一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署方法及系统

本发明涉及一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署方法及系统，属于低轨卫星网络安全路由、动态星间链路控制以及星载计算部署。

背景技术：

1、随着超大规模低轨卫星星座的发展，星间多跳转发已成为跨区域业务的重要承载方式。星间定向链路具有高容量和强方向性，但其可用状态受卫星运动、视距关系、定向通信终端占用、链路接入窗口及队列负载共同影响。在热点业务迁移、地面接入点失效、应急通信以及区域灾害恢复的场景中，持续业务需要随拓扑及资源状态变化动态选择中继路径。

2、持续业务的路由安全不能仅以源节点与目的节点之间是否连通衡量。当星间链路、卫星节点、定向通信终端、链路接入窗口或缓存状态受到干扰或破坏时，网络即使仍存在可达路径，剩余服务容量也可能低于业务最低需求并造成中断。因此，路由决策还需同时考虑时间演化、不同对象的攻击代价、候选路径周边绕行能力及星载实时计算约束。

3、现有方法多以最短路径、链路质量、队列负载、服务质量或瞬时风险为目标。基于静态图或快照图的方法难以描述链路建立和切换过程的时间连续性；基于连通性的失效分析通常不能识别“仍然可达但容量不足”的脆弱路径；不同物理对象的作用和攻击代价缺少统一建模；深度学习、强化学习或图学习方法虽能利用非局部拓扑信息，但复杂模型直接在线推理会增加星载计算、功耗以及验证负担。

4、因此，需要一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署方法，在预测时域内构建局部时扩图，将星间链路、链路接入窗口、卫星节点、定向通信终端以及缓存状态统一映射为具有攻击代价及服务容量的可攻击对象，依据业务最低服务需求确定候选路径的服务容量攻击代价并筛除脆弱路径，同时离线学习图上下文风险并压缩为星载可执行的轻量化评分规则，以兼顾服务连续性、安全路由效果以及工程部署可行性。

技术实现思路

1、为了解决现有星间路由方法难以兼顾主动破坏下的服务连续性、非局部拓扑风险以及星载在线部署复杂度的问题，本发明的目的是提供一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署方法及系统，构建预测时域内的局部时扩图，将星间链路、链路接入窗口、卫星节点、定向通信终端以及缓存状态统一表示为可攻击对象；为可攻击对象配置攻击代价以及服务容量，并基于最低服务需求确定候选路径的服务容量攻击代价；通过弹性筛选避免选择易被低成本攻击降级的脆弱路径；通过离线图学习拟合候选链路动作的图上下文风险，并将学习结果压缩为星载可部署的轻量化评分参数，使星载在线阶段仅需执行特征归一化、轻量评分、门限判断以及下一跳选择。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署方法，通过获取低轨卫星网络在当前决策时刻的星间定向链路拓扑状态、业务流状态、定向通信终端状态、队列状态以及风险状态，构建预测时域内的局部时扩图，在局部时扩图中映射可攻击对象，并为可攻击对象配置攻击代价以及服务容量，对候选时序路径构建局部生存子图，确定服务容量攻击代价并进行弹性筛选，离线拟合候选链路动作的图上下文风险分数，并压缩为星载在线的轻量化评分参数，在线阶段根据轻量化评分参数以及弹性筛选结果选择目标下一跳链路，包括如下步骤：

4、步骤一、建立低轨卫星星间定向链路与业务状态模型；

5、确定卫星集合、轨道参数、星间定向链路可用性约束以及每颗卫星配置的定向通信终端数量，获取业务流的源接入卫星、目的接入卫星、业务需求、最低服务需求以及剩余服务需求，获取星间链路质量、终端占用、队列压力以及风险状态，建立低轨卫星星座模型，为后续局部时扩图构建提供输入；

