一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法,将蚁群算法引入卫星网络中，考虑到传统蚁群算法以节点之间距离作为启发函数，距离越短，对蚂蚁的启发性越高，但卫星网络不同于地面网络，为了能支持卫星网络上业务的多QoS需求，将蚁群算法进行改进，通过优化概率公式，改进启发函数，将链路QoS信息作为蚂蚁选择下一跳节点的重要参考依据，从而实现了业务对多QoS的需求；并结合排序思想来优化链路信息素更新规则。该算法在为不同的业务提供多约束QoS保障的同时，还提高了算法的寻优能力和收敛速度。

A satellite QoS routing algorithm based on improved ant colony algorithm

The invention discloses a satellite QoS routing algorithm based on an improved ant colony algorithm. The ant colony algorithm is introduced into the satellite network. Considering that the traditional ant colony algorithm takes the distance between nodes as the heuristic function, the shorter the distance, the higher the enlightenment to the ants, but the satellite network is different from the ground network, in order to support the satellite network industry. The ant colony algorithm is improved to optimize the probability formula and heuristic function, and the link QoS information is used as an important reference basis for ant to select the next hop node, thus realizing the multi-QoS requirement of traffic. The link pheromone updating rules are optimized by combining the sorting idea. The algorithm not only provides multi-constrained QoS guarantee for different services, but also improves the optimization ability and convergence speed of the algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法
本专利技术涉及一种卫星网络路由算法，具体说是一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法。
技术介绍
卫星网络具有接入灵活、覆盖范围广、不受地理环境影响等特点，是对传统地面网络的有力补充，正引起人们越来越多的关注。无论是地面网还是卫星网，为业务寻找最优路径一直都是科研人员对其深入研究的重点问题。随着人类进入信息化时代，全球数字化、智能化进程的加快，卫星网络中多媒体业务获得了高速发展，并且其对卫星网络传输的路由指标要求不再局限于单一指标，多约束QoS路由也因此受到越来越多的重视。研究出能为业务提供多QoS保障的路由算法，已经成为卫星路由研究中的热点问题。针对多约束QoS路由问题，利用传统的路由算法，会因为计算复杂、收敛速度慢而难以满足业务需求。随着智能算法的兴起，如人工神经网络、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，由于其算法智能，并且在求解多约束QoS问题时，表现出良好的性能，引起了科研人员的极大兴趣，并涌现了非常多的成果。目前，有研究人员提出了一种基于蚁群的LEO卫星负载均衡路由算法，通过收集物理层信息做出路由决策，使用多目标优化模型来实现负载均衡，在平衡流量负载和提高报文传输速率方面表现良好。也有研究人员提出基于跨层设计的蚁群路由算法，该算法具有搜索能力强，收敛速度快的优点，能够满足业务实时传输的要求，但其只考虑了时延属性，不支持多属性QoS。还有研究人员提出一种基于边界制约蚁群系统的路由算法，用边界来限制部分路径信息素的过多积累，有效避免算法陷入早熟，具有良好的QoS性能，但该算法只实现了单个QoS指标的优化。上述提出的算法有的只考虑单个QoS，并且是以牺牲其他网络性能为前提，有的考虑多个QoS，但算法复杂度较高，并且传统蚁群算法在收敛性上存在不足，导致QoS路由算法在收敛性上性能不佳。
