在遥测数据质量下降的情况下，用于分布式低地球轨道（LEO）卫星路由的基于信心自适应的局部感知技术

《Future Generation Computer Systems》：Confidence-adaptive local perception for distributed LEO satellite routing under degraded telemetry

　　**摘要**
大规模低地球轨道（LEO）卫星网络中的分布式路由依赖于多跳状态更新来估计直接邻居之外的下游情况。这些更新与数据流量共享卫星间链路。拥塞会延迟更新过程，而数据包解码失败可能导致状态信息从卫星的本地视图中被移除，因此路由决策可能依赖于过时或不完整的状态信息。现有方法通常将状态恢复和多跳聚合视为两个独立的阶段。在恢复过程中估计的可靠性在聚合阶段没有直接作用，校准后剩余的不确定性可能会传播到路由特征中。我们提出了基于置信度的自适应局部分布式处理（CA-LDP）框架，这是一种适用于信道质量下降条件下的LEO卫星路由的局部感知方法。CA-LDP保留了独立的校准和聚合阶段，但在它们之间传递了一个保真度权重向量。置信度自适应图信号恢复（CaGSR）根据解码后的更新信息、时间先验、数据新鲜度以及先验一致性构建一个自适应的观测参考模型，并通过置信度加权的拟合和图规则化方法恢复降级状态。一个固定深度的传播模块利用这些保真度权重来抑制来自弱状态的消息，从而在每个接收端保留可靠的拥塞和链路质量信息。我们在Starlink-shell拓扑结构上对不同的流量负载和误比特率（BER）组合进行了CA-LDP性能评估。与每个操作点最强的基线相比，在轻负载和中等负载下，CA-LDP将传输速率提高了6.6%–8.8%，并将端到端延迟减少了2.8%–6.0%，同时几乎实现了全部数据的成功传输。在重负载下，CA-LDP虽然保持了较低的延迟，但传输速率略低于最强基线。

**引言**
大规模低地球轨道（LEO）卫星网络越来越多地采用分布式路由，因为集中控制需要全网状态同步并在紧凑的更新周期内进行链路状态通告。通过利用本地信息进行转发决策，分布式路由可以减少控制平面的延迟和信号开销[1]，但这种方式限制了对下游情况的感知范围。过时或不完整的多跳状态可能导致看似理想的下一跳实际上指向负载过重的星际链路（ISL）。多跳监控可以揭示这些直接邻居之外的拥塞情况，而图神经网络（GNN）可以编码这些依赖拓扑的路由状态。然而，它们的有效性取决于聚合后的节点状态的准确性[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]。使用带内网络遥测（INT）时，状态更新会与数据流量竞争剩余的链路容量；而单独的高速率控制通道或频繁的重传会减少数据平面的容量。拥塞可能导致更新延迟，直至状态变得过时[8]；衰减、指向抖动和轨道扰动也会导致解码失败和临时不可用[9]。我们将这些过时、不可用或解码失败的更新称为降级状态更新。直接将这些更新纳入多跳GNN聚合可能会传播估计误差，掩盖可靠节点间的负载差异，并导致路由策略错误地选择下一跳。现有研究部分解决了这个问题，但它们没有提供状态恢复与图聚合之间的可靠性接口。时间预测器主要基于单个状态轨迹进行操作[10]、[11]；特征传播通过Dirichlet能量最小化衍生的固定拓扑扩散来重建部分已知的图特征[12]，而基于置信度的插补方法则使用基于图距离到观测特征源的伪置信度来加权特征传播[13]。其他图规则化插补方法使用固定或节点自适应的图操作符[14]、[15]、[16]。多跳图传播方法通常假设输入节点状态是可靠的[17]、[18]、[19]。这些方法要么改进了状态恢复，要么改进了特征聚合，但它们没有明确说明在遥测校准期间估计的置信度应如何约束后续的多跳路由特征聚合。这个问题不仅仅是填补缺失条目或平滑降级状态那么简单。卫星必须确定每个本地状态估计的可靠性及其对其他节点路由特征的影响。否则，校准后的剩余不确定性可能会以可靠证据的形式进入多跳特征中，从而影响下一跳的选择。因此，我们提出了基于置信度的自适应局部分布式处理（CA-LDP）框架，用于信道质量下降条件下的LEO卫星路由。CA-LDP利用置信度作为跨阶段接口：它将遥测数据校准为物理网络状态估计，并将得到的保真度权重带入多跳聚合过程。发送端的加权限制了弱支持状态的外部影响，而接收端的固定则保留了可靠的拥塞和链路质量信息。