6、步骤二、构建预测时域内的局部时扩图；

7、在预设预测时域内，将每颗卫星在每个离散时刻的状态表示为时序副本节点，将相邻离散时刻之间的动作表示为时序转移边，由此构建局部时扩图如式（1）所示：

8、       （1）

9、其中，为局部时扩图，为时序副本节点集合，为时序转移边集合，为卫星集合，表示卫星在第个预测时隙的副本节点，为预测时域长度；

10、时序转移边用于描述业务流在相邻时隙之间的动作过程；

11、作为优选，相邻离散时刻之间的动作包括：等待、转发、切换并转发；

12、步骤三、映射可攻击对象并配置攻击代价和服务容量；

13、将局部时扩图中的时间索引星间链路、链路接入窗口、卫星节点、定向通信终端以及缓存状态映射为可攻击对象；

14、对于链路型对象，将其表示为时序转移边，对于状态型对象，将其通过节点拆分方式表示为可攻击节点，对于共享终端控制器或共享指向资源，将其表示为辅助门控节点；

15、对每个可攻击对象配置攻击代价以及服务容量，攻击代价表示使该对象失效、被干扰或不可用所需的代价，服务容量表示该对象能够提供的业务承载能力；

16、步骤四、生成候选时序路径并构建局部生存子图；

17、根据当前业务流的源接入卫星和目的接入卫星，在局部时扩图中生成候选时序路径集合，对于任一候选时序路径，构建包含该候选时序路径以及预测时域内有限局部绕行路径的局部生存子图，局部生存子图用于评估候选路径周边是否存在能够提供替代服务能力的绕行路径、节点或终端资源，而不是仅评价候选路径本身是否可达；

18、步骤五、确定服务容量攻击代价；

19、在局部生存子图中生成受限割集集合，所述受限割集集合包括低容量割集以及低攻击代价割集；

20、对于任一割集，确定攻击对象集合使割集剩余服务容量低于业务最低服务需求所需的最小攻击代价，如式（2）所示：

21、          （2）

22、其中，为割集相对于最低服务需求的服务容量攻击代价，表示割集中未被攻击对象的剩余服务容量；

23、候选时序路径的服务容量攻击代价如式（3）所示：

24、               （3）

25、其中，为局部生存子图中的受限割集集合，用于刻画攻击者无需完全断开源目的之间的所有时序路径，只需使剩余服务容量低于最低服务需求就能够造成业务服务破坏的情形；

26、步骤六、根据服务容量攻击代价执行弹性筛选；

27、将候选时序路径的服务容量攻击代价与预设弹性阈值进行比较：若，则表明少量低代价攻击对象就能够使该候选路径周边剩余服务能力低于最低服务需求，筛除该候选路径，若，则保留该候选路径；

28、对于不采用硬筛选的实施方式，对低于弹性阈值的候选路径施加弹性惩罚项，如式（4）所示：

29、              （4）

30、其中，，为弹性惩罚权重；

31、通过步骤六，系统能够避免将低时延或低暴露但服务容量脆弱的路径选为转发路径；

32、步骤七、构建离线训练样本与物理安全感知标签；

33、在离线阶段，通过改变星间链路拓扑快照、业务负载、风险节点分布、切换时延以及路由参数生成训练样本，每个训练样本对应一个图状态和候选链路动作；

34、节点特征包括业务负载、终端占用、队列压力、观测风险以及局部拓扑信息；

35、候选动作特征包括目的方向进展、切换时延、活动链路状态、跳数降低量以及历史暴露负担；

36、对候选动作构造物理安全感知标签，如式（5）所示：

37、          （5）

38、其中，为候选动作的可探测暴露风险，为观测者负担，为包含候选动作的候选路径，为其服务容量攻击代价；

39、物理安全感知标签将暴露风险、观测者负担以及服务脆弱性统一为可学习风险目标；

40、步骤八、离线拟合候选链路动作的图上下文风险；

41、利用图学习模型对离线训练样本进行拟合，使模型能够根据当前卫星、候选下一跳、目的节点以及图上下文输出候选链路动作的图上下文风险分数；

42、图学习模型的消息传递层，如式（6）所示：

43、              （6）

44、其中，为节点在第层的表示，为节点的邻居集合，、为可训练参数，为非线性函数；

45、离线图学习模型用于学习局部单边特征难以表达的非局部风险，优选包括下游终端稀缺、业务汇聚、绕行能力不足或高风险区域趋近；

46、步骤九、压缩形成星载可部署的轻量化评分参数；

47、在离线图学习模型训练完成后，获取其对候选链路动作输出的图上下文风险分数，提取仅包含星载在线能够获取标量信息的候选动作轻量特征，根据离线样本确定特征归一化参数、，并得到归一化轻量特征；

