《天地一体化信息网络》2023年第3期宣传画册微信电子书制作

第3期刘炳宏等：低轨卫星通导一体化信号设计及处理·47·

刘炳宏（1995），女，博士，北京邮电大学

博士后，主要研究方向为低轨卫星通导一体

化、无人机通信、无线资源分配。

赵亚飞（1987），男，博士，北京邮电大学

网络与交换技术国家重点实验室副研究员，主

要研究方向为低轨卫星通导一体化。

彭木根（1978），男，博士，北京邮电大学

网络与交换技术国家重点实验室教授，主要研

究方向为空间信息通信、通感算一体化、无线

接入网络等。

赵祥天（1992），男，博士，北京邮电大学

网络与交换技术国家重点实验室博士后，主要

研究方向为空间非合作目标协同感知、低轨卫

星通导一体化等。

封慧琪（2001），男，北京邮电大学信息与

通信工程学院本科生。

XUXX.Waveformdesignandreceivingmethodoptimizationof

communicationandnavigationintegration[D].Hangzhou:Zhejiang

University,2020.

[27]LIWX,LIUYP,LIXX,etal.Three-dimensionalcooperative

localizationviaspace-air-groundintegratednetworks[J].China

Communications,2022,19(1):253-263.

作者简介

2023年9月Space-Integrated-GroundInformationNetworksSeptember2023

第4卷第3期天地一体化信息网络Vol.4No.3

空间卫星网络组网与管控技术综述

廖新悦1

，张然1,2，黄正璇1

，刘江1,2，唐琴琴1

，黄韬1,2

（1.北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京100876；

2.紫金山实验室未来网络研究中心，江苏南京211111）

摘要：随着航空航天技术以及卫星互联网技术的快速发展，高速率、高带宽的卫星通信系统逐渐成为下一代移动通信体制的

重要组成部分。卫星互联网的发展推进了卫星网络商业化进程，低轨卫星成为构建卫星互联网的重要组成部分。如何实现大规

模低轨卫星网络高效可靠的网络管控，完成星地融合组网与路由，逐渐成为了发展卫星互联网的前沿课题。近年来，随着卫星

网络规模逐渐扩大，网络管控方法被大量提出。首先，从国内外大规模卫星星座的发展现状出发，调研已有的多种卫星网络的

组网架构和协议体系；然后，根据现阶段大规模卫星网络的发展现状，分析对其进行网络管控的难点和关键技术；最后，基于

星地融合的组网方式，对现有的解决方案进行调研与分析。

关键词：星地融合网络；低轨卫星网络；网络管理与控制；分域管控方法

中图分类号：TN929

文献标识码：A

doi:10.11959/j.issn.20968930.2023030

ReviewonNetworkingandControlTechnologies

ofSpaceSatelliteNetwork

LIAOXinyue1

,ZHANGRan1,2,HUANGZhengxuan1

,LIUJiang1,2,TANGQinqin1

,HUANGTao1,2

1.StateKeyLaboratoryofNetworkingandSwitchingTechnology,BeijingUniversityofPostsand

Telecommunications,Beijing100876,China

2.PurpleMountainLaboratoryFutureNetworkResearchCenter,Nanjing211111,China

Abstract:Withtherapidadvancementofaerospacetechnologyandsatelliteinternet,high-speedandhigh-bandwidthsatellitecommunicationsystemshavegraduallybecomeanessentialcomponentofthenext-generationmobilecommunicationinfrastructure.Thetrend

inthedevelopmentofsatelliteinternethaspropelledthecommercializationprocessofsatellitenetworks,withlowearthorbitsatellites

playingasignificantroleinconstructingsatelliteinternet.Theefficientandreliablenetworkmanagementoflarge-scalelowearthorbit

satellitenetworks,alongwiththeintegrationofspaceandgroundrouting,hasgraduallyemergedasacutting-edgeissueinthedevelopmentofintegratedaerospacenetworks.Inrecentyears,assatellitenetworkshaveexpandedinscale,numerousnetworkmanagement

methodshavebeenproposed.Firstly,beginedbyexaminingthedevelopmentstatusoflarge-scalesatelliteconstellationsbothdomesticallyandinternationally,surveyingtheexistingnetworkarchitectureandprotocolsystemsofvarioussatellitenetworks.Subsequently,

basedonthecurrentdevelopmentstatusoflarge-scalesatellitenetworks,thechallengesandkeytechnologiesinvolvedinsatellitemanagementwereanalyzed.Finally,builtuponthenetworkintegrationofspaceandground,existingsolutionswereextensivelyresearched

andanalyzed.

Keywords:integrationofsatelliteandterrestrialnetwork,LEOsatellitenetwork,managementandcontrolofthenetwork,subdomain

controlmethodology

收稿日期：20230407；修回日期：20230811

通信作者：张然，zhangran@bupt.edu.cn

基金项目：国家自然科学基金面上项目（No.62171064）

FoundationItem:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina（No.62171064）

第3期廖新悦等：空间卫星网络组网与管控技术综述·49·

0引言

随着人类生产生活对通信服务需求的逐渐提高，传

统移动通信网络和地面固定网络由于覆盖范围有限、网

络扩展性差、抗毁能力弱等缺陷，已逐渐不能完全满足

人类社会的发展需求。全球现有的移动网络仅覆盖陆地

面积的20%、地表面积的6%，航空、远洋、渔业、石

油、环境监测、户外越野等特殊区域的通信需求依靠卫

星通信满足。

在2G到5G的发展时期，卫星通信的首要需求是实

现全球覆盖。因此，卫星通信以中窄带、中高轨道卫星为

主，能够以较少数量的卫星完成全球覆盖，实现对蜂窝网

络覆盖区域的补充。2021年，中国IMT-2030（6G）推进

组发布的《6G总体愿景与潜在关键技术白皮书》[1]提出建

设全球广域覆盖的卫星互联网，实现全球通信网络的全域

覆盖与无缝连接，同时通过互联网技术实现互联网、移动

通信网络、空间网络的互联互通[2]，构建融合网络，实现

自然空间全覆盖和全球全域的“泛在连接”，星地融合通

信已是目前通信技术的重要发展方向。

由多层卫星网络结合现有的移动通信网络，以及互联

网接入技术构建的卫星互联网能够突破现有地面网络的

覆盖范围局限，实现全球不间断信号覆盖，为全球用户提

供大宽带、低时延、全覆盖的网络服务。大规模、低轨化、

多层次的卫星网络是卫星互联网的重要组成部分。大规模

星地融合网络具有海量节点、结构复杂、拓扑异构等特点，

要充分利用卫星网络资源，对现有卫星进行最大化利用，

对未来卫星网络进行科学合理部署，需要通过高效可靠的

网络管控方式进行网络资源分配与调度，针对地面网络的

传统网络管控方式在星上难以实现。因此，探究针对大规

模星地融合网络的高效可靠的管控方式具有重要的研究

意义。

1国内外大规模卫星星座发展现状

1957年苏联发射第一颗人造卫星[1]，激发了人们探索

利用卫星进行通信的想法。20世纪60年代初，美国提出

了“通信卫星全球覆盖系统（COMSAT）[3]”计划，旨

在建立一个全球性的通信卫星网络。1962年，美国发射了

第一颗商业通信卫星——Telstar-1[4]，基于模拟通信系统

进入了数字通信时代，数字通信技术的发展使得通信卫星

能够传输更多信息，数字通信系统提供了更高的带宽和更

好的信号质量，能够实现语音、电视及广播信号的转发。

20世纪90年代，随着在轨卫星数量的增加，卫星通信服

务进入商用阶段，最具代表性的是Iridium[5]系统、

Globalstar[6]以及Orbcomm[7]系统，但由于卫星通信成本过

高，且需求并不充分，当时的商用卫星系统并未得到充分

利用，卫星通信技术的发展也受到阻碍。

进入21世纪以来，随着空间技术、移动通信技术以

及互联网技术的蓬勃发展，构建宽带体制的卫星互联网逐

网络成为通信卫星网络的演进方向[7]。学术界与工业界开

始对卫星互联网展开研究与实践，全球多家公司提出了大

规模低轨卫星的发射部署计划[8]。美国SpaceX公司的

“Starlink”计划[9]，截至2023年7月25日，Starlink卫

星发射数量达到4859颗，约有4519颗Starlink卫星在

轨运行[10]；英国OneWeb公司的OneWeb一代互联网宽

带卫星星座于2023年5月完成18次发射，共计618颗卫

星在轨[11]；加拿大Telesat公司计划于2025年开始部署规

模为188颗低轨卫星的“Lightspeed”星座[13]。2020年9

月，中国向国际电信联盟（ITU）提交了名为“GW”的频

谱分配档案，“GW”星座中包含两个名为“GW-A59”

和“GW-2”的宽带低轨卫星子星座，其中“GW-A59”星

座计划部署6090颗极低轨道卫星，轨道高度约为500km；

“GW-2”子星座计划部署6912颗低轨卫星，轨道高度约

为1200km；“GW”星座计划发射卫星总数达12992颗。

各国大规模低轨卫星星座呈现出大带宽、巨型化、低

轨化的特征。

与地面网络相比，卫星通信网络具有空间跨度大、覆

盖范围广、稳健性高、抗毁能力强等优势。其中，低轨卫

星具有低时延、高数据传输速率、低发射制造成本、抗干

扰能力强、能够快速部署等诸多优势。因此，下一代通信

卫星网络主要由诸多大规模低轨卫星星座构成。

随着网络的规模逐渐扩大，大规模卫星网络具有海量

节点、复杂异构、高度动态的拓扑特征，如何对其进行高

效可靠的网络管控是一大挑战。由于空间环境复杂，为保

障卫星网络的灵活性和鲁棒性，需要控制系统具备快速重

构能力。由于星上资源有限，需要控制系统对网络资源进

行精细化分配与调度。

2星地融合网络组网架构及协议体系

2.1星地融合网络组网架构

随着空间技术与网络技术的发展，星上处理技术逐渐

成熟，为星上动态组网、星地融合组网提供支持。星上转

发技术的发展分为“弯管透明转发”“电路交换”“星上

·50·天地一体化信息网络第4卷

IP分组交换”3个阶段。随着星上转发技术的发展，星地

网络间的联系逐渐紧密，空间网络与地面网络间的融合组

网方式从“天星地网”“天基网络”向天地融合组网“天

网地网”演进。随着星上转发技术以及网络管控能力的提

升，卫星网络组网方式从传统卫星通信系统网络架构到基

于软件定义网络（SoftwareDefinedNetwork，SDN）的星

地融合组网架构，再到面向6G标准化的星地融合移动通

信系统架构发展。下面根据卫星网络不同的发展阶段，分

析卫星通信系统的组网方式。

（1）传统卫星通信网络系统组网架构

传统卫星通信网络系统主要包含空间段、地面段和用

户段，如图1所示。其中，空间段指由各类卫星组成的卫

星网络，包括高轨（GEO）、中轨（MEO）、低轨（LEO）

卫星及星间链路（Inter-SatelliteLink，ISL），采用星上处

理（On-BoardProcessing，OBP）技术以支持星上独立组

网与路由；地面段包括信关站、网络控制中心等，信关站

与卫星间通过馈电链路连接，用于实现星地间的数据上下

行，以实现系统运维及与地面通信网络互联的功能；用户

段包括各类地面终端用户，如车载终端、舰载终端和卫星

传统卫星通信网络系统组网方式能够有效地提高网

络覆盖面积，实现对现有地面蜂窝网络的补充。然而星上

采用传统地面网络基于分布式架构的管控方式，卫星节点

不仅需要承载业务的数据交换与存储转发，还需要具备链

路状态的收集与同步、路由表的计算与存储等一系列功

能，极大地消耗了星上的计算资源。且随着网络规模的扩

大，采用分布式架构的网络路由收敛速度缓慢，导致网络

性能下降。

（2）基于SDN的星地融合组网架构

随着卫星网络的规模逐渐扩大，海量节点使得网络管

控难度增加，超大型卫星星座需要高效的网络管控方式来

协调大规模的网络节点，将SDN“数控分离”的思想引入

大规模卫星网络，可以提高网络的灵活性与可扩展性。

首先，通过将控制平面和数据平面分离，由控制平面

进行复杂的路由计算与资源管理等控制功能，数据平面仅

负责简单的硬件配置及数据转发功能，将控制中心部署在

计算资源充足的地面或高层卫星，星上节点仅需具备解析

控制信令以及数据报转发的能力，提升了卫星组网的灵活

性与可扩展性，降低了对星上处理能力的要求与卫星网络

的建设成本，节省了星上资源；其次，采用控制平面集中

图1传统卫星通信网络系统组网架构

第3期廖新悦等：空间卫星网络组网与管控技术综述·51·

管理的网络管控方式，逻辑集中的SDN控制平面能够获

取网络全局视图，实时监测网络状态，并根据网络状态实

施精细化管控策略，从而保障业务的服务质量，提升网络

性能；再次，软件定义网络架构能够将星上软硬件解耦，

打破了固有的软件对硬件的依赖关系，提高了软件升级的

灵活性，同时消除了由硬件差异带来的网络异构，降低了

网络更新成本，提高了网络的可编程性；最后，控制平面

能够对网络资源统一管理并进行灵活调配，能够跨域协调

网络资源，提升网络资源的利用率。

根据参与组网卫星的轨道高度以及网络的物理结构，

可将卫星网络架构分为两种：LEO单层卫星网络架构、

LEO/GEO或LEO/MEO/GEO多层卫星网络架构[15]。下面

分析两种网络架构及其基于SDN的控制器部署方式。

①LEO单层卫星网络架构

近年来，各国建设的多数卫星星座都朝着低轨化、巨

型化的方向演进，采用基于SDN的网络管控方式能够对

节点众多、布局分散的大规模低轨卫星网络进行精细化管

控，在此基础上引入网络功能虚拟化（NetworkFunction

Virtualization，NFV）技术，将网络服务与具体网元解耦，

实现网络功能服务的灵活部署[16-18]。

对于巨型低轨卫星网络，可以将卫星分组管理的思想

与基于SDN的网络管控方式相结合。参考文献[19]首先对

卫星进行分集群处理，对同一集群内的卫星进行批量管

理，并在地面数据中心引入SDN的网络架构，将SDN控

制器部署在地面数据中心网络中。当信关站接收到同一集

群的卫星网络状态信息后，传输给与之最近的地面数据中

心，通过地面数据中心网络共享到其他的数据中心。由此，

每个集群的卫星网络状态信息都被实时共享到地面数据

中心网络中进行集中式管理。

基于SDN的LEO单层卫星网络架构通常将控制器

部署在地面节点，为保障地面控制器能够实时检测到每

颗卫星，地面信关站及控制器的部署位置选择十分重要，

且星地链路信道容易因为飞行物或云雨遮挡出现衰落，

网络稳定性会受到一定影响，LEO单层卫星网络的灵活

性受到限制。

②LEO/MEO/GEO多层卫星网络架构

LEO卫星传输时延较低但具有高度动态性，将覆盖范

围较大且动态性较低的高层轨道卫星与LEO卫星进行分

层组网，更能够贴合SDN分层化管理的思路。参考文献[20]

提出了基于SDN的星地分层管控架构OpenSAN，将网络

分为管理平面、控制平面与数据平面，将管理平面部署在

地面数据中心，负责星上路由规则的计算、网络功能虚拟

化服务、移动性管理等，在GEO卫星上部署控制平面，

负责数据平面路由规则的传递和星上链路状态信息的收

集，LEO卫星作为数据平面进行数据报的存储转发。

OpenSAN方案有效减少了地面站的数量，充分利用了

GEO卫星的功能，提高了网络管控效率。SDN分层管控

架构如图2所示。

图2SDN分层管控架构

参考文献[21]沿用了管理平面、控制平面、数据平面

的SDN分层管控逻辑，基于LEO/MEO/GEO3层卫星网

络提出了SERvICE架构，将控制平面部署在地面数据中

心、GEO控制器以及卫星网关控制器，在地面部署卫星网

络管理平面中心（SatelliteNetworkManagementCenter，

SNMC），数据平面由低轨和中轨卫星组成。控制平面负责

收集星上信息并传输至地面SNMC，地面SNMC负责网

络资源全局管理与全局视图的维护。

针对多层卫星网络的星地分层管控架构以及多层控

制器的部署方案，能够实现对星地融合网络的集中管控，

具备更高效的管理规划能力，更好地推进星地异构网络的

融合与演进。

（3）面向6G的星地融合移动通信系统架构

随着地面移动通信从5G向6G演进，以非地面网络

（Non-TerrestrialNetwork,NTN）为代表的新型卫星互联网架

构逐渐深化[22]，面向6G的星地融合移动通信系统架构[23]

融合了传统地面移动通信网络、低空接入网络与卫星通信

网络，并促使各自独立的标准体系向统一方向融合发展，

推进了卫星互联网的协议标准化演进，如图3所示。3GPP

在R16中定义了8个增强移动宽带场景和2个海量机器类

通信场景，提出了支持NTN的空中接口方案以及5G新空

·52·天地一体化信息网络第4卷

中接口参数，分析了卫星作为地面5G补充的可行性，并

计划在下一版本标准方案中完成标准化工作。

图3面向6G的星地融合移动通信系统架构

5G的NTN部署场景见表1。

表15G的NTN部署场景[24]

平台轨道高度运行方式典型覆盖尺寸

低轨卫星300~1500km

绕地球旋转

100~1000km

中轨卫星7000~25000km100~1000km

静地轨道卫星35786km

对于给定地

球点，保持

固定仰角/方

位角

200~3500km

空中载体平台

（UAS）包含高空

通信平台（High

AltitudePlatform

Station，HAPS）

8~50km

HAPS20km5~200km

高轨卫星400~50000km椭圆轨道绕

地球旋转200~3500km

根据卫星在网络中承担的角色不同，可以将5G的

NTN架构分为两种模式[25]：透明转发模式与星载基站模

式（gNB）。透明转发模式下，卫星仅作为透传中继；星

载基站模式下，卫星间可通过星间链路进行数据传输，能

够减少信关站数量，有效扩展移动通信网络的覆盖范围。

2.2星地融合网络协议体系

（1）TCP/IP协议体系

TCP/IP协议是目前应用最广泛的互联网通信协议，也

是当前卫星网络接入全球互联网的主流方案。TCP/IP协议

体系的设计目的是实现现存网络间的互联互通，采用网络

层寻址、路由与转发功能，实现全网可达性，采用TCP

协议实现端到端的可靠性连接。在空间网络采用TCP/IP

协议能够快速部署并实现星地网络的端到端通信，节约网

络建设成本。

现阶段，已形成了如IP协议上星（IPoverSatellite，

IPoS）的星上IP协议部署方案；针对传统TCP协议难以

适应较大时延、较高误码率的卫星信道的问题，采用TCP

性能增强代理的方式可以大大提高传输性能。空间数据系

统协商委员会（ConsultativeCommitteeforSpaceDataSystems，CCSDS）根据空间信道特征制定了空间通信协议规

范（SpaceCommunicationsProtocolSpecifications,SCPS）。

（2）CCSDS协议体系

空间数据系统协商委员会协议是由国际空间数据系

统协商委员会制定的空间通信标准协议，用于空间通信的

数据交换、存储及通信需求。借鉴TCP/IP协议体系，

CCSDS同样包含了5层协议架构，其体系结构自下而上

包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层，每

一层都包含若干可组合协议。

其中，网络层协议除全新定义的空间分组协议（Space

PacketProtocol,SPP）和空间通信协议规范-网络协议

（SpaceCommunicationsProtocolSpecification-Network

Protocol,SCPS-NP）外，还支持IPv4和IPv6。

CCSDS协议已成为国际上使用最广泛的空间通信协

议标准之一，部分CCSDS协议已成为国际标准化组织的

正式标准。CCSDS协议现存问题体现在无法与地面网络

协议进行直接互通，需要进行协议转换。

（3）DTN协议体系

时延容忍网络（DelayTolerantNetworks，DTN）协议

体系是一种用于时延容忍的网络通信协议体系，特别适用

于无线和移动网络中存在不可靠连接和大时延的环境。

DTN协议体系基于存储转发的思想，允许节点在临时性的

网络中存储和转发数据，以实现可靠的数据传输。

DTN协议在5层体系架构的基础上，在应用层与传输

层之间引入了覆盖层，并通过使用磁盘等永久存储的方式

克服网络的间歇性连接问题[26]，覆盖层中的覆盖层协议用

于将数据分段并在网络中进行存储和转发。

除此之外，DTN还定义了多种路由协议，包括基于传

染病模型的路由协议[27]、基于随机投射和等待的路由协议[28]

