多层卫星网络负载均衡路由策略的研究

需积分: 10 3 下载量 195 浏览量 更新于2024-09-07 1 收藏 505KB PDF 举报
"多层卫星网络中一种基于负载均衡的路由策略 .pdf" 本文主要探讨了在多层卫星网络中如何实现一种基于负载均衡的高效路由策略。随着卫星通信网络通信量的持续增长,如何合理分配流量,保持网络的稳定运行并优化资源利用率成为了一个重要的课题。论文作者赵超、高锦春和谢刚提出了一个适用于高轨、中轨和低轨三层卫星网络的路由策略。 首先,该策略的核心是设置统一的开销函数,这个函数能够动态地反映出网络中的负载情况。不同的业务类型,如语音、数据或视频流,根据其特性赋予不同的权重。这样,业务选择路由时,将根据开销函数计算出的代价来决定是在哪一层卫星网络中传输,从而实现负载的合理分布。 高轨卫星通常具有更大的覆盖范围,但可能承载能力有限,而低轨卫星虽然覆盖范围小,但具有较低的延迟和更高的带宽。通过该策略,高轨卫星可以辅助低轨卫星处理部分流量,减轻低轨卫星的负担,达到全局的负载均衡,同时充分利用各种轨道卫星的资源,确保服务质量(QoS)。 此外,论文还讨论了如何设计和调整开销函数,以适应网络中不断变化的流量模式和业务需求。这可能包括考虑延迟、带宽、丢包率等因素,以确保在满足不同业务的QoS要求的同时,实现网络资源的最大化利用。 关键词涉及的关键概念包括卫星网络的架构、负载均衡机制、路由策略的制定、开销函数的设计以及服务质量保证。这些是构建高效卫星通信网络的关键技术,对于提升卫星通信系统的性能和可靠性具有重要意义。 这篇论文为多层卫星网络提供了一种创新的解决方案,旨在通过负载均衡优化网络性能,为未来卫星通信网络的规划和设计提供了理论依据和技术参考。该策略的实施有望改善卫星网络的效率和稳定性,为各类业务提供更加优质的通信服务。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传