一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法及相关设备

摘要

本发明公开了一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法及相关设备，所述方法包括：获取星座基本信息，对卫星网络进行抽象和编码，同时，确定卫星网络拓扑设计中的关键指标及计算函数，并将编码个体转化为计算函数的输入；基于先验经验生成合法的高质量初始种群；基于单目标或者多目标的遗传算法，完成迭代和收敛过程，并在最优解集合中选择适合的拓扑结构；本发明基于卫星星座的规律性以及卫星星座拓扑设计的先验经验，对卫星星座进行了抽象映射和简化编码，大幅降低了自动化设计过程中遗传算法的计算复杂度，同时通过高质量初始种群的生成，显著提升了收敛速度，解决了网络拓扑规划和优化算法受计算复杂度影响导致的网络规模受限问题。

权利要求

1.一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法包括：基于已创建完成的星座，以及每个卫星节点搭载的光端机的最远通信距离和通信范围，计算星座中每个卫星节点所能连接的最远轨道数；

计算卫星星座中每个卫星的星历，将一个星座运行周期进行时间分片，在每个时间片内，计算对每个卫星与保持通信的卫星节点的链路距离，并作为通信链路的权值，作为每个时间片内计算卫星网络通信距离和通信时延的输入；

基于每个卫星轨道上的卫星节点数和每个卫星节点所能通信的最远轨道数的大小，确定编码方式和编码长度，并进行编码得到编码序列，所有轨道上的卫星按照所述编码序列进行链路配置和权值计算；

确定卫星网络拓扑设计时需要考虑的网络性能指标，并确定所述网络性能指标的计算方式；

将所述编码序列转化为卫星星座中的星间链路类型，并与不同时间片内链路类型对应的链路权值进行对应，计算出卫星网络的平均最短路径；

生成一定数量的代表不同卫星网络链路拓扑结构的初始种群，所述初始种群由多个编码序列组成；

将所述初始种群中无法达到全网连通的编码序列进行丢弃，得到满足合法性检查要求的初始种群；

对满足合法性检查要求的初始种群中的编码序列，计算所述编码序列对应的网络拓扑结构的网络性能指标；

根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法；

根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

2.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，不同时间片，卫星间的相对距离或者链路状态发生改变，对每个时间片计算卫星节点间的链路距离，并基于星历明确卫星间的链路状态，生成由多个连续时间片的链路权值图组成的动态星座链路权值图，用于描述卫星间的链路权值和状态在整个星座运行周期内的变化情况。

3.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述编码方式包括：二进制编码和十进制编码。

4.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述网络性能指标包括：基于网络业务的平均通信时延、基于网络业务的平均跳数和网络链路利用率。

5.根据权利要求4所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述基于网络业务的平均通信时延通过统计业务间的最短通信距离并求平均得到；

所述基于网络业务的平均跳数通过业务间最短通信距离对应的跳数统计得到；

所述网络链路利用率通过网络所有业务经历的卫星链路以及带宽占用情况计算得到。

6.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，在初始种群生成后，对链路类型进行均匀化操作，用于保证在相同的链路类型下的网络性能最优。

7.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法具体包括：如果性能指标的个数为1，选择单目标遗传算法；

如果性能指标的个数大于1，选择多目标遗传算法。

8.根据权利要求7所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构，具体包括：如果卫星网络拓扑设计过程中选择单目标遗传算法，在单目标最优解集合中选择性能最好的编码序列作为最终的网络拓扑结构；

如果卫星网络设计过程中选择多目标遗传算法，多目标最优解集合为一条曲线或者一个曲面，在最终网络拓扑选择时选择曲线或曲面上性能折中的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

9.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，所述通信范围由方位角和俯仰角确定。

10.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，同一星座内，每个卫星节点最多搭载四个光端机。

11.根据权利要求1所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其特征在于，每个卫星节点默认与同轨道上的前后节点相连，有0 2条链路与异轨卫星相连。

