導讀：巨型低地球軌道衛星(leo)星座網路通常由數百顆或數千顆衛星組成，這些衛星在不斷改變其相對位置、通訊強度和傳輸延遲等方面存在較大的變化。在這種動態環境下，傳統的靜態路由技術已經無法滿足需求，需要採用自動化的動態路由技術來優化星座網路的效能和效率。
大規模衛星網路的設計和發射對高效和最小延遲的路由方法提出了迫切的需求。由於計畫在未來部署的大多數星座都將依賴衛星間鏈路(isl)，因此資料報在從源到目的地傳輸時通常需要進行大量跳轉。大量衛星增加了此類網路中路由的複雜性。因此需要專門和高效的路由演算法，隨著此類星座中衛星數量的增加，由於空間和時間的限制，預先計算所有衛星之間的所有最短路線變得越來越不可行。需要採用自動化的動態路由技術來優化星座網路的效能和效率。
具體而言，自動化的動態路由技術可以根據實時的狀況資訊和網路拓撲結構，自動計算最短路徑、最佳傳輸路徑和最小傳輸延遲等條件，並動態調整衛星之間的通訊流量和傳輸路線，從而實現星座網路的優化效能和高效執行。此外，動態路由技術還可以支援彈性網格計算等高階應用，提高星座網路的可靠性、安全性和靈活性。
因此，對於巨型低地球軌道衛星星座網路來說，自動化的動態路由技術是非常重要的，可以提高星座網路的效能和效率，同時也可以為使用者提供更好的服務體驗。
根據sda與工業界的交流，有幾個**商提出空間網狀網路星座的概念已經得到了充分的討論。商業巨型星座的衛星數量基本都超過1500，比預計完成後的傳輸層還要大。這表明業界已經開發了動態路由並且在設計階段已經提出了解決方案，甚至技術已臻成熟。
根據不同的需求和優先順序，針對星座的光學星間鏈路(oisl)網路有以下路由機制：
圖表：基於根據不同的需求和優先順序的oisl網路分類
根據路由決策主體的差異，星座的路由演算法異可分為集中式路由、分布式路由和混合式路由。
圖表：基於決策的分布方式分類的路由演算法
通常來說，大規模leo衛星星座的建設週期長，衛星通常是分批次發射，有計畫、逐批次進行組網，最終實現全面運營。因此，考慮到衛星節點數目的逐步變化，需要在星座建設前期規劃網路的可擴充套件性。相對於收集、處理全域性網路狀態的集中式架構，分布式架構具有更好的靈活性和容錯能力。
展望
巨型leo星座複雜衛星網路是一種由大量衛星組成的複雜網路系統，其路由問題是乙個具有挑戰性的問題。當前熱門的深度學習和強化學習等人工智慧技術可以應用於解決這個問題，具有以下潛力：
深度學習可以通過學習網路拓撲結構和資料流量模式，自動發現最佳路由路徑，從而提高網路的效能和效率。一些研究已經使用流量**作為其leo衛星網路分布式路由策略的一部分[1]。
強化學習可以通過建立乙個智慧型**，根據當前狀態和目標，選擇最優的動作來實現最優路由，適應網路環境的變化和動態性，提高網路的魯棒性和自適應性。
圖表：傳統路由演算法與人工智慧演算法對比
基於深度學習和強化學習的路由演算法可以針對不同的網路需求和服務質量要求，實現個性化的路由策略，提高網路的靈活性和適應性。傳統的路由演算法相比，基於人工智慧技術的路由演算法可以更好地處理網路擁塞、故障和攻擊等問題，提高網路的安全性和可靠性。未來，人工智慧技術有望在低軌衛星星座路由上獲得重要應用。(北京藍德資訊科技***
參考文獻：
1] z. na, z. pan, x. liu, z. a.deng，z.h.gao，and q.guo，distributed routing strategy based on machine learning for leo satellite network(基於機器學習的低軌衛星⽹絡分布式路由策略)，wirel.commun.mob.comput.，vol.2018，p.3026405，2018.
y. x. bie, l. z. wang, y. tian, and z. hu, a combined forecasting model for satellite network self-similar traffic(衛星網路自相似流量的組合**模型), ieee access, vol. 7, pp. 152004–152013, 2019.
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