技术实现思路
为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术设计一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法，该算法在为不同的业务提供多约束QoS保障的同时，还提高了算法的寻优能力和收敛速度。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于改进蚁群算法的卫星多约束QoS路由算法，具体步骤如下：C1、使用本征向量法来确定各个QoS属性的相对重要性；C2、针对星上多媒体业务对QoS的需求，设定星间链路存在能满足业务需求的理想QoS属性信息；用表示一条链路上理想的QoS属性信息，用x＝(x1,x2,…,xn)表示链路实际的QoS属性信息；C3、如果蚂蚁k当前处于卫星节点i，则它选择下一个卫星节点j时，基于如下的状态转移规则：其中，q是在[0,1]区间均匀分布的随机数，q0∈[0,1]为一常数，J是选择的卫星节点。C4、计算路径优度；C5、结合Max-Min蚂蚁理论，每次循环完成后，只要蚂蚁找到了路径，就对该路径进行信息素的更新，将各条路径上的浓度限制在[τmin,τmax]范围内；每次循环完成后，根据下式进行信息素的更新：对于任意一个τij，下式成立：其中，表示全局最优路径的QoS距离；所以而τmin则选择一个常数。进一步的，经过一定次数的循环后，算法收敛于一条或几条路径，此时，需要通过目标函数来评价路径，进而选出最优解，目标函数如下所示：式中，rpath表示路径优度，cost(path)表示路径的通信开销，目标函数值越大，则表示路径越优，对QoS的支持越好，具有最大数值的路径，就是最优路径。进一步的，使用本征向量法来确定各个QoS属性的相对重要性，具体是：由决策人把m个属性的重要性成对比较，把第p个属性对第q个属性的相对重要性记为βpq，并认为这是属性p的权wp与属性q的权wq之比的近似值，βpq≈wp/wq，得到如下矩阵：根据上述矩阵，有(B-nI)w＝0其中，I是单位矩阵，n是矩阵B的阶数；若属性之间相对重要性的值估计准确，则上式等于0，若值估计不够准确，则B中元素的小的摄动，就代表本征值的小的摄动，于是有：Bw＝λmaxw式中λmax是矩阵B的最大本征值，则可以根据上式求得属性相对重要性w＝[w1,w2,…,wn]Τ。进一步的，为了判断矩阵B是否具有合理性，引入一致性比率，它是一致性指标与随机指标的比值，其中n为矩阵B阶数，n阶矩阵对应的RI值如下n＝2，RI＝0.0；n＝3，RI＝0.58；n＝4，RI＝0.90；n＝5，RI＝1.12；n＝6，RI＝1.24；n＝7，RI＝1.32；若CR＞0.1，说明矩阵B不合理，需重新估算；若CR＜0.1，可认为矩阵B合理，能求得相对重要性。进一步的，考虑到卫星网络上业务的多样性，不同的业务对于QoS需求存在差异，故定义链路实际属性信息与理想属性信息的QoS距离如下所示：其中，wk表示第k个QoS的权重，满足i，j为卫星节点；将理想链路与实际链路的QoS距离的倒数定义为链路优度，得到：上式值越小，实际链路与理想链路的QoS距离越小，则链路优度越大，将此链路优度替换原先的启发函数，蚁群算法中蚂蚁选择下一跳节点的概率公式变更如下：式中，allowedk(allowedk＝{V-tabuk})表示蚂蚁k下一步可以选择的节点集，并且蚂蚁每经过一个节点，就将该节点加入禁忌表tabu中τij表示路径的信息素浓度，并且会随时间的推移而挥发，s代表所有与节点i直接相连的卫星节点，α，β分别反映了蚂蚁在寻路过程中信息素和启发函数的相对重要性。进一步的，路径优度是源节点s到目的节点d的一条路径的实际属性与理想属性的QoS距离的倒数；在蚁群算法寻路过程中，当一次循环结束后，对于已经找到的l条可行路径，按照路径优度进行排序(path1≥path2≥…≥pathl)，路径优度越大，排名越好；搜索到路径的蚂蚁对信息素更新的大小，由路径优度的排名而定，排名越高，更新的信息素就越多。