DRLB算法：一种动态LEO卫星网络负载均衡路由方案

"一种高效动态LEO卫星网络流量调节路由算法" 在LEO(低地球轨道)卫星网络中，由于卫星的动态运动和拓扑结构的快速变化，路由算法设计面临诸多挑战，特别是如何实现负载均衡、减少控制开销以及优化路由更新效率。针对这些问题，一种名为DRLB(Dynamic Routing with Load Balancing)的新型算法被提出，专门用于改善LEO卫星网络的性能。 DRLB算法的核心在于结合负载均衡策略，设计了动态的路由机制。它利用卫星节点的路径记录信息和后向Agent的读取策略来构建和更新动态卫星拓扑结构，这有助于更准确地追踪网络状态。同时，通过对前向Agent的分组格式进行分析并去除冗余字段，可以有效减少网络开销，降低通信负担。 进一步，DRLB算法采用数据发送时间间隔作为依据来制定前向Agent的选址策略，以此提升路由更新的效率。特别地，考虑到卫星所在纬度对流量分布的影响，算法对流量调节因子进行了改进，以解决因地理位置差异导致的流量分配不均问题，从而实现更好的负载均衡效果。 相较于SDRZ-MA算法，DRLB在减轻星地之间控制开销、缩短平均端到端时延方面展现出优越性。SDRZ-MA虽然利用Agent收集路由信息，但仍然存在卫星负载不平衡和资源未充分利用的缺点。DRLB算法通过这些针对性的优化，能够更有效地应对这些问题。 在实际应用中，LEO卫星网络的动态性对路由算法提出了高要求。例如，TALEBT算法依赖于预知的链路负载状况选择转发路径，但面对大量拥塞节点时可能失效；而PAR算法则侧重于预防拥塞，却可能导致吞吐量低和时延大。DRLB算法吸取了这些算法的优点，并通过创新设计，提升了整体网络性能。 在1.1网络模型及相关定义部分，文章介绍了DRLB算法使用的Walker星座模型，这是一个由卫星节点和星际链路组成的无向连通图。而在1.2问题描述中，作者指出SDRZ-MA算法存在的不足，即部分卫星过度负载，而其他卫星资源未得到有效利用，这正是DRLB算法寻求解决的关键问题。 DRLB算法通过创新的路由设计和流量调节策略，为LEO卫星网络提供了一种高效且动态的解决方案，旨在实现更均衡的负载分配、更低的控制开销和更快的路由更新速度，从而优化整个网络的运行效率。