基于DTN的复杂深空通信网络拓扑分析

2021-12-10 08:30董振兴赵蔚宸
计算机仿真 2021年11期
关键词:网络拓扑链路时延

余 果,董振兴,赵蔚宸,朱 岩

(1.中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室,北京100190;2.中国科学院国家空间科学中心,北京 100190;3.中国科学院大学,北京 100049)

1 引言

为支撑日益增多的深空探测任务,美国、俄罗斯、欧空局、日本、印度以及中国等航天大国相继建设了地面测控站并组建了深空网(Deep Space Network,DSN),以实现对航天器的跟踪、导航与通信等[1-2]。同时,随着航天科技的发展和探测成本的降低,越来越多的中小型国家开始计划深空探索项目,但面临着地面测控站、深空网等硬件支撑设施的制约。为促进深空探索的发展,向深空探测新入者提供一个平等的机会,中科院空间中心吴季等人提出了一种通用行星际通信网络(Universal Interplanetary Communication Network,UNICON),旨在为未来深空探测用户提供一种低成本、高效率、高可靠的中继通信服务。对于该网络,判断其拓扑设计合理性及应用价值是开展后续研究工作的基础。

由于容忍延迟/中断网络(Delay/Disruption Tolerant Network,DTN)[3]是美国国家航空与航天管理局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)提出的一种专门适用于具有大延迟、高误码、链路中断等特性的网络协议体系,在深空通信网络场景中应用广泛[4-6],因此本文采用DTN作为UNICON网络的协议体系结构。对于基于DTN的空间通信网络,文献[7]对DTN网络在地火通信场景下的协议性能进行了分析,建立了LTP(Licklider Transmission Protocol,LTP)协议传输性能模型;文献[8]对DTN协议体系在低轨道(Low-Earth orbit,LEO)卫星通信环境中的性能进行了分析;文献[9]考虑了DTN协议体系在地球同步轨道卫星(Geosynchronous Earth Orbit,GEO)通信场景中的适应性,得出LTP协议更适用于GEO通信场景的结论;文献[10]在基于GEO中继的国际空间站(International Space Station,ISS)与地球通信的场景下,分析了链路中断对DTN协议体系性能的影响。以上研究主要集中在两跳数据传输的简化网络场景下的特定协议的性能研究,而忽略了多跳数据传输的复杂网络场景的研究,而且由于关注的通信场景较为简单且均已在空间中有所部署,目前还没有对网络的拓扑合理性及应用价值进行评估的DTN研究。

针对以上问题,提出基于网络拓扑性能和网络服务能力的网络评价方法,并应用于新构建的UNICON网络,对其进行评估。

2 UNICON网络拓扑

2.1 UNICON深空通信网络

通用行星际通信网络UNICON由6颗通信卫星组成,被均匀部署在地球轨道和火星轨道之间的日心轨道上,轨道半长轴为1.455AU,其星座轨道位置如图1。

图1 UNICON星座轨道位置图

基于UNICON的深空通信网络(以下简称UNICON网络)由航天器和地面站两部分组成。航天器部分包括UNICON星座和GEO星座,其中UNICON星座为金星轨道至主小行星带范围内的探测任务提供通信和测控服务,GEO星座为UNICON星座和地面站之间提供中继服务。地面站部分主要是地面控制中心,为用户卫星提供服务、向用户卫星上传任务、对UNICON卫星实施操控。

2.2 深空通信网络场景搭建

以火星探测任务为例,使用卫星工具包(Satellite Tool Kit,STK)搭建地火通信仿真模型。设计地火通信场景为:火星——UNICON——GEO——地球,选择1个火星探测器(“奥德赛”火星探测器)、6颗UNICON卫星、2颗GEO卫星(欧洲卫星公司的SES-2、SES-5)和2个地面站(Kashi、Santiago)作为通信节点搭建网络场景,仿真时间为1 Jan 2020 00:00:00.000 (UTCG)至1 Jan 2021 00:00:00.000(UTCG)。

3 网络拓扑性能分析

网络拓扑的性能是网络部署的基础和依据,因此设计将网络拓扑性能视作网络评价指标之一。

深空通信场景具有链路中断的特点,这使得深空通信的有效链路资源极为宝贵,而有效链路的持续时间组成了网络可通信时间,因此网络可通信时间可作为评价网络拓扑性能的指标之一。同时,随着探测任务的日趋复杂,任务中所需传输的数据量随之增大,对深空通信网络的通信容量的要求也随之升高,因此将网络通信容量也作为衡量网络拓扑性能的重要指标。此外,长时延是深空通信场景的另一大特点,这为数据传输的可靠性保证提出了极大挑战,因此对一种网络拓扑的传输时延进行分析也尤为重要。由此,本文从网络可通信时间、网络通信容量和网络时延三个方面,对不同网络拓扑的性能进行综合评价分析。

