间业务流传输、星上队列和星上计算引起的能耗，尚未考虑端到端星地链路的能耗优化。未来研究方向包括考虑星间链路和星地链路的联合能耗均衡优化，以及跨时间片的能耗均衡算法研究，以应对LEO卫星网络动态拓扑变化的挑战。