LEO星间切换实时预测：时间演进图驱动的高效与灵活方案

本文主要探讨了在低地球轨道（LEO）卫星网络中，由于卫星时变拓扑和用户运动的复杂性导致的星间切换效率问题。针对这一挑战，作者提出了一个创新的解决方案——基于时间演进图（TEG）的星间切换实时预测框架和最短路径动态更新算法。时间演进图是一种动态数据结构，能够捕捉卫星网络随时间变化的连接关系，而终端的移动特性则从时间和空间两个维度进行考虑。 在该框架中，首先，通过实时监测和分析卫星网络的时间演化，构建TEG模型来反映卫星间的连接状态。这不仅考虑到当前的网络拓扑，还预见到未来可能的变化，提高了预测的前瞻性。然后，结合终端的移动轨迹，采用最短路径算法来实时计算出切换路径，确保在切换过程中选择最优路径，减少不必要的切换，从而提升整个系统的效率。 最短路径动态更新算法的关键在于其灵活性，它能够适应不同的切换策略，如基于距离、基于信道质量、基于服务质量等多种策略。这种灵活性使得该方法具有广泛的应用价值，能够应对复杂多变的LEO卫星网络环境。 通过仿真结果的展示，作者证实了基于时间演进图的星间切换预测框架和动态更新算法的有效性。该方法不仅显著提高了切换预测的准确性，而且优化了切换决策，降低了因频繁切换造成的资源浪费。这项研究对于提升LEO卫星网络的可靠性和用户体验具有重要意义，为未来的卫星通信系统设计提供了有价值的理论支持和技术手段。