**本文的主要贡献如下：**
- 我们通过一个两部分的状态降级模型 formalize 了降级的本地遥测情况，该模型区分了状态可用性的掩盖和状态过时不匹配。该模型定义了遥测数据的可靠性、用于观测先验融合的观测权重，以及校准和聚合过程中使用的保真度权重。
- 我们开发了基于置信度的自适应图信号恢复（CaGSR）作为固定步骤的图信号恢复操作符。CaGSR 使用自适应观测先验参考、基于保真度权重的参考拟合以及基于可靠性权重的图规则化，并进行了残差初始化和????投影校准步骤。在校准研究中，CaGSR 将总体NRMSE降低了5.0%。
- 我们设计了一个基于置信度权重的多跳传播模块，将该模块作为状态校准和路由特征构建之间的接口。实验表明，这一置信度接口具有显著价值：移除置信度加权后，有效传输速率从87.65 Mbps下降到84.61 Mbps，延迟从89.59 ms增加到96.40 ms；而移除长距离聚合后，数据丢失率上升至76.00%。
- 我们在Starlink-shell拓扑结构的完整3 × 3流量负载和BER组合上评估了CA-LDP的性能。与每个操作点最强的基线相比，在轻负载和中等负载下，CA-LDP将传输速率提高了6.6%–8.8%，并在所有九个操作点中将端到端延迟减少了2.8%–6.0%，实现了接近完全的数据传输。灵敏度研究量化了遥测预算和局部感知半径的影响。

**第2节回顾了相关工作，第3节介绍了系统模型和局部感知框架，第4节设计了CA-LDP框架，第5节进行了实验评估，第6节总结了评估结果。**

**LEO卫星网络的基于学习的路由**
LEO路由已经从固定规则和链路状态设计发展为基于学习的控制方式。传统的最短路径或链路状态路由可以利用确定性的拓扑和延迟信息，但在流量负载、链路可用性、状态更新新鲜度和局部可观测性随路由时隙变化时效果较差。集中控制可以收集更广泛的网络信息，但也引入了大量的同步和处理开销。

**系统模型和局部感知框架**
本节描述了每颗卫星在做出路由决策前可获得的局部网络状态信息。它定义了?跳监控的拓扑视图、降级遥测矩阵以及用于处理状态过时或缺失情况的新鲜度评分（见表1）。

**CA-LDP框架的设计**
本节实现了两种局部感知操作符：CaGSR和基于置信度权重的多跳传播模块。图3展示了从降级状态更新到校准后的网络状态矩阵??????(??)、保真度权重向量?????(??)以及路由策略输入特征矩阵??????(??)的单次时隙流程。

**实验设置**
我们在一个包含72个轨道平面和每个平面22颗卫星的Starlink-shell LEO星座上评估了CA-LDP的性能，总共1584颗卫星。轨道高度为550公里，倾角为53°[38]、[39]。ISL拓扑采用+Grid风格的四邻居网格结构，每颗卫星维护两个平面内的ISL和两个平面间的ISL。为了避免不稳定的反向旋转链路，平面间的ISL被禁用[39]、[40]。每个活跃的ISL的标称容量为??ISL=1。

**结论**
在大规模LEO卫星网络中，分布式路由必须根据可能过时或缺失的遥测数据做出局部转发决策，因为状态更新与数据流量共享卫星间链路。我们通过结合置信度感知的状态校准和基于置信度权重的多跳聚合来解决这一问题。CaGSR将解码后的更新与时间先验相结合，并根据状态的可靠性进行校准，而传播模块则限制了不准确信息的影响。

**作者贡献声明**
Lang Xiupu：撰写论文初稿、验证、软件开发、方法论研究、数据整理、概念化。
Hong Fanmeng：验证、软件开发、数据整理。
Liu Chang：资源协调、调查工作。
Gui Lin：撰写论文审稿与编辑、监督工作。
Chen Haopeng：撰写论文审稿与编辑、监督工作。

**作者利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。
Chen Haopeng（IEEE会员）于2001年获得中国西安西北理工大学的博士学位。自2002年起，他在上海交通大学的软件学院和计算机科学学院工作，目前担任副教授。他的研究兴趣包括分布式计算和机器学习。

**作者列表**
Xiupu Lang | Fanmeng Hong | Chang Liu | Lin Gui | Haopeng Chen
上海交通大学信息科学与电子工程学院，中国上海