48、以图上下文风险分数为拟合目标，进行正则化线性压缩，如式（7）所示：

49、           （7）

50、其中，为轻量化评分系数，为正则化系数；

51、星载在线阶段仅存储并调用轻量化评分参数集合，不部署离线图学习模型及其消息传递过程；

52、步骤十、星载在线轻量评分以及下一跳选择；

53、在星载在线阶段，针对当前候选链路动作提取在线可得轻量特征，并根据、确定归一化特征，得到轻量风险评分，如式（8）所示：

54、                      （8）

55、对通过弹性筛选且满足门限条件的候选链路动作构造在线选择权重，如式（9）所示：

56、         （9）

57、其中，为切换代价，为时延代价，为队列负载惩罚项；

58、系统选择最小的候选动作作为目标下一跳链路，并将该动作输出给星载路由控制过程；

59、步骤十一、执行路由控制并更新状态；

60、根据步骤十得到的目标下一跳链路，控制当前卫星执行等待、保持已建立链路转发或切换并转发动作，并更新活动链路集合、终端状态、业务流状态、队列状态、风险状态以及历史暴露负担；

61、步骤十二、将路由控制结果应用于连续业务数据传输；

62、根据步骤十一更新后的活动链路集合和定向通信终端状态，在下一路由更新周期到来前，将同一业务流的后续业务数据分组经目标星间定向链路发送至下一跳卫星，当检测到链路受干扰、卫星节点故障、业务汇聚或终端资源受限时，重新执行步骤一至步骤十一并更新目标下一跳，优先选择剩余服务容量不低于业务最低服务需求的候选路径，提高网络在链路受干扰、卫星节点故障、业务汇聚或终端资源受限条件下维持最低服务容量的能力，减少链路失效或终端重定向引起的业务中断，并降低星载在线决策计算量。

63、本发明还提供一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署系统，包括离线训练子系统以及星载在线决策子系统；

64、离线训练子系统向星载在线决策子系统传递轻量化评分系数、特征归一化参数以及门限参数，星载在线决策子系统在当前星间定向链路拓扑状态下执行局部时扩图构建、可攻击对象映射、服务容量攻击代价计算、弹性筛选、轻量评分以及路由执行；

65、一种星间定向链路弹性路由与轻量化部署系统通过参数信息传递、状态信息传递、控制指令传递和业务数据分组传递，实现弹性路由与轻量化部署方法。

66、有益效果：

67、1、本发明通过在预测时域内建立卫星时序副本节点，并以时序转移边表征等待、保持链路转发和切换并转发动作，将卫星运动、链路建立及终端重定向过程纳入同一时序路由模型，能够避免仅依据单时刻拓扑快照产生的路径失配，提高动态拓扑下路由决策的连续性。

68、2、本发明通过将时间索引星间链路、链路接入窗口、卫星节点、定向通信终端及缓存状态分别映射为边型、点型或辅助门控型可攻击对象，并为各对象配置攻击代价和服务容量，使不同物理资源能够在统一模型中参与弹性评估，能够识别链路仍连通但关键终端、缓存或共享指向资源已不足以承载业务的风险状态。

69、3、本发明通过围绕候选时序路径构建包含有限绕行资源的局部生存子图，在受限割集中计算使剩余服务容量低于最低服务需求所需的最小攻击代价，并据此筛除或惩罚候选路径，能够排除易被低成本攻击降级的脆弱路径，维持持续业务所需的最低服务容量。

70、4、本发明通过以可探测暴露风险、观测者负担和服务容量攻击代价构造物理安全感知标签，并利用离线图学习模型拟合候选动作的图上下文风险，使下游终端稀缺、业务汇聚、局部绕行不足及高风险区域趋近等非局部因素参与路径选择，能够提高结构化风险和高负载场景下的安全有效吞吐量。

71、5、本发明通过对离线图学习模型输出执行正则化线性压缩，仅向星载在线决策子系统上传轻量化评分系数、特征归一化参数、弹性阈值及门限参数，使星载在线阶段仅进行特征归一化、点积评分、门限比较和最小权重选择，能够降低计算资源占用，实施例中单节点12个候选动作的决策时间为0.53 μs至1.28 μs，满足星载实时路由需求。

72、6、本发明通过将目标下一跳和控制指令作用于星载定向通信终端及路由转发设备，控制终端保持指向或重定向并将后续业务数据分组经目标星间定向链路发送，在链路受干扰、节点故障、业务汇聚或终端资源受限时触发新一轮路由更新，能够缩短链路失效与终端重定向造成的业务中断时间，提高连续业务传输的工程可实施性。

73、7、本发明通过设置相互连接的离线训练子系统和星载在线决策子系统，并由在线状态采集、局部时扩图构建、可攻击对象映射、弹性筛选、轻量化评分、路由决策和执行控制单元形成闭环，使复杂图上下文风险拟合与星载实时控制相分离，能够在不部署图消息传递模型的条件下完成弹性路由控制，降低星载功耗、存储和验证负担。