一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略制造技术

本发明专利技术公开了一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，包括以下步骤：(1)利用软件定义网络(SDN)实现卫星网络控制平面与数据平面解耦分离；(2)控制层运用时空注意力融合图神经网络(STAFGNN)集成预测模型对网络中星地流量进行预测；(3)控制层运用SDN

【技术实现步骤摘要】
一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略


[0001]本专利技术涉及流量预测及卫星网络路由控制等
，更具体地说，它涉及一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略。

技术介绍

[0002]卫星网络具有覆盖范围广，通信容量大，组网灵活，可以随时为全球提供安全可靠且高质量的数据通信服务。在卫星网络路由控制负载均衡方面，大多利用网络的实时状态信息实现路由规划。但是依靠网络的实时状态信息实现路由规划，缺乏对网络未来状态的感知，在处理突发流量上能力有限。但目前提出的卫星网络流量预测方法，较少考虑卫星流量的时空相关性。
[0003]同时，卫星网络中，单路径路由相比于多路径路由在网络中均衡负载性能较差，如何处理多路径路由也是负载均衡有待解决的问题。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，针对卫星网络流量需求的动态变化，利用图神经网络加权聚合卫星网络的时空相关性，提升卫星流量的预测精度，同时利用邻域捕捉衡量卫星的流量密集度，进行多路径路由规划，主动实施流量分配，提高负载均衡的能力。
[0005]本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
[0006]一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，包括以下步骤：
[0007]S1：实现卫星网络数据平面和控制平面解耦分离；
[0008]S2：控制平面采集卫星网络的实时网络状态，同时缓存为历史网络状态；
[0009]S3：检测历史网络状态的范围是否满足集成预测模型的输入，是则执行S4，否则执行S2；
[0010]S4：将历史网络状态送入集成预测模型，预测卫星网络的未来流量信息；
[0011]S5：负载均衡路由算法通过网络的未来流量信息和实时网络状态得到路由分配方案；
[0012]S6：控制平面下发路由分配方案至数据平面转发数据，完成负载均衡。
[0013]作为一种优选方案，S4过程具体包括以下步骤：
[0014]S401：将历史网络状态处理为多张局部时空图；
[0015]S402：局部时空图中引入位置嵌入和多注意力机制以保留时空属性和加权聚合邻居信息；
[0016]S403：裁剪局部时空图的输出特征；
[0017]S404：门控循环单元训练局部时空图的输出，并预测未来网络流量。
[0018]作为一种优选方案，S4过程中，集成预测模型线下训练，并将训练好的模型置于线上进行测试。
[0019]作为一种优选方案，S4过程中，局部时空图通过作为一种优选方案，S4过程中，局部时空图通过来构建；
[0020]其中N
i
表示第i个历史网络状态，i的取值范围为[0,h
‑
1]，h是历史网络状态的范围，t表示时刻，表示第i张局部时空图。
[0021]作为一种优选方案，S4过程中，通过多注意力机制，加权聚合邻居信息，具体包括以下步骤：
[0022][0023]其中是节点i的特征，W是一个可学习参数，是局部时空邻接矩阵，LeakyReLU是一个函数，Ν
i
表示节点i的邻居节点，W
k
表示第k组线性变换矩阵，||表示拼接操作，σ是激活函数。
[0024]作为一种优选方案，S5过程中，具体包括以下步骤：
[0025]S501：检测路由方案数是否满足设置要求，是则结束规划，否则执行S502；
[0026]S502：通过熵权法将网络的实时状态信息转化为对应的系数，并计算其链路权重；
[0027]S503：卫星动态收集邻居卫星的网络状态，并结合自身的网络状态转化为对应的拥塞指数；
[0028]S504：控制器通过相应的链路权重、未来的流量信息以及拥塞指数计算对应的卫星选择概率；
[0029]S505：判定当前卫星的邻居卫星是否为拥塞状态，是则执行S505，否则执行S507；
[0030]S506：当前卫星置为不可达，更新邻居卫星，执行S505；
[0031]S507：检测是否判定完当前卫星的所有邻居卫星，是则执行S508，否则更新邻居卫星，执行S505；
[0032]S508：比较多个邻居卫星的选择概率，选择具有最大概率的卫星作为下一跳卫星；