（Spray-and-WaitRoutingProtocol，SWRP）、基于遥传的路

由协议等。

（4）NDN协议体系

命名数据网络（NamedDataNetworking，NDN）协议

体系是一种新型的网络通信协议体系[29]，以数据为中心，

以数据命名为核心思想，与传统的基于主机的IP网络相

比，将重点从主机和IP地址转移到数据本身。NDN协议

体系包括多个具体的协议和机制，用于支持命名数据的传

输、路由和缓存。与传统的传输协议与互联网协议相比，

NDN具有内容寻址与高效缓存、数据高效分发、去中心

化的网络自主性等优势[30]。

第3期廖新悦等：空间卫星网络组网与管控技术综述·53·

3卫星网络路由管控关键技术

随着星座规模的逐渐扩大，大规模星座网络面临以下

挑战。

（1）用户增加，难以维持细粒度管控

随着卫星网络规模的扩大，卫星网络逐渐成为卫星互

联网的重要支撑部分，接入用户数急剧增加，用户的规模

扩大，导致了需要维护的用户信息以及不同用户所需的业

务状态变多。对于单个用户，维护开销包括表项开销、数

据包buffer开销与数据包回传带宽开销。其中，表项开销

的星载数据包buffer开销非常高。一般采用压缩表项的方式

解决用户/业务开销问题，但此类方法会导致管控粒度变粗。

（2）最短路径算法难度增加

现有的卫星网络最短路径算法，通常是基于集中式或

分布式的链路状态同步下的最短路径计算方法。其中，设

网络中节点数为n，Dijkstra算法以给定点为根，生成到任

意点的最短路径树，算法复杂度为o(n2

)。Floyd算法以动

态规划的方式计算任意点到点之间的最短路径，算法复杂

度为o(n3

)。随着网络节点数增加至上万个，星上有限的计

算资源无法承受大量计算开销，若进一步考虑等价多路径

（3）端到端路径可靠性降低

在采用激光构建星间链路的场景下，激光信号的空间

自由传播损耗以及接收端因天线未对准而产生的附加噪

声，使得星间激光链路的可用性小于100%；同时，随着

星座规模的扩大，卫星节点间的最大跳数即路径深度增

加，随着路径深度的增加，端到端的可靠性逐渐降低。以

上两种因素，导致业务传输路径和控制通道的可用性降低。

（4）路由更新开销不断提高

以地面网络层路由协议OSPF为例，网络中各节点间

建立邻居关系后通过交换链路状态信息来同步网络连接

关系。在全网链路状态信息同步收敛后，各节点以自身为

根节点，分布式计算到达任意点的最短路径。设网络节点

数为n，OSPF用于同步链路状态信息的消息规模为o(n2

)。

基于以上挑战，采用分层分域的网络架构能够降低决

策与信息同步的规模，提高管控效率。

现有的网络管控方法总体思路是“分而治之”，通过

将大规模卫星网络节点划为多个“卫星组”或“路由域”，

减少单个“组”或“域”的卫星节点数量，从而降低管控

的复杂度，同时减少单颗卫星所需维护的路由表规模，有

效利用星上计算资源，将此类问题统称为卫星网络的分域

问题。分域问题需要解决的问题不仅包括区域的大小、数

量如何确定，还要考虑到分域后路由信息如何同步，域内

路由、跨域路由如何计算等后续问题。

3.1基于多层卫星网络架构的分组管理方法

自卫星通信技术发展以来，许多组网中都提到了分层

网络架构，并证明了其相对于扁平结构的优势。随着空间

技术的发展，不同轨道高度的在轨卫星数量逐渐增多，使

得探索基于多层卫星网络架构的分层管控方式成为可能。

基于多层卫星网络架构的分层管控方法是通过上层卫星

的覆盖区域将下层卫星划分为多个卫星组，每一颗上层卫

星对一组下层卫星进行管控的组管理方式，通过局部更新

路由表的方式减少路由更新和管控复杂度，如图4所示。

图4基于多层卫星网络架构的分组管理

卫星网络分层管控的首次提出是在参考文献[31]中，

其中提出了多层卫星（SatelliteoverSatellite，SoS）的概

念，指出传统的卫星通信网络往往具有扁平的结构，缺乏

灵活性和可扩展性。为了解决上述问题，作者提出了一种

新的层级架构，通过利用静地轨道卫星或中轨卫星与低轨

卫星构建多层卫星网络架构。在SoS网络的基础上，设计

动态卫星路由协议（HierarchicalSatelliteRoutingProtocol，

HSRP）。HSRP是一种基于卫星逻辑位置的链路状态路由

算法，由上层卫星充当管理节点，下层卫星将分布式泛洪

收集到的链路状态信息汇总至上层卫星，上层卫星之间同

步不同卫星组间的链路状态信息，上层卫星按同步完成后

的链路状态信息进行下层卫星的点到点路由表计算，并将

计算后的路由表下发至下层卫星，减少了低层卫星的计算

压力。由于该算法仅依靠最小跳数作为最短路径计算指

标，无法保障传输时延要求。

基于上述分层网络架构，参考文献[32]提出了一种3层

卫星网络架构（LEO/MEO/GEO），MEO卫星负责下层

·54·天地一体化信息网络第4卷

LEO卫星组的链路信息收集，视为管理层；GEO卫星根

据管理层收集的链路信息进行路由表的计算与下发，视为

控制层；LEO卫星根据路由表进行数据包转发，视为数据

层。针对MEO和LEO卫星的移动性，采用逻辑位置方法

将LEO卫星的移动性与上层卫星隔离，以减少LEO卫星

组的变动。该方法将LEO卫星划分为网格点，最靠近网

格逻辑中心的LEO卫星被分配到该逻辑位置，当逻辑位

置发生变化时，后继卫星需从前序卫星处获取路由信息。

与基于逻辑位置的路由算法不同，此处的逻辑位置用于形

成卫星组。参考文献[33]提出了一种卫星分组和路由协议

（SatelliteGroupingandRoutingProtocol，SGRP），SGRP

被应用到由LEO层和MEO层构建的双层卫星网络中，根

据MEO卫星的覆盖范围对LEO卫星进行分组。

在划分卫星组的基础上，设计基于链路传输时延的最

短路径算法，为减少需要同步的链路状态信息，降低网络

开销，提高计算效率，设计链路状态信息摘要的同步信息

格式。本文在分层管控架构的基础上，在路由算法上进一

步考量了传输时延、网络管控开销等指标。

后续诸多工作在卫星分组管理的基础上，针对路由计

算，设计基于多约束的多目标优化分布式QoS路由算法[34-40]。

此类按照高层卫星覆盖域划分卫星组的管理方式具有一

定的局限性，低层卫星的高度动态性会导致卫星组的频繁

变化，无法保障集群的稳定性和可靠性。

3.2基于SDN多层控制器部署的分层管控方法

利用SDN架构进行星地融合组网，提高了卫星网络

的可扩展性和灵活性。对于大规模卫星网络，若在单卫星

轨道层部署控制节点，受限于卫星的单点能力，需要部署

多个星上控制器；若在地面部署单控制器节点，则无法支

撑整个网络的移动性管理。因此，研究基于SDN的控制

域划分方法以及控制器的部署问题，通过合理部署多层主

从控制节点，实现大规模卫星网络的高效管控，具有一定

的研究意义。

基于SDN架构的管控节点部署问题可归纳为管控节

点部署的数量和位置，参考文献[41]首次提出了SDN中的

控制器放置问题（ControllerPlacementProblem，CPP），

以降低网络时延为优化指标，研究针对地面广域网拓扑下

的最优控制器数量以及放置位置。在此基础上，基于CPP

问题，众多研究者将传输时延[42]、网络可靠性[43]、部署成

本[44]等性能作为优化指标。

由于卫星网络的高度动态性和卫星节点资源受限等

特点，现有的控制器动态放置问题（DynamicController

PlacementProblem，DCPP）可分为单层控制器部署方案和

多层控制器部署方案。

对于LEO单层卫星网络，参考文献[45]研究了基于地

面用户流量需求的LEO卫星控制器动态部署问题，其中

流量需求根据用户地理位置和时区进行建模，将控制器动

为优化目标，求解最佳控制器配置方案。基于控制器动态

部署，参考文献[46]以控制器配置开销和迁移成本为优化

指标，求解最佳控制器部署以及控制域大小，从而进一步

图5所示。

图5单层LEO网络控制器部署方案

多层控制器部署方案可充分利用多层卫星，提高网络

的可扩展性，多数采用在多个卫星轨道面上设计主从控制

器部署方案。多层控制器部署方案的优势：利用GEO卫

星对地全覆盖的优势，LEO卫星的对地时延优势，减少卫

星与地面间的频繁通信，提高网络管控的鲁棒性。

多层主从控制器的典型部署架构如图6所示，将LEO

卫星划分为多个子网，在地面部署控制中心进行全局视图

管控，在MEO/GEO卫星部署主控制器进行各LEO子网

间的管理，在LEO动态部署从控制器进行LEO子网内的

管理。由于地面控制器及GEO卫星的位置相对固定，多

层控制器部署问题的难点在于如何划分LEO卫星子网以

及动态选择LEO卫星作为从控制器。参考文献[47]提出基

于LEO轨道面划分的子网划分方法以及从控制器动态选

举方法。参考文献[48]提出基于LEO/MEO/GEO3层轨道的

多层控制方案，构建多目标优化模型，设计基于自适应粒

子群的启发式算法进行求解。

3.3基于聚类算法的管理域划分方法

现阶段基于聚类算法的管理域划分方法研究场景多

为移动自组织网络（MobileAd-hocNetwork，MANET）

第3期廖新悦等：空间卫星网络组网与管控技术综述·55·

场景、车辆自组网（VehicularAd-hocNetwork，VANET）

以及无人机网络（UnmannedAerialVehicleNetwork，

UAVNET），通过分簇算法将网络节点划分为稳定可靠的

集群，以此延长自组网的使用寿命。最早关于MANET

的分簇方案是参考文献[49]提出的基于节点ID的聚类算

法，如图7所示，将网络中的节点进行层次化划分，使

部分相邻的节点形成一个集群，在每个集群内动态选举

一个簇首（ClusterHead，CH），集群内除簇首外的节点

为簇成员（ClusterMember，CM），CH负责收集汇总集

群中CM的数据并传送至基站或汇聚节点，上层网络由

簇首组成，通过簇首间交互信息实现集群间通信。参考

文献[50]提出了基于网格结构的分簇算法，根据覆盖面

积计算网格大小，并根据网格间距离进行簇首选举，提

出了多优化簇首选举方法，形成稳定均衡的聚类。参考

文献[51]总结了近年来针对MANET的分簇算法以及簇

首选举方法。

图7移动自组网的聚类拓扑结构

作为MANET的一个分支，VANET具有不同的移动

性和信道条件，更多度量被添加到移动性模型中，如参考

文献[52]中的节点度参考文献[53]中的接收信号强度，参考

一个分支，也依赖于强大的无人机集群来提供高质量的服

务。在参考文献[55]中，考虑链路可用性和边界的影响来

计算稳定的无人机网络分区。在移动性预测聚类算法[56]

中，采用运动稳定性和链路存在概率作为聚类标准。

基于聚类算法的管理域划分方法逐步应用于卫星场

景。参考文献[57]提出针对小规模卫星网络的分簇方法，

通过设置令牌和权重函数进行簇首的选举，但是并未考虑

卫星的移动性模型。参考文献[58]针对小型卫星网络提出

了聚类算法，在簇首选择过程中，通过对剩余能量和连接

度等实时状态进行加权，优化了能量利用率和簇内连通

性。参考文献[59]面向有规则布局的星座提出了基于约束

条件的分布式算法，充分利用同轨链路能长期稳定的特

点，选定同轨节点作为核心簇成员。参考文献[60]针对中

继卫星集群网络的联合数据下载和资源管理问题，设计了

基于能耗最小化和丢包率最小化的优化问题，采用匹配博

弈论模型进行求解。

参考文献：

[1]IMT-2030推进组.IMT-2030（6G）推进组正式发布《6G总体愿

景与潜在关键技术》白皮书[EB].2021.

IMT-2030PromotionGroup.IMT-2030(6G)promotiongroupof图6多层主从控制器的典型部署架构

·56·天地一体化信息网络第4卷

[2]李贺武,吴茜,徐恪,等.天地一体化网络研究进展与趋势[J].

科技导报,2016,34(14):95-106.

LIHW,WUQ,XUK,etal.Progressandtendencyofspaceand

earthintegratednetwork[J].Science&TechnologyReview,2016,

34(14):95-106.

[3]WHALENDJ.TheriseandfallofCOMSAT:technology,business,

andgovernmentinsatellitecommunications[M].Hampshire:PalgraveMacmillan,2014.

[4]WHALENDJ.Theoriginsofsatellitecommunications

1945-1965[C]//Proceedingsof41stAerospaceSciencesMeeting

andExhibit.Reston:AIAA,2003:661.

[5]PRNewswire.Iridiumcompleteshistoricsatellitelaunchcampaign[EB].2019.

[6]DESELDING,PB.Globalstar’s2nd-generationsystemslatedto

beginlaunchingthisfall[EB].2010.

[7]ROCHELLEP.ORBCOMM.announcescommercialserviceforits

final11OG2satellites[EB].2016.

[8]CURZIG,MODENINID,TORTORAP.Largeconstellationsof

smallsatellites:asurveyofnearfuturechallengesandmissions[J].

Aerospace,2020,7(9):133.

[9]ZONGP,KOHANIS.DesignofLEOconstellationswithinter-satelliteconnectsbasedontheperformanceevaluationofthe

threeconstellationsSpaceX,OneWebandTelesat[J].KoreaJournal

ofRemoteSensing,2021,37(1):23-40.

[10]张嘉毅.美国SpaceX公司发射第94批22颗微版“星链”v2.0

卫星[EB].2023.

ZHANGJY.SpaceXlaunchedthe94thbatchof22micro-version

Starlinkv2.0satellites[EB].2023.

[11]何善宝.卫星互联网：让全球处处有信号[EB].2023.

HESB.SatelliteInternet:makingtheworldavailable[EB].2023.

[12]FOUSTJ.OneWebslashessizeoffuturesatelliteconstellation[EB].

2021.

[13]RAINBOWJ.Telesattoorder100fewersatellitesforLEOconstellation[EB].2022.

[14]陈山枝.关于低轨卫星通信的分析及我国的发展建议[J].电信

科学,2020,36(6):1-13.

CHENSZ.AnalysisofLEOsatellitecommunicationandsuggestionsforitsdevelopmentstrategyinChina[J].Telecommunications

Science,2020,36(6):1-13.

[15]杨丹,刘江,张然,等.基于SDN的卫星通信网络:现状、机遇

与挑战[J].天地一体化信息网络,2020,1(2):34-41.

YANGD,LIUJ,ZHANGR,etal.SDN-basedsatellitenetworks:

progress,opportunitiesandchallenges[J].space-Integrated-Ground

InformationNetworks,2020,1(2):34-41.

[16]张寒,黄祥岳,孟祥君,等.基于SDN/NFV的天地一体化网络架

构研究[J].军事通信技术,2017,38(2):33-38.

ZHANGH,HUANGXY,MENGXJ,etal.Researchon

space-groundintegratednetworkarchitecturebasedonSDN/

NFV[J].MilitaryCommunicationTechnology,2017,38(2):33-38.

[17]AHMEDT,DUBOISE,DUPéJB,etal.Software-definedsatellite

cloudRAN[J].InternationalJournalofSatelliteCommunications

andNetworking,2018,36(1):108-133.

[18]徐媚琳,贾敏,郭庆.基于SDN/NFV的卫星互联网服务功能资

源分配研究[J].天地一体化信息网络,2022,3(1):44-49.

XUML,JIAM,GUOQ.ResearchonresourceallocationofsatelliteInternetservicefunctionbasedonSDN/NFV[J].

Space-Integrated-GroundInformationNetworks,2022,3(1):44-49.

[19]王朱伟,徐广书,买天乐,等.基于AI的LEO卫星网络资源管

理架构设计[J].信息技术与网络安全,2018,37(2):20-22.

WANGZW,XUGS,MAITL,etal.DesignofLEOsatellite

networkresourcemanagementarchitecturebasedonAI[J].InformationTechnologyandNetworkSecurity,2018,37(2):20-22.

[20]BAOJZ,ZHAOBK,YUWR,etal.OpenSAN:asoftware-definedsatellitenetworkarchitecture[J].ACMSIGCOMM

ComputerCommunicationReview，2014，44(4):347-348.

[21]LITX,ZHOUHC,LUOHB,etal.SERvICE:asoftwaredefined

frameworkforintegratedspace-terrestrialsatellitecommunication[J].IEEETransactionsonMobileComputing,2018,17(3):

703-716.

[22]王宁远,陈东,刘亮,等.未来低轨信息网络发展与架构展望[J].

电子与信息学报,2023,45(2):396-406.

WANGNY,CHEND,LIUL,etal.Developmenttrendandarchitectureprospectoffuturelow-earth-orbitinformationnetworks[J].

JournalofElectronics&InformationTechnology,2023,45(2):

396-406.

[23]CHENSZ,SUNSH,KANGSL.Systemintegrationofterrestrial

mobilecommunicationandsatellitecommunication—thetrends,

challengesandkeytechnologiesinB5Gand6G[J].ChinaCommunications,2020,17(12):156-171.

[24]3GPP.SolutionsforNRtosupportnon-terrestrialnetworks

(NTN):TR38.821[S].2019.

[25]3GPP.Studyonnewradio(NR)tosupportnon-terrestrialnetworks

(NTN):TR38.811[S].2020.

[26]BURLEIGHS,FALLK,BIRRANEE.Bundleprotocolversion7:

RFC9171[S].2022.

[27]WANGHZ,WANGHQ,TANJ,etal.Adelaytolerantnetwork

routingpolicybasedonoptimizedcontrolinformationgeneration

method[J].IEEEAccess,2018,6:51791-51803.

[28]SPYROPOULOST,PSOUNISK,RAGHAVENDRACS.Spray

andwait:anefficientroutingschemeforintermittentlyconnected

mobilenetworks[C]//Proceedingsofthe2005ACMSIGCOMM

WorkshoponDelay-TolerantNetworking.NewYork:ACM,2005:

252-259.

[29]ZHANGLX,AFANASYEVA,BURKEJ,etal.Nameddatanetworking[J].ACMSIGCOMMComputerCommunicationReview,

2014,44(3):66-73.

[30]KARIMFA,AMANAHM,HASSANR,etal.Nameddatanet-

第3期廖新悦等：空间卫星网络组网与管控技术综述·57·

working:asurveyonroutingstrategies[J].IEEEAccess,2022,10:

90254-90270.

[31]LEEJW,LEEJW,KIMTW,etal.Satelliteoversatellite(SOS)

network:anovelconceptofhierarchicalarchitectureandroutingin

satellitenetwork[C]//ProceedingsofProceedings25thAnnualIEEE

ConferenceonLocalComputerNetworks.Piscataway:IEEEPress,

2002:392-399.

[32]AKYILDIZIF,EKICIE,BENDERMD.MLSR:anovelrouting

algorithmformultilayeredsatelliteIPnetworks[J].IEEE/ACM

TransactionsonNetworking,2002,10(3):411-424.

[33]CHENC,EKICIE.AroutingprotocolforhierarchicalLEO/MEO

satelliteIPnetworks[J].WirelessNetworks,2005,11(4):507-521.

[34]ZHOUYH,SUNFC,ZHANGB.Ahierarchicalanddistributed

QoSroutingprotocolfortwo-layeredsatellitenetworks[C]//The

[35]ZHOUYH,SUNFC,ZHANGB.AnovelQoSroutingprotocol

forLEOandMEOsatellitenetworks[J].InternationalJournalof

SatelliteCommunicationsandNetworking,2007,25(6):603-617.

[36]YINZZ,ZHANGL,ZHOUXW.On-demandQoSmulticast

routingfortriple-layeredLEO/HEO/GEOsatelliteIPnetworks[J].

JournalofCommunications,2011,6(6):495-508.

[37]LONGF,YANGZA,SUNFC,etal.Amulti-objectiveoptimizationbasedQoSroutingalgorithmformulti-layeredsatelliteIP

networks[C]//Proceedingsof2010InternationalConferenceon

Networking,SensingandControl(ICNSC).Piscataway:IEEE

Press,2010:147-152.

[38]LONGF,SUNFC,YANGZA.Anovelroutingalgorithmbased

onmulti-objectiveoptimizationforsatellitenetworks[J].Journalof

Networks,2011,6(2):238.

[39]LONGF,XIONGNX,VASILAKOSAV,etal.Asustainable

heuristicQoSroutingalgorithmforpervasivemulti-layeredsatellitewirelessnetworks[J].WirelessNetworks,2010,16(6):

1657-1673.

[40]ZHOUW,ZHUYF,LIYY,etal.ResearchonhierarchicalarchitectureandroutingofsatelliteconstellationwithIGSO-GEO-MEO

network[J].InternationalJournalofSatelliteCommunicationsand

Networking,2020,38(2):162-176.

[41]HELLERB,SHERWOODR,MCKEOWNN.Thecontroller

placementproblem[J].ACMSIGCOMMComputerCommunicationReview,2012,42(4):473-478.

[42]WANGGD,ZHAOYX,HUANGJ,etal.Aneffectiveapproach

tocontrollerplacementinsoftwaredefinedwideareanetworks[J].

IEEETransactionsonNetworkandServiceManagement,2018,

15(1):344-355.

[43]MOAZZENIS,KHAYYAMBASHIMR,MOVAHHEDINIAN,et

al.Onreliabilityimprovementofsoftware-definednetworks[J].

ComputerNetworks,2018,133:195-211.

[44]KHORRAMIZADEHM,AHMADIV.Capacityandload-aware

software-definednetworkcontrollerplacementinheterogeneous

environments[J].ComputerCommunications,2018,129:226-247.

[45]PAPAA,DECOLAT,VIZARRETAP,etal.DynamicSDNcontrollerplacementinaLEOconstellationsatellitenetwork[C]//Proceedingsof2018IEEEGlobalCommunicationsConference

(GLOBECOM).Piscataway:IEEEPress,2019:206-212.

[46]PAPAA,DECOLAT,VIZARRETAP,etal.Designandevaluation

ofreconfigurableSDNLEOconstellations[J].IEEETransactions

onNetworkandServiceManagement,2020,17(3):1432-1445.

[47]XUS,WANGXW,GAOBY,etal.Controllerplacementinsoftware-definedsatellitenetworks[C]//Proceedingsof201814thInternationalConferenceonMobileAd-HocandSensorNetworks

(MSN).Piscataway:IEEEPress,2019:146-151.

[48]WUS,CHENXQ,YANGL,etal.Dynamicandstaticcontroller

placementinsoftware-definedsatellitenetworking[J].Acta

Astronautica,2018,152:49-58.

[49]GERLAM,TSAITC.Multicluster,mobile,multimediaradio

network[J].WirelessNetworks,1995,1(3):255-265.

[50]LALITHAK,THANGARAJANR,UDGATASK,etal.GCCR:

anefficientgridbasedclusteringandcombinationalroutingin

wirelesssensornetworks[J].WirelessPersonalCommunications,

2017,97(1):1075-1095.

[51]AHMADM,HAMEEDA,IKRAMAA,etal.State-of-the-art

clusteringschemesinmobileadhocnetworks:objectives,challenges,andfuturedirections[J].IEEEAccess,2019,7:

17067-17081.

[52]KWONJH,KWONC,KIMEJ.Neighbormobility-basedclusteringschemeforvehicularadhocnetworks[C]//Proceedingsof

2015InternationalConferenceonPlatformTechnologyandService.

Piscataway:IEEEPress,2015:31-32.

[53]AHIZOUNEA,HAFIDA.Anewstabilitybasedclusteringalgorithm(SBCA)forVANETs[C]//Proceedingsof37thAnnualIEEE

ConferenceonLocalComputerNetworks-Workshops.Piscataway:IEEEPress,2013:843-847.

[54]ZHANGLR,ELSAYEDAH.Anovelcluster-basedprotocolfor

topologydiscoveryinvehicularadhocnetwork[J].ProcediaComputerScience,2012,10:525-534.

[55]YUYL,RUL,FANGK.Bio-inspiredmobilitypredictionclusteringalgorithmforadhocUAVnetworks[J].EngineeringLetters,

2016,24(1):328-337.

[56]XINGN,ZONGQ,DOULQ,etal.Agametheoreticapproachfor

mobilitypredictionclusteringinunmannedaerialvehiclenetworks[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2019,

68(10):9963-9973.

[57]JIANGYQ,LIUYB,WENYY,etal.Aclusteringalgorithm

appliedtothesatellitenetworksmanagement[C]//Proceedingsof

theFourthInternationalConferenceonParallelandDistributed

·58·天地一体化信息网络第4卷

廖新悦（1998），女，北京邮电大学网络与

交换技术国家重点实验室博士生，主要研究方

向为软件定义网络、卫星网络。

张然（1993），男，北京邮电大学博士后，

IEEE学生会员，主要研究方向为计算、缓存

与网络融合、命名数据网络、卫星网络、网络

人工智能。

黄正璇（2001），男，北京邮电大学网络与

交换技术国家重点实验室硕士生，主要研究方

刘江（1983），男，北京邮电大学教授，IEEE

会员，主要研究方向为网络架构、网络虚拟化、

卫星网络、软件定义网络、信息中心网络与网

络实验床。

唐琴琴（1994），女，北京邮电大学博士后，

主要研究方向为移动边缘计算，云网融合与算

力网络、卫星网络、网络人工智能等。

黄韬（1980），男，北京邮电大学教授，IEEE

高级会员，主要研究方向为网络架构、网络人

工智能、路由与转发、网络虚拟化。

Computing,ApplicationsandTechnologies.Piscataway:IEEE

Press,2003:396-399.

[58]QINJ,MAOX,MCNAIRJ.Weightbaseddominatingsetclusteringalgorithmforsmallsatellitenetworks[C]//Proceedingsof2012

IEEEInternationalConferenceonCommunications(ICC).Piscataway:IEEEPress,2012:3195-3199.

[59]江玉洁,姜兴龙,梁旭文.面向移动通信星座网络的自主管理

分簇算法[J].系统工程理论与实践,2011,31(S2):203-208.

JIANGYJ,JIANGXL,LIANGXW.Aclusteringalgorithmfor

self-managementinmobilesatelliteconstellationnetwork[J].SystemsEngineering-Theory&Practice,2011,31(S2):203-208.

[60]ZHANGSH,CUIGF,WANGWD.Jointdatadownloadingand

resourcemanagementforsmallsatelliteclusternetworks[J].IEEE

TransactionsonVehicularTechnology,2022,71(1):887-901.