~

12.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序被所述处理器执行时实现如权利要求1‑11任一项所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序被处理器执行时实现如权利要求1‑11任一项所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的步骤。

说明书

一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法及相关设备

技术领域

[0001] 本发明涉及卫星网络通信处理技术领域，尤其涉及一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

[0002] 卫星网络拓扑设计是卫星网络设计过程中的一项重要工作，随着卫星网络规模的增长，手动网络拓扑设计的效率越来越低，且性能得不到保障。

[0003] 随着卫星网络规模的增加，在寻求网络拓扑最优解的过程中，需要遍历的网络拓扑结构越来越多，耗费大量的时间。在设计时间受限的情况下，大概率只会寻求到局部最优解，无法保证所设计的网络拓扑性能最优。现有的网络拓扑设计方法中，有的引入了遗传算法、蚁群算法、退火算法等机制，但是由于这类算法的计算量随着网络节点数量的增加而呈指数型增长，所以网络规模的就基本被限制在几十到200的规模，无法解决大规模卫星网络的拓扑设计问题。

[0004] 因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

[0005] 本发明的主要目的在于提供一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中网络拓扑规划和优化算法受计算复杂度影响导致的网络规模受限的问题。

[0006] 为实现上述目的，本发明提供一种面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法包括如下步骤：

[0007] 基于已创建完成的星座，以及每个卫星节点搭载的光端机的最远通信距离和通信范围，计算星座中每个卫星节点所能连接的最远轨道数；

[0008] 计算卫星星座中每个卫星的星历，将一个星座运行周期进行时间分片，在每个时间片内，计算对每个卫星与保持通信的卫星节点的链路距离，并作为通信链路的权值，作为每个时间片内计算卫星网络通信距离和通信时延的输入；

[0009] 基于每个卫星轨道上的卫星节点数和每个卫星节点所能通信的最远轨道数的大小，确定编码方式和编码长度，并进行编码得到编码序列，所有轨道上的卫星按照所述编码序列进行链路配置和权值计算；

[0010] 确定卫星网络拓扑设计时需要考虑的网络性能指标，并确定所述网络性能指标的计算方式；

[0011] 将所述编码序列转化为卫星星座中的星间链路类型，并与不同时间片内链路类型对应的链路权值进行对应，计算出卫星网络的平均最短路径；

[0012] 生成一定数量的代表不同卫星网络链路拓扑结构的初始种群，所述初始种群由多个编码序列组成；

[0013] 将所述初始种群中无法达到全网连通的编码序列进行丢弃，得到满足合法性检查要求的初始种群；

[0014] 对满足合法性检查要求的初始种群中的编码序列，计算所述编码序列对应的网络拓扑结构的网络性能指标；

[0015] 根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法；

[0016] 根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

[0017] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，不同时间片，卫星间的相对距离或者链路状态发生改变，对每个时间片计算卫星节点间的链路距离，并基于星历明确卫星间的链路状态，生成由多个连续时间片的链路权值图组成的动态星座链路权值图，用于描述卫星间的链路权值和状态在整个星座运行周期内的变化情况。

[0018] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，所述编码方式包括：二进制编码和十进制编码。

[0019] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，所述网络性能指标包括：基于网络业务的平均通信时延、基于网络业务的平均跳数和网络链路利用率。

[0020] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，所述基于网络业务的平均通信时延通过统计业务间的最短通信距离并求平均得到；

[0021] 所述基于网络业务的平均跳数通过业务间最短通信距离对应的跳数统计得到；

[0022] 所述网络链路利用率通过网络所有业务经历的卫星链路以及带宽占用情况计算得到。

[0023] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，在初始种群生成后，对链路类型进行均匀化操作，用于保证在相同的链路类型下的网络性能最优。

[0024] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，所述根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法具体包括：

[0025] 如果性能指标的个数为1，选择单目标遗传算法；

[0026] 如果性能指标的个数大于1，选择多目标遗传算法。

[0027] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，所述根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构，具体包括：

