前沿 | StarLink星座最新动态及星间组网动态路由探讨
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StarLink星座最新动态及星间组网动态路由探讨
作者 | 刘帅军、徐帆江、刘立祥、范媛媛、王大鹏
（中国科学院软件研究所，天基综合信息系统重点实验室）
自2020年6月开始，SpaceX公司在Starlink发射部署方面的进程明显加快了进度，从先前平均每月不到一次提升至单月内就发射3个批次。而随时间的演进过程中，新批次卫星的不断发射、已在轨卫星的爬升或坠落，都使得空间段卫星分布时刻在变化。那么，各批次卫星是否已进入预定轨道高度？所有卫星在空间的分布是否已足够均匀？同时，Starlink卫星数量的增加、卫星的更均匀分布，将提升Starlink网络覆盖和服务能力。相比先前，在覆盖、时延等方面有多大提升？最后，当前Starlink在轨卫星是没有星间链路的，而其所规划的星间链路存在的话，对网络性能有哪些方面提升？采用星间链路后，又需要解决哪些问题？带着这些问题，我们开展了本项工作，也常欢迎大家的交流与探讨。
自2019.05.24发射第一批次Starlink卫星以来，截止2020.06.21共计进行了9次发射，前八次发射都是一箭60星，第九次发射是一箭58星。关于发射时间等信息，我们做了一些整理工作，如下表所示：
表1：Starlink卫星发射时间表
注1：发射时间指北京当地时间，即国际协调时UTC+0800；
注2：当前发射的9个批次卫星均搭载猎鹰9型号Falcon9 Block 5。
注3：本文对在轨卫星分析的数据参考时间为2020.06.21.
对在轨538颗卫星的在轨高度统计如下图所示。可看出，已工作在预定550km轨道高度的卫星有274颗，占比51%，其他绝大多数卫星均处于轨道爬升过程，部分卫星已低于300km（接近失效）。
图1 Starlink卫星在轨高度
进一步对各批次发射卫星的在轨高度进行分析，我们可发现，第一批次所有卫星均低于540km，2/3卫星（40颗）是位于500~540km的轨道高度；而该40颗卫星在一个多月前（数据参考时间：2020.04.30）是高于540km的，毕竟该批次卫星作为Demo版本，运行过程中尚未做到持续稳定的在轨维持。相比而言，作为正式版本的第二~四批次卫星基本已全部进入预定轨道，第四批次（发射时间2020.01.29）的发射时间距今（2020.06.21）已144天，前述对Starlink卫星变轨过程分析中也大致总结了，从发射到所有卫星爬升到预定轨道高度的时间是125天。而第五~六批次进入预定轨道的卫星占比大约2/3，自发射之日起距今分别已有125天、95天，后续分析中将看到第五批次卫星最后一组即将进入预定轨道；第七批次卫星进入预定轨道占比1/3，其余两批次卫星由于新发射，基本都处于300~400km轨道高度。
图2Starlink卫星在轨高度分批次统计
对发射的9批次共计538颗Starlink卫星，自发射之日起至今（时间跨度：1年零29天）的轨道高度变化过程进行分析，结果如下图所示。一方面可看出Starlink星座在部署方面明显加快，另一方面也看出各批次卫星的轨道爬升过程非常有序（除却第一批次的Demo版本），相关轨道爬升的分析已在前述文章中进行分析，此处不再赘述。
图3 Starlink卫星轨道变化过程