[作者简介]

星地融合网络中基于多目标优化的星间切换决策方法

刘人鹏，胡博，李鹤群

（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京100876）

摘要：低轨通信卫星高速运动使网络拓扑具有高动态性，同时，星地融合网络资源呈现时空非均匀分布。当卫星移动引发多

个用户和业务切换时，触发大量切换请求导致网络资源竞争加剧，有限的星上资源无法满足切换请求，导致切换成功率显著下

降。针对以上问题，提出一种基于多目标优化的星间切换方法，引入卫星覆盖时空图，将动态连续拓扑划分为静态离散快照，

对平均数据速率与网络负载进行优化，保证切换成功率，提高网络服务能力。搭建星地融合通信仿真环境，在多星重叠覆盖场

景下测试多用户切换性能，分析表明，所提多目标星间切换方法的平均切换成功率提高20%以上。

关键词：星地融合网络；切换控制；网络拓扑；多目标优化

中图分类号：TP393

doi:10.11959/j.issn.20968930.2023031

Inter-SatelliteHandoverMethodBasedMulti-Objective

OptimizationinSatellite-TerrestrialIntegratedNetwork

LIURenpeng，HUBo，LIHequn

StateKeyLaboratoryofNetworkingandSwitchingTechnology，BeijingUniversityofPostsandTelecommunications，

Beijing100876,China

Abstract:Thehigh-speedmotionoflow-earthorbitcommunicationsatellitesresultsinahighlydynamicnetworktopology,andthe

spatio-temporaldistributionofresourcesinthesatellite-terrestrialintegratednetworkisnon-uniform.Whenmultipleusersandservices

switchbetweensatellites,alargenumberofhandoverrequestsaretriggered,leadingtointensifiednetworkresourcecompetition.Asa

result,thelimitedsatelliteresourcescannotmeetallthehandoverrequests,leadingtoasignificantdecreaseinhandoversuccessrate.In

viewoftheaboveproblem,themulti-objectiveoptimizationbasedsatellitehandovermethodwasproposed.Itintroducedthesatellite

coveragespatio-temporalgraphandtransformsthedynamiccontinuoustopologyintostaticdiscretesnapshots,accuratelydepictedthe

connectionsbetweensatellitenodesandusersatdifferenttimesandlocations.Themulti-objectiveoptimizationmodelwasestablished

forsatellitehandoverdecisions,andanadaptiveacceleratedmulti-objectiveevolutionaryalgorithm(AAMOEA)wasproposedtooptimizeduserdatarateandnetworkloadsimultaneously,ensuredhandoversuccessrateandenhancednetworkservicecapability.Itbuilta

STINcommunicationsimulationenvironmentandtestedthemultiuserhandoverperformanceinamultisatelliteoverlappingcoverage

scenario.Theresultsdemonstratedthatthemulti-objectiveoptimization-basedsatellitehandovermethodachievedanaveragehandover

successrateimprovementofover20%comparedtobenchmarkalgorithms.

Keywords:satellite-terrestrialintegratednetwork,handovercontrol,networktopology,multi-objectiveoptimization

随着全球通信需求的不断增长，6G通信系统将结合

地面移动通信和卫星通信，形成星地融合网络架构，为全

球各类用户提供宽带接入[1]。目前移动通信网络只覆盖了

约20%的陆地面积，小于6%的地球表面积，仍有30%以

收稿日期：20230415；修回日期：20230810

基金项目：国家重点研发计划项目（No.2020YFB1807900）

FoundationItem:NationalKeyResearchandDevelopmentProgramofChina(No.2020YFB1807900)

·60·天地一体化信息网络第4卷

上的人口没有接入互联网，全球通信覆盖和数据传输能力

存在严重的不平衡。卫星通信网络不受基础设施建设等客

观原因制约，尤其低轨卫星轨道更低，相比于高轨道、中

轨道卫星，具有更低的通信时延与更小的链路损耗，可以

解决地面移动通信面临的偏远地区覆盖、快速稳定的应急

通信等问题。卫星通信与地面通信秉承“5G兼容，6G融

合”的思路——在人口稠密地区使用地面通信网络以发挥

大容量、高速率、低时延优势，在其他地区使用卫星通信

网络以发挥广覆盖优势[2]。星地融合网络具有更复杂、更

难以描述和预测的移动特性，高效的切换控制是保证星地

融合网络中通信连续性的有效方法[3]。

3GPP在R17开展对非地面网络（Non-Terrestrial

Network,NTN）的标准化工作，采用弯管传输模式对卫星

网络中基于位置的移动性管理等技术进行研究。在R18的

NRNTNEnhancements项目中，进一步研究卫星通信系统

内和卫星-地面通信系统间移动性管理和业务连续性增强

等问题。近年来，多位学者针对星间切换做了详细论述。

参考文献[4]按照卫星工作模式，分别介绍了弯管卫星与再

生卫星在两种工作模式下的切换控制，其中处于弯管工作

模式的卫星主要发生用户链路切换和馈电链路切换。用户

链路切换又根据是否更换卫星，分为卫星内的波束切换与

不同卫星之间的波束切换。参考文献[5]将星间切换方法分

为链路层切换方法和网络层切换方法，链路层切换方法又

进一步被分为3类：点波束切换方法、星间切换方法和星

间链路切换方法。参考文献[6]从星座规模、切换指标以及

切换方法等方面介绍了近年来的星间切换控制研究，其中

道状态、时延、切换开销、丢包率、切换失败率等。

关于星间切换的典型工作主要包含基于图论的切换

方法、基于学习的切换方法以及基于博弈的切换方法，具

体见表1。

基于图论的星间切换方法是通过构建星间切换控制

图模型，实现对切换决策的优化[7]。参考文献[8]提出了一

种基于加权二分图的卫星与地面网关之间的切换方法，使

用Kuhn-Munkres（KM）算法研究了最大权重匹配问题，

旨在最大化整体通信质量并平衡网络负载。将卫星通信系

统中的卫星、地面站和用户设备等元素抽象为图中的节

点，将它们之间的连接关系抽象为图中的边，利用图论中

的最短路径算法、最小生成树算法等，计算出切换控制图

中的最优路径，从而实现星间切换控制[8]。参考文献[9]提

出了一种卫星网络中基于有向图的切换框架，利用卫星覆

盖周期计算切换有向图，切换过程可转化为在有向图中寻

找路径，根据不同的切换标准，设置链路权重以支持多种

场景下的星间切换策略。参考文献[10]联合利用基于有向

图的切换框架和多属性决策算法构建多属性动态图，来解

决卫星服务航空交通场景下的切换问题。上述基于图论的

切换方法仍面临许多问题，如当网络规模较大时，计算最

到限制。基于学习的星间切换方法利用强化学习、深度学

习等技术，通过对大量数据的学习，建立起星间切换决策

模型[11]，实现星间切换的智能决策，并且可以自适应地学

习和适应不同的网络环境和变化[12]。参考文献[13]提出了

一种面向以用户为中心的卫星网络的体验质量（Qualityof

Experience，QoE）驱动的智能切换机制，通过空间关系耦

合模型来预测用户与卫星之间的相对运动模式来选择切

换接入卫星，并采用强化学习优化用户QoE。参考文献[11]

提出了一种基于多代理强化学习的星间切换策略，旨在最

小化平均切换次数，同时满足每颗卫星的负载约束。基于

博弈的星间切换方法将卫星之间的切换控制问题看作一

种用户终端的博弈过程，通过博弈理论来分析和优化用户

之间的资源竞争关系，进行星间切换决策，使系统达到纳

什均衡。参考文献[14]提出了一种基于低轨卫星通信网络

中移动终端潜在博弈的新型星间切换策略，获得具有最大

用户满意度的切换策略，并平衡卫星网络负载。

现有的切换方法中，基于图论的切换方法虽然简单，

但星地链路快速变化，研究星间切换方法需分析用户和

表1星间切换方法对比

方法分类算法场景优化目标关键技术点

基于图论

GBH&MADM高速航空交通整体吞吐量设置信道保留顺序(CRO)参数

加权二分图&KM馈电链路切换控制馈电链路速率MIMO系统多阶最大权重匹配

基于学习

RL随机接入用户切换次数、端到端时延利用空间关系耦合模型预测切换因素

RL多LEO卫星覆盖用户用户阻塞率分布式多智能体切换

基于博弈二分图&势博弈高低轨卫星网络协同覆盖的地面用户切换次数基于SDSN结构的势博弈算法

第3期刘人鹏等：星地融合网络中基于多目标优化的星间切换决策方法·61·

卫星的时变连接关系及动态的可用资源；基于学习的切

换方法需要大量的数据来进行训练，在卫星通信系统中，

数据的获取和处理可能会受到限制；基于博弈的切换方

法需要考虑当卫星网络规模增大时，会产生大量节点间

博弈信息开销[15]。

1基于多目标优化的星间切换方法

星地融合网络中的星间切换问题涉及多个冲突的目

标，这些目标往往相互影响，多目标优化可以提供一系列

接近帕累托前沿的解集，在相互冲突的目标上都能取得较

好的数值解。本文提出基于多目标优化的星间切换方法，

引入卫星覆盖时空图将动态连续拓扑划分为静态离散快

照，建立平均数据速率与网络负载的多目标优化模型，提

出自适应加速变体多目标优化算法（AdaptiveAccelerated

Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm,AAMOEA）寻求一

组在多个目标函数下都具有较好性能的切换策略，保证切

换成功率。

1.1场景模型

星地融合网络星间切换场景如图1所示，设卫星覆盖

区域内用户由低轨卫星持续提供通信服务，该场景主要由

以下部分构成：低轨通信卫星表示为{1,2,,,,}sS，卫

星沿固定星历轨迹运动，当运动至用户可见范围内，可以

为用户提供通信服务，分布于不同区域的地面用户表示为

{1,2,,,,}kK。根据3GPP发布的条件切换

（ConditionalHandover,CHO）定义，当满足一个或多个切

换执行条件时，用户自行执行切换，由于卫星和用户的相

对位置不断变化，在数据传输过程中，用户需要不断切换

服务卫星以保证连续的通信服务。本文将卫星剩余服务时

可见候选卫星中做出切换决策。定义二进制变量ks,，

,1ks表示用户k切换至卫星s，否则反之，用户在某一

时刻只能选择一颗卫星进行连接，利用连接矩阵来表示用

户与卫星的连接关系。

1,11,21,

2,12,22,

,1,2,

s

kkks

(1)

在星地融合网络中，低轨通信卫星持续高速地运动使

网络拓扑呈现出高度动态性[16]，为了在多卫星重叠覆盖的

场景下描述用户与卫星之间的时空连接关系，引入卫星覆

盖时空图。其主要思想是将星地融合网络连续动态拓扑离

散化，划分为足够小的时隙，在每个时隙有效期内，使用

静态图描述每个时隙卫星与用户的连接关系[17]。本文静态

图用离散快照表示，通过一系列快照，时变连续拓扑可以

转化为静态离散的卫星覆盖时空图。

卫星与用户之间的仰角θ通常被用作描述用户与卫

星之间的位置关系[18]，假设用户和卫星的位置信息分别

用(,,)kkkxyz和(,,)sssxyz来表示，其仰角可以通过下式

计算[19]

图1星地融合网络星间切换场景

·62·天地一体化信息网络第4卷

222

,

π

arccos

22

2

sk

RRhd

RRh

dRhR

dRh

(2)

其中，R为地球半径，h为卫星轨道高度。卫星与用户之

间的距离计算为

,()()()ksksksksdxxyyzz(3)

计算[16]

Mmax

1

t2

(4)

余弦定理求得。与卫星角速度s和地球自转角速度e

se

1()cos

i(5)

1.2多目标函数设置

在星间切换问题中，当卫星移动引发多个用户和业务

切换时，会同时触发大量切换请求，使网络资源竞争加剧，

将导致网络资源竞争加剧，有限的星上传输资源无法满足

所有切换请求，导致切换失败。若接入过多用户，则会降

低数据速率，本文同时优化平均数据速率和网络负载两个

目标函数，平均数据速率是衡量通信质量的重要指标，卫

星与地面用户的传输损耗计算为

PLPLPLPLks,bgs(6)

其中，基本路径损耗PLb表示自由空间传播损耗、阴影衰

落与杂波损耗之和

PLFSPL,SFCL(,b,())kssssdff(7)

ks,d为低轨卫星到地面用户的距离，sf为通信频率，

s为卫星仰角，阴影衰落SF服从正态分布，可计算出信

噪比为

trtrre

ks,N

CPGG

NP

(8)

其中，trP为发射功率，trG为发射天线增益，reG为接收

天线增益。由香农公式可得用户可达速率为

,2logks

C

NRBkss

(9)

将网络负载设为目标函数，优化网络传输资源的使用

情况，提高用户的切换成功率。定义卫星节点负载为该网

络当前接入的用户数与最大可服务用户数之比，网络负载

可以表示为卫星节点负载方差

Σ1,

K

kks

j

QM

(10)

Σ1

S

(11)

其中，Mj为最大可服务用户数，Q为卫星节点负载平均

值。约束条件为每颗卫星最大连接数和卫星对用户的剩余

1.3自适应加速变体多目标优化算法

多目标优化问题的一种解决方法为赋予各个目标函

数合适的权重值，得到一个全新的单目标函数，之后采用

单目标优化算法进行求解[21]。但是权重值设置受人为因素

干扰较大，且容易因权重值过小导致某个目标适应度值无

法收敛。因此本文基于NSGA-Ⅱ算法框架[22]，在算法的

前期构造佳点集保证算法的搜索能力，扩大搜索空间，避

免陷入局部最优；在后期引入自适应加速变体，加快环境

选择的速度，保证算法有效收敛；提出了自适应加速变体

多目标优化算法对星间切换问题进行求解，算法流程如图2

所示。

图2AAMOEA流程

第3期刘人鹏等：星地融合网络中基于多目标优化的星间切换决策方法·63·

在优化算法中，种群的每个个体都由染色体构成，染

色体长度为决策变量维度。本文用一条染色体编码代表

星地融合网络中星间切换的一种策略，即用户的切换选

择，并考虑将卫星编号作为决策变量，表示用户连接的

目标卫星。

种群初始化对算法的收敛速度和搜寻解集的精度至

关重要，经典优化算法一般采用随机变量生成初始化种

群，在求解星间切换问题时容易导致对目标空间的遍历性

不足，影响算法最终性能。星间切换问题的初始化种群方

法应该尽可能广泛分布于整个搜索空间中，以保持解集的

多样性，本文采用佳点集来初始化种群。初始化种群代表

一组切换策略，根据用户侧可达数据速率和网络负载计算

每个个体的适应度值，初始化种群首先计算佳点

12(,,,)nrrrr，

2πmod2cos,1,17j

i

rjn≤≤(12)

构造佳点集

Pniriririin1122,,,,1,2,3,,nn(13)

将佳点集映射到种群所在的可行域上

(())jXaPibaijnjj(14)

其中，ja表示当前维度下界，jb表示当前维度上界。

使用快速非支配排序方法对种群中的个体进行排序，

在多目标优化问题中，对于种群中的两个解1p、2p，如

果对于任意目标函数kf，都有fkkpfp12≤，称1p支

配2p；如果对于任意目标函数kf，都有fkkpfp12＜，

则称1p强支配2p。当整个目标空间不存在支配ip的解，

则ip为该多目标问题的帕累托最优解。按照支配关系将个

体划分为不同的非支配层级，对于初始种群的所有个体，

统计其支配解的个数和支配其的解的个数，统计结束后，

将没有支配解的个体设置支配等级为1。以此类推，直到

将整个种群按照支配层级排序完毕。

在父代选择方式中，一般采用二元锦标赛选择方法

随机从种群中选择两个个体进行竞争选出父代个体，其

优点是任何个体都可以竞争成为父代个体，保证父代选

择公平，避免陷入局部最优中。二元锦标赛方法也有一

定的缺点，其实现方式近似于随机选择父代。当卫星规

模增大时，比较选择过程速率减慢，导致优化过程的搜

索能力下降。本文提出一种自适应选择策略，根据星座

规模初始化锦标赛抽取个数，在前几轮比较中加快新种

达到设定阈值后，逐渐减小锦标赛抽取个数。选择一定

数量精英个体作为父代种群进行模拟二进制交叉并用于

实数编码，生成子代种群。

为了维护新种群的多样性，对于无法利用非支配层

级进行比较的个体，利用其相邻个体计算拥挤度，用于

后续环境选择操作，使求得的帕累托解集在目标空间中

尽可能分散，更能靠近帕累托最优前沿[23]，拥挤度计算

如下

11

mii

ijjjDff

∣∣(15)

其中，Di表示i点的拥挤度，i1

jf表示i1点的第j个目

标函数值，i1

jf表示i1点的第j个目标函数值。个体的

拥挤度高，说明该区域被探索得较充分；反之，该区域探

索度较低，可以进行更高概率的多项式变异，增加种群的

多样性，避免错过适应度更高的个体。

g

0avg

avgGen

maxGen

1,

DN

PDD

P

≤

(16)

其中，P0为初始变异概率，Davg为平均拥挤度，Dmax为

最大拥挤度，Ng为当前迭代次数，NGen为总体迭代次数。

通过该方法可以提高Pareto集和种群的多样性，防止算法

陷入局部最优或早熟，满足迭代次数后，得到一组帕累托

最优解集。

本文所提AAMOEA算法对NSGA-Ⅱ算法选择过程

进行优化，设目标数为M，种群个体数为N，个体进

行一次排序需要和N1个个体比较M个目标，整个种

2OMN()。随着卫星规模的增大与种群迭代数的增大，

AAMOEA算法会自适应调整排序规模，通过牺牲部分

得益于种群初始化的改进，算法在保证种群多样性的同

时满足快速收敛的需求。

2仿真设置与结果分析

本文利用MATLAB和STK卫星仿真工具搭建星地

融合网络仿真环境，对所提算法进行仿真试验测试。

2.1参数设置

采用Starlink第一阶段一层卫星网络的轨道参数，轨

道面数为72个，每条轨道分布22颗卫星，轨道高度为

550km，轨道倾角为53°，具体见表2。

·64·天地一体化信息网络第4卷

表2仿真参数设置

参数名称仿真设置

卫星仿真环境

星座类型Starlink星座

卫星数1584颗

轨道面数72个

轨道倾角53°

轨道高度550km

系统带宽100MHz

用户数量40~140个

算法设置

种群大小100

编码长度40~140

迭代次数100次

2.2实验结果分析

首先选取地面的多个用户，采用相同参数设置，验证

算法所得帕累托前沿的分布情况。

图3展示了帕累托前沿面分布情况比较，得益于初始

化步骤改进，所提多目标切换方法克服了算法容易局部收

敛的问题，相邻个体之间的距离更远，在整体目标空间内

分布更均匀，种群多样性得到了保障；通过比较帕累托前

沿的分布，可以看出改进算法所得解集更靠近理想点，可

以跳出当前的极值区域，找到更优的非支配解，在求解星

间切换问题上具有更好的性能。

图3帕累托前沿面分布情况比较

设置用户位置固定不变，仅考虑由卫星运动导致卫星

与用户连接关系发生变化所引发的星间切换，图4展示了

地面60个用户的切换选择情况。

通过对比图4（b）与图4（c）中的切换选择可以看

出，所提多目标切换方法得到的用户切换决策更加分散。

图4（b）中接入用户数最多的卫星服务了30个用户，而

图4（c）中接入用户数最多的卫星服务了21个用户，说

明当卫星移动引发切换时，得益于种群初始化的改进，所

提多目标切换方法有更多样的个体选择，切换请求数量峰

值更低，可以有效保证切换成功率。

图4地面60个用户的切换选择情况

为了进一步测试所提AAMOEA方法与其他多目标优

化方法在连续时隙间进行切换的性能对比，从可达速率与

第3期刘人鹏等：星地融合网络中基于多目标优化的星间切换决策方法·65·

网络负载失衡度两个角度分别对近似引导优化

（Approximation-GuidedEvolution-Ⅱ，AGE-Ⅱ）算法[24]、

多目标粒子群优化（Multi-ObjectiveParticleSwarmOptimization，MOPSO）算法[25]、自组织多目标优化算法

（Self-OrganizingMulti-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm，

SMEA）[26]进行评估。

图5连续时隙可达速率

图5展示了在连续时隙下采样的AAMOEA算法与基

于其他多目标切换方法的可达速率。可以看出，所构建的

多目标模型在每一代优化过程中，通过对个体进行快速非

支配排序、计算拥挤度等方法，筛选出了一系列具有较好

平衡性的解，这些解能够在平均数据速率和网络负载之间

找到一个合适的折中点，代表了在网络负载和平均数据速

率两个目标下的帕累托最优解集。网络负载失衡度的对比

情况如图6所示。

图6连续时隙网络负载失衡度对比情况

通过图6可以看出，所提算法的负载失衡度远低于基

于最大仰角的切换方法，这是由于在多目标切换模型中，

通过适应度函数设计，在保证平均数据速率的情况下，避

免大范围切换至相同的卫星，从而减小了网络负载失衡

度，提高网络应对突发状况的能力。

下面针对地面不同规模用户进行切换仿真实验，

分别测试了基于多目标优化的切换方法与基于最大仰

角的切换方法。图7为用户切换失败率与用户规模的

关系。

图7用户切换失败率与用户规模的关系

从图7可以看出，两种切换方法的切换失败率都会随

着用户规模的增大而上升，这是因为接入同一颗卫星的用

户数增多。当卫星移动引发切换时，会同时触发大量切换

请求，导致切换成功率下降。由于所提切换方法中初始种

群分布更均匀，并且通过多目标优化保证了用户可达速

率，用户的切换选择适当分散于临近卫星，当某颗卫星移

出可见范围时，可以降低切换请求触发数量。通过计算比

较，所提切换方法相较于基准算法，用户切换成功率提高

20%以上。

[1]ZHUXM,JIANGCX.Integratedsatellite-terrestrialnetworks

toward6G:architectures,applications,andchallenges[J].IEEEInternetofThingsJournal,2022,9(1):437-461.

[2]陈山枝.关于低轨卫星通信的分析及我国的发展建议[J].电信

[3]沈学民,承楠,周海波,等.空天地一体化网络技术:探索与展

望[J].物联网学报,2020,4(3):3-19.

SHENXM,CHENGN,ZHOUHB,etal.Space-air-groundintegratednetworks:reviewandprospect[J].ChineseJournalonInternetofThings,2020,4(3):3-19.

[4]CHENSZ,SUNSH,KANGSL.Systemintegrationofterrestrial

·66·天地一体化信息网络第4卷

刘人鹏（1996），男，北京邮电大学网络与

向为星地融合网络移动性管理、资源分配。

胡博（1978），男，北京邮电大学网络与交

换技术国家重点实验室教授，主要研究方向为

宽带无线移动通信系统、面向B5G/6G的星地

融合通信、网络人工智能、泛在移动计算等。

李鹤群（1999），男，北京邮电大学网络与

向为低轨卫星网络拓扑分析。

[5]CHOWDHURYPK,ATIQUZZAMANM,IVANCICW.Handover

schemesinsatellitenetworks:state-of-the-artandfutureresearch

directions[J].IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2006,

8(4):2-14.

[6]ZHOUD,SHENGM,LIJD,etal.Aerospaceintegratednetworks

innovationforempowering6G:asurveyandfuturechallenges[J].

IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2023,25(2):

975-1019.

[7]HOZAYENM,DARWISHT,KURTGK,etal.Agraph-based

customizablehandoverframeworkforLEOsatellitenetworks[C]//2022IEEEGlobecomWorkshops.Piscataway:IEEE

Press,2022:868-873.

[8]FENGL,LIUYF,WUL,etal.Asatellitehandoverstrategybased

onMIMOtechnologyinLEOsatellitenetworks[J].IEEECommunicationsLetters,2020,24(7):1505-1509.

[9]WUZF,JINFL,LUOJX,etal.Agraph-basedsatellitehandover

frameworkforLEOsatellitecommunicationnetworks[J].IEEE

CommunicationsLetters,2016,20(8):1547-1550.

[10]LYUXY,WUSH,LIAM,etal.Aweightedgraph-basedhandoverstrategyforaeronauticaltrafficinLEOSatComnetworks[J].

