面向非地面网络的周期性与概率感知星座调度的端到端实验平台验证

《Acta Astronautica》：End-to-end testbed validation of periodic and probabilistic-aware constellation scheduling for Non-Terrestrial Networks

　　

• 闭环测试平台在真实执行偏差下验证卫星调度能力。• 容器化执行代理在卫星级硬件上运行已调度的任务。• 带有遥测反馈的周期性重调度校正星上存储漂移。• 概率感知规划跳过可能导致星上存储溢出的任务。• 两种策略均以地面接触时间为代价来收集卫星数据。

引言

利用基于卫星的非地面网络（NTN）扩展地面网络，是全球物联网（IoT）和第五代（5G）/第六代（6G）连接的关键推动力[1]，[2]。运营这些融合网络带来了一个单一领域无法独立应对的挑战：最大化空间资源利用率、确保星座服务连续性以及确保卫星生存能力，需要弥合传统卫星任务规划与网络管理之间的鸿沟[3]。越来越多的工作通过集成调度框架来应对这一挑战，这些框架联合考虑卫星运行准则——轨道几何、星上存储与能量、接触窗口——和网络运行准则——第三代合作伙伴计划（3GPP）流程排序、流量需求和服务级别目标[4]，[5]。星座管理系统（CMS）[6]即为这样一个框架：先前工作已提出其架构[6]、数学形式化[7]以及两种应对运行不确定性的调度方法——带有遥测反馈的周期性重调度[8]和通过确定性因子（CF）实现的概率感知调度[9]——我们在本文中将其作为受测的代表性调度器使用。

此类框架——以及其内嵌用于处理运行不确定性的策略——几乎完全通过仿真进行验证，在仿真中任务执行是瞬时的，数据量与计划值完全一致，资源状态按照调度器的预测演变。这些假设足以评估算法正确性并比较优化策略[10]，但它们无法捕捉实际卫星任务执行时产生的偏差：任务生成比预期更多或更少的数据，重调度周期之间的资源状态漂移，以及强制任务跳过的运行时约束。现有测试平台验证的是网络层协议行为[11]，[12]或子系统级硬件接口[13]；据我们所知，没有任何测试平台在运行偏差下对集成卫星与网络调度器的闭环调度流水线进行测试，这正是本研究要弥补的空白。

所评估的两种调度方法通过互补策略应对运行不确定性。周期性重调度[8]是反应式的：在每个重调度周期，CMS通过引入卫星遥测数据来校正其资源模型，补偿已经发生的漂移。概率感知的确定性因子[9]是主动式的：它在规划时约束调度器只选择具有足够概率裕度的任务，降低执行开始前资源饱和的可能性。两种方法均未在实际运行偏差下进行测试。

本研究为弥补这一空白做出两项贡献。首先，我们提出了一种用于集成卫星与网络调度中执行偏差校正方法的评价范式，涵盖主动式和反应式两种策略。该范式实现为一个闭环、环内测试平台，其中地面调度器发布计划，卫星执行段在代表性硬件上运行这些计划，并在受控的数据生成偏差下进行操作，已执行计划的遥测数据反馈至下一个规划周期。本文中，端到端指该调度流水线（计划生成、下发至卫星、星上执行、资源观测、遥测返回和重新规划），而非无线接入栈。我们利用该范式通过十六项实验评估嵌入CMS中的两种互补不确定性处理策略——带有遥测反馈的周期性重调度（反应式）和通过确定性因子实现的概率感知规划（主动式）。结果表明，两种策略针对同一失效模式的不同阶段：重调度在资源漂移积累后进行校正，而确定性因子则从计划中移除概率流量模型预期会导致漂移的任务。每个杠杆都伴随着操作成本——重调度需要额外的地面接触时间，确定性因子则需放弃采集能力——平衡二者的工作点是任务特定的。其次，我们设计并实现了该范式所要求的卫星侧执行段：一个在卫星代表性硬件上的容器化执行代理——一个有限状态机（FSM），接收调度计划，以Docker容器形式运行任务，通过按服务区划分的文件系统遥测监控星上数据，通过恢复模式执行存储约束，并将实际资源状态上报回地面。我们使用CMS实例化地面调度器作为受测系统。

CMS架构[6]、其优化形式化[7]以及本文评估的两种不确定性处理方法[8]，[9]均已在我们的先前工作中建立，在本文中未经修改使用，作为受测系统而非贡献。新的是用于验证它们的工具以及由此产生的证据：卫星侧执行段、其完成的闭环以及由此实现的执行级评估。表1沿算法、软件模块、接口、实验和指标等维度区分了各贡献。与文献[8]相比差异最为明确，在该文献中闭环由仿真中手动注入的遥测值驱动，重调度周期的选择作为一个开放问题留下；而本文中该问题在代表性执行下得到回答，周期在四个值上进行扫描，任务以容器形式运行，资源状态从执行中演变而非从预测中演变。

