基于改进蚁群算法的卫星光网络波长分配方法

王蔚龙,李勇军,赵尚弘,辛 宁,赵海燕

(1.空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室,陕西 西安 710038;2.中国空间技术研究院通信卫星事业部,北京 100094)

1 引 言

随着卫星网络视频和云服务的快速增长,以及对气象,环境和军事服务的需求多样化,卫星网络中数据量急剧增加,而星间激光链路将成为未来空间网络的关键组成部分[1]。相比星间微波链路通信,星间激光通信分布式卫星系统的终端质量、尺寸和功耗都较小,且具有高速率、大带宽和抗毁性强的优势[2]。通过在卫星星座上形成灵活和透明光传输网络,可以采用多波长和波长路由分配技术(Routing And Wavelength Assignment,RWA)来确保卫星之间的通信连接[3]。RWA是实现下一代卫星光网络波长资源分配的核心问题之一[4-5]。

在分布式卫星光网络中,路由技术是决定影响网络性能的重要因素。波长路由具有粗交换粒度,对于具有大量遥感探测和视频信息的业务,能够避免频繁的复用和解复用过程,提升数据传输效率。RWA问题的挑战性在于同时涉及到达业务的路由计算和波长分配两个问题。Dijkstra算法[6],首次命中波长分配方法[4],整数线性规划模型方法[7],遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和分图层模型方法[8]能够从多个角度出发,解决不同应用场景中的RWA问题,但是在计算效率和全局最优性方面仍然存在问题。

蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法是一种模仿蚁群行为的启发式算法,可以并行解决复杂的组合优化问题,为解决卫星光网络RWA问题提供了新思路[9-11]。动态ACO算法可以适应动态RWA问题网络状态的实时变化,与Dijkstra算法相比,可以有效降低网络拥塞概率[11]。……