[0028] 如果卫星网络拓扑设计过程中选择单目标遗传算法，在单目标最优解集合中选择性能最好的编码序列作为最终的网络拓扑结构；

[0029] 如果卫星网络设计过程中选择多目标遗传算法，多目标最优解集合为一条曲线或者一个曲面，在最终网络拓扑选择时选择曲线或曲面上性能折中的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

[0030] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，所述通信范围由方位角和俯仰角确定。

[0031] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，同一星座内，每个卫星节点最多搭载四个光端机。

[0032] 所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，其中，每个卫星节点默认与同轨道上的前后节点相连，有0 2条链路与异轨卫星相连。~

[0033] 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端，其中，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序被所述处理器执行时实现如上所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的步骤。

[0034] 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序被处理器执行时实现如上所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的步骤。

[0035] 本发明基于卫星星座的规律性以及卫星星座拓扑设计的先验经验，对卫星星座进行了抽象映射和简化编码，大幅降低了自动化设计过程中遗传算法的计算复杂度；同时通过高质量初始种群的生成，显著提升了收敛速度，解决了网络拓扑规划和优化算法受计算复杂度影响导致的网络规模受限问题。

附图说明

[0036] 图1是本发明面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的较佳实施例的流程图；

[0037] 图2是本发明面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的较佳实施例中以2个网络性能指标（全网平均通信时延和平均通信跳数）作为优化目标的最优解集合曲线图的示意图；

[0038] 图3为本发明终端的较佳实施例的运行环境示意图。

具体实施方式

[0039] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0040] 本发明面向星间采用点对点激光通信的单星座卫星组网场景，拓扑规划过程中的约束和前提条件如下：

[0041] （1）激光通信系统的最远距离和通信范围（通信范围由方位角和俯仰角共同决定）；

[0042] （2）同一星座内，每个卫星节点最多搭载四个光端机；

[0043] （3）每个卫星节点默认与同轨道上的前后节点相连，有0 2条链路与异轨卫星相~连。

[0044] 本发明中，首先，获取星座基本信息，对卫星网络进行抽象和编码，同时，确定卫星网络拓扑设计中的关键指标及计算函数，并将编码个体转化为计算函数的输入；其次，基于先验经验生成合法的高质量初始种群；最后，基于单目标或者多目标的遗传算法，完成迭代和收敛过程，并在最优解集合中选择适合的网络拓扑结构。

[0045] 本发明较佳实施例所述的面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法，如图1所示，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法包括以下步骤：

[0046] 步骤S1、基于已创建完成的星座，以及每个卫星节点搭载的光端机的最远通信距离和通信范围，计算星座中每个卫星节点所能连接的最远轨道数。

[0047] 例如，1为异轨相邻轨道相连，2为异轨跨1条轨道相连，3为异轨跨2条轨道相连，...，N为异轨跨N‑1条轨道相连。每个卫星节点所能连接的最远轨道数可以基于星上光端机的通信距离和通信范围来计算，比如说某颗星上的通信光端机最远通信距离是5000km，比如5000km最多涵盖4条轨道（星座生成后轨道间的距离是规则且等间距），那么最远轨道数为4。

[0048] 步骤S2、计算卫星星座中每个卫星的星历，将一个星座运行周期进行时间分片，在每个时间片内，计算对每个卫星与保持通信的卫星节点的链路距离，并作为通信链路的权值，作为每个时间片内计算卫星网络通信距离和通信时延的输入。

[0049] 具体地，时间分片的原则是卫星节点间的链路状态保持不变，链路距离变化较小。星座的运行周期和时间分片随着星座规模和星座高度的不同而不同，低轨卫星（高度500‑
2000km）单星座的运行周期一般在2小时以内，时间分片几秒到几分钟之间。