IEEENetworkingLetters,2022,4(3):132-136.

[11]HES,WANGT,WANGS.Load-awaresatellitehandoverstrategy

basedonmulti-agentreinforcementlearning[C]//GLOBECOM

2020-2020IEEEGlobalCommunicationsConference.Piscataway:

IEEEPress,2020:1-6.

[12]WANGJ,MUW,LIUY,etal.Deepreinforcementlearning-based

satellitehandoverschemeforsatellitecommunications[C]//2021

13thInternationalConferenceonWirelessCommunicationsand

SignalProcessing(WCSP).Piscataway:IEEEPress,2021:1-6.

[13]XUHH,LIDS,LIUML,etal.QoE-drivenintelligenthandover

foruser-centricmobilesatellitenetworks[J].IEEETransactionson

VehicularTechnology,2020,69(9):10127-10139.

[14]WUY,HUGY,JINFL,etal.Asatellitehandoverstrategybased

onthepotentialgameinLEOsatellitenetworks[J].IEEEAccess,

2019,7:133641-133652.

[15]ZHUAQ,GUOST,LIUB,etal.Adaptivemultiserviceheterogeneousnetworkselectionschemeinmobileedgecomputing[J].

IEEEInternetofThingsJournal,2019,6(4):6862-6875.

[16]SEYEDIY,SAFAVISM.Ontheanalysisofrandomcoveragetime

inmobileLEOsatellitecommunications[J].IEEECommunications

Letters,2012,16(5):612-615.

[17]JIANGF,ZHANGQY,YANGZH,etal.Aspace–timegraph

basedmultipathroutingindisruption-tolerantearth-observingsatellitenetworks[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronic

Systems,2019,55(5):2592-2603.

[18]KIBINDANM,GEXH.User-centriccooperativetransmissions-enabledhandoverforultra-densenetworks[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2022,71(4):4184-4197.

[19]DAICQ,XUJ,WUJ,etal.Multi-objectiveIntelligentHandover

inSatellite-TerrestrialIntegratedNetworks[C]//2022IEEEInternationalConferenceonCommunicationsWorkshops(ICCWorkshops).Piscataway:IEEEPress,2022:367-372.

[20]LIJ,XUEKP,LIUJQ,etal.Auser-centrichandoverschemefor

ultra-denseLEOsatellitenetworks[J].IEEEWirelessCommunicationsLetters,2020,9(11):1904-1908.

[21]LIF,WANQH,HEQE,etal.Animprovedmany-objectiveevolutionaryalgorithmformulti-satellitejointlargeregionalcoverage[J].IEEEAccess,2023,11:45838-45849.

[22]DEBK,PRATAPA,AGARWALS,etal.Afastandelitist

multiobjectivegeneticalgorithm:NSGA-II[J].IEEETransactions

onEvolutionaryComputation,2002,6(2):182-197.

[23]YUH,ZHANJ,LIBJ,etal.Loadbalancingstrategyforwireless

multi-hotspotnetworksbasedonimprovedNSGA-IIalgorithm[C]//2022InternationalConferenceonNetworkingandNetworkApplications(NaNA).Piscataway:IEEEPress,2022:

107-112.

[24]WAGNERM,NEUMANNF.Afastapproximation-guidedevolutionarymulti-objectivealgorithm[C]//Proceedingsofthe15thAnnualConferenceonGeneticandEvolutionaryComputation.Amsterdam:ACM,2013:687-694.

[25]DENGZL,QIH,WUCF,etal.Aclusterpositioningarchitecture

andrelativepositioningalgorithmbasedonpigeonflockbionics[J].

SatelliteNavigation,2023,4(1):1-21.

[26]ZHUY,QINY,YANGD,etal.Anenhanceddecomposition-based

multi-objectiveevolutionaryalgorithmwithaself-organizingcollaborativescheme[J].ExpertSystemswithApplications,2023,213:

118915.

卫星星座网络容量密度评估

孟贤，秦大力，汪宇，孔垂丽，罗禾佳，王俊

（华为技术有限公司，浙江杭州310052）

摘要：采用传统分析方法在较低波束密度场景下会极大低估系统的吞吐能力，且无法揭示出高波束密度场景下出现的容量饱

和现象。为了克服上述问题，提出一种全新的系统仿真方法，以对卫星网络及星地一体化网络的容量密度指标进行精确评估。

基于此方法，首先，评估地球不同经纬度区域的容量密度，可以观察到，随着卫星运动，相同地区的容量密度变化较大，其最

大最小容量密度的比值可达两倍；其次，可见性越高的地区通常具有更高的容量密度，高频场景下，气衰对容量密度的影响不

可忽略；最后，针对星地融合系统，评估结果显示蜂窝覆盖和卫星覆盖的容量密度可以相差4个数量级。为了提升星座容量密

度，尝试用提升最大点亮波束数和提升卫星规模两种技术路径。结果显示，在星座总波束相同的情况下，提升卫星规模时性能

更优；但两种提升星座总波束数的方式都存在容量上界，且边际效应显著下降。为此，最后提出提高卫星天线增益的方案，仿

真结果表明所提方案可以显著提升星座容量密度。

关键词：大规模低轨卫星星座；容量密度；星地融合网络

doi:10.11959/j.issn.20968930.2023032

CapacityDensityAssessmentofSatellite

ConstellationNetwork

MENGXian,QINDali,WANGYu,KONGChuili,LUOHejia,WANGJun

HuaweiTechnologiesCo.,Ltd.,Hangzhou310052,China

Abstract:Thetraditionalanalyticalmethodgreatlyunderestimatesthethroughputcapabilityofthesysteminlowbeamdensityscenario,

andcannotrevealthecapacitysaturationphenomenoninhighbeamdensityscenario.Toovercometheprecedingproblems,anewsystemsimulationmethodwasproposedtoaccuratelyevaluatedthecapacitydensityindicatorofsatelliteconstellationnetworkandintegratedsatelliteandterrestrialnetwork,Basedonthismethod,first,thecapacitydensityofdifferentlongitudeandlatituderegionsofthe

earthwasevaluated.Itcouldbeobservedthatthecapacitydensityofthesameregionvariesgreatlywiththemovementofthesatellite,

andthemaximumcapacitydensitywastwicetheminimum.Then,areaswithhighervisibilityusuallyhadhighercapacitydensity.In

high-frequencyscenarios,theimpactofatmosphericattenuationoncapacitydensitycouldnotbeignored.Finally,fortheintegrated

satelliteandterrestrialnetwork,theevaluationresultsshowedthatthecapacitydensityofcellularcoverageandsatellitecoveragecould

differbyfourordersofmagnitude.Inordertoimprovedthecapacitydensityofsatelliteconstellationnetwork,twotechnicalpathswere

attempted:increasingthemaximumnumberofilluminatedbeamsandincreasingthesatellitescale.Theresultsshowedthattheperformancewasbetterwhentheconstellationscalewasincreasedwhenthetotalbeamsoftheconstellationwerethesame.However,thetwo

waystoincreasethetotalnumberofbeamsinaconstellationhadanupperboundoncapacity,andthemarginaleffectdecreasedsignificantly.Finally,aschemetoincreasethegainofsatelliteantennawasproposed.Thesimulationresultsshowedthattheproposedscheme

couldsignificantlyincreasethecapacitydensityofconstellation.

Keywords:large-scaleLEOsatelliteconstellations,capacitydensity,integratedsatelliteandterrestrialnetwork

下一代移动通信期待建成星地融合通信网络，该网络

由地面网络、临近空间网络和天基网络组成，在通信体制

和通信架构上深入融合[1-3]。为了实现这个宏伟的愿景，

3GPP发起了创新的非地面网络（Non-TerrestrialNetwork,

收稿日期：20230515；修回日期：20230903

·68·天地一体化信息网络第4卷

NTN）的标准化工作，目标是研究一系列协议的适配，使

得5G新空中接口（NewRadio，NR）协议可以应用于卫

星通信系统[4]。通过这种方式，运营商可以利用移动蜂窝

生态系统及其规模经济来共同发展卫星通信。由于低轨通

信卫星具有灵活、广覆盖、高带宽和低时延的特点，越来

越多的商用卫星系统采用大规模低轨通信星座并搭配自

研的通信体制来部署全球化的移动宽带服务，例如

OneWeb、Kuiper、Starlink。其中，截至2023年7月，Starlink

已经部署了4516颗在轨卫星[5]，并申请了超过3万颗卫星

的轨道资源。此外，已经陆续有公司开始测试并部署直联

蜂窝手持终端的卫星通信服务，例如ASTSpaceMobile已

完成通过标准蜂窝手机经测试卫星拨通地面蜂窝网络的

测试，Starlink已经申请通过和TMobile合作利用其频谱

在第二代卫星上部署直联手机载荷。

面对众多不同星座构型、载荷能力、通信体制的通信

系统，亟须一套统一的指标来衡量这些通信系统的通信能

力。基于该指标，可以和成熟的地面蜂窝系统进行对比。

从ITU的评估标准来看，参考文献[6]提出了IMT-2020的

13个最小空中接口技术指标。参考文献[7]规范了这13个

指标的评估方法，即采用相应的分析、审视和仿真来进行

评估。具体来说，采用静态拓扑和系统仿真的方法来评估

终端用户的用户平面和控制平面的基本性能指标。参考文

献[8]进一步提出作为地面蜂窝系统补充的卫星空中接口

技术的愿景、需求和评估方法。此外，学术界已经针对以

上指标在不同星座系统和不同协议体制下进行了评估。例

如，参考文献[9]用卫星电视广播标准（DVB-S2X）体制比

较了几个典型的大规模通信星座的最大容量。参考文献[10]

评估了MEO星座采用DVB-S2X体制的系统容量情况。

对于NRNTN系统，3GPP在参考文献[11]中给出S频段

和Ka频段在LEO/GEO轨道上单星的终端吞吐性能。参

考文献[12]基于参考文献[11]中的仿真方法，进一步给出地

球不同纬度上的容量密度。参考文献[13-16]评估了控制平

面的接入指标和切换指标。在这些性能指标当中，吞吐类

的指标是衡量系统通信能力的关键，其中区域业务容量指

标（容量密度）可以表示在区域单位面积上的总业务流量，

相较终端用户的评估指标，容量密度可以进一步反映卫星

星座特性带来的在不同区域的性能差异，相较系统总容

量，容量密度又可以反映地球不同区域的容量差异，因此

本文将重点聚焦于该指标的评估上。

即便是对于系统吞吐的评估，不同的评估方法也

大相径庭。参考文献[9]采用蒙特卡洛统计的分析方法，

存在干扰和业务建模过于简单，且没有考虑空中接口

协议开销的问题。3GPP在参考文献[11]中基于地面蜂

窝的系统仿真方法，对单星场景进行仿真，但该仿真

方法只定义了单星多波束的静态拓扑场景，无法扩展

到星座级别的仿真。参考文献[12]基于单星仿真的平均

频谱效率结果，用数学分析得到了Walker星座每纬度

的可见卫星数，并进一步拓展得到每纬度的容量密度，

但是该方法的不足之处是没有考虑单星的波束调度以

及多星间的波束调度和干扰。参考文献[17-19]显示针

对卫星系统中地面业务分布不均的场景，采用跳波束

技术可以显著提升不同轨道高度的卫星系统吞吐量和

覆盖范围。参考文献[20]给出了详细的高轨卫星系统仿

真建模方。参考文献[21]进一步提出低轨卫星星座的跳

波束系统仿真建模方法，并考虑了多星间的波束调度

和干扰。但该方法依然欠缺对卫星动态拓扑的建模，

无法反映卫星的运动造成的影响。此外，仿真区域周

边的干扰建模也不够充分。

根据以上观察，针对星座系统吞吐仿真建模问题，现

有文献和标准未充分考虑星座的动态拓扑特性、多星多波

束调度和干扰等因素，欠缺一套完整且准确的建模方法论

和仿真体系。基于此，本文在3GPPNTN单星系统仿真基

础上，提出建模星座的动态拓扑模型和多星多波束的调度

模型，重新定义了仿真场景的部署方式，梳理出一整套切

实可行的空中接口吞吐仿真方法。基于所提出的仿真方

法论，评估了地球不同地理区域的容量密度，并和参考

文献[12]的分析方法结果进行了对比。同时，本文构建了

星地融合通信网络场景，对星座通信系统和地面蜂窝系统

的容量密度进行评估对比。最后，对提升星座容量密度的

3种典型技术路径进行了探索。

1容量密度分析方法及其不足

1.1容量密度的分析方法

ITU-R[8]中关于区域容量密度的定义为每个地理区域

服务的总吞吐量（以Mbit/s/km2为单位）。吞吐量是指在

单元中包含的比特数。基于平均频谱效率、网络部署（例

如TRxP（站点）密度）和带宽可以推导出容量密度。设

W表示信道带宽，ρ表示TRxP密度（TRxP/km2

）。区域

容量密度Carea与平均频谱效率SEavg的关系如下

CWareaSEavg

其中，信道带宽可以定义为实际带宽乘以频率复用因子。

平均频谱效率SEavg是单个TRxP内所有用户吞吐量之和

第3期孟贤等：卫星星座网络容量密度评估·69·

数量，用bit/s/Hz/TRxP来衡量。在卫星通信领域，一个TRxP

可以认为是一个波束。假设系统包含N个用户M个波束，

通过蒙特卡洛仿真的方法可以得到SEavg的表达式为

drops()

avg

drops

()

SE

NNj

iji

RT

NTWM

其中，SEavg通过Ndrops次撒点仿真求平均得到，()()jRiT表

示信道带宽，T是仿真时长。

可以看出，当前ITU-R中关于卫星场景容量密度的评

估需要先通过系统仿真得到单星单波束的平均频谱效率，

接着乘以信道带宽后得到单波束的吞吐，最后再平均到单

个波束的覆盖面积内。基于此，可以将单波束场景扩展得

到单星的容量密度计算公式

satbeam

areaareabeamsbeamsatCCNAA/

其中，beamCarea是单波束的容量密度，Nbeams是单颗卫星的波

束数，Abeam是波束的覆盖面积，Asat是卫星的覆盖面积，

一般由卫星高度和最低用户仰角决定。

得到单星容量密度后，可以进一步推导星座的容量密

度。首先，单壳层星座在地球上任意位置的可见卫星数由

参考文献[12]中的公式给出

satmax

visible22

()dπsinsin1

sin

q

p

NxNxx

其中，max{,}min{,}maxmaxpq，，Nsat是

壳层卫星总数，等于轨道数乘以每轨卫星数，是卫星的

倾角，max是最大半张角，是该区域的纬度。因此，单

壳层星座在地球任意位置的容量密度为

shellsat,shellshellCCNareaareavisible

最终，对于给定星座在地球上任意位置的容量密度，

可以先计算每个壳层的容量密度shellidCarea，再把所有壳层相

加得到，即

shells

constellationshellid

areaarea

shellid1

N

CC

1.2分析方法的不足

上述方法基于单星单波束的平均频谱效率进行分析

和仿真，对于多星场景，由于不同区域不同卫星波束的业

务模型和负荷、波束仰角和覆盖等不同，某个波束的平均

频谱效率无法扩展到其他波束。此外，考虑到星座覆盖的

动态拓扑特性，还需要考虑星座波束密度造成的波束间干

扰情况差异、不同地区气衰差异（特别是高频场景）。然

而，参考文献[11]中采用固定拓扑的方式进行仿真，并没

有考虑上述两个因素对频谱效率的影响。为了说明波束间

干扰情况和气衰的影响，本文假设以下不同规模卫星数的

倾斜轨星座，见表1。卫星载荷及终端的仿真参数见表2。

卫星运动，每个快照下采用最简单的波束调度策略，即每

颗卫星尽量服务高仰角区域，但须满足波束间50km隔离

距离。仿真统计了所有快照下所有下行波束中心点的干扰

噪声比（INR）、信噪比（SNR）以及信干噪比（SINR）。

表1不同规模卫星数的倾斜轨星座

星座轨道数/个每轨卫星数

/颗

卫星总数

轨道高度

/km

倾角

/(°)

