分离航天器动态网络连接的拓扑与算法

本文主要探讨了"分离航天器网络动态连接"这一关键领域，针对的是与地面无线传感器网络截然不同的特点。航天器网络由于其分离的特性，网络拓扑呈现出动态和随机的属性。作者利用计算机几何理论，如Delaunay三角化和Voronoi图，来构建这种独特的网络结构。 Delaunay三角化是一种在空间中定义三角网的方法，它确保了任意三角形的内角都不超过180度，从而提供了对数据点集的一种有效的组织方式。而在航天器网络中，通过Delaunay三角网格，可以确定每个节点的有效通信范围，即感知半径，这是衡量一个节点能够直接影响其他节点的最大距离。 另一方面，Voronoi图则是根据每个节点的位置划分空间，形成一系列不重叠区域，每个区域代表该节点的“势力范围”。在航天器网络中，Voronoi图有助于确定每个节点的通信半径，即其可以与其他节点直接通信的最远距离，这对于优化网络覆盖和通信效率至关重要。 通过分析网络拓扑结构的邻接矩阵，研究人员设计了一种算法来确定节点间的连接关系。邻接矩阵是一个二维数组，其中的元素表示两个节点之间的连接状态，这对于理解和管理动态连接网络的连通性非常重要。通过这种方式，作者能够获取到一个基于时空演变的“星图”，这个星图直观地展示了航天器网络中节点之间邻居关系的变化，以及网络的整体连通性和覆盖度。 本文的关键点在于结合SINR（信号强度与干扰比）模型，这是一种衡量无线通信信号质量的模型，它在航天器网络中用于评估信号传输的可靠性。通过SINR模型，可以进一步优化网络中的通信策略，确保在动态环境下保持稳定和高效的通信。 这篇论文深入研究了如何在复杂且不断变化的航天器网络环境中，利用几何学方法和技术有效地进行动态连接，这对于未来的航天任务，如卫星组网、深空探测等，具有重要的理论和实践意义。