[0050] 不同时间片间，卫星间的相对距离或者链路状态会发生改变，所以需针对每个时间片计算卫星节点间的链路距离，并基于星历明确卫星间的链路状态，最终形成由多个连续时间片的链路权值图组成的动态星座链路权值图，准确描述卫星间的链路权值和状态在整个星座运行周期内的变化情况。

[0051] 步骤S3、基于每个卫星轨道上的卫星节点数M和每个卫星节点所能通信的最远轨道数N的大小，确定编码方式和编码长度，并进行编码得到编码序列，所有轨道上的卫星按照所述编码序列进行链路配置和权值计算。

[0052] 具体地，所述编码方式包括：二进制编码和十进制编码；下面以十进制编码为例介绍编码过程，当N＜10时，编码长度为M，每个编码位上的数值代表链路类型，共有0（无连接）、1、2、3、...、N种链路类型标识，比如每个轨道上有10个卫星节点，每个卫星节点最远的通信轨道为3，一种可能链路拓扑编码序列为[1，0，1，2，1，2，1，3，1，2]，编码序列中的第一位1表示轨道上第一个卫星与相邻轨道最近的卫星连接；第二位0表示轨道上的第二个卫星与异轨卫星无连接；第三位1表示轨道上的第三个卫星与相邻最近的卫星相连；第四位2表示该轨道上的第四个卫星与跨1条轨道的最近卫星相连，依次类推。当10≤N＜100时，编码方式与N<10时相同，由于跨异轨轨道通信的轨道数≥10条，需要2位编码才能充分表示异轨间连接的链路类型。依次类推。所有轨道上的卫星严格按照该编码序列进行链路配置和权值计算。

[0053] 步骤S1’、确定卫星网络拓扑设计时需要考虑的网络性能指标。

[0054] 具体地，确定网络拓扑规划过程中所需要的重点考虑的网络性能指标，例如基于网络业务的平均通信时延、基于网络业务的平均跳数、网络链路利用率等。

[0055] 步骤S2’、确定所述网络性能指标的计算方式。

[0056] 具体地，给出步骤S1’中网络性能指标的计算方法，如：基于网络业务的平均通信时延通过统计业务间的最短通信距离并求平均得到，基于网络业务的平均跳数通过业务间最短通信距离对应的跳数统计出，网络链路利用率通过网络所有业务经历的卫星链路以及带宽占用情况计算得出。

[0057] 步骤S4、将所述编码序列转化为卫星星座中的星间链路类型，并与不同时间片内链路类型对应的链路权值进行对应，计算出卫星网络的平均最短路径。

[0058] 具体地，将步骤S3中的编码序列转化为卫星星座中的星间链路类型，并与步骤S2中不同时间片内链路类型对应的链路权值进行对应，基于Dijkstra算法计算出卫星网络的平均最短路径，进而影响其他网络性能指标。

[0059] 步骤S5、生成一定数量的代表不同卫星网络链路拓扑结构的初始种群，所述初始种群由多个编码序列组成。

[0060] 具体地，生成一定数量的代表不同卫星网络链路拓扑结构的编码序列的初始种群（初始种群由多个编码序列组成）。生成方式分为两种，第一种是基于网络拓扑设计经验生成，生成的编码序列可以使算法快速收敛到最优解；第二种是基于随机生成的编码序列，可以防止算法收敛到局部最优。初始种群生成时，需确保不会生成超过“最远通信链路类型”的链路类型。初始种群生成后，对链路类型进行均匀化操作，保证在相同的链路类型下的网络性能最优。比如拓扑结构[1，1，1，1，2，2，2，3，3，3]对应的网络时延和跳数等性能比链路均匀化后的拓扑结构[1，2，1，3，1，2，3，1，2，3]要差，所以选择对新生成的序列进行均匀化处理。