CMS是为星座级调度设计的，先前工作在多卫星场景下对其进行评估[7]，[8]，[9]。本文以单卫星实例化它，与测试平台所准备的6GStarLab立方星任务相匹配[14]，[15]，[16]。所研究的机制作用于单颗卫星的资源状态：漂移在单颗卫星的存储中积累，遥测校正重新锚定该卫星的模型，确定性因子则约束分配给它的任务。因此单颗卫星可将其隔离出来。星座添加的是卫星间的耦合，本文报告的结果不涵盖此方面，且超出本次验证的范围。

本文其余部分组织如下。第2节回顾关于卫星测试平台、闭环调度和调度框架的相关工作。第3节介绍地面调度框架和所评估的两种调度方法。第4节详述卫星执行代理的设计。第5节介绍结合两者的测试平台架构。第6节定义实验设置和指标。第7节展示结果。第8节总结全文。

第2节片段

相关工作

本节回顾了三个相关领域，排序与本文的贡献相呼应。我们首先介绍星座调度框架——所评估策略的方法论背景——其次是闭环与自适应调度，后者解决如何在运行不确定性下校正计划。然后我们回顾卫星操作测试平台和验证平台，这是我们构建的卫星侧执行段的工程背景。另设简短的总结小节。

地面调度框架

本节介绍本文研究的两种作为应对执行偏差防御手段的调度方法：一种基于带有遥测反馈的周期性重调度的反应式方法，另一种基于概率确定性因子的主动式方法，后者在规划时约束调度器。两种方法均属于测试平台所验证的"大脑—执行者"对中的地面侧。我们在CMS中实例化它们，CMS作为受测系统的集成卫星与网络调度器。

卫星执行代理

研究地面调度器与卫星执行器在执行偏差下如何交互，需要一个实际在卫星上运行计划、观察现实如何偏离计划并反馈该观察结果的分布式规划器对应体。我们将该对应体称为卫星执行代理，并将其设计作为本文的第二个支柱。该代理围绕三层组织：一个事件驱动的有限状态机（FSM），用于管理其生命周期并做出决策。

测试平台架构

测试平台将第3节的地面调度框架和第4节的卫星执行代理组合成一个闭环、环内流水线（图3）：地面调度器生成计划，卫星代理在受控偏差下运行它们，遥测反馈将闭环连接至下一个规划周期。两个分段在此不再详述；本节转而关注将两者连接起来的计划生成周期，因为该周期是地面与卫星交互发生的地方。

实验设计

本节描述场景配置、定义十六项实验的实验变量以及用于评估运行性能的指标。

结果与分析

本节展示第6节定义的十六项实验的结果。7.1节评估重调度频率如何减轻数据生成偏差对运行效率的影响。7.2节评估确定性因子作为互补机制。7.3节讨论两种机制之间的相互作用。

以下所有定量结果均来自单卫星极轨场景，数据生成偏差为计划值的2倍、4倍和8倍。

结论

本研究做出两项贡献。首先，我们提出了一种用于集成卫星与网络调度中执行偏差校正方法的评价范式，涵盖主动式和反应式策略。该范式实现为一个闭环、环内测试平台，其中地面调度器发布计划，卫星执行段在代表性硬件上运行这些计划，并在受控的数据生成偏差下进行操作，已执行计划的遥测数据反馈至下一个规划周期。

CRediT作者贡献声明

Arnau Singla：撰写——原稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。Anna Calveras：撰写——审阅与编辑、监督、概念化。Juan A. Fraire：撰写——审阅与编辑、监督、概念化。Joan A. Ruiz-de-Azua：撰写——审阅与编辑、监督、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争经济利益或个人关系，这些可能影响本论文中报告的工作。

致谢

本工作由加泰罗尼亚政府在加泰罗尼亚新太空战略范围内资助。此外，本工作还由西班牙经济和数字化转型部以及欧盟——下一代欧盟，在恢复、转型与韧性计划（PRTR）框架下资助（UNICO I+D 5G 2021招标，参考编号TSI-063000-2021-1-6GSatNet-GS）。本研究部分由西班牙MCIN/AEI/10.13039/501100011033/FEDER/UE资助。

Arnau Singla|Anna Calveras|Juan A. Fraire|Joan A. Ruiz-de-Azua