进一步的，在本算法中，全局更新公式如下：τij(t+1)＝(1-ρ)τij(t)+Δτij其中，ρ表示信息素的挥发系数，l为蚂蚁k在本次循环中找到路径的排名，rij为链路e(i,j)的链路优度。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1、本专利技术将传统蚁群算法应用于卫星网络路由上。其核心思想是通过蚂蚁在选择下一跳卫星节点时，改进启发函数，定义了链路优度，将链路优度作为蚂蚁选择下一跳节点的重要参考依据，进而实现了为卫星网络业务提供多约束QoS保障。2、结合排序思想来优化链路信息素更新规则，改善了传统算法在收敛性上的不足，并且提高了算法的寻找最优路径的能力。具体实施方式本实施例提供一种基于改进蚁群算法的卫星多约束QoS路由算法，采用LEO卫星网络模型，其星座轨道参数如下：LEO层的轨道参数为：轨道高度780km，轨道平面数目6个，轨道内卫星数11个，轨道倾角86.4°，角速度3.6°/min，最小仰角8°；优选的，所述LEO层采用Iridum星座，提供全球覆盖。本算法的构建步骤为：A、构建卫星网络模型A1、根据卫星网络的可预测性、周期性、规则性等特点，针对卫星网络拓扑动态变化特性，本专利技术采用基于离散化的虚拟拓扑将系统周期划分时间片，在每个时间片内，认为卫星拓扑是静态固定的，再对静态的节点序列计算路由。A2、用G(V,E)来表示网络基本模型。其中，V表示网络中所有卫星节点的集合，E代表网络中星间链路集合本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进蚁群算法的卫星多约束QoS路由算法，其特征在于，具体步骤如下：C1、使用本征向量法来确定各个QoS属性的相对重要性；C2、针对星上多媒体业务对QoS的需求，设定星间链路存在能满足业务需求的理想QoS属性信息；用

【技术特征摘要】
1.一种基于改进蚁群算法的卫星多约束QoS路由算法，其特征在于，具体步骤如下：C1、使用本征向量法来确定各个QoS属性的相对重要性；C2、针对星上多媒体业务对QoS的需求，设定星间链路存在能满足业务需求的理想QoS属性信息；用表示一条链路上理想的QoS属性信息，用x＝(x1,x2,…,xn)表示链路实际的QoS属性信息；C3、如果蚂蚁k当前处于卫星节点i，则它选择下一个卫星节点j时，基于如下的状态转移规则：其中，q是在[0,1]区间均匀分布的随机数，q0∈[0,1]为一常数，J是选择的卫星节点。C4、计算路径优度；C5、结合Max-Min蚂蚁理论，每次循环完成后，只要蚂蚁找到了路径，就对该路径进行信息素的更新，将各条路径上的浓度限制在[τmin,τmax]范围内；每次循环完成后，根据下式进行信息素的更新：对于任意一个τij，下式成立：其中，表示全局最优路径的QoS距离；所以而τmin则选择一个常数。2.根据权利要求1所述一种基于改进蚁群算法的卫星多约束QoS路由算法，其特征在于，经过一定次数的循环后，算法收敛于一条或几条路径，此时，需要通过目标函数来评价路径，进而选出最优解，目标函数如下所示：式中，rpath表示路径优度，cost(path)表示路径的通信开销，目标函数值越大，则表示路径越优，对QoS的支持越好，具有最大数值的路径，就是最优路径。3.根据权利要求1所述一种基于改进蚁群算法的卫星多约束QoS路由算法，其特征在于，使用本征向量法来确定各个QoS属性的相对重要性，具体是：由决策人把m个属性的重要性成对比较，把第p个属性对第q个属性的相对重要性记为βpq，并认为这是属性p的权wp与属性q的权wq之比的近似值，βpq≈wp/wq，得到如下矩阵：根据上述矩阵，有(B-nI)w＝0其中，I是单位矩阵，n是矩阵B的阶数；若属性之间相对重要性的值估计准确，则上式等于0，若值估计不够准确，则B中元素的小的摄动，就代表本征值的小的摄动，于是有：Bw＝λmaxw式中λmax是矩阵B的最大本征值，则可以根据上式求得属性相对重要性w＝[w1,w2,…,wn]T。4.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘成胜，魏德宾，杨力，石怀峰，刘健，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21