[0033]S509：判定下一跳卫星是否为目的卫星，是则执行S510，否则更新当前卫星，执行S505；
[0034]S510：对规划后的路径引入衰减因子，降低链路权重，缓存路由方案，执行S501；
[0035]作为一种优选方案，S6过程中，具体包括以下步骤：
[0036]S601：数据平面检测卫星网络中的数据请求；
[0037]S602：卫星根据请求查找是否存在满足的相关流表信息，是则根据流表转发数据，否则执行第S603步；
[0038]S603：卫星向控制平面请求流表信息；
[0039]S604：控制平面根据卫星请求生成相应的路由方案，并解析为流表配置，下发至数据平面；
[0040]S605：数据平面根据下发流表转发数据。
[0041]综上所述，本专利技术具有以下有益效果：
[0042]本专利技术提供的基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略结合集成预测模型
STAFGNN(Spatial
‑
Temporal Attention Fusion Graph Neural Network)和多路径路由思想设计了SDN
‑
PAR(Software Defined Network
‑
Predictive Aware Routing)的路由策略，该策略通过STAFGNN模型预测卫星流量，为链路预留带宽，降低突发流量所带来的拥塞概率，利用多路径路由对卫星网络中的大尺度流量进行分流；
[0043]本专利技术提供的基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略能够缓解卫星网络中的拥塞现象，既弥补了单路经路由均衡能力上的不足，又引入了对网络未来状态的预测，规避了路由中缺乏未来状态感知所带来的突发流量拥塞。
附图说明
[0044]图1是本专利技术实施例中的卫星网络解耦分离模型图；
[0045]图2是本专利技术实施例中的STAFGNN模型框架图；
[0046]图3是本专利技术实施例中的卫星聚合邻居状态示意图；
[0047]图4是本专利技术实施例中的数据平面转发任务示意图；
具体实施方式
[0048]本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包括”为一开放式用语，故应解释成“包括但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。
[0049]本说明书及权利要求的上下左右等方位名词，是结合附图以便于进一步说明，使得本申请更加方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，其特征在于，包括以下步骤：S1：实现卫星网络数据平面和控制平面解耦分离；S2：控制平面采集卫星网络的实时网络状态，同时缓存为历史网络状态；S3：检测历史网络状态的范围是否满足集成预测模型的输入，是则执行S4，否则执行S2；S4：将历史网络状态送入集成预测模型，预测卫星网络的未来流量信息；S5：负载均衡路由算法通过网络的未来流量信息和实时网络状态得到路由分配方案；S6：控制平面下发路由分配方案至数据平面转发数据，完成负载均衡。2.根据权利要求1所述的基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，其特征在于，所述S4过程具体包括以下步骤：S401：将历史网络状态处理为多张局部时空图；S402：局部时空图中引入位置嵌入和多注意力机制以保留时空属性和加权聚合邻居信息；S403：裁剪局部时空图的输出特征；S404：门控循环单元训练局部时空图的输出，并预测未来网络流量。3.根据权利要求2所述的基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，其特征在于，所述S4过程中，集成预测模型线下训练，并将训练好的模型置于线上进行测试。4.根据权利要求2所述的基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，其特征在于，所述S4过程中，局部时空图通过述S4过程中，局部时空图通过来构建；其中N
i
表示第i个历史网络状态，i的取值范围为[0,h
‑
1]，h是历史网络状态的范围，t表示时刻，表示第i张局部时空图。5.根据权利要求2所述的基于流量预测的卫星网络负载均衡路由策略，其特征在于，所述S4过程中，通过多注意力机制，加权聚合邻居信息，具体包括以下步骤：其中是节点i的特征，W是一个可学习参数，a是局部时空邻接矩阵，LeakyReLU是一个函数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁芊，罗永华，黄霖宇，周新志，赵成萍，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：