A4040160050055

B7070490050055

C1001001000050055

表2卫星载荷及终端的仿真参数

参数低频卫星移

动通信业务

高频卫星移动

通信业务

频点/GHz227

信道带宽/MHz55

使用带宽/MHz4.54.5

发射天线增益/dB3838

EIRP/dBW5870

最小用户仰角/(°)2525

终端接收天线增益/dB55

终端天线噪声系数77

气衰/dB0.250%可用度

极化损失/dB33

人体吸收损失/dB2.52.5

首先，为了分析波束间干扰的影响，本文仿真了低频

场景，包括星座A同频复用1次、星座A同频复用4次、

星座B同频复用4次、星座C同频复用4次这4种情况，其

同频波束数分别是1600个、6400个、19600个、40000个。

结果如图1所示，可以看到随着星座规模以及频率复用次

数的增加，INR显著增加。通常可以用波束干扰规避的手

段来降低波束间干扰，比如增加波束间的隔离距离，但该

方法会限制同时激活的波束数量。

为了观察气衰在不同地理位置的影响，本文仿真了低

频星座B同频复用1次、高频星座B同频复用1次这两种

情况。仿真结果显示低频场景下覆盖范围内的SINR基本

一致，而高频场景下不同区域则较明显受气衰的影响，最

·70·天地一体化信息网络第4卷

高SINR和最低SINR间的差异超过2dB。

图1不同星座规模和同频复用次数下的波束INR分布

根据以上分析可知，在评估容量密度时无法忽略波束

间干扰和气衰的影响，而参考文献[7]和[11]的容量密度分

析方法未能考虑上述两个因素。参考文献[11]的仿真假设

基于单星场景，采用了移动蜂窝系统中常规的固定拓扑的

仿真场景来建模。然而，实际星座网络的移动性会带来网

络拓扑高动态变化、覆盖的多重性和时变性，以及全球业

务的不均衡性。因此，基于固定拓扑的仿真不适用于星座

仿真场景，需要设计新的评估方法。

2系统仿真方法和模型

由于建模完整的星座动态拓扑和通信协议过于复

杂[22-23]，为了寻求准确度和仿真速度的平衡，本文提出切

片的方法。具体而言，把动态拓扑周期性地切割成多个具

3GPPTR38.821[11]的系统仿真方法进行仿真。下文将提出

动态拓扑模型，以及基于此模型的仿真场景设置和系统间

仿真考虑。

2.1动态拓扑模型

系统仿真的拓扑模型一般包括基站、小区、波束、终

端、终端和小区的关联关系以及波束和小区的关联关系。

本文的动态拓扑模型包含以下3种状态：动态、半静态和

静态。其中，由于卫星（基站）高速运动，因此建模为动

态；小区基于地面固定波位，因此建模为静态；波束策略

采用凝视波束，即在任一切片内，任一波束的地面覆盖区

域不变，而在切片间可以调整波束的覆盖区域，因此建模

为半静态；由于不对终端的移动进行建模，而是初始化时

在波位内随机撒点，因此终端建模为静态；此外，波束和

小区之间的关联关系在切片内固定，而切片间可重新关

联，因此建模为半静态。拓扑模型动态特性见表3。

表3拓扑模型动态特性

拓扑模型传统静态拓扑动态拓扑

基站静态动态

小区静态静态

波束静态半静态

终端动态静态（速度可以忽略）

小区和终端关联静态（仅在切换时变化）静态

波束和小区关联无半静态

2.1.1基站模型

仿真基于多层星座，每层可以按照常规的Walker

星座来建模，即倾斜轨的WalkerDelta或者近极轨的

WalkerStar。卫星是持续运动的，运动模型可以采用J2

接口技术的容量密度指标，仿真架构中不需要包含核心

网，并且如果不需要仿真卫星间的协调，那么Xn接口也

可以忽略，从而可以不建星间链路，即每颗卫星都是独立

基站。

3GPPTR38.821[11]中用基于UV平面坐标系统的正六

边形网格划分，采用图2所示的基于簇复制的WrapAround

方法。这种建模方式在地面上实际覆盖面积大小不一，且

在卫星边缘区域波束覆盖畸变，如图3所示。

基于此，本文考虑在地面划分出连续覆盖的六边形网

格作为小区，每一个六边形网格称为波位。这和地面蜂窝

系统的小区划分方法类似，便于通过类似地面蜂窝成熟的

小区管理机制来管理，同时由于卫星波束的覆盖直径可达

几十千米，地面终端在仿真周期内往往不会发生切换，因

此可以极大降低移动性管理的仿真开销，从而提升仿真速

度。H3网格是一个开源的地理空间索引系统，将地球表面

划分为多层次的六边形网格，是一种较好的网格划分实现。

图2基于簇复制的WrapAround方法

第3期孟贤等：卫星星座网络容量密度评估·71·

图3基于UV平面波位生成方法在覆盖边缘畸变

2.1.2波束模型

由于卫星覆盖区域大，即使在大规模低轨卫星多波束

通信系统中，其波束的数量也远小于波位数量，因此可以

采用跳波束作为基本的波束管理模型。参考文献[26]中显

示，星链在地面的六边形网格直径大约是24.13km。全球

面积按5.1亿平方千米计算，覆盖全球需要接近135万个

波位。而根据星链公开申请文献[27]，第一代卫星总数为

4408颗，并假设每颗卫星可以发射16个波束，那么其波

束波位比大约是5.23%。

基于跳波束的系统仿真流程总体来说分为两个步

骤[9]：第一，建立卫星和波位的关联关系，即波位划分，

分；第二，根据卫星的最大波束数（同时）在波位划分周

期内按照一定周期对某些波位进行服务，该过程称为波束

某个波束点亮周期内的波位划分和点亮情况。不同卫星的

波位区域用粗线进行了划分，其中深色的波位代表被点

亮，浅色的波位代表没有被点亮。

图4波位划分及点亮情况示意

2.1.3终端模型

用户独立在仿真区域内分布，随机配置视距（Lineof

Sight，LoS）/非视距（NonLineofSight，NLoS）信道。

相比于卫星的运动速度，在较短的仿真周期内，终端的运

动速度基本可以忽略，一般不会发生终端运动引起的切

换。因此，可以假设终端都是静止的，切换只会由波位的

划分引起，在波位划分周期结束时更新终端和卫星波束的

连接关系。

2.1.4静态拓扑内仿真

在一个跳波束点亮周期内，点亮波束和波位的关系保

3GPPTR38.821[11]中定义的仿真拓扑基本一致，只是地面

波位形成方式和卫星运动需要做一些适配。在3GPPNTN

标准形成过程中，已经开发了基于3GPPTR38.821[11]的仿

真假设的仿真系统，并完成了校准。在进一步适配后，

该仿真系统既具备空中接口技术系统仿真的基本准则

（参考ITU-RM.2412[7]），又支持卫星移动下的地面固定

波束。

（1）满足用户独立在仿真区域内撒点，随机配置

LoS/NLoS信道。

（2）满足信号衰落和干扰总和计算。

（3）满足采用标准规定的业务模型。

（4）满足多用户的调度器调度，包含信道质量反馈时

延、反馈错误、协议数据单元（ProtocolDataUnit，PDU）

错误、真实信道估计效应、信道估计错误、包重传等。

（5）满足真实建模L1和L2的开销，例如L1的同步、

保护带、中心子载波、导频和循环前缀等，L2的公共控

制信道、混合自动重传请求反馈信令、信道反馈、随机

接入、包头和循环冗余校验（CyclicRedundancyCheck，

CRC）等。

（6）更新地面波位，替换成球面六边形网格，不再用

UV平面生成小区。

（7）更新卫星位置和卫星天线姿态。

2.2仿真场景设置

基于以上动态拓扑模型，还需要设置相应的仿真场

景，包括设置仿真区域、部署卫星和选择调度算法。

2.2.1设置仿真区域

为了仿真目标区域的星座容量密度，首先需要建模该

区域边缘地区的干扰。采用对该目标区域进行扩展的方

式，即扩大仿真区域，进而计算干扰。扩展方式分为按区

域扩展和按卫星覆盖扩展。前者是在目标区域外，增加一

定的干扰区域共同作为仿真区域，使得目标区域的干扰得

·72·天地一体化信息网络第4卷

到充分统计，如图5所示。而后者将所有能够覆盖到目标

区域的卫星所能覆盖到的区域作为仿真区域，如图6所示。

本文采用按区域扩展的仿真区域设置方式进行仿真。

图5仿真区域按区域扩展

图6仿真区域按卫星覆盖扩展

2.2.2部署卫星

卫星的部署方式分为两种，可以根据星座中每颗卫星

在某个时刻的实际位置去部署，也可以根据不同区域卫星

可见数量随机部署。在真实部署情况下，根据每颗卫星的

轨道参数可以得到每颗卫星在任意时刻的位置，进而可以

确定它们的经纬高坐标。本文选择经纬坐标在仿真范围内

的卫星作为仿真卫星。在真实部署情况下，仿真结果可能

快照。因此，也可以根据仿真区域内卫星的可见性来随机

部署卫星。对于仿真区域内可见性较平均的区域，可以通

过以下方法简单部署。首先，计算仿真区域内每壳层的可

见卫星数pershellshelltarget

visibleoftargetvisible

satellite

A

NN

C。

其中，shellNvisible为仿真区域平均可见卫星数，Atarget为仿

真区域面积，Csatellite为该壳层卫星覆盖面积，可由卫星高

度和最小用户仰角得到

2ea

satelliteea

e

cos2π1cosarccosReCReRh

其中，Re为地球平均半径，h为卫星高度，ae为用户最小

仰角。

仿真区域内平均可见卫星数为各壳层的可见卫星数

之和

visibleoftargetvisibleoftarget

因此，对于每一次仿真，可以依次对每个壳层在

仿真区域上方相应的壳层区域内随机撒pershellNvisibleoftarget颗

卫星。

2.2.3选择调度算法

对于波位划分算法，可以选择周期性最短距离波位划

分方法。假定每隔Ts重新划分波位和部署的卫星的关系，

每个周期内每个波位都选择离自己最近的卫星，一个波位

只会归属一颗卫星。例如，假设仿真区域为我国内陆区域，

对于20km半径的波位，一共需要上千个波位。图7展示

的波位用不同颜色区分。

图7T时刻和T+15s时刻波位划分情况

第3期孟贤等：卫星星座网络容量密度评估·73·

对于调度算法，采用无星间协作的轮询或者比例公平

算法。例如，对于轮询算法，假设某颗卫星可以同时点亮

N个波束，记作B0到Bn1，该卫星被划分了M个波位，

随机编号分别记作G0到Gm1。那么在第1个点亮周期，N

个波束分别点亮波位G0到Gn1，第2个点亮周期将点亮

波位Gn到G2n1，以此类推，第k个点亮周期点亮波位

G(1)ModknN到GknN1Mod。

对于每个跳波束内部的调度算法，本文沿用3GPP规

定的仿真算法，例如轮询算法和比例公平算法。

2.3系统间仿真考虑

前文主要讨论了大规模星座系统的仿真模型和仿真

部署，结合已有成熟的蜂窝系统仿真方法，只要对星座系

统间、星座系统和地面系统间做好统一部署和协调，就可

以对任意星地一体化的通信场景进行仿真。系统间的仿真

部署和协调需要解决包括统一地理位置、干扰规避、终端

接入等问题。

由于蜂窝小区覆盖面积小，真实部署蜂窝小区仿真代

价太高，例如10km半径的卫星波束能够覆盖超过1万个

地面蜂窝小区，一般选取几个典型位置部署簇来加速仿

真。另外，星地一体的干扰计算也需要基于真实的地理位

置来计算，可以基于视角来减少干扰计算量。

不同运营商之间通常采用频谱划分的方式来规避干

扰。星地一体化网络需要卫星和地面网络共享频谱资源，

例如AST和Starlink都申请地面运营商合作共同使用手

机直联频谱，因此还需要考虑同频下的干扰规避手段。

常规的干扰规避手段有距离隔离、角度隔离、减少发射

功率等。

蜂窝系统终端通常基于信号质量或者强度选择小区

接入，卫星系统则同时考虑基于信号质量和位置信息选择

卫星小区进行接入。星地一体化网络中不同类型小区也需

要定义一定的接入和切换规则，例如定义蜂窝小区优先级

高于卫星小区等。

3仿真结果

下面提供针对大规模低轨卫星星座及星地一体化网

络的批量容量密度仿真结果。为了方便揭示容量密度的

一般规律，本文统一基于NRNTN协议仿真下行容量密

度，并且做出以下仿真假设：卫星高度统一在465km附

近，3个壳层，每层900颗卫星且倾角分别是53°、43°

和33°，覆盖中低纬度区域，星座共2700颗卫星，具体

见表4。卫星天线采用0.5倍波长的正方形排布相控阵天

线，工作在2GHz频点，终端采用全向天线，具体参数

见表5。每颗卫星具有相同的波束能力，即可以发射相

同个数的同频波束，每个波束的发送功率随路径损耗和

天线扫描损失进行补偿，使得到达地面的功率谱密度相

同。波束调度采用地面固定波束，按照覆盖星下点波束

范围设定地面网格作为波位。同时采用跳波束来服务不

同波位：波位采用最近卫星关联策略，每15s重新关联

波位；波位点亮算法采用轮询策略，每50ms进行轮询，

每个波位内部署10个终端，具体参数见表6。终端采用

手持终端，以仿真移动通信业务，业务模型采用Full

Buffer，以仿真最大容量密度。

表4默认星座配置

壳层高度/km倾角/(°)轨道数×每轨卫星数

04605330个×30颗

14654330个×30颗

24703330个×30颗

表5默认通信参数

参数值

频点/GHz2

带宽/MHz5

卫星最大发射天线增益/dB38

卫星天线模型M.2101，天线单元个数M=N=48个

最大EIRP/dBW53.4

路损模型38.811

气衰99%可用度

波束覆盖半径/km9

终端天线模型全向

终端接收增益/dB5

终端噪声系数/dB7

表6默认波束管理参数

波束管理策略

发射功率地面等功率谱密度

单星最大点亮个数/个50

波束隔离/km0

波位划分策略最近距离，15s周期

点亮策略轮询，50ms周期

3.1不同地理区域影响

本小节分析相同星座、卫星载荷能力及通信体制下，

地球不同区域的容量密度差异。

首先对比在不同纬度下，采用系统仿真的方法和

·74·天地一体化信息网络第4卷

采用1.1节中提出的分析方法这两种方法得到的容量

密度之间的差异。待仿真星座的可见卫星数如图8所

示，从中选取3个典型区域进行仿真，分别是较小可

见性的纬度0°，一般可见性的纬度23°，最大可见性的

纬度30°，具体见表7。其中仿真区域选择经纬度正负

1.5°，干扰区域在此之外再分别加3°，即干扰区域是仿

真区域的4倍。

图8待仿真星座的可见卫星数

表7仿真区域设置

典型区域仿真区域/(°)干扰区域/(°)

A1.5~1.53~3

B21.5~24.520~26

C28.5~31.527~33

图9展示了这3个区域用两种评估方法得到的容量

密度CDF曲线。表8展示了不同纬度区域容量密度和可

见性对比，采用系统仿真得到的5%、50%、95%的容量

密度和终端平均SINR，以及采用分析方法得到的容量密

度和终端平均SINR。上述两种评估方法下，都可以看到

法得到的容量密度都只有系统仿真得到的1/4，这是由于

分析方法过度估计了波束间的干扰，评估出终端平均

SINR仅为1.584dB，远远小于用系统仿真得出的9dB

左右的值。由此可见，分析方法严重低估了系统的吞吐

能力。通过观察3个典型区域，可以看出随着可见卫星

数的增多，波束间的干扰增大，从而带来SINR的降低。

例如，对比区域A和B，区域B的平均可见卫星数为14.2

颗，比区域A多30%，而终端平均SINR则只比区域A

小了0.44dB。相比于SINR的降低程度，卫星的增加影

响更大，因此容量密度的排序为区域C>区域B>区域

A，但可见性增加的边际效应略微减少。如果采用分析

方法评估，每个区域的平均SINR都相同，容量密度完

全跟可见性成正比。此外，通过系统仿真的结果可以看

其最低容量密度（5%）为1.2kbit/s/km2

，只有平均容量

密度（50%）的72%，最高容量密度（95%）的51%。

作为对比，用分析方法进行评估只能得出一个值，无法

图9不同纬度区域容量密度CDF曲线

由于星座构型的特点，相同纬度下不同经度区域的

卫星可见性是相同的，因此影响容量密度的一个重要因

素就是气衰。对于低频气衰的影响可以忽略，因此这里

C2，其区域中心都位于纬度30°，但分别位于经度120°

和90°上。本文仿真了两组气衰模型，第一组用随机气

衰值，第二组用95%可用度的气衰值。仿真结果如图

表8不同纬度区域容量密度和可见性对比

典型区域5%容量密度

/(kbit·s1

·km2

)

50%容量密度

95%容量密度

平均可见

卫星数/颗

终端平均SINR

/dB

分析方法容量密度

分析方法平均SINR

A1.2001.6632.35010.8710.0860.4451.584

B1.6012.0962.78614.219.6470.5911.584

C2.3242.8073.57118.538.8060.7571.584

第3期孟贤等：卫星星座网络容量密度评估·75·

10所示，东经90°位置两组气衰条件下平均容量密度分

别为2.781kbit/s/km2和2.780kbit/s/km2

，差别非常微

小；而东经120°位置完全随机的气衰条件下平均容量

密度为2.677kbit/s/km2

，比东经90°小了3.74%。95%

可用度的气衰条件下为2.17kbit/s/km2

，则比东经90°

小了21.9%。

图10不同经度地区容量密度差异

然后以经纬度1°为单位仿真地球所有经纬度区域的

容量密度，容量密度基本在纬度上随星座可见性变化，相

同纬度上随经度不同略有差异。

3.2星地一体化网络场景分析

本节部署一个简单的星地一体化网络，给出卫星和蜂

窝的容量密度。假设在区域C的中心位置部署蜂窝小区，

带宽使用低频5MHz。中心10km半径为密集城区部署，

用半径为400m的小区全覆盖，小区负载为20%；中心

10km到30km半径为城镇部署，用半径为600m的小区

全覆盖，小区负载为15%。其他区域没有蜂窝覆盖。通过

仿真，可得到密集城区容量密度为86.43Mbit/s/km2

，城镇

容量密度为36.63Mbit/s/km2

。接着采用星座A，每卫星部

署50个波束，在上述蜂窝覆盖外用卫星进行同频补充覆

盖。隔离距离为0，即卫星小区边缘和最边缘的蜂窝小区

边缘刚好相邻，并假设卫星波束的负载为10%。基于上述

场景，可获得密集城区容量密度为83.1Mbit/s/km2

容量密度为34.36Mbit/s/km2

，可以看出同频干扰导致容量

密度分别下降3.85%和6.20%。城镇区域由于距离卫星波

束覆盖更近，容量下降更多。同样，蜂窝覆盖区域周边的

卫星波束容量密度受蜂窝覆盖干扰较大，但一定距离外其

影响几乎可以忽略不计，如图11所示。对比蜂窝小区和

卫星小区的容量密度，可以看到它们相差大约4个数量级。

由此可见卫星通信系统容量有很大的提升空间，下面将提

供几种提升容量的方案并给出对应的仿真结果。

图11星地同频部署下的卫星容量密度分布

3.3提升最大点亮波束数

首先可以提升单星最大点亮波束数，分析其对星座容

量密度的影响。提升最大点亮波束数必然会造成波束间干

扰的增加，因此本文同时仿真不同波束隔离距离。选取低

频和区域C作为基本的仿真假设，仿真0km、20km和

40km共3种波束隔离距离下的不同最大点亮波束数的容

量密度。统计50%的区域容量密度，如图12所示。当点

亮波束数为20个时，0km、20km和40km3种波束隔离

距离，其容量密度分别是11.76kbit/s/km2

、12.37kbit/s/km2

和12.81kbit/s/km2

，隔离距离越大容量密度越大。当点亮

波束数增加到60个时，20km隔离的场景明显超过40km

隔离。这是由于容量密度的大小受SINR和覆盖两个因素

的影响，较大的隔离距离可以降低波束间干扰（平均SINR

从10.14dB提升到11.66dB），但需要以更少的波束覆盖

为代价（覆盖率从14.10%下降到10%）。同样，当点亮波

束数增加到80个和200个时，不隔离场景下的容量密度

超过40km隔离和20km隔离场景，这也是由于隔离距离

小的覆盖率极大超过隔离距离大的覆盖率。不管哪种隔离

距离，随着点亮波束数的增加，容量密度都会趋于饱和（容

量密度曲线趋平）。

除此之外，在图12中展示了采用1.1节中提出的分析

方法得到的容量密度线，可以看到，容量密度随着星座总

波束数的增加呈线性增长的趋势，无法反映波束干扰和覆

盖等因素带来的容量密度饱和的趋势。

·76·天地一体化信息网络第4卷

图12不同隔离距离最大点亮波束数和容量密度的关系

3.4提升卫星规模

除了增加单星最大点亮波束数，增加星座卫星规模也

可以提升星座总的服务波束数量，从而提升系统容量。为

了评估卫星规模对容量密度的影响，本文增加两种星座规

模，如表9所示的星座B和星座C，它们是星座A的相似

星座（相同壳层高度和倾角）。固定其他仿真参数，如固

定仿真区域C，波束不隔离。选择固定星座整体最大波束

数量来仿真，这样每颗卫星的最大点亮波束数为星座最大

波束数除以星座卫星数。3个星座的最大点亮波束数量和

容量密度的关系如图13所示。不难看出，在相同总波束数

的情况下，卫星数量越多（每颗卫星最大点亮波束数越少），

容量密度越大。在相同总波束数情况下，3个星座的覆盖

率相当，唯一区别是SINR，星座C>星座B>星座A，这

也是造成容量密度差异的唯一因素。每个星座都有一个容

量上限，星座规模越大容量上限越高，但规模的上涨带来

的增益却大幅下降，例如星座A有卫星2700颗，容量密

度为6.29kbit/s/km2

；星座B卫星数量是星座A的2.78倍，

而容量密度为6.93kbit/s/km2

，仅较星座A提升10.2%；

星座C卫星数量是星座B的1.96倍，容量密度为

7.32kbit/s/km2

，仅较星座B提升5.6%。

表93种规模的星座

壳层高度/km倾角/(°)星座A星座B星座C

04605330×30颗50×50颗70×70颗

14654330×30颗50×50颗70×70颗

24703330×30颗50×50颗70×70颗

图13中给出了分析方法得到的容量密度线，可以看

出该评估方法的误差。

图133个星座规模最大点亮波束数和容量密度的关系

3.5提高卫星天线增益

通过以上仿真分析可以看到，提升单星最大波束数和星

座规模，都能提升容量上界，但边际效应大幅下降。图13

的虚点线上界的容量密度（7.32kbit/s/km2

）是实线第一

个点（1.36kbit/s/km2

）的5.4倍，即使继续提升星座规模，

提升上限也仅不到一个数量级。其实，还可以提升卫星天

线的增益来达到系统容量密度的提升。提升卫星天线增益

可以提升终端接收的信噪比，同时减小地面波束覆盖范

围，使得星座波束数量上限提高，这些都会极大提升系统

容量密度。例如，将卫星天线增益从38dB提高到45dB，

波束地面覆盖半径从10km缩小到4km左右。仿真星座

A在区域C的容量密度，结果如图14所示，高增益天线

将星座A的容量密度上界从6.29kbit/s/km2大幅提升到

31.20kbit/s/km2

。

图14高低增益天线容量密度曲线

[1]AZARIMM,SOLANKIS,CHATZINOTASS,etal.Evolutionof

第3期孟贤等：卫星星座网络容量密度评估·77·

孟贤（1979），华为技术有限公司高级工程

师，主要研究方向为星地一体化网络仿真、低

轨星座组网等。

秦大力（1984），华为技术有限公司高级工

程师，主要研究方向为卫星星座仿真平台、星

地融合仿真平台等。

non-terrestrialnetworksfrom5Gto6G:asurvey[J].IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2022,24(4):2633-2672.

[2]KODHELIO,LAGUNASE,MATURON,etal.Satellitecommunicationsinthenewspaceera:asurveyandfuturechallenges[J].

IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2021,23(1):70-109.

[3]LUOHJ,SHIXL,CHENY,etal.6GVLEOsatellitenetworks[J].

CommunicationsofHuaweiResearch,2022,2:34–45.

[4]3GPP.Studyonnewradio(NR)tosupportnonterrestrialnetworks:

TR38.811[S].2018.

[5]PULTAROVAT,HOWELLE.Starlinksatellites:everythingyou

needtoknowaboutthecontroversialinternet

megaconstellation[EB].2023.

[6]ITU-R.Minimumrequirementsrelatedtotechnicalperformancefor

IMT-2020radiointerface:M.2410-0[S].2017.

[7]ITU-R.Guidelinesforevaluationofradiointerfacetechnologiesfor

IMT-2020:M.2412-0[S].2017.

[8]ITU-R.Vision,requirementsandevaluationguidelinesforsatellite

radiointerfaceofIMT-2020:M.2514-0[S].2022.

[9]DELPORTILLOI,CAMERONBG,CRAWLEYEF.Atechnical

comparisonofthreelowearthorbitsatelliteconstellationsystems

toprovideglobalbroadband[J].ActaAstronautica,2019,159:

123-135.

[10]KOUROGIORGASC,TARCHID,UGOLINIA,etal.System

capacityevaluationofDVB-S2Xbasedmediumearthorbitsatellite

networkoperatingatKaband[C]//Proceedingsof20168thAdvancedSatelliteMultimediaSystemsConferenceandthe14thSignalProcessingforSpaceCommunicationsWorkshop

(ASMS/SPSC).Piscataway:IEEEPress,2016:1-8.

[11]3GPP.SolutionsforNRtosupportnon-terrestrialnetworks(NTN):

TR38.821[S].2021.

[12]SEDINJ,FELTRINL,LINXQ.Throughputandcapacityevaluationof5Gnewradionon-terrestrialnetworkswithLEOsatellites[C]//ProceedingsofGLOBECOM2020-2020IEEEGlobal

CommunicationsConference.Piscataway:IEEEPress,2021:1-6.

[13]AMATETTIC,CONTIM,GUIDOTTIA,etal.NB-IoTrandom

accessprocedureviaNTN:systemlevelperformances[C]//ProceedingsofICC2022-IEEEInternationalConference

onCommunications.Piscataway:IEEEPress,2022:2381-2386.

[14]JUANE,LAURIDSENM,WIGARDJ,etal.5GnewradiomobilityperformanceinLEO-basednon-terrestrialnetworks[C]//Proceedingsof2020IEEEGlobecomWorkshops.Piscataway:IEEEPress,2021:1-6.

[15]CHOUGRANIH,KISSELEFFS,MARTINSWA,etal.NB-IoT

randomaccessfornonterrestrialnetworks:preambledetectionand

uplinksynchronization[J].IEEEInternetofThingsJournal,2022,

9(16):14913-14927.

[16]KODHELIO,ASTROA,QUEROLJ,etal.Randomaccessprocedureovernon-terrestrialnetworks:fromtheorytopractice[J].

IEEEAccess,2021,9:109130-109143.

[17]ANZALCHIJ,COUCHMANA,GABELLINIP,etal.Beamhoppinginmulti-beambroadbandsatellitesystems:systemsimulation

andperformancecomparisonwithnon-hoppedsystems[C]//Proceedingsof20105thAdvancedSatelliteMultimedia

SystemsConferenceandthe11thSignalProcessingforSpace

CommunicationsWorkshop.Piscataway:IEEEPress,2010:

248-255.

[18]LINZY,NIZY,KUANGLL,etal.Dynamicbeampatternand

bandwidthallocationbasedonmulti-agentdeepreinforcement

learningforbeamhoppingsatellitesystems[J].IEEE

TransactionsonVehicularTechnology,2022,71(4):3917-3930.

[19]WANGY,CHENY,QIAOYF,etal.Cooperativebeamhoppingfor

accuratepositioninginultra-denseLEOsatellitenetworks[C]//Proceedingsof2021IEEEInternationalConferenceon

CommunicationsWorkshops.Piscataway:IEEEPress,2021:1-6.

[20]SORMUNENL,PUTTONENJ,KURJENNIEMIJ.Systemlevel

modelingofbeamhoppingformulti-spotbeamsatellitesystems[C]//23rdKaandBroadbandCommunicationsConference,

October16through19th.[S.l:s.n],2017.

[21]ZHANGJW,QINDL,KONGCL,etal.System-levelevaluation

ofbeamhoppinginNR-basedLEOsatellitecommunicationsystem[C]//Proceedingsof2023IEEEWirelessCommunicationsand

NetworkingConference(WCNC).Piscataway:IEEEPress,2023:

1-6.

[22]SHENGM,ZHOUD,BAIWG,etal.6Gservicecoveragewith

megasatelliteconstellations[J].ChinaCommunications,2022,

19(1):64-76.

[23]CHENGN,QUANW,SHIWS,etal.Acomprehensivesimulation

platformforspace-air-groundintegratednetwork[J].IEEEWireless

Communications,2020,27(1):178-185.

[24]SCHAUBH,ALFRIENDKT.J2Invariantrelativeorbitsfor

spacecraftformations[J].CelestialMechanicsandDynamicalAstronomy,2001,79:77–95.

[25]PEKHTEREVS.ThebandwidthoftheStarlinkconstellationand

theassessmentofitspotentialsubscriberbaseinUSA[J].

SatMagazine,2021,11:54-57.

[26]SpaceExplorationHoldings,LLC.Requestformodificationofthe

authorizationfortheSpaceXNGSOsatellitesystem,IBFSFileNo.

SATMOD2020041700037[Z].2020.

·78·天地一体化信息网络第4卷

汪宇（1990），华为技术有限公司高级工程

师，主要研究方向为空间信息网络、卫星通信

移动性管理、低轨星座组网等。

孔垂丽（1990），华为技术有限公司高级工

程师，主要研究方向为卫星波束管理、低轨卫

星接入等。

罗禾佳（1986），华为技术有限公司主任工

程师，主要研究方向为卫星通信、信道编码、

信号处理、多天线技术等。

王俊（1976）华为技术有限公司高级技术

专家，主要研究方向为卫星通信、信道编码、

无线通信、系统设计、人工智能等。

星地融合通信系统：网络架构、使能技术及原型验证

丁睿1

，房天昊2

，王闻今2

，刘雨3

，马伟4

，万屹5

（1.中国卫星网络集团有限公司，北京100083；

2.东南大学移动通信国家重点实验室，江苏南京210096；

3.鹏城实验室，广东深圳518000；

4.西安空间无线电技术研究所，陕西西安710199；

5.中国信息通信研究院，北京100191）

摘要：星地融合网络能够为地面用户提供全球无缝接入与服务，被认为是未来移动通信系统的一个发展趋势，具有光

明的应用前景。而卫星网络中存在的长时延、大频偏、大小区半径等区别于地面网络的特性对星地融合网络的发展提出

了挑战。对星地融合网络的网络架构和使能关键技术进行分析与讨论，并介绍一种可用于星地融合网络地面验证的原型

系统。

关键词：星地融合网络；网络架构；空中接口；卫星通信

doi:10.11959/j.issn.20968930.2023033

IntegratedSatellite-TerrestrialCommunicationSystems:

Architectures,EnablingTechnologiesand

PrototypeVerification

DINGRui1

,FANGTianhao2

,WANGWenjin2

,LIUYu3

,MAWei4

,WANYi5

1.ChinaSatelliteNetworkGroupCo.,Ltd.,Beijing100083,China

2.NationalMobileCommunicationsResearchLaboratory,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China

3.PengChengLaboratory,Shenzhen518000,China

5.ChinaAcademyofInformationandCommunicationsTechnology,Beijing100191,China

Abstract:Theintegratedsatellite-terrestrialcommunicationsystemisconsideredoneofthedevelopmenttrendsoffuturecommunicationsystemsforitsabilitytoprovideseamlesscoverageandservice.However,thedifferencesbetweensatelliteandterrestrialcommunicationnetworks,e.g.,largepropagationdelays,largeDopplershifts,andlargecellradius,posechallengestofulfillingintegratedsatellite-terrestrialcommunicationsystems.Thenetworkarchitecturesandkeyenablingtechnologieswerediscussedandanalyzedanda

prototypesystemfortheterrestrialverificationofintegratedsatellite-terrestrialcommunicationsystemswasproposed.