[0061] 步骤S6、将所述初始种群中无法达到全网连通的编码序列进行丢弃，得到满足合法性检查要求的初始种群。

[0062] 具体地，对生成的初始种群进行合法性检查，合法性检查需保证所设计的网络链路拓扑的全网连通性，对于所述初始种群中无法达到全网连通的编码序列视为不合法，直接丢弃。因为初始种群生成大部分是随机生成的，这样就没有办法确保初始种群中的所有编码序列都能保证全网各节点间都是连通的，或者链路类型上的不合法性。

[0063] 步骤S7、对满足合法性检查要求的初始种群中的编码序列，计算所述编码序列对应的网络拓扑结构的网络性能指标，这些指标是后面步骤S8中自动优化过程的主要目标，遗传算法会围绕这些指标进行不断的优化。

[0064] 步骤S8、根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法。

[0065] 具体地，如果性能指标的个数为1，可以选择单目标遗传算法；如果性能指标的个数大于1个，可选择多目标遗传算法。

[0066] 遗传算法杂交变异：可根据需求选择不同的杂交和变异方法，但在卫星网络编码序列进行变异的过程中，需确保不会产生超过“最远通信链路类型”的不合法链路类型。

[0067] 合法性检查和编码均匀化：杂交变异后的编码序列合法性检查同步骤S6中的合法性检查，对于合法的编码序列进行步骤5中的均匀化处理。

[0068] 网络性能指标函数计算：对于杂交变异后的合法编码序列，进行对应的网络性能指标函数的计算。

[0069] 遗传算法（选择）：对计算出的网络性能指标进行排序，选择较好的性能指标对应的编码序列，进入下一次迭代过程。

[0070] 迭代次数判断：当迭代次数超过设置的迭代次数时，算法优化过程结束，否则进入下一次迭代。

[0071] 最优解集合：在性能指标排序表中选择排序靠前的值，并保存其对应的编码序列，形成最优解集合。

[0072] 步骤S9、根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

[0073] 具体地，根据各网络性能指标的要求，在步骤S8产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构。例如，如果卫星网络拓扑设计过程中选择的单目标设计优化，那么在单目标最优解集合中选择性能最好的编码序列作为最终的网络拓扑结构；如果网络设计过程中选择的是多目标设计优化，那么最优解集合会是一条曲线或者一个曲面，在最终网络拓扑选择时可以选择曲线或曲面上性能折中的编码序列作为最终的网络拓扑结构，也可以根据需求选择曲线或曲面上的其他点。

[0074] 如图2所示，图2为以2个网络性能指标（全网平均通信时延和平均通信跳数）作为优化目标的最优解集合曲线图，可以选择时延最优或跳数最优的点作为最终的网络拓扑结构，也可以选择方框中对应的时延和跳数性能相对折中的点作为最终的网络拓扑结构。

[0075] 基于以上步骤，完成了天基网络拓扑自动设计算法的程序设计。经验证，单机单线程10 24小时内天内可完成3000 5000个节点规模星座的拓扑规划迭代和收敛，解决了类似~ ~算法的使用被限制在200个节点以内的限制问题。

[0076] 面向卫星组网的自动网络拓扑设计方案的优点：

[0077] （1）本发明中，将网络拓扑结构的编码量化为每个轨道上的卫星数和每个卫星的最远通信轨道类型两个维度，从而解决了大规模网络拓扑结构的编码复杂性问题。

[0078] （2）本发明充分利用了卫星网络的周期性和规律性，使所有轨道采用相同的编码序列，这样保证了每个节点连接的均匀性和网络的规范性。

[0079] （3）本发明对网络拓扑对应的编码序列进行了均匀化，保证了链路类型比例相同的多种序列中，保留性能最优的一种编码序列，大大降低了遗传算法的无效计算量，提高了遗传算法的计算效率和收敛质量。

[0080] 进一步地，如图3所示，本发明还相应提供了一种终端，所述终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图3仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

[0081] 所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据，例如所述安装终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序40，该面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请中面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法。

[0082] 所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit，CPU），微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法等。

