深度图注意力卫星路由算法

动态网络低延迟高吞吐

一种结合深度图注意力与增量进化强化学习的路由方法，能快速适应低轨卫星网络的动态拓扑并有效提升传输性能。

Rao, Zheheng · Zhenyu, Zhu · Niyato, Dusit (Tao) · 姚晔 · 徐彦彦 · Cheng, Yanyu

IEEE Internet of Things Journal 2025

参数信息

端到端时延降低幅度

10.3%~58.1% %

丢包率降低幅度

3.8%~20.0% %

吞吐量提升幅度

11.1%~57.0% %

技术优势

状态感知更准

深度图注意力结合增强消息传递和自注意力机制，能够有效捕捉卫星间连通关系和资源状态，为路由决策提供更可靠的网络态势信息。

收敛更快

利用进化策略的全局并行处理替代PPO的顺序交互，并基于卫星运动模式设计增量进化过程，使路由策略在动态拓扑下快速收敛，减少性能波动。

传输性能全面提升

实验表明，与基准相比，端到端时延降低10.3%~58.1%，丢包率降低3.8%~20.0%，吞吐量提升11.1%~57.0%，实现低时延、低丢包、高吞吐的路由效果。

应用场景

• 低轨卫星互联网：为低轨星座提供动态路由，保障全球宽带低时延传输。
• 6G空天地一体化网络：作为天基网络路由方案，支撑空天地一体化协同传输。
• 大规模物联网：降低时延和丢包，提升海量设备接入的数据传输可靠性。
• 无人机集群通信：适配动态拓扑，为无人机集群提供低时延高吞吐的组网路由。