2.2节搭建的UNICON网络场景中包含四种不同的网络拓扑:探测器——地面站、探测器——UNICON——地面站、探测器——GEO——地面站、探测器——UNICON——GEO——地面站。利用STK搭建地火通信场景,根据各个链路的持续时间和距离状况,对以上四种网络拓扑的性能进行分析。

3.1 网络可通信时间

对于一种网络拓扑,只要存在一条非UNICON星座内的通信链路有效,此时的该网络便是可通信的,以此标准进行网络可通信时间的分析。

经STK仿真得到的链路持续时间及链路距离状况分析,可以得到不同网络拓扑在2020年内的网络可通信时间,如图2,其中可通信时间以网络可通信时间在2020年一年之中所占百分比表示。

图2 2020年不同网络拓扑的网络可通信时间

由图2可知,包含GEO星座的网络拓扑比不包含GEO星座的网络拓扑网络可通信时间更长,可实现全年不间断通信,即GEO星座的存在保证了地面站无论何时都有机会接收到来自探测器的数据。因此从网络可通信时间方面分析,探测器——GEO——地面站以及探测器——UNICON——GEO——地面站的网络拓扑比另外两种网络拓扑的性能更好。

3.2 网络通信容量

(1)

Ck=ratek×T

(2)

一个网络在时间T内的通信容量由组成网络的不同链路中最小的链路容量所决定[11],因此整个网络的通信容量计算如下

C=min(C1,C2,C3,…,Ck)

(3)

各个链路的链路距离和最远距离时的数据速率见表1,由此可得各个网络架构在2020年的通信容量,如图3。

表1 各链路的链路距离及数据速率

图3 2020年不同网络拓扑的通信容量

由图3可知,探测器——UNICON——GEO——地面站的网络拓扑在2020年内的通信容量为1816.85Gbit,在四种网络拓扑中具有最大通信容量。因此从通信容量方面分析,探测器——UNICON——GEO——地面站网络拓扑较其它三种网络拓扑性能更优。

3.3 网络时延

在深空通信场景中,由于链路的大时延特性,排队时延和处理时延相对传播时延数值较小,暂不考虑[5],因此对网络时延的分析只包含对传输时延和传播时延的分析。

由STK仿真得出的距离信息和表1中的数据速率信息,可计算出不同网络拓扑下从火星向地球传输一张512*512RGB图像的总时延,如图4。

由图4可知,传输图像时,探测器——GEO——地面站的网络拓扑用时最长,其它三种网络拓扑的最小时延相差不大。由此可知UNICON星座的加入有效地改善了探测器——GEO星座间的链路,而该星座的加入造成的最大时延增大主要是由于中继链路数量增加。

图4 不同网络拓扑传输512*512RGB图像的传输时延

综上所述,探测器——UNICON——GEO——地面站的网络拓扑,含有GEO星座,符合依据网络可通信时间分析出的优势网络构型,通信容量最大,且UNICON星座的加入缩短了探测器到GEO星座的传输延时。因此,针对本节提出的四种深空通信网络拓扑方案,从网络可通信时间、网络通信容量和网络时延等三个方面综合分析,探测器——UNICON——GEO——地面站的方案为火星——地球场景深空通信网络拓扑的最优选择。

4 网络服务能力分析

复杂深空探测任务对深空通信网络的通信容量提出了更高要求[12]。深空通信网络应能够在满足深空探测任务需求的同时,保证有限的存储器空间在最大工况下不会发生内存溢出造成任务数据丢失[12-13]。为此,以第3节分析出的最优构型作为UNICON网络的网络拓扑结构,对UNICON网络服务范围内的探测任务,分别预估所能够提供的网络通信容量和所需要的节点存储器容量,以衡量该网络的服务能力。

4.1 网络通信容量

UNICON网络的最小通信容量,可依据3.2节所叙述网络通信容量计算方法计算得到,UNICON网络各个链路的数据发送速率见表2。

表2 UNIOCN网络各个链路的数据发送速率

由STK仿真场景可知UNICON网络包含探测器——UNICON、UNICON——GEO、GEO——地面站三条链路,依据式(1)、(2),可得三条链路的通信容量,将其代入式(3)可得UNICON网络在时间T内对不同深空任务所能提供的最小通信容量,其中C1_X表示X探测器——UNICON链路的通信容量,具体值由深空探测任务而定;tx_continue表示在总时间T内X探测器——UNICON链路的持续时间,且tx_continue≤T;rateX代表X探测器——UNICON链路的数据发送速率;C2、C3分别表示UNICON——GEO、GEO——地面站链路的通信容量:

C(Gbit)=min(C1_x,C2,C3)

=min(ratex×tx_continune,1407.35,308812.5)

=min(ratex×tx_continune,1407.35)

(4)