Keywords:integratedsatellite-terrestrialcommunicationsystem,networkarchitecture,airinterface,satellitecommunication

当前5G的商业部署正在如火如荼地开展，但在沙漠、

远洋等人迹罕至的地区，接入网络的用户数量有限，通信

网络设施的建设和维护成本较高，难以在这些地区完成地

面通信网络的覆盖。此外，在面对地震、洪水等自然灾害

时，当前地面通信网络易遭到破坏，导致通信服务中断。

卫星通信系统具有覆盖范围广、受自然灾害影响小的优

点，因此可以与地面通信系统相结合，作为地面通信系统

的补充，为用户提供随时随地的通信服务。

自20世纪90年代起，国际上针对卫星通信系统开展

了大量的部署计划，包括Iridium、Globalstar、Orbcomm

等在内的移动通信卫星星座致力于全球泛在连接，通过语

音和低速率数据通信满足基本通信连接需求[1-2]。2014年

收稿日期：20230510；修回日期：20230901

·80·天地一体化信息网络第4卷

以来，以OneWeb、Starlink、Leosat、Telesat等为代表的

大规模低轨宽带互联网星座迅速发展，得到了产业界、运

通信系统均独立于地面通信系统存在，卫星终端与地面终

端尚未统一，无法满足消费者随时随地享受通信服务的需

求，地面网络与卫星网络的融合被认为是未来网络的发展

方向之一[7]。通过采用星地融合的网络架构，不仅能够将

地面前沿的通信技术应用到卫星通信系统中以提升其性

能，而且兼容性的空中接口设计可以使卫星通信享受地

面的规模化产业链，从而大幅度降低多模卫星终端的设

计和制造成本，降低通信资费，为用户提供平价优质的

通信服务。

卫星通信系统与地面通信系统的显著差异给二者的

融合带来了诸多挑战。卫星通信中存在的动态长时延、动

态大多普勒频偏、大小区半径、星上功率受限等不同于地

面通信的特点[8-10]，使得面向地面环境设计的通信系统在

此类场景中存在适用性问题，因此需要结合卫星通信系统

计等关键技术。参考文献[11]提出了基于软件定义网络

（SoftwareDefinedNetwork,SDN）的空地一体化网络架构。

参考文献[12]提出了一种星地融合接入网结构，实现了灵

活高效的无线接入和数据传输。参考文献[13-15]对长期演

进技术（LongTermEvolution,LTE）与卫星通信系统的融

合展开了研究。参考文献[16-21]针对5G与卫星通信系统

融合中的网络架构、数据传输、波形设计以及无线资源分

术报告对5G融合非地面网络（Non-TerrestrialNetwork,

NTN）中的场景部署、信道模型、接入技术等进行了研究。

上述研究并未提供成熟的解决方案，星地融合网络中仍存

在许多问题待解决。

相比地面通信系统，电磁波在卫星通信链路的传输过

程中会受到复杂天气条件、终端所处地理环境以及卫星仰

角等多种因素的影响，在实际星上载荷与地面终端中，也

存在许多非理想因素，造成理论算法部署在实际系统中时

可能会出现性能恶化的情况。这些非理想因素的存在导致

难以仅通过理论推导和计算机仿真的方式对所设计的通

信系统进行评估，需要搭建实际系统对星地融合通信系统

的性能进行评估。如果采用外场实验方法对系统进行验

证，则存在卫星发射成本较高、受复杂天气影响较大以及

仅能在卫星过顶时进行实验等问题，导致实验的费用成本

面原型系统对所涉及的系统进行原型验证，降低验证成

本，提高验证效率。

1星地融合通信系统网络构架

1.1融合网络架构

本文所设计的融合网络架构如图1所示，采用高低

轨星座联合组网架构，可通过卫星地面站实现地面网络

与卫星网络的互联融合，兼容3GPP所提出的4种NTN

架构。

图1融合网络架构

第3期丁睿等：星地融合通信系统：网络架构、使能技术及原型验证·81·

在物理架构上，该融合网络由空间段、地面段与应用

段组成。空间段包括高轨（GEO）卫星星座和低轨（LEO）

卫星星座，低轨卫星星座可实现全球无缝覆盖，高轨卫星

星座实现对于地球表面部分区域的增强和固定覆盖，两种

空间星座系统均考虑星上处理和透明弯管两种工作方式。

根据多星协作方案的不同，星间链路采用激光或太赫兹传

设施，用于实现卫星与地面网络的互联。应用段由各类终

端构成，能够在星地融合网络中享受宽窄结合、异构互联、

安全可控的泛在业务的承载和接入。

在逻辑功能上，所设计的星地融合网络仍由接入网、

承载网与核心网构成，可实现卫星网络与现有地面网络的

兼容，以及面向6G空天地海网络建设的平滑演进。天基

接入网通过部署S-gNB5G网元实现卫星基站功能，并能

够支持固定覆盖区域接入、凝视覆盖接入和捷变覆盖接

入3种星地接入方式。天基承载网通过部署S-ROUTE网

元，基于星间链路、馈电链路等异构链路实现天基接入

网与地面核心网的联通，有利于多类型业务的承载和回

传，进而提高传输效率。星地一体化核心网通过统一卫

星核心网与地面核心网，可实现星地网络接入资源的统

一调配。

在融合组网模式上，卫星与5G/6G的融合可以采用松

耦合的分立组网模式与紧耦合的融合组网模式。在松耦合

模式下，卫星与5G/6G网络各自独立，卫星将数据发送到

卫星核心网，通过卫星核心网与地面核心网的接口实现数

据交互。在没有地面光纤支持的情况或在应急状态下，该

融合网络可以通过卫星承载5G/6G基站的数据回传。在紧

耦合模式下，卫星网络与地面5G/6G网络采用兼容的空中

接口设计，卫星网络与5G/6G网络协同服务、统一管理，

终端采用双模设计，用户只需一部终端即可在卫星网络与

地面网络间实现无缝切换。

在网络业务上，基于天基接入网、承载网与地面核心

网的5G网元与功能部署，以及微波、可见光、太赫兹等

不同频段的使用，融合网络能够实现对于宽带业务（通常

采用高频段，如Ka频段）、移动业务（通常采用低频段，

如L/S频段）和物联网业务（通常采用低频段，如L/S频

段）等各类场景的高效服务，并能够支持机载、舰载、车

载、物联终端、5G/卫星双模终端等异构终端接入。

1.2融合网络发展路线

当前阶段，卫星通信系统的网络架构独立于地面通信

系统，卫星通信系统通过其核心网与地面通信网络实现数

据交互。为逐步实现卫星与地面通信网络的深度融合，应

依据融合技术难度与发展趋势，按照承载网融合、核心网

融合、接入网融合的网络融合步骤进行研究[22-23]，3个融

合阶段层层递进，最终实现资源共享的星地一体化网络。

（1）承载网融合

通过承载网融合，卫星承载网可以快速建立5G基站

的临时回传链路，从而在郊区等人烟稀少地区或在硬件条

件下为5G基站提供降级回传服务，并快速拓展5G网络

覆盖范围，如图2所示。在承载网融合架构下，地面基站

和终端的形态仍将保持不变，因此承载网融合成为应用范

围广的融合方式。

图2承载网融合后的星地融合网络

（2）核心网融合

核心网融合是卫星网络与地面网络融合的第二阶段，

如图3所示。通过核心网融合，可以实现卫星通信终端与

地面移动通信终端的统一编址、统一认证、统一计费、统

一管理等功能[22]，星地融合网络可以根据需求选择使用卫

星网络或者地面网络提供的服务。在该阶段，卫星网络与

地面通信网络的空中接口体制并不兼容，地面5G终端无

法实现手机直联卫星，使得网络灵活性较差。

图3核心网融合后的星地融合网络

（3）接入网融合

5G与卫星融合的最后一步是接入网融合。在地面空

中接口协议的基础上，针对星地无线环境中存在的大时

延、大多普勒频偏等不同于地面无线环境的特点对空中接

口协议进行相应的适应性修改，即可完成星地网络的接入

网融合。此时，卫星网络与地面网络采用相同的架构、传

·82·天地一体化信息网络第4卷

果和资源，地面5G/6G终端可根据需要在卫星网络与地面

网络中进行无缝切换。随着星上计算能力与存储能力的不

断增强，卫星不再局限于中继的作用，转而承担基站的部

分或全部功能，进而形成不同的网络架构。

2星地融合通信系统关键使能技术

卫星网络和地面网络存在多种差异，需要设计相应的

使能技术。针对卫星通信系统存在的链路损耗大、传播时

延大、频率资源受限、超大小区半径和星上功率受限等特

点，需要研究星地融合空中接口体制方案和宽带多用户传

输方法。针对激光、微波链路多元业务灵活接入、大容量

星上交换需求，需要研究面向空间组网的多粒度微波光电

混合信号交换技术；针对不同轨道的卫星网络引起的复

合网络结构和高动态时变拓扑，以及受限的星上处理能

力，需要利用SDN/网络功能虚拟化（NetworkFunction

Virtualization,NFV）技术实现网络资源的动态配置以及

灵活路由。

2.1新空中接口技术

现有的地面通信系统是针对地面无线信道环境设计

的，而卫星载荷具有计算和功率等资源受限的特点，星地

无线信道存在大链路损耗、大时延、大多普勒频偏等不同

于地面网络的特点，使得地面通信系统空中接口不适用于

卫星通信系统。为实现星地网络接入网的融合以及高效信

号传输，需要在星地融合空中接口体制、星地宽带多用户

传输以及基于太赫兹和激光的星间/星地高效传输方面展

开研究。具体而言，从以下角度展开研究。

（1）星地无线通信系统具有路径损耗大、传播时延大、

小区半径大、卫星和终端功率有限、频率资源有限等特点，

与地面无线通信系统有明显区别，使得地面通信系统中的

下行同步和上行随机接入方法、参考信号设计、波形设计

等不能直接应用于星地链路。为此，需要探索利用地面通

信系统中的同步和参考信号，在星地无线传播环境下实现

同步与接入的方法[24-25]，以及适用于星地链路的低峰均比

（PeaktoAveragePowerRatio,PAPR）信号波形。

（2）为实现星地之间的高速数据传输，通常需要在卫

星侧配备大规模天线阵列，因此在完成星地无线信道建模

的基础上，利用星地无线信道的空间稀疏性，探索空时频

用户调度与多用户多波束动态上行下行传输方法[26-29]，实

现空间无线资源在海量用户之间的共享，从而提高系统的

频谱效率和功率效率。

（3）针对大型宽带星座和高低轨联合组网场景对星间

链路和星地馈电链路传输能力的要求，需要探索星地/星间

节点间的太赫兹和激光高效传输方法，通过太赫兹和激光

等频段的综合利用，实现高可用性、高数据传输性能的星

地馈电链路和高可靠、高性能、轻量化的星间链路。

2.2光电混合交换技术

星地融合通信系统为满足多元化、多粒度的应用需

求，需要综合运用激光星间链路、微波星间链路、激光微

波混合交换等技术，解决光路灵活复用、多粒度业务汇聚

/解汇聚、光点业务适配等难题。为此，可采用图4所示的

光电混合一体化交换网络架构。该架构从逻辑上划分为3

个交换平面和1个统一的管理控制平面。光交换平面采用

多模式光交换方案，支持光线路交换、光突发交换等不同

模式，实现了多粒度大容量星上光交换；电交换平面采用

全参数化、可动态组合的通用流匹配阵列结构与多平面一

图4光电混合一体化交换网络架构

第3期丁睿等：星地融合通信系统：网络架构、使能技术及原型验证·83·

体化交换结构设计，能够同时支持分组交换与微波链路信

道化子带交换；光电业务适配平面围绕光域和电域间的灵

活上下光路需求，采用全同步交换方式，由管理控制单元

统一规划光突发交换网络和光电适配网络的时隙计划，实

现了光域、电域数据颗粒度的按需调整，显著提高了光电

业务汇聚/解汇聚效率，实现了光电交换网络的有机结合；

管理控制平面采用开放式、标准化的平台架构，实现对3

个交换平面的统一管理控制。

2.3基于SDN/NFV的大时空组网技术

为满足卫星互联网的发展需求，星地组网的底层基础

设施应动态部署和配置，以承载大量业务、支持不同类型

的应用和服务。然而，由于这些专用硬件来自不同的制造

商、采用不同的接口和通信协议，给星地组网的系统重

构和互操作带来诸多限制，增加了网络管理的复杂度，

提高了系统更新、升级的成本。SDN/NFV提供了一种解

决网络复杂性的方案，增强了业务的可靠性，实现了网

络的可扩展性。围绕基于SDN/NFV的大时空组网技术开

展了如下研究。

（1）不同的SDN控制器部署方案会产生不同的网络

性能，需要对控制器的部署方案进行设计。在前文提到的

高低轨协同的架构下，根据地面、低轨、高轨3级协作的

机制，设计基于SDN的星地组网体系架构，提出分簇的

SDN控制器部署方案，提高了网络的管理能力。针对卫星

网络拓扑高速动态变化、业务时空分布不均匀等问题，可

以通过SDN控制器的部署位置的优化来实现对融合网络

资源的高效管理。针对单卫星故障和单星间链路故障两种

常见的节点失效场景，以网络状态延迟为衡量标准，利用

模拟退火算法求解SDN控制器的最佳部署位置；针对地

面网络的业务流量差异，在时延约束下，以最小化SDN

控制链路总能耗为目标求解控制器的最佳部署位置。

（2）面向LEO星座运行速度较快导致的网络拓扑结

构周期性频繁变化、用户分布和需求差异导致的网络流量

分布不均以及卫星节点存储和计算资源受限等特点，对路

由管理方法和负载均衡策略进行研究。围绕路由管理方

法，采用动静结合的路由方案，在拓扑变化引起路由快照

变化时，只需通过拓扑变化信息来增量修改部分受影响的

路由表项，从而减少路由快照数目，在保证星上路由稳定

的基础上有效减少星上存储消耗。围绕负载均衡策略，结

合卫星网络拓扑特点，对传统的Dijkstra算法进行改进，

将流量均衡分配到各条可用路径；当链路拥塞后，借鉴背

压思路将流量疏导到空余链路[30]。

（3）在核心网中，围绕NFV云平台可伸缩性、系统

高可靠性以及更低的虚拟层计算损耗等问题的底层技术，

针对卫星网络的低时延业务要求，完成虚拟化中断时延系

统调优以及增强平台感知技术研究，解决虚拟化后性能损

耗的问题，提升虚拟化数据面的转发性能；针对卫星网络

业务的可靠性要求，在云平台上通过集群部署、故障状态

感知等技术，实现节点高可用、网络高可用、关键进程高

可用。

3星地融合通信原型系统

3.1星地融合通信原型系统设计

为验证前文所述关键技术在星地融合网络中的性能，

本文设计并搭建了星地融合网络原型验证系统。该原型系

统主要由卫星平台模拟器、星地信道模拟器、相控阵载荷

样机、基于SDN的卫星网络分级控制器、星载光电混合

交换机、核心网云平台、卫星终端模拟器、融合网络基站

模拟器、5G商用基站等设备组成，可对融合网络接入网、

中，卫星平台与在轨运行环境模拟器可对卫星轨道、网络

拓扑、星地接入关系进行推演，同时对卫星平台测控、姿

轨控功能进行模拟。接入网设备主要包含星载相控阵载荷

样机、Ka/L频段终端模拟器、星载基站模拟器、星地无线

信道模拟器及5G商用基站与终端；天基承载网设备包含

基于SDN的卫星网络分级控制器与星载光电混合交换机；

核心网设备包括融合网络核心网模拟器、商用核心网服务

器与IMS服务器，同时还包含视频采集设备、视频推流服

务器，用于提供视频业务服务。星地融合通信原型系统组

成如图5所示。该系统支持3GPPNTN架构，能够覆盖

5GFR1与FR2频率组。被测原型系统在L频段处理无中

继接入、Ka频段处理无中继接入和商用终端接入场景语

音通话3种场景下均可演示完整端到端视频/语音等业务

传输，有效验证接入网、天基承载网与核心网各层关键技

术与原理样机的可行性与有效性。

3.2星地融合通信原型验证

（1）L频段处理无中继接入场景业务传输

L频段处理无中继接入场景业务传输旨在演示星地融

合网络为用户提供语音、视频等业务服务的能力，如旅行

者在沙漠中接入融合网络，通过VoIP向应急中心发出求

救，其系统验证测试环境如图6所示。终端模拟器首先发

起入网申请，上行信号经过星地信道模拟器加载卫星信道

特性后，通过融合空中接口接入星载基站，天基承载网负

责请求消息的路由转发。最终接入请求被转发传输至融合

网络核心网，由核心网对用户终端的接入请求进行处理。

·84·天地一体化信息网络第4卷

图6L频段处理无中继接入场景业务传输验证测试环境

用户成功入网后，可发起语音通话、视频等业务，上行数

据信息流向与前述控制信息相同，下行数据信息流向与上

行数据信息流向相反。

利用上述原型系统，分别在核心网业务机和终端业务

机上开启视频业务，进行视频业务传输，传输测试结果如

图7所示，说明所研制的原型系统能够在L频段处理无中

继接入场景下完成用户的接入和数据传输，数据传输稳定

可靠，基站调度信息日志显示上下行的实时误块率（Block

ErrorRate,BLER）小于1×103

图7L频段处理无中继接入场景业务传输测试结果

（2）Ka频段处理无中继接入场景业务传输

Ka频段处理无中继接入场景视频业务传输旨在演示

星地融合网络为用户提供高速视频传输服务的能力，用户

可接入融合网络并进行高清视频点播或直播观看。其系统

验证测试环境如图8所示。视频业务数据通过核心网进入

天基承载网，由天基承载网负责数据路由转发，当数据流

经过星载光电混合交换样机时进行光电混合交换，并被转

发至下一跳卫星节点。数据被传输至装备载荷模拟样机的

卫星节点后，经由星载相控阵天线通过Ka频段融合空中

图5星地融合通信原型系统组成

第3期丁睿等：星地融合通信系统：网络架构、使能技术及原型验证·85·

接口发送至终端模拟器，在星地信道模拟器完成星地无线

信道特性加载后，由终端模拟器进行业务解析与展示。

图8Ka频段处理无中继接入场景业务传输验证测试环境

利用上述原型系统，在发送端业务机使用VLC软件，

将视频业务推流至相控阵载荷样机，并在接收端业务机使

用VLC软件播放视频业务流，结果如图9（a）所示。在

发送端进行灌包，在接收端进行解包以测量单用户最大接

入能力，结果如图9（b）所示。从图9中可以看出，接收

端业务机视频播放清晰流畅，Ka频段单用户最大接入能

力超过1Gbit/s，且误块率能够稳定在1×103以内，说

明所研制的原型系统能够实现高清视频业务与高速数据

传输。

图9Ka频段处理无中继接入场景业务传输验证测试结果

（3）商用终端接入场景语音通话

商用终端接入场景语音通话采用3GPPNTN中的透

明弯管架构，旨在验证融合网络具有支持5G商用终端接

入的能力。本场景接入侧采用两套5G商用终端与商用基

站，测试环境如图10所示。商用终端与基站可位于全球

任何地点，基站通过地面信关站等节点接入天基承载网。

天基承载网基于SDN半物理网络仿真构建。融合网络核

心网设备部署于我国境内，通过地面信关站等节点与天基

承载网相联。商用终端与商用基站通过5G标准空中接口

通信，商用基站通过天基承载网将控制平面与用户平面信

息发送至核心网，使得我国境内外的5G用户均可通过融

合网络实现自由通话。

图10商用终端接入场景语音通话测试环境

将两部商用终端分别靠近两个基站，关闭终端的飞行

模式使其自动接入与之距离最近的基站。此时，通过两部

终端的接入信息与通话信息在图11中给出。其中终端屏

幕左上角能够显示5G信号和HD角标，说明终端已接入

5G基站，并能够通过拨号进行通话，通话语音清晰流畅。

上述结果说明所研制的原型系统能够完成5G商用终端的

接入与语音通话功能。

图11两部商用终端的接入信息与通话信息

4结束语

未来，本文介绍的星地融合网络将推动卫星通信与地

面信息产业融合发展，为我国重大工程建设和6G发展奠

定重要基础。

参考文献

[1]FOSSACE,RAINESRA,GUNSCHGH,etal.Anoverviewof

·86·天地一体化信息网络第4卷

theIRIDIUM(R)lowEarthorbit(LEO)satellitesystem[C]//ProceedingsoftheIEEE1998NationalAerospaceand

ElectronicsConference.NAECON1998.Piscataway:IEEEPress,

2002:152-159.

[2]CHINIP,GIAMBENEG,KOTAS.Asurveyonmobilesatellite

systems[J].InternationalJournalofSatelliteCommunicationsand

Networking,2010,28(1):29-57.

[3]XIASY,JIANGQJ,ZOUC,etal.Beamcoveragecomparisonof

LEOsatellitesystemsbasedonuserdiversification[J].IEEEAccess,

2019,7:181656-181667.

[4]MCDOWELLJC.Thelowearthorbitsatellitepopulationand

impactsoftheSpaceXStarlinkconstellation[J].TheAstrophysical

JournalLetters,2020,892(2):L36.

[5]宋奕辰,徐小涛,宋文婷.国内外卫星移动通信系统发展现状

综述[J].电信快报,2019(8):37-41.

SONGYC,XUXT,SONGWT.Overviewofdevelopmentstatus

ofsatellitemobilecommunicationsystemathomeandabroad[J].

TelecommunicationsInformation,2019(8):37-41.

[6]庞江成,徐小涛,李超.卫星移动通信系统发展现状分析[J].数

字通信世界,2020(1):144-147.

PANGJC,XUXT,LIC.Analysisonthedevelopmentstatusof

satellitemobilecommunicationsysytem[J].DigitalCommunication

World,2020(1):144-147.

[7]SHARMASK,CHATZINOTASS,ARAPOGLOUPD.Satellite

communicationsinthe5GEra[M].InstitutionofEngineeringand

Technology,2018.

[8]EVANSB,WERNERM,LUTZE,etal.Integrationofsatelliteand

terrestrialsystemsinfuturemultimediacommunications[J].IEEE

WirelessCommunications,2005,12(5):72-80.

[9]CHOIJP,JOOC.Challengesforefficientandseamless

space-terrestrialheterogeneousnetworks[J].IEEECommunications

Magazine,2015,53(5):156-162.

[10]EVANSB,ONIRETIO,SPATHOPOULOST,etal.Theroleof

satellitesin5G[C]//Proceedingsof201523rdEuropeanSignal

ProcessingConference.Piscataway:IEEEPress,2015:2756-2760.

[11]ZHANGN,ZHANGS,YANGP,etal.Softwaredefined

space-air-groundintegratedvehicularnetworks:challengesand

solutions[J].IEEECommunicationsMagazine,2017,55(7):

101-109.

