導讀：巨型低地球軌道衛星(LEO)星座網絡通常由數百顆或數千顆衛星組成，這些衛星在不斷改變其相對位置、通信強度和傳輸延遲等方面存在較大的變化。在這種動態環境下，傳統的靜態路由技術已經無法滿足需求，需要采用自動化的動態路由技術來優化星座網絡的性能和效率。

大規模衛星網絡的設計和發射對高效和最小延遲的路由方法提出了迫切的需求。由于計劃在未來部署的大多數星座都將依賴衛星間鏈路(ISL)，因此數據包在從源到目的地傳輸時通常需要進行大量跳轉。大量衛星增加了此類網絡中路由的復雜性。因此需要專門和高效的路由算法，隨著此類星座中衛星數量的增加，由于空間和時間的限制，預先計算所有衛星之間的所有最短路線變得越來越不可行。需要采用自動化的動態路由技術來優化星座網絡的性能和效率。

具體而言，自動化的動態路由技術可以根據實時的狀況信息和網絡拓撲結構，自動計算最短路徑、最佳傳輸路徑和最小傳輸延遲等條件，并動態調整衛星之間的通信流量和傳輸路線，從而實現星座網絡的優化性能和高效運行。此外，動態路由技術還可以支持彈性網格計算等高級應用，提高星座網絡的可靠性、安全性和靈活性。

因此，對于巨型低地球軌道衛星星座網絡來說，自動化的動態路由技術是非常重要的，可以提高星座網絡的性能和效率，同時也可以為用戶提供更好的服務體驗。

根據SDA與工業界的交流，有幾個供應商提出空間網狀網絡星座的概念已經得到了充分的討論。商業巨型星座的衛星數量基本都超過1500，比預計完成后的傳輸層還要大。這表明業界已經開發了動態路由并且在設計階段已經提出了解決方案，甚至技術已臻成熟。

根據不同的需求和優先級，針對星座的光學星間鏈路(OISL)網絡有以下路由機制：

圖表：基于根據不同的需求和優先級的OISL網絡分類

根據路由決策主體的差異，星座的路由算法異可分為集中式路由、分布式路由和混合式路由。 圖表：基于決策的分布方式分類的路由算法

通常來說，大規模LEO衛星星座的建設周期長，衛星通常是分批次發射，有計劃、逐批次進行組網，最終實現全面運營。因此，考慮到衛星節點數目的逐步變化，需要在星座建設前期規劃網絡的可擴展性。相對于收集、處理全局網絡狀態的集中式架構，分布式架構具有更好的靈活性和容錯能力。

展望

巨型LEO星座復雜衛星網絡是一種由大量衛星組成的復雜網絡系統，其路由問題是一個具有挑戰性的問題。當前熱門的深度學習和強化學習等人工智能技術可以應用于解決這個問題，具有以下潛力：

深度學習可以通過學習網絡拓撲結構和數據流量模式，自動發現最佳路由路徑，從而提高網絡的性能和效率。一些研究已經使用流量預測作為其LEO衛星網絡分布式路由策略的一部分[1]。

強化學習可以通過建立一個智能代理，根據當前狀態和目標，選擇最優的動作來實現最優路由，適應網絡環境的變化和動態性，提高網絡的魯棒性和自適應性。

圖表：傳統路由算法與人工智能算法對比

基于深度學習和強化學習的路由算法可以針對不同的網絡需求和服務質量要求，實現個性化的路由策略，提高網絡的靈活性和適應性。傳統的路由算法相比，基于人工智能技術的路由算法可以更好地處理網絡擁塞、故障和攻擊等問題，提高網絡的安全性和可靠性。未來，人工智能技術有望在低軌衛星星座路由上獲得重要應用。（北京藍德信息科技有限公司）

審核編輯：湯梓紅