[0083] 所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light‑Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。所述显示器30用于显示在所述终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述终端的部件10‑30通过系统总线相互通信。

[0084] 在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序40时实现所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计方法的步骤。

[0085] 本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序，所述面向卫星组网的自动网络拓扑设计程序被处理器执行时实现如下方法的步骤：

[0086] 基于已创建完成的星座，以及每个卫星节点搭载的光端机的最远通信距离和通信范围，计算星座中每个卫星节点所能连接的最远轨道数；

[0087] 计算卫星星座中每个卫星的星历，将一个星座运行周期进行时间分片，在每个时间片内，计算对每个卫星与保持通信的卫星节点的链路距离，并作为通信链路的权值，作为每个时间片内计算卫星网络通信距离和通信时延的输入；

[0088] 基于每个卫星轨道上的卫星节点数和每个卫星节点所能通信的最远轨道数的大小，确定编码方式和编码长度，并进行编码得到编码序列，所有轨道上的卫星按照所述编码序列进行链路配置和权值计算；

[0089] 确定卫星网络拓扑设计时需要考虑的网络性能指标，并确定所述网络性能指标的计算方式；

[0090] 将所述编码序列转化为卫星星座中的星间链路类型，并与不同时间片内链路类型对应的链路权值进行对应，计算出卫星网络的平均最短路径；

[0091] 生成一定数量的代表不同卫星网络链路拓扑结构的初始种群，所述初始种群由多个编码序列组成；

[0092] 将所述初始种群中无法达到全网连通的编码序列进行丢弃，得到满足合法性检查要求的初始种群；

[0093] 对满足合法性检查要求的初始种群中的编码序列，计算所述编码序列对应的网络拓扑结构的网络性能指标；

[0094] 根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法；

[0095] 根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

[0096] 其中，不同时间片，卫星间的相对距离或者链路状态发生改变，对每个时间片计算卫星节点间的链路距离，并基于星历明确卫星间的链路状态，生成由多个连续时间片的链路权值图组成的动态星座链路权值图，用于描述卫星间的链路权值和状态在整个星座运行周期内的变化情况。

[0097] 其中，所述编码方式包括：二进制编码和十进制编码。

[0098] 其中，所述网络性能指标包括：基于网络业务的平均通信时延、基于网络业务的平均跳数和网络链路利用率。

[0099] 其中，所述基于网络业务的平均通信时延通过统计业务间的最短通信距离并求平均得到；

[0100] 所述基于网络业务的平均跳数通过业务间最短通信距离对应的跳数统计得到；

[0101] 所述网络链路利用率通过网络所有业务经历的卫星链路以及带宽占用情况计算得到。

[0102] 其中，在初始种群生成后，对链路类型进行均匀化操作，用于保证在相同的链路类型下的网络性能最优。

[0103] 其中，所述根据网络性能指标的个数选择对应的遗传算法具体包括：

[0104] 如果性能指标的个数为1，选择单目标遗传算法；

[0105] 如果性能指标的个数大于1，选择多目标遗传算法。

[0106] 其中，所述根据各网络性能指标的要求，在产生的最优解集合中选择合适的编码序列作为最终的网络拓扑结构，具体包括：

[0107] 如果卫星网络拓扑设计过程中选择单目标遗传算法，在单目标最优解集合中选择性能最好的编码序列作为最终的网络拓扑结构；

[0108] 如果卫星网络设计过程中选择多目标遗传算法，多目标最优解集合为一条曲线或者一个曲面，在最终网络拓扑选择时选择曲线或曲面上性能折中的编码序列作为最终的网络拓扑结构。

[0109] 其中，所述通信范围由方位角和俯仰角确定。

[0110] 其中，同一星座内，每个卫星节点最多搭载四个光端机。

[0111] 其中，每个卫星节点默认与同轨道上的前后节点相连，有0 2条链路与异轨卫星相~连。

[0112] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

[0113] 应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。