基于蚁群算法的分布式卫星光网络波长路由分配技术研究

分布式卫星光网络是一种使用激光链路替代传统微波链路的新型卫星网络架构。这种网络系统能够提供雷达探测所需的不同基线组合，拥有较强的抗摧毁性，以及更新速度快、成本低等特点。同时，它还继承了光通信系统的高速率和宽带宽的优势，能够更好地满足气象、环境和军事等领域的应用需求。然而，随着卫星传输信息量的爆炸式增长，对卫星网络波长路由分配（Routing and Wavelength Assignment, RWA）提出了新的挑战。 波长路由分配是光网络中的一个关键问题，特别是在分布式卫星光网络中。它的主要任务是在光网络中为通信请求分配合适的波长通道，以确保信息的有效传输。这个过程需要考虑的因素包括网络负载均衡、拥塞率降低以及网络资源的高效利用等。随着网络规模的扩大，波长路由分配问题变得更加复杂，因此需要有效的优化算法来解决这个问题。 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能算法，已被证明在解决离散优化问题方面具有很好的性能。该算法通过模拟蚂蚁释放信息素的方式来寻找优化路径，以此来解决复杂问题。在分布式卫星光网络波长路由分配的背景下，基于蚁群算法的优化策略可以有效提高路由选择的效率。 在本研究中，提出的基于蚁群算法的分布式卫星光网络波长路由分配技术，特别引入了小窗口策略（Small Window Strategy, SWS）。小窗口策略是一种限制蚂蚁在最小路由请求区域内进行选路的机制，它有助于提高算法的收敛速度。同时，利用链路可持续时间和波长空闲率作为启发函数，可以在实现负载均衡的同时，降低网络的拥塞率。 此外，该算法通过计算相邻链路空闲波长的交集，使得由单只蚂蚁同时完成路由选择和波长分配成为可能。对于单主星和双主星两种不同场景，论文都进行了算法性能的仿真分析。仿真结果显示，相比于经典的Dijkstra+FF算法，提出的蚁群优化算法在单主星和双主星配置下的网络拥塞率可以分别降低最多0.5和0.7，网络资源利用率的改善可以达到0.45和0.50，显示出该算法在性能上的显著优势。 关键词“分布式卫星光网络”体现了研究对象的网络拓扑和传输介质特性；“波长路由分配”则是研究的核心问题；“蚁群算法”描述了用于解决该问题的优化算法；“小窗口策略”是本研究提出的改进策略；“拥塞率”则是算法性能评价的重要指标之一。 本研究通过提出一种结合小窗口策略的蚁群优化算法，有效地解决了分布式卫星光网络中波长路由分配的复杂问题，为光网络资源的高效利用提供了新的思路和技术支持。研究成果不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也有着潜在的重要价值。