在分析图3中所有卫星轨道变化过程中，我们发现一个比较“奇怪”的现象：第六批次中编号为45370、45387、45411的三颗卫星，每颗星均有一组TLE所算出来的卫星轨道高度在2200~2400km（具体是基于TLE中运行周期计算而来的）之间，上图中仿真结果已剔除该三个点的数据。至于剔除的原因，是因为我们基本可以确定是这几组数据有问题。一方面，来自SpaceTrack的数据并非完全准确无误，先前我们就发现其存在的一些纰漏，如Starlink卫星45181是第五批次发射的（发射时间在2020年），但有几组TLE中将其标记为2019年发射；另一方面，这几组TLE数据从前后印证来看，也是不可能出现这样轨道高度的情况。
有问题的几组TLE数据如下：
图3中是轨道高度随时间的变化，然而并未能看出Starlink卫星在轨分布的均匀程度。为此，我们分析当前在轨卫星的升交点赤经RAAN与轨道高度的关系，如图4所示。
图4 Starlink卫星在轨高度及升交点赤经RAAN分布
由图4可看出，Starlink卫星已较为均匀，其目标是首先完成18个等间隔轨道面，即图中18条灰色竖直虚线所示。当前，基本实现15个面的分布，其中第二~四批卫星基本已部署完毕，第五批卫星即将部署完毕，第六批卫星完成两个面部署，第七批卫星完成一个面部署，剩余两批卫星仍处于轨道爬升阶段。按SpaceX先前提交星座规划的方案，后续更多卫星的发射，将逐步填充满所预期的共计72个轨道面，形成第一阶段的1584颗卫星星座。
注：关于（1）-（2）两节分析，亦可参考《Starlink星座卫星在轨实时跟进与分析》，以获得更详细信息及前后对比。
对StarLink星座覆盖特性的分析，方法基本上与先前相同，仍以全球分布的终端为采样点，以2纬度*2经度的方式进行部署。覆盖特性分析取1天的仿真周期，步长60秒，当前在轨538颗StarLink卫星对全球覆盖特性如下图所示。
图5 Starlink卫星覆盖特性—可见卫星个数在全球分布
由图5可看出，Starlink星座在南北纬53度附近可形成最优的覆盖，平均覆盖重数可达5，而一个月前（2020.05.17-12:00）覆盖重数为4，相比而言平均可见星个数提升25%。对于高纬度区域（高于60度），仍是无法提供覆盖，该部分区域将由后续规划的较大倾角（包括74/70/81度）卫星提供覆盖服务；对于中低纬度区域（低于30度），基本上可提供平均1.5-3重覆盖，较先前也有明显提升。
考虑到当前在轨Starlink卫星并没有星间链路，此时，关口站和卫星间通过多跳中继的方式提供了端到端的服务，如纽约到西雅图通信业务流为纽约-接入星-站-……-接入星-西雅图。以1天为仿真时长，端到端往返时延RTT如图6所示：
图6 端到端往返时延RTT分析
由图6上图可看出，对于纽约到西雅图之间的可通信时间占比为77.6%，即仍有22.4%时间内没有可达链路。而上次分析（2020.05.17-12:00）中，可通信时间占比为59%，提升了18.6个百分点。端到端RTT平均为51.3ms，且RTT波动较大。关于RTT波动较大的原因，先前分析中认为“仍是由于当前StarLink星座分布不够均匀而导致”，该结论应该是不够严谨的。现在看来，当前RTT的分析更多仅考虑端到端最优传输路径，而此传输路径在时间推进过程中必然是随着卫星运动而变化的，至于如何降低此RTT波动则更多需考虑站星的接入/路由（如果有星间链路则更多应该考虑星间路由）问题。端到端时延方面，相比先前的平均51.8ms仅降低了不到1%，这是由于卫星数量增加及在轨更为均匀的分布，并不能有效降低端到端时延，却可以有效提升可建立通信服务的时间占比，因为保证100%可用度才是第一目标。
关于（3）-（4）两节分析，亦可参考《StarLink星座覆盖与时延分析》，以获得更详细信息及前后对比。
星间链路主要的功能是解决对无关口站部署区域的通信与覆盖问题，因为能否建站需要综合考虑地形地貌、降雨量、国家区域等诸多因素。星间链路可解耦卫星的用户侧与馈电侧，优化关口站的部署。如仅在部分区域布站便可实现面向全球的服务，亦或是在雨衰等较小区域布站。
