随着低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络的快速发展,其通信能力不断提升,但仍面临高延迟、有限带宽和链路质量波动等关键挑战。传统服务质量(Quality of Service,QoS)管理方法难以有效适应其高速移动、拓扑频繁变化等特点。为解决上述问...随着低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络的快速发展,其通信能力不断提升,但仍面临高延迟、有限带宽和链路质量波动等关键挑战。传统服务质量(Quality of Service,QoS)管理方法难以有效适应其高速移动、拓扑频繁变化等特点。为解决上述问题,提出了一种基于SRv6的动态路径选择与服务质量保障(Dynamic SRv6 Path Selection and Quality of Service Guarantee,DSRv6-QoS)算法,将SRv6的细粒度网络编程能力与多重约束QoS满意度模型相结合,实现对卫星网络数据流的精确控制和管理。提出基于该算法区域划分思想的段路由扩展头(Segment Routing Header,SRH)动态压缩算法,有效降低了段路由扩展头的开销,仿真实验结果表明,与传统方案相比,DSRv6-QoS在时延、丢包率、链路开销等指标上具有显著优势,平均网络吞吐量提升10.4%,平均负载率指数提升6.8%。DSRv6-QoS在高负载、突发流量等挑战性场景下表现尤为突出,能够有效缓解网络拥塞,保障关键业务的QoS。展开更多
文摘随着低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络的快速发展,其通信能力不断提升,但仍面临高延迟、有限带宽和链路质量波动等关键挑战。传统服务质量(Quality of Service,QoS)管理方法难以有效适应其高速移动、拓扑频繁变化等特点。为解决上述问题,提出了一种基于SRv6的动态路径选择与服务质量保障(Dynamic SRv6 Path Selection and Quality of Service Guarantee,DSRv6-QoS)算法,将SRv6的细粒度网络编程能力与多重约束QoS满意度模型相结合,实现对卫星网络数据流的精确控制和管理。提出基于该算法区域划分思想的段路由扩展头(Segment Routing Header,SRH)动态压缩算法,有效降低了段路由扩展头的开销,仿真实验结果表明,与传统方案相比,DSRv6-QoS在时延、丢包率、链路开销等指标上具有显著优势,平均网络吞吐量提升10.4%,平均负载率指数提升6.8%。DSRv6-QoS在高负载、突发流量等挑战性场景下表现尤为突出,能够有效缓解网络拥塞,保障关键业务的QoS。