[12]DIBY,ZHANGHL,SONGLY,etal.Ultra-denseLEO:integratingterrestrial-satellitenetworksinto5Gandbeyondfordata

offloading[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,

2019,18(1):47-62.

[13]BASTIAF,BERSANIC,CANDREVAEA,etal.LTEadaptation

formobilebroadbandsatellitenetworks[J].EURASIPJournalon

WirelessCommunicationsandNetworking,2009:7.

[14]CASONIM,GRAZIACA,KLAPEZM,etal.IntegrationofsatelliteandLTEfordisasterrecovery[J].IEEECommunicationsMagazine,2015,53(3):47-53.

[15]GUIDOTTIA,VANELLI-CORALLIA,CAUSM,etal.Satellite-enabledLTEsystemsinLEOconstellations[C]//Proceedingsof

2017IEEEInternationalConferenceonCommunicationsWorkshops.Piscataway:IEEEPress,2017:876-881.

[16]GUIDOTTIA,VANELLI-CORALLIA,CONTIM,etal.Architecturesandkeytechnicalchallengesfor5Gsystemsincorporating

satellites[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2019,

68(3):2624-2639.

[17]GIAMBENEG,KOTAS,PILLAIP.Satellite-5Gintegration:

anetworkperspective[J].IEEENetwork,2018,32(5):25-31.

[18]KODHELIO,GUIDOTTIA,VANELLI-CORALLIA.Integration

ofsatellitesin5GthroughLEOconstellations[C]//Proceedingsof

GLOBECOM2017-2017IEEEGlobalCommunicationsConference.Piscataway:IEEEPress,2018:1-6.

[19]LIUJJ,SHIYP,ZHAOL,etal.Jointplacementofcontrollersand

gatewaysinSDN-enabled5G-satelliteintegratednetwork[J].IEEE

JournalonSelectedAreasinCommunications,2018,36(2):

221-232.

[20]JOUBT,VIDALO,CAHILLJ,etal.Architectureoptionsfor

satelliteintegrationinto5Gnetworks[C]//Proceedingsof2018EuropeanConferenceonNetworksandCommunications.Piscataway:

IEEEPress,2018:398-399.

[21]BOEROL,BRUSCHIR,DAVOLIF,etal.Satellitenetworking

integrationinthe5Gecosystem:researchtrendsandopenchallenges[J].IEEENetwork,2018,32(5):9-15.

[22]郑重,缪中宇,郑寒雨,等.卫星通信与地面5G融合发展路线

探讨[J].航天器工程,2021,30(5):115-124.

ZHENGZ,MIAOZY,ZHENGHY,etal.Discussionofintegrated

developmentroadmapforsatellitecommunicationsandground

5G[J].SpacecraftEngineering,2021,30(5):115-124.

[23]DINGR,CHENTT,LIUL,etal.5Gintegratedsatellitecommunicationsystems:architectures,airinterface,andstandardization[C]//Proceedingsof2020InternationalConferenceonWireless

第3期丁睿等：星地融合通信系统：网络架构、使能技术及原型验证·87·

丁睿（1979），男，中国卫星网络集团有限

公司研究员，主要研究方向为卫星互联网、卫

星通信等。

房天昊（1998），男，东南大学移动通信国

家重点实验室博士生，主要研究方向为卫星移

动通信。

王闻今（1980），男，东南大学移动通信国

家重点实验室教授，博士生导师，主要研究方

向为大规模MIMO无线通信和卫星移动通信。

刘雨（1978），女，北京邮电大学人工智能

学院副教授，博士生导师，鹏城实验室网络与

通信研究中心副教授，主要研究方向为卫星互

联网、图像处理、分布式源编码等。

马伟（1979），男，西安空间无线电技术研

究所研究员，网络与信息处理技术研究室副主

任，主要研究方向为天基网络管控与路由交换

技术。

万屹（1971），男，中国信息通信研究院研

究员，中国信息通信研究院无线与移动领域主

席，技术与标准研究所副所长，主要研究方向

为无线移动通信。

CommunicationsandSignalProcessing.Piscataway:IEEEPress,

2020:702-707.

[24]WANGWJ,CHENTT,DINGR,etal.Location-basedtiming

advanceestimationfor5GintegratedLEOsatellitecommunications[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2021,70(6):

6002-6017.

[25]CHENTT,WANGWJ,DINGR,etal.Precodingdesignforjoint

synchronizationandpositioningin5Gintegratedsatellitecommunications[C]//Proceedingsof2021IEEEGlobalCommunications

Conference.Piscataway:IEEEPress,2022:1-6.

[26]WUSY,SUNGL,WANGYF,etal.Low-complexityuserschedulingforLEOsatellitecommunications[J].IETCommunications,

2023,17(12):1368-1383.

[27]GAOLN,MAJX,YOUL,etal.Robustenergy-efficient

multigroupmulticastbeamformingformulti-beamsatellitecommunications[C]//ProceedingsofICC2020-2020IEEEInternational

ConferenceonCommunications.Piscataway:IEEEPress,2020:1-6.

[28]WANGWJ,GAOLN,DINGR,etal.Resourceefficiencyoptimizationforrobustbeamforminginmulti-beamsatellitecommunications[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2021,

70(7):6958-6968.

[29]JIANGB,YANYC,YOUL,etal.Robustsecuretransmissionfor

satellitecommunications[J].IEEETransactionsonAerospaceand

ElectronicSystems,2023,59(2):1598-1612.

[30]LIUJ,LUORZ,HUANGT,etal.AloadbalancingroutingstrategyforLEOsatellitenetwork[J].IEEEAccess,2020,8:

155136-155144.

面向智能高铁的低轨卫星通信发展综述

苏昭阳1

，刘留1

，张嘉驰1

，周涛1

，蔺伟2

，梁轶群2

（1.北京交通大学电子信息工程学院，北京100044；

2.中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所，北京100081）

摘要：低轨卫星具备大带宽、低时延、广覆盖等优点，非常适合作为地面网络的补充，实现智能高铁全线路覆盖、无缝连接

的要求，有助于构建空天地一体化通信网络。针对现行铁路移动通信网络存在的不足，研究低轨卫星在智能高铁中的应用以及

关键技术，首先分析智能高铁的通信需求，然后介绍国内外铁路卫星通信的发展现状，最后从传播特性、物理层参数、波束切

换、资源管理等几个方面对低轨卫星应用在智能高铁领域的关键技术与挑战进行探讨。

关键词：智能高铁；低轨卫星通信；5G-R

中图分类号：U285

doi:10.11959/j.issn.20968930.2023034

ReviewoftheDevelopmentofLowEarthOrbitSatellite

CommunicationforSmartHigh-SpeedRailway

SUZhaoyang1

,LIULiu1

,ZHANGJiachi1

,ZHOUTao1

,LINWei2

,LIANGYiqun2

1.SchoolofElectronicandInformationEngineering,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China

2.Signal&CommunicationResearchInstitute,ChinaAcademyofRailwaySciencesCorporationLimited，Beijing100081,China

Abstract:Low-earthorbitsatelliteshavetheadvantagesofwidebandwidth,lowlatency,andlargecoverage,makingthemverysuitable

asasupplementtogroundcellularnetworks.Low-earthorbitsatellitescanmeettherequirementsofsmarthigh-speedrailwayfullline

coverageandseamlessconnection,whichhelpstobuildanintegratedcommunicationnetworkbetweengroundandspace.Considered

theshortcomingsofthecurrentrailwaymobilecommunicationnetwork,theapplicationandkeytechnologiesoflowearthorbitsatellitesinsmarthigh-speedrailwaywerestudied.Firstly,thecommunicationrequirementsofsmarthigh-speedrailwaywereanalyzed,and

thenthedevelopmentstatusofrailwaysatellitecommunicationathomeandabroadwereintroduced.Finally,thekeytechnologiesand

challengesoflowearthorbitsatelliteapplicationinthefieldofsmarthigh-speedrailwerediscussedfromtheaspectsofpropagation

characteristics,physicallayerparameters,beamhandover,andresourcemanagement.

Keywords:smarthigh-speedrailway,lowearthorbitsatellitecommunication,5G-R

截至2022年9月底，我国铁路营业里程已达15.3万

千米，99％的20万人口以上城市已被铁路网覆盖，高铁

运营总里程已经超过4万千米。根据中国国家铁路集团有

限公司（以下简称“国铁集团”）2020年8月出台的《新

时代交通强国铁路先行规划纲要》，到2035年，我国将

率先建成现代化铁路网，全国铁路运营里程20万千米左

右，其中高铁7万千米左右。2022年，国铁集团提出“中

国智能高速铁路2.0”，提出以现代信息网络为主要载体，

5G、数字孪生、自动驾驶、MaaS+智能服务等新一代信息

通信技术融合应用，全面加速推进铁路行业的数字化、智

能化建设[1]。

铁路专用移动通信是铁路信息化、数字化、智能化的

收稿日期：20230107；修回日期：20230507

基金项目：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划（No.N2023G060）；国家自然科学基金资助项目（No.62341102）

FoundationItems:TechnologyResearchandDevelopmentProgramofChinaRailway(No.N2023G060),TheNationalNaturalScienceFoundationofChina

(No.62341102)