优势
01
全球服务能力
以Starlink一期系统的第一阶段1584颗星为例，说明星间链路对于网络服务能力的提升。如Starlink星座通过星间链路+美国区域部署的26个Ka关口站即可提供全球（实际上仅南北纬60度内）互联网接入服务。
通过星间链路可实现面向全球区域的卫星互联网服务，前述对美国纽约到西雅图的端到端往返时延RTT进行了分析，本部分做进一步的延拓。进一步分析面向全球分布的站到端业务往返时延RTT，以前向链路为研究场景，分析站到端的往返时延RTT，如图7所示：
图7 Starlink星座一期第一阶段1584颗星场景下站到端往返时延RTT
图7表明在Starlink星座通过星间链路可实现面向全球南北纬60度以内的接入服务，由于26个关口站部署于美国区域，相应的在美国区域附近的站到端往返时延RTT较小，基本可实现20ms以内。其他区域的站到端业务往返时延RTT较大，在20-160ms之间波动。同时可看出，Starlink星座对同一纬度线上（东西向业务流）的服务时延较小，这是由于其采用了倾斜轨道星座+星间链的缘故，仍是主要考虑到全球在北纬15-45度之间业务需求最大的因素。相比而言，在经度线上（南北方向业务流）则服务较差，需经历较多的星间路由跳数与较大的传播距离，该问题将在Starlink后续规划星座中进行解决。
优势
02
关口站和业务服务区解耦
此外，通过星间链路可实现跨星更大跨度的业务传输，也就使得关口站的部署更为方便，如可更合理的规避雨衰较重的区域。雨衰对于高频段链路影响非常大，对于Starlink所规划的Ka频段28.5GHz、1%雨衰可用度情况下，全球雨衰较严重区域可达17dB，全球雨衰如下图所示：
图8 Ka频段28.5GHz载频、1%雨衰可用度下
全球的雨衰值（dB）
上图可看出，在赤道及低纬度区域降雨对卫星链路有较严重影响。值得注意的是，此处也基本上是人口较为密集的地方，潜在业务需求较大。在网络具备星间链路的情况下，则可在合适地方部署关口站实现服务区域的拓展。例如以我国为例，在东南沿海区域人口密集且经济发展程度高，潜在业务需求较大，然而在上海部署关口站则需提供至少12dB的链路余量，相比而言如果在中部或西部区域部署则可显著降低此开销。
问题
01
星间链路动态指向与跟踪问题
Starlink星座所规划的第一阶段1584颗星是典型的Walker倾斜轨道星座，每颗星具备四条星间链路，同轨道面前后相连+异轨道面左右相连。Starlink星座同轨道面星间链路相对位置基本不变，异轨道面星间链路相对位置则随时间变化，对同轨道和异轨道星间链路的方位角、俯仰角、距离（Azimuth,Elevation, Range, AER）进行分析，可如图9和图10所示：
图9 Starlink星座第一阶段1584颗星场景下同轨道面星间链ISL的AER及变化率
图10 Starlink星座第一阶段1584颗星场景下异轨道面星间链ISL的AER及变化率
可看出，同轨道面星间链路的相对空间位置固定不变，而异轨道面间星间链路相对空间位置随时间变化。对于异轨道星间链路，链路方位角最大变化率约为0.07deg/s，角度的变化还是比较小的（略低于Oneweb星座异轨道面间星间链路方位角最大变化率0.1deg/s）。然而如何在功率受限、平台抖动、相对运动等约束下，支持星间链路动态指向与跟踪以实现可靠与高速的星间传输，是当前很多星座的瓶颈所在。
问题
02
星间动态组网路由协议设计问题
面向星间网络组网需求，网络协议的设计与部署是关键问题。实现长距离端到端数据传输需要网络路由协议的支撑，为数据寻找高效的传输路径。针对Starlink大规模星间网络组网，需要考虑以下几个因素：