将各个任务下探测器——UNICON链路的数据发送速率代入式(4),可得对于不同服务范围的深空探测任务,该深空通信网络所能够提供的最小通信容量,见表3。

表3 UNIOCN网络能够提供的最小通信容量

4.2 中继节点存储器容量

中继节点存储器的最小容量需求可由节点内存中可能堆积的最大数据量获得。实际空间通信中,空间链路的高误码可能导致部分数据丢失。由于本文的深空通信网络采用的是DTN网络体系,因此数据丢失所引发的只是接收节点的上一跳节点而非源节点的数据重传。为简便计算,将中继节点的发送数据成功率设为α,将接收数据成功率设为β,假设通信网络中的每条链路上造成数据丢失的链路损伤均相同,即α=β≤1。则在时间t内,中继节点内存中堆积的数据量见式(5),其中vtransmit、vrecieve分别为本地节点的数据发送速率和接收速率,ttransmit(ttransmit≤t)、trecieve(trecieve≤t)分别为上一跳节点与本地节点、本地节点与下一跳节点的有效数据传输时间,Vdata_all为总数据传输量。

(5)

4.3 对火星探测任务的服务能力分析

以当前仍在工作的“好奇号”火星车为例,利用2.2节搭建的深空通信网络场景,进行UNICON网络的服务能力分析。火星探测器选取“奥德赛”号,每当探测器从火星车上空飞过时,火星车与探测器之间最多能够通信8分钟,传输250Mbit的数据。以下分别从网络通信容量和中继节点存储器容量进行服务能力的分析。

1)网络通信容量

根据STK仿真得知,2020年内火星车与探测器共有1800次通信,则火星车共需下传54.93GB数据。根据式(6),可计算出基于UNICON构架的深空通信网络在2020年内针对以“奥德赛”为探测器的火星探测任务所能够提供的最小通信容量,其中tMars_continue可由STK仿真得到

C=min(C1_Mars,1407.35)

=min(60×26138498.688,1407.35)

=1407.35(Gbit)=175.92(GB)

(6)

由计算结果可知,175.92GB>54.93GB,因此UNICON网络为以“奥德赛”号为探测器的“好奇号”火星车提供服务时,可满足其数据传输的任务需求。

2)中继节点存储器容量

本文对数据堆积量最大时所需的存储器容量进行分析。考虑2020年内火星车与探测器最繁忙的一轮数据传输时间分布情况,如图5。在此通信状况下,分析式(5)可知,当β=1,即数据在理想信道上传输时,中继节点内存中所堆积的数据量最大,因此为了求得存储器容量上限,这里仅对β=1的情况进行分析。

图5 网络通信最繁忙时各链路的数据传输时间分布

对于以“奥德赛”为探测器的火星探测任务,将表3中各个链路的最小数据速率和最大数据速率代入式(5),可计算出UNICON网络在2020年通信最繁忙时刻各个中继节点的最大数据堆积量,以及一轮数据传输结束后的最终数据堆积量,见表4。

表4 2020年UNICON网络在最繁忙时刻各节点数据堆积量

由表4可知,当数据由“好奇号”向地面传输时,经过一轮网络通信最繁忙时的数据传输,中继节点探测器、GEO卫星均没有数据堆积,而只有与探测器连接的UNICON卫星中会存在707.03Mbit的数据堆积,且只有在数据传输路径为经两颗或三颗UNICON星转发时,才会出现这样的结果。根据STK分析可知,数据传输路径为经两颗或三颗UNICON星转发的最长持续时间为104天,假设这个时间段内的每一轮数据传输均与网络通信最繁忙时候的数据传输情况相同,则2020年UNICON卫星中将会产生的最大数据堆积量为67.58Gbit。因此UNIOCN网络为以“奥德赛”号为探测器的“好奇号”火星探测任务提供可靠的数据传输服务时,UNICON卫星的星载存储器至少需要8.5GB的容量。而当前星载存储器容量可轻松达到Tbit级别[14-15],完全可以满足UNICON卫星的存储器容量设计需求。

5 结论

本文针对基于DTN的复杂深空通信网络,提出了从性能及服务能力两方面分析网络拓扑的网络评价方法,以此对UNICON网络进行评估,主要结果如下:①在探测器——地面站、探测器——UNICON——地面站、探测器——GEO——地面站、探测器——UNICON——GEO——地面站四种网络拓扑中,探测器——UNICON——GEO——地面站的网络拓扑综合性能最优;②UNICON网络的通信容量能够满足“好奇号”火星探测任务在2020年内的数据传输需求;③在UNICON卫星的星载存储器容量大于8.5GB时即可满足“好奇号”火星探测的可靠数据传输服务需求,可实现性很高;④以上分析证实UNICON网络拓扑设计合理,具有一定应用价值,且为今后该网络的部署奠定了理论基础。上述结果说明提出的网络评价方法能够有效地评估未来基于DTN的复杂深空通信网络的价值,一定程度上弥补了DTN研究在网络拓扑评估上的不足。

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