第3期苏昭阳：面向智能高铁的低轨卫星通信发展综述·89·

重要基础设施和关键技术装备，在支撑铁路运营、保障行

车安全、提高运输效率、提升维护水平等方面发挥着重要

作用[2]。移动通信系统是列车行车安全、运营维护和旅客

信息服务的中枢神经[3]。未来，智能高铁的发展对无缝高

数据速率通信、覆盖范围等提出更高要求，高铁移动通信

系统将建立可信的通信网络，以实现高移动速度下高数据

速率的持续在线及可靠传输[4]。目前，我国铁路广泛使用

的专用GSM-R网络，已覆盖我国全部高速铁路、客运专

线和其他客货混运线路等大部分铁路沿线，形成了一整套

完整且必要的铁路专用移动通信系统。然而，GSM-R网

络属于第二代移动通信系统，带宽小、速率低，网络所能

承载的业务和提供的能力都非常有限，目前通信设备制造

件。在“中国智能高速铁路2.0”体系架构中，在关键技

术创新方面，围绕智能建造、智能装备、智能运营3个方

面展开，迫切需要加快新一代信息技术等与铁路的深度融

合，通过新一代移动通信技术赋能智能高铁，提供大带宽、

大连接、低时延、高可靠的传输通道，解决增强型移动宽

带（enhancedMobileBroadband，eMBB）、海量机器类通

信（massiveMachineTypeCommunication，mMTC）和低

时延高可靠通信（ultraReliableLowLatencyCommunication，uRLLC）需求。

铁路低轨卫星通信因其在覆盖范围、灵活组网、通信

距离等方面的独特优势，有望成为未来智能高铁移动通信

系统的重要组成部分。

1铁路通信需求分析

1.1铁路5G通信

自20世纪60年代以来，我国铁路移动通信系统经历

了从无线列调到GSM-R等技术的发展。随着智能高铁的

提出，铁路通信系统需要满足大带宽、高速率的业务传输，

然而GSM-R通信系统所能承载的业务和提供的能力都非

信技术，具备大带宽、大连接、低时延、高可靠等特点，

是支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型

基础设施。将5G技术与铁路各系统进行融合已经成为下

一代铁路移动通信系统的主要研究方向，有利于推动我国

实现智能化铁路，提高铁路的安全水平与运行效率，巩固

我国铁路世界领先优势。

针对各业务的承载需求，可以将所有业务分为5G专

网单独承载、5G公网单独承载、5G专网和公网共同承载

3种类型。对于铁路5G专网，其本身频率范围有限，5G-R

相比于GSM-R可以提供更大的带宽，且组网可控性强，

能够保障全段覆盖与及时修复；对于铁路5G公网，其可

为铁路车地数据传输、视频传输等业务提供大带宽支持，

为大量监控设备与检测传感设备提供大连接服务，低时延

传输保证了各业务的精准传输。

制类业务，这些业务直接影响了列车行车安全，对数据实

时性要求最高，要求移动通信网络必须具备高可靠且完全

可控的特点。5G专网和公网共同承载的业务主要为运行

维护类业务，这些业务对数据实时性要求较低，可根据数

据对实时性、安全性的要求和网络环境灵活选择移动通信

网络。5G公网单独承载业务主要为非实时性业务，具有

业务量较多，数据量较大的特点。各类业务的承载方式以

及业务需求见表1。

表15G铁路通信业务承载方式及业务需求

承载方式典型业务业务需求

5G专网单独承载行车控制类业务

高实时性

高可靠性

5G专网和公网共同承载运行维护类业务

低实时性

灵活承载

5G公网单独承载

运营管理类业务

非实时性

数据量大

旅客服务类业务

工程施工类业务

以5G-R为依托的智能高铁移动通信系统在面临部分

极端环境时，可能会因为基站被破坏或者难以部署基站而

导致覆盖困难。以川藏铁路为例，若仅依靠传统的陆地蜂窝

覆盖方式，在洪水、地震、泥石流等恶劣自然灾害情况下传

统通信方式将无法满足应急救援用网需求。此外，铁路作为

我国“一带一路”走出去战略的重要支撑，在境外铁路沿线

无专网覆盖的条件下，列车的行车控制类和运行维护类数据

的安全有效回传，也需要高效信息通信技术的支撑。

1.2铁路物联网

作为新一代应用基础设施，物联网对未来智能高铁的

发展具有重要意义。当前，通过标识识别、状态传感、定

位导航与控制反馈等技术，物联网在车号识别、电子客票、

行车安全监控、运行环境监控等方面已经有了广泛应用[5]。

然而，目前的铁路物联网存在末端组网不灵活、前端处理

平台不完善、系统多且独立的缺点，无法满足未来铁路智

能运维的需要。

“中国智能高速铁路2.0”将基于“模数驱动，轴面协

同”理念实现全专业协同和跨行业综合，在“中国智能高

·90·天地一体化信息网络第4卷

速铁路2.0”数据体系架构中，物联网作为数据汇集层的

重要组成部分，负责监测智能建造、智能装备和智能运营

三大板块的数据，实现对基础设施、行车环境、移动设备

等的泛在感知与宽带数据传输[1]。各终端设备与铁路通信

系统全面连接，构建统一的物联网管理平台，对回传的数

据进行分析处理，实现各物联网系统的深度融合，保障高

铁运维的实时监控与远程维护需求。

铁路物联网从结构上自下而上可以分为感知层、承载

层与应用层，其中承载层关系着数据能否安全可靠地传递

至分析中心。目前典型的承载技术有GPRS、NB-IoT、LTE、

WLAN等[6]，然而，GPRS与NB-IoT均只支持窄带宽、

非实时的数据发送；LTE与WLAN虽然支持高带宽与实时

数据传输，但是WLAN覆盖范围有限，且均依赖于基站或

者无线接入点的部署，无法有效应对自然灾害与特殊地形。

除了传统的接入方式外，铁路卫星通信与铁路物联网

接入能力，组网成本低，适合区间特殊地段高带宽的数据

传递。但是由于星地链路传输时延较大，因此其对高实时

数据传输的能力弱于地面承载网络。

综上所述，现有承载技术均难以独自满足“中国智能

高速铁路2.0”铁路物联网的多样化需求，需要根据业务

需求综合运用多种技术。将卫星通信与地面承载网络相结

合，能够有效扩大覆盖范围，应对不同运行区段的传输需

求，有助于实现列车运行全过程的数据监测、回传与分析，

提高行车安全性与运营效率。

1.3铁路通信发展趋势

未来铁路通信业务扩展方向是宽带化、自动化、可视

化、多样化，为满足未来铁路数字化的要求，需要一套具

备大带宽、低时延、高可靠能力的解决方案。铁路系统可

以采用北斗卫星定位替代传统轨道电路及轨旁设备，并实

现列车与列车之间的直接通信，保障行车安全，提高线路

运输能力。此外，天基、空基和地基的接入，在不同环境

和业务场景下各有优势，空天地一体化网络可以综合利用

固网资源和卫星资源，并发挥其优势来扩展移动网络的覆

盖范围，同时通过天基、空基和地基的多接入融合，提供

更高的速率、更好的服务质量和更高的可靠性。我国在非

洲援建或修建的铁路，往往穿过原始森林、无人区等偏远

地区（如亚吉铁路、坦赞铁路等），甚至有些地区的通信

信号系统容易遭到人为的破坏。基于上述问题，可以充分

利用空天地一体化的通信系统完成列车运行的指挥控制，

保证列车安全运行。

2国内外铁路卫星通信发展现状

2.1国外铁路卫星通信的发展

20世纪80年代开始，日本国营铁路与邮政省协作，

使用中通量通信卫星“樱花号”，进行了电波传播、链路

质量等研究，开展了传真、图片和通话等方面的测试，并

将卫星通信作为地震等自然灾害出现时应急通信的手段。

20世纪90年代，日本货物铁道公司在易发生地震的东海

道本线和山阳本线列车上安装GPS定位装置，通过卫星把

定位信息传送给货运调度，以让货运调度实时掌握列车位

置信息[7]。

2005年，由于欧洲航天局（EuropeanSpaceAgency，

ESA）的支持，在布鲁塞尔和巴黎之间运行的Thalys列车

上的乘客可以通过卫星访问宽带互联网。该技术通过车顶

天线实时跟踪36000km高度的卫星实现车地通信，并支

持300km/h的移动速度。在2005年的试验中，下行链路

带宽约为2Mbit/s，上行链路带宽约为0.5Mbit/s。

2007年，法国的高速铁路系统在TGV高速列车上开

通了互联网业务，该技术利用卫星通信技术，在车辆内覆

盖Wi-Fi信号，解决乘客上网和收发邮件等通信需求，并

支持最多20位乘客同时在线使用。该项技术在列车顶部

使用特殊天线实时对准追踪卫星，并支持320km/h的移动

速度。

2010年，哈萨克斯坦的阿斯塔纳阿拉木图阿斯塔

纳路线上，ASTEL为高速列车Tulpar（速度130～

140km/h）提供卫星互联网接入。该项目的主要目的是通

过卫星天线安排与列车的通信信道，从而保持高速卫星

的参考点运动。火车内的信号是通过Wi-Fi分发的，通

过覆盖哈萨克斯坦全境的卫星通信系统宽带频道为乘客

提供互联网服务。最大传输速率达2Mbit/s。该设备允许

数据在静止位置和速度高达350km/h的运动中进行语音

和视频传输。

2.2国内铁路卫星通信的发展

20世纪80年代，我国开始探讨卫星通信在铁路中的

应用，组织北京交通大学、铁道科学研究院于1988年5

月共同完成了《卫星通信在铁路上发展的研究》，为发展

铁路卫星通信提供了决策依据。1992年，原铁道部、交通

部和国际海事卫星组织开展合作，基于全球定位系统

（GlobalPositioningSystem，GPS）接收机和海事卫星构建

了列车位置报告系统，利用海事卫星建成列车卫星移动电

话通信系统，并进行了列车卫星移动通信和卫星列车定位

的试验。《卫星通信在铁路上发展的研究》对卫星通信在

第3期苏昭阳：面向智能高铁的低轨卫星通信发展综述·91·

铁路中的应用做出了以下贡献：

（1）分析卫星通信在铁路中应用的必要性和可行

性，提出铁路开展卫星通信的技术政策建议与应当具备

的功能；

（2）提出采用两级通信网即局级全联通网和分局级星

状网的组网方案，率先建立北京、兰州、乌鲁木齐、柳州

4个小数据站的独立数据通信网方案，以及在北京、沈阳、

上海等12个路局间构成全联通网的方案；

（3）对光缆、数字微波、卫星3种通信手段做了经

济比较和综合评估，结果表明卫星通信的综合评估结果

最佳；

（4）对卫星通信制式进行比较，建议采用适当的多址

方式，并创造条件发展TDMA制式；

（5）提出卫星通信地球站设备技术条件，并提出铁路

卫星通信网的实施意见。

近年来，为满足列车运行控制对于列车定位精确性、

安全性和可靠性的要求，除了传统的里程计、查询应答器，

包括美国GPS、中国北斗卫星导航系统在内的全球导航卫

星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）也开

始用于列车实时定位。GNSS可为列控系统提供列车位置

和速度，其测量误差直接影响到列车安全防护距离、追踪

间隔、闭塞控制方式等，误差过大将直接触发列车制动，

影响运输效率和乘客舒适度，甚至影响列车安全[8]。此外，

北斗短报文功能，也用于列车运行控制信息的传输[9]。将

卫星导航系统引入列车定位领域，能够使列车定位尽量减

少对地面设备的依赖，实现低成本与高自主性优势，符合

现代铁路安全/非安全应用服务的发展需要[10]。

2.3低轨卫星发展情况

随着6G的研究不断深入，发展空天地一体化网络

已成为共识。空天地一体化网络架构是6G的核心方向

之一，被ITU列为七大关键网络需求之一。低轨（Low

EarthOrbit，LEO）卫星以其星座和信号的独特优势，逐

代卫星导航系统发展的新增量。相比中高轨卫星，低轨

卫星具备成本低、通信时延低、速率高、容量大等特性。

因此，LEO卫星互联网作为地面蜂窝网络的补充有着巨

大优势。

LEO卫星网络可以以较低的发射成本和低时延等高

使用价值投入商业应用，通过星座组网实现全球无缝覆

盖。美国的铱星系统，是全球唯一的采用星间链路组网、

全球无缝覆盖的低轨星座系统。二代铱星可提供10Mbit/s

以上的传输速率，同时还具备对地成像、航空监视、导航

增强、气象监视等功能[11]。Globalstar系统是由美国劳拉

公司和高通公司倡导发起的卫星移动通信系统，星座系统

由48颗卫星及16个地面站组成，星上采用透明转发，没

有星间链路，轨道高度1414km，共8个轨道面[12]。目前，

iPhone14系列支持紧急SOS卫星通信功能，支持从偏远

地区发送紧急信息，其使用的卫星通信功能就是由

Globalstar系统提供的。

2015年，英国OneWeb公司提出的“OneWeb”星座

计划，可实现全球实时的宽带互联。目前，OneWeb卫星

测试网速达到400Mbit/s，平均时延32ms[13]。同年，

SpaceX公司提出的星链（Starlink）计划，通过大规模LEO

卫星为全球提供高带宽、低时延的宽带服务[14]。目前，

Starlink已发射超过3000颗LEO卫星，平均下载网速可

达到120Mbit/s，平均时延为30ms，已完成了北美和欧洲

的卫星互联网覆盖。

2015年，我国开始建设低轨卫星通信项目[15]。近年来，

商业航天公司银河航天发射了多颗低轨宽带通信卫星，构

建了首个星地融合的5G试验网络，并开展了车载“动中

通”测试。2021年，中国卫星网络集团有限公司成立，标

志着我国将全面建设以LEO卫星通信系统为代表的太空

基础设施，加速卫星互联网建设。2022年，依托北京邮件

大学的“北邮-银河号”低轨卫星成功发射，执行在轨的通

信-遥感融合试验任务[16]。

随着LEO卫星规模组网、信息融合等技术的发展，

LEO卫星下一步将与卫星车载通信、通信-导航-遥感一体

化、空天地一体化等领域进行深度融合，具备广阔的发展

前景。LEO卫星以其广覆盖、全天候、大带宽和低时延的

特点成为弥补地面网络覆盖盲区最有效的解决方案，因而

将低轨卫星互联网应用到智能高铁中具有巨大的潜力和

前景。目前，围绕智能高铁在行车控制、运行维护、运营

管理、工程施工类等方面的通信业务需求，以5G-R为基

础，积极开展面向低轨卫星互联网的智能高铁数据回传技

术研究与验证，恰逢其时。

3铁路低轨卫星通信关键技术

目前，学术界已经对LEO卫星通信作为陆地无线通

信的补充和延伸达成共识[17]。LEO卫星网络可作为5G-R

的补充、延伸和备份，充分发挥卫星通信广域覆盖、随需

接入、按需服务、安全可信等优势条件，重点应用于铁路

沿线地面通信设施缺乏或薄弱的区段，在工程建造、运营

维护、应急处置和灾害预警等场景下提供更加安全可靠的

服务[18]。本节将从信道传播特性、物理层参数特征、星内

·92·天地一体化信息网络第4卷

与星间波束切换、星上资源管理几个方面对铁路低轨卫星

通信关键技术进行分析。

3.1信道传播特性

无线信道建模是人们对无线传播环境及其传播特性

的抽象的描述，无线信道的传播特性是构建移动无线通信

系统的基础部分，其应用在无线通信系统从设计评估到标

准化再到最终部署的各个环节中，因此无线信道的传播特

性和建模研究是设计、评估、部署任何无线通信系统的前

提和基础。

LEO卫星轨道高度为500~2000km，处于外大气层，

因此星间链路与星地链路中大气层段的传播方式为自由

空间传播，长距离的传播使得自由空间损耗在星地传播损

耗中占比最大。此外，随着通信频率的提高，高频段的传

输使得大气中的水气、氧气分子，以及降雨和云雾天气时

的水滴均会对星地传输信号造成衰减。在地面段传输时，

地面的建筑物、森林、山体等障碍物也会对信号造成遮挡，

产生额外的损耗。因此，LEO卫星信道的传播特性不仅要

考虑自由空间传播损耗，还需要考虑大气吸收、降雨及云

雾衰减和阴影效应与地物损耗的影响，如图1所示。参考

文献[19]在晴天、小雨、大雨、暴雨4种天气条件，以及

通信仰角为10°和90°条件下对星地链路传播损耗进行仿

真，结果表明随着降雨量的增加，降雨衰减占总衰减的

比重逐渐增加，在暴雨时可达到84%，且随着通信仰角

从90°变化为10°，总衰减值在不同天气条件下有

30~50dB的增加，说明天气和通信仰角会对星地通信质

量产生严重影响。

除了考虑信号在传播过程中产生的损耗，更重要的

是要考虑双移动性，这是高铁卫星通信与其他通信场景

的显著差异。一方面，LEO卫星对地移动速度为

10min；另一方面，地面的列车也在以大约350km/h的

速度高速运动，因此卫星与列车的移动均会产生较大的

多普勒频移，使得星地链路的信道是时变非平稳的。此

外，由于高铁的移动，其周围的环境也具有动态变化的

特点。在平原等开阔场景，卫星信号与高铁之间可视为

LoS传播；在隧道或U型槽等场景，卫星信号到达高铁

附近时则会产生严重的地物损耗，造成多径传播，且随

着卫星与高铁相对位置的不同，通信仰角的不同，受到

遮挡的影响也不同。因此，在进行高铁卫星场景的信道

建模时，应当应对多样化场景，考虑星地双移动特点进

行建模。

图1低轨卫星传播链路模型

3.2物理层参数特征

目前，5G-R技术可为高铁提供大带宽、大连接、低

时延的移动通信服务，因此LEO卫星通信系统可以考虑

复用5G-R的关键技术。但是卫星通信系统相比于陆地蜂

窝具有很大的差异性，特别是卫星高铁双移动导致的多普

勒效应严重和频繁波束切换等问题，无法照搬5G-R通信

针对上述的独特性，有必要对星地链路空中接口的部

分物理层参数进行针对性的评估和优化，与5G-R进行技

术体制融合。

（1）在调制方式上，虽然OFDM作为5G关键技术已

经非常成熟，但是由于需要保证子载波正交，其对载波频

移非常敏感。在LEO与高铁双移动的高动态场景下，当

频段达到Ka、Ku或更高频段时，多普勒频移将远高于5G

参数集技术可提供的最大子载波间隔240kHz，这将会导

致星地间频率同步更加困难，严重影响通信系统性能。虽

然能够通过频率补偿技术降低多普勒频移造成的影响，但

是对于星地双移动的高铁卫星通信场景会产生大量的计

算开销，并不适用于计算资源紧缺的卫星终端[20]。因此

OFDM技术难以作为最优的智能高铁场景下低轨卫星通

信系统调制方案。

正交时频空（OrthogonalTime-FrequencySpace,

OTFS）调制是一种新型的多载波调制技术，最早在参考

文献[21]中被提出。不同于OFDM以子载波承载信息，

OTFS在时延多普勒域上对符号复用传输，充分利用时

间和频率分集，使每个符号都能够经历时不变平坦衰落信

第3期苏昭阳：面向智能高铁的低轨卫星通信发展综述·93·

道，可以有效对抗高移动性带来的大多普勒频移。此外，

OTFS与OFDM技术有很好的兼容性，通过预编码和解码

模块的加入就可以基于OFDM实现OTFS，且硬件复杂度

增加较小[22]。参考文献[23]证明了在高频段以及高速移动

条件下，OTFS具备比OFDM更低的误码率，因此在低轨

卫星通信中使用OTFS技术可以有效解决星地双移动场景

下带来的信号传输问题，并且二者的兼容性也有利于星地

链路空中接口波形的统一，实现一体化通信。

（2）在双工方式上，不同于传统主要支持电视广播、

短消息的卫星通信，面向智能高铁的LEO星地通信存在

频段资源紧缺、带宽需求大、上下行业务流量不对称的特

点。若采用FDD制式，一方面难以在本就紧缺的频段上

分配两个对称的大带宽，另一方面非对称业务会使几乎一

半的带宽被浪费，带宽利用率极低。

TDD制式中上下行业务使用同一频率信道，可以

节约宝贵的频谱资源，用于承载更多的用户终端，通过

优化帧结构中的上下行时隙配比，可以有效提升频谱利

用率，适应智能高铁非对称业务。此外，由于LEO轨

道高度较低，因此TDD模式的传输时延也较低，并且

TDD具备信道互易性的优势，能够为大规模天线波束

成形技术提供简易的信道信息获取方式。另外我国从

3G到4G对TDD的积累使其有能力成为5G中的主流

通信制式[24]。

TDD制式可能会出现上下行时隙间干扰，若帧结构中

内不同终端调度不当或波束间时隙配比不当，则易出现终

端间干扰。因此在进行星地数据传输时，应综合考虑终端

位置、邻波束时隙配比、历史调度信息等，通过合理的保

护间隔设置与时隙配比，避免产生系统内及系统间干扰[25]。

（3）在编码方案上，考虑到高铁卫星的双高速移动，

其信道具备高动态性与时变非平稳的特征，基于链路自适

应技术的自适应调制编码（AdaptiveModulationandCoding，AMC）可以用于卫星通信系统，其可以根据信道状

态变化自主调整调制方式与编码速率。参考文献[26]针对

卫星信道时变性提出了一种AMC方案，并且验证了该方

案可以有效提高卫星通信的能量效率。

3.3星内与星间波束切换

由于星地通信链路与地面通信链路在传播损耗上具

有的差异，LEO卫星的频谱效率会远低于同期地面蜂窝通

信系统。因此，为提升卫星通信的频谱效率，可以在星上

采用多波束频率复用技术[27]。最初，地面固定波束系统被

提出，这种系统采用地面固定小区的方式，不需要进行频

繁的小区切换，但是要求卫星数量较多，部署成本较高，

因此卫星固定波束系统更加合适，如铱星与全球星系统均

采取卫星固定波束系统[28]。在面向智能高铁的LEO星地

通信场景中，卫星及高铁的高速双移动特点使信道动态变

化更加严重，传统多波束卫星的波束成形网络变化速度较

慢，难以适应如今的高动态星地信道。大规模MIMO技术

作为5G的重要关键技术，可以使用灵活的数字多波束天

线，实现动态重构的波束成形网络[29]，因此可以考虑在卫

星侧构建大规模MIMO系统，根据高铁终端的信道状态实

时调整波束方向及增益，提高系统性能，避免波束间干扰。

目前星地信道模型主要针对传统多波束卫星，亟须建立大

规模MIMOLEO星地信道模型。由于星地传输距离大，

信道动态变化严重，难以根据瞬时信道信息进行波束成形

设计，因此可以考虑根据统计信道信息进行波束成形设计

行波束成形。

由于卫星与高铁的双移动性，星地通信链路的多波

束切换相较地面通信系统更为快速复杂，如对于工作在

Ku频段的Starlink系统，单波束的星下点地表覆盖波束

直径只有约30km，平均每4s就要进行一次切换。星内

与星间波束切换示意如图2所示。频繁的切换会增大网

络开销，降低频谱效率，也会造成卫星侧的计算与管理

负担增大，可能会导致星地通信中断，影响智能高铁的

安全运行与乘客的通信体验。因此，选择合适的技术进

行高效稳定的波束切换非常重要。波束切换主要可分为

星内波束切换与星间波束切换。

图2星内与星间波束切换示意

星内波束切换：为了增大系统容量，单颗卫星的覆盖

区域被划分为多个点波束，为保证稳定的电波覆盖，每个

点波束范围内应采用等通量覆盖，即通过调整星上天线增

益，使各个波束小区内的接收信号强度相等。在波束切换

的过程中，用户或者信关站向卫星发起切换申请，并完成

·94·天地一体化信息网络第4卷

切换决策、波束选择等行为。在这一过程中，高效的信道

分配策略可以有效解决星地链路频谱利用率低的问题，主

要可分为固定信道分配（FixedChannelAllocation，FCA）、

动态信道分配（DynamicChannelAllocation，DCA）和自

适应动态信道分配（AdaptiveDynamicChannelAllocation,

ADCA）。

FCA是为每个波束永久性分配信道资源，并在满足

频率复用的距离后再度分配，这种方式虽然简单，但是

在流量不对称的情况下会浪费信道资源，无法满足快速

变化的业务需求[31]。DCA是将所有信道资源集中在一个

资源池中，每个波束都可以依据需求选择合适的信道资

源，这种方式具备更高的资源利用率，得到了广泛的研

究。参考文献[32]提出一种LEO场景下基于不同业务优

先级的DCA策略，其通过低轨卫星运动轨迹确定的特

点预测网络流量，并建立马尔可夫信道分配模型，根据

网络流量的变化情况动态调整阈值，有效降低了切换失

败率。ADCA在DCA的基础上进行改进，在动态分配

的基础上进行信道资源的预留，使用预留信道为用户提

供连接，进一步提高切换成功率；但要保证正常信道与

预留信道之间的平衡，较多的预留信道会造成正常信道

的拥塞，较少的预留信道则会降低切换的成功率。相比

于DCA，ADCA可根据用户位置数据库来预测未来的切

换，并预留信道资源，适合用于收发端运动轨迹都确定

的高铁卫星通信场景。如参考文献[33]提出的ADCA可

以依据当前用户位置信息与网络流量负载情况自适应地

调整最佳预留信道数。

星间波束切换：由于LEO卫星移动速度快，为保证

传输链路的连续性，地面终端必须具备支持跨星切换的波

束指向快速调整能力，以快速进行星间切换，确保业务的

连续性，因此除了波束小区的切换，星间切换也普遍存在。

在选择切换卫星时，需要依据多种因素综合考虑，常用的

数策略以及多因素综合加权策略[34]。参考文献[35]将图论

引入星间切换，将星间切换视为在有向图中寻找路径，并

依据不同的切换标准设置链路权重，利用最短距离策略确

定切换目标卫星。参考文献[36]针对大量用户同时切换且

同时有多颗卫星提供接入的场景，使用博弈论进行星间切

换，其根据用户的网络满意度、带宽满意度和所需带宽对

所有用户进行分簇，由簇头决定接入卫星，卫星也会根据

负载能力动态调整带宽价格，实现用户与卫星效用的最大

化。然而基于图论和博弈论的策略均需要大量数据支持，

目前大量获取卫星数据还较为困难，因此参考文献[37]使

用一种基于启发式超时策略的软件定义网络（Software

DefinedNetworking,SDN）进行星间切换，并通过动态调

动轨迹是确定的，也可以通过预测波束切换小区与目标卫

星的方式提前对信道资源进行分配，保障切换的无缝进行。

综上所述，LEO与高铁的高速双移动以及大规模

MIMO在卫星侧的应用会导致频繁的波束切换，采取高效

的信道分配策略与基于运动轨迹的星间切换预测可以有

效改善其造成的影响。通过与5G-R的融合，可以在有地

面网络覆盖的区域使用地面网络，在地面网络缺乏或薄弱

的区段使用LEO接入，进一步降低频繁切换带来的开销

影响。

3.4星上资源管理

智能高铁自身及铁路沿线设施业务需求量大、种类繁

多，而LEO卫星资源有限，覆盖范围内业务分布存在时

空不均衡的特点，这就使得星上资源管理与多波束负载均

衡成为一个亟待解决的问题。

卫星和高铁双移动性的特点导致铁路低轨卫星通信

与地面蜂窝通信相比，有两个显著特征：

（1）LEO卫星在星上采用频率复用技术提升系统容

量，而铁路沿线的监测节点、传感器节点等终端设备的部

署密度与业务种类均存在差异，且列车的高速移动造成的

频繁波束切换使得每个波束内的负载变化更加快速，导致

单星下各个波束的负载存在不均匀与时变的特征，即“一

对多”特点；

（2）高铁列车顶部的相控阵天线在任意时刻都可观测

到多颗卫星，不同卫星覆盖该列车终端的波束负载又不尽

相同，且随着列车的移动可视卫星也在变化，因此如何选

择合适的卫星进行通信也是一个重要问题，即“多对一”

特点。

针对“一对多”特点，可以通过快速调整波束指向、

进行波束赋形、预测卫星和列车运动轨迹等方式均衡负

载，参考文献[38]使用“跳波束”技术将总覆盖区域预

先设置为多个小区，在同一时刻仅对单个或多个小区服

务，并通过对业务需求量大的小区倾斜更多资源来提高

资源利用率。针对“多对一”特点，可以通过感知信道

资源、多因素联合优化等方式选择合适的卫星，避免资

源碰撞。

为了应对卫星互联网的资源管理问题，参考文献[39]

最早将SDN引入卫星网络，作为一种新型网络架构，SDN

将网络的控制平面与数据平面分离，可以有效提高星地网

络管理的灵活性，实现跨域资源调度。控制平面负责获取

第3期苏昭阳：面向智能高铁的低轨卫星通信发展综述·95·

全局网络状态，依据网络需求下发资源配置以及路由等指

令，一般由地面站或非低轨卫星承载；数据平面则只负责

数据转发操作，一般由LEO承载，从而很大程度上降低

星上网络开销，将资源集中于数据转发[40]，适应高铁卫星

通信场景下网络动态性高的特点。

对于大规模空间网络带来的信道占用大、控制成本

高等问题，SDN中控制器的部署位置对网络性能有重要

影响。地面控制器计算及存储资源丰富，可以应对高动

态场景的复杂计算，但是需要与天基网络频繁交换信息

以获取网络拓扑变化；卫星控制器可以较为容易地获取

网络整体的拓扑变化信息，但星上计算资源紧张，难以

进行复杂场景的实时运算[41]。因此，跨域SDN架构是一

种较优的控制器部署形式，其将控制器同时部署于地面

网络以及天基网络，可以利用地面强大的计算能力将控

制成本下沉到地面网络，同时减少了星地网络拓扑信息

交互，实现更高效的网络资源管理。参考文献[42]将控

制器同时部署在地面、高空平台以及高轨卫星，利用其

覆盖范围广的优势对控制信息分层管理，有效提高了对

LEO的资源管理效率。以上方案中控制器均为静态放置，

这种方案在流量波动剧烈的高动态场景中性能有所限

制。参考文献[43]提出一种动态放置控制器的方案，并

提出一个基于用户时空流量需求的数控平面流量交换模

型，将其转化为整数线性规划问题，而最小化平均流建

台时，动态放置控制器会具备更好的性能，但同时需要

考虑控制器移位成本。

基于以上分析，“一对多”“多对一”特点的存在

使得铁路卫星通信系统的资源管理问题相比地面网络更

加复杂，需要针对业务时空分布不均，高铁卫星双移动

的特点合理利用有限的星上资源。地面网络的广泛应用

已经证明SDN可以有效促进异构网络融合，进行高效的

资源管理，但同时也要对控制器的部署位置等因素进行

深入研究。

卫星互联网已经成为我国“新基建”的重要组成部分，

研究低轨卫星与铁路专网的互补发展，具有巨大的潜力和

前景，有助于为智能高铁提供低成本、全覆盖、不间断的

本文所提技术将具有以下发展趋势。

第一，星地信道的测试与建模。星地信道建模需要综

合考虑传输距离、气候条件、卫星仰角、终端移动性等多

个因素，但是目前还没有对所有因素进行统一考虑的星地

信道模型。特别是高铁卫星通信场景具有收发端双高速移

动的特点，这会导致更大的多普勒频移，并且列车的移动

也会使得卫星通信仰角的变化更加复杂，从而使星地信道

的变化更加复杂。因此，综合考虑列车的移动方向、移动

速度，进行实地信道测量，建立双移动条件下统一的信道

模型非常必要。

第二，卫星互联网与5G-R的融合。地面5G系统已

经成熟，5G-R作为铁路专网发挥了相比于GSM-R的优势。

在天基网络中复用地面5G-R技术，无论在建设成本还是

技术可靠性上都具备优势，因此有必要从物理层到应用层

全协议栈对两种网络进行体制融合，采取统一的空中接口

技术体制，对资源进行统一管理与调度，实现空天地一体

化网络。

第三，波束切换管理。在星上采取大规模MIMO时，

高铁的高速移动使其发生波束切换更为频繁，应当基于高

铁与卫星的相对运动关系，建立波束切换预测模型，优化

波束切换策略，使列车合理选择接入的波束。同时卫星侧

也应当研究基于感知的信道、资源负载等信息快速智能地

调整波束指向的方法，保障波束切换的稳定以及波束负载

的均衡。

第四，智能资源管理与调度。为满足智能高铁多样化

的业务需求，需要基于不同业务实施智能高效的资源管理

和调度。如引入SDN对异构网络进行统一的资源管理，

动态智能感知网络资源，合理部署控制器位置，利用网络

切片提高网络资源利用率等。

[1]王同军.中国智能高速铁路2.0的内涵特征、体系架构与实施路

径[J].铁路计算机应用,2022,31(7):1-9.

WANGTJ.Connotation,architectureandimplementationpathof

Chinaintelligenthigh-speedrailway2.0[J].RailwayComputerApplication,2022,31(7):1-9.

[2]中国国家铁路集团有限公司科信部.铁路5G专网业务和功能需

求暂行规范[S].2022.

MinistryofScienceandInformationTechnology,ChinaNational

RailwayGroupCo.,Ltd.Provisionalspecificationforserviceand

functionrequirementsofrailway5Gprivatenetwork[S].2022.

[3]钟章队,官科,陈为,等.铁路新一代移动通信的挑战与思考[J].

中兴通讯技术,2021,27(4):44-50.

ZHONGZD,GUANK,CHENW,etal.Challengesandperspectiveofnewgenerationofrailwaymobilecommunications[J].ZTE

·96·天地一体化信息网络第4卷

TechnologyJournal,2021,27(4):44-50.

[4]艾渤,马国玉,钟章队.智能高铁中的5G技术及应用[J].中兴

通讯技术,2019,25(6):42-47.

AIB,MAGY,ZHONGZD.5Gtechnologiesandapplicationsin

high-speedrailway[J].ZTETechnologyJournal,2019,25(6):

42-47.

[5]JOO,KIMYK,KIMJ.Internetofthingsforsmartrailway:feasibilityandapplications[J].IEEEInternetofThingsJournal,2018,

5(2):482-490.

[6]FRAGA-LAMASP,FERNáNDEZ-CARAMéSTM,CASTEDO

L.TowardstheInternetofsmarttrains:areviewonindustrial

IoT-connectedrailways[J].Sensors(Basel,Switzerland),2017,

17(6):1457.

[7]吴景林.日本铁路的卫星利用[J].哈尔滨铁道科技,1998(1):

27-28.

WUJL.SatelliteutilizationofJapaneserailways[J].Harebin

RailwayScience&Technology,1998(1):27-28.

[8]蔡伯根.低成本列控系统的列车组合定位理论与方法[D].北京:

北京交通大学,2010.

CAIBG.Theoryandmethodoftraincombinationpositioningin

low-costtraincontrolsystem[D].Beijing:BeijingJiaotongUniversity,2010.

[9]何永发.基于北斗卫星的新型列控系统研究[J].铁道通信信号,

2022,58(3):7-10.

HEYF.Researchonnew-typetraincontrolsystembasedon

Beidousatellite[J].RailwaySignalling&Communication,2022,

58(3):7-10.

[10]刘江,蔡伯根,王剑.基于卫星导航系统的列车定位技术现状

与发展[J].中南大学学报(自然科学版),2014,45(11):4033-4042.

LIUJ,CAIBG,WANGJ.Statusanddevelopmentofsatellite

navigationsystembasedtrainpositioningtechnology[J].Journalof

CentralSouthUniversity(ScienceandTechnology),2014,45(11):

4033-4042.

[11]NEUFELDTH.NextgenerationofThalesADS-Bgroundstations-

supportingtheUSsurveillancebroadcastingservicessystemprogram[C]//Proceedingsof2008TyrrhenianInternationalWorkshop

onDigitalCommunications-EnhancedSurveillanceofAircraft

andVehicles.Piscataway:IEEEPress,2008:1-6.

[12]DIETRICHFJ,METZENP,MONTEP.TheGlobalstarcellular

satellitesystem[J].IEEETransactionsonAntennasandPropagation,

1998,46(6):935-942.

[13]HENRIY.TheOneWebSatelliteSystem[M]//HandbookofSmall

Satellites.Cham:Springer,2020:1-10.

[14]MCDOWELLJC.Thelowearthorbitsatellitepopulationand

impactsoftheSpaceXstarlinkconstellation[J].TheAstrophysical

[15]SUMD,SUX,ZHAOQL,etal.BeiDouaugmentednavigation

fromlowearthorbitsatellites[J].Sensors,2019,19(1):198.

[16]彭木根,张世杰,许宏涛,等.低轨卫星通信遥感融合:架构、

技术与试验[J].电信科学,2022,38(1):13-24.

PENGMG,ZHANGSJ,XUHT,etal.CommunicationandremotesensingintegratedLEOsatellites:architecture,technologies

andexperiment[J].TelecommunicationsScience,2022,38(1):

13-24.

[17]陈山枝.关于低轨卫星通信的分析及我国的发展建议[J].电信

[18]王开锋,开祥宝,李明,等.天地一体化信息网络在铁路领域的

应用展望[J].天地一体化信息网络,2021(1):93-98.

WANGKF,KAIXB,LIM,etal.Applicationprospectof

space-integrated-groundinformationnetworkinrailway[J].

Space-IntergratedGroundInformationNetworks,2021(1):93-98.

[19]乔艳丽,田磊,李志军,等.低轨卫星传播特性仿真与分析[J].

移动通信,2022,46(3):36-41.

QIAOYL,TIANL,LIZJ,etal.Simulationandanalysison

propagationcharacteristicsofLEOsatellite[J].MobileCommunications,2022,46(3):36-41.

[20]郭晟,余乐,朱立东.星地场景下基于CNN的OTFS系统信道

估计方法[J].天地一体化信息网络,2022(3):37-45.

GUOS,YUL,ZHULD.CNN-basedchannelestimationmethod

forOTFSsysteminsatellite-groundscenario[J].Space-IntegratedGroundInformationNetworks,2022(3):37-45.

[21]MONKA,HADANIR,TSATSANISM,etal.OTFS-orthogonal

timefrequencyspace[EB].2016.

[22]郭晟,余乐,燕贺云,等.基于DNN的OTFS系统信号检测方法

[J].无线电通信技术,2021,47(6):808-814.

GUOS,YUL,YANHY,etal.ADNNbasedsignaldetection

methodforOTFSsystems[J].RadioCommunicationsTechnology,