动态路由产生较大的网络开销
动态路由协议能够迅速感知网络拓扑的变化，及时重新查找路径，对数据进行重路由，减少丢包。动态路由协议的运行会产生协议包在卫星节点间的交互，当网络规模较大、节点数较多时，协议包的数量会倍数增加，产生较大的网络开销，占用网络资源。地面传统的OSPF、AODV等路由协议具有频繁的协议包交互，运行在此类网络中会出现上述问题。不同于地面自组织网络，星间网络的星座运行具有规律性和可预测性，星间拓扑比较固定，静态路由运用在星间网络具有一定的优势，但无法有效感知网络故障。因此，静态路由与动态路由如何折中或融合，需要考虑。
大规模网络的路由收敛时间
路由收敛时间指网络拓扑变化后全网路由重新建立的时间，在路由收敛时间内，对于无存储转发功能的卫星，数据包将会被丢弃。在动态路由协议中，通常通过链路探测与链路状态信息在全网中的洪泛获取网络拓扑，重新建立路由。路由收敛的时间则主要由链路探测的时间、全网洪泛时间以及路由算法计算时间组成。Starlink星座为网格状拓扑，网络规模较大，局部网络故障或链路中断引发的全网洪泛需要多长时间需要分析，如何减小局部动荡引发的全网动荡是需要考虑的问题。
路由协议的集中式或分布式部署
分布式路由指卫星节点之间通过链路状态信息、拓扑消息等的扩散获知网络拓扑，每个节点存储相关信息并自行计算路由计算。集中式路由指由统一节点收集网络状态信息，根据全网拓扑计算路由，并将路由信息上注卫星节点，卫星节点只负责数据的处理和转发。分布式路由中卫星具有自主计算能力，不依赖统一的控制设备，不存在单点故障，也不存在与地面控制设备的星地瓶颈链路与安全性问题；但对卫星的存储计算能力要求高，对大规模网络，故障恢复网络开销较大且较慢，网络中的每个节点需运行统一路由协议，要求协议采用统一标准，不易更新维护，集中式路由与之相反。如何结合集中式与分布式路由的优缺点，设计优化的路由，是需要考虑的问题。
此外，路由协议的设计还应针对星座的应用需求，考虑负载均衡、QoS要求等。
本文对Starlink星座为研究对象，对最新的在轨分布和网络覆盖时延性能进行分析，并指明星间链路动态变化特性及动态组网路由设计问题。形成如下结论：
（1）分析当前在轨538颗Starlink卫星的在轨分布及变轨过程，整体星座运行和变轨与先前规律基本一致，也表明了卫星平台自主控制能力较成熟；覆盖和时延方面均有显著提升，以美国境内端到端业务可通信时间占比由59%提升至77.6%。
（2）分析了Starlink星座第一阶段1584颗星星间链路的变化情况，同轨和异轨面间星间链路相对变化率较慢，方位角基本在0.07deg/s内；对于全球南北纬60度区域，可提供站到端的业务往返时延RTT在20-160ms之间，通过在其他区域合理布站可显著降低此时延。
（3）分析了Starlink星座星间组网动态路由的考虑因素，并阐明了未来星间组网的动静态路由结合、集中式与分布式结合发展趋势，为大规模星间组网及动态路由提出设计思路。
（4）对SpaceTrack中公布的Starlink卫星TLE数据分析过程中发现，部分TLE条目在发射编号、运行周期等数据上有错误，而该TLE数据错误是如何发生的，留待后来关心者考察之，我们后续也将持续关注。
在上述工作基础上，我们将在如下两方面开展工作：
（1）面向更大规模星间组网和路由需求，重点研究第一期4409颗卫星的建链模式，包括混合星座之间是否建链及如何建链等问题。
（2）分析传统地面网络中的OSPF等路由协议的路由收敛时间等性能，思考其劣势及优化方法，并结合星座应用模式及全球非均衡的业务需求，考虑优化的路由协议设计。