Low Earth orbit (LEO) satellite mega constellations are beginning to include laser inter-satellite links (LISLs) to extend the Internet to the most remote locations on Earth. Since the process of establishing these links incurs a setup delay on the order of seconds, a static network topology is generally established well in advance, which is then used for the routing calculations. However, this involves keeping links active even when they are not being used to forward traffic, leading to poor energy efficiency. Motivated by technological advances that are gradually decreasing the LISL setup delays, we foresee scenarios where it will be possible to compute routes and establish dynamic LISLs on demand. This will require considering setup delays as penalties that will affect the end-to-end latency. In this paper, we present a nonlinear optimization model that considers these penalties in the cost function and propose three heuristic algorithms that solve the problem in a tractable way. The algorithms establish different trade-offs in terms of performance and computational complexity. We extensively analyze metrics including average latency, route change rate, outage probability, and jitter in Starlink's Phase I version 2 constellation. The results show the benefit of adaptive routing schemes according to the link setup delay. In particular, more complex schemes can decrease the average end-to-end latency in exchange for an increase in execution time. On the other hand, depending on the maximum tolerated latency, it is possible to use less computationally complex schemes which will be more scalable for the satellite mega constellations of the future.


翻译:低地球轨道(LEO)卫星巨型星座正开始引入激光星间链路(LISL),以将互联网延伸至地球上最偏远的地区。由于建立这些链路的过程会产生秒量级的建立延迟,通常需要提前建立静态网络拓扑,并以此进行路由计算。然而,这会导致即使链路未被用于转发流量时也保持激活状态,从而造成能源效率低下。受技术发展逐步降低LISL建立延迟的推动,我们预见到未来将能够按需计算路由并建立动态LISL。这需要将建立延迟视为影响端到端时延的惩罚项加以考量。本文提出了一种在成本函数中考虑此类惩罚的非线性优化模型,并提出了三种启发式算法以可行方式求解该问题。这些算法在性能与计算复杂度之间实现了不同的权衡。我们在Starlink第一阶段版本2星座中深入分析了平均时延、路由变更率、中断概率和抖动等指标。结果表明,根据链路建立延迟采用自适应路由方案具有优势。具体而言,更复杂的方案能够降低平均端到端时延,但代价是执行时间的增加。另一方面,根据最大可容忍时延的要求,可以采用计算复杂度较低的方案,这将更适应未来卫星巨型星座的可扩展性需求。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员