摘要： 天地融合网络是一种融合地面网络和太空网络的新型网络架构，可实现全球无缝覆盖和高效通信。然而，天地一体化网络的复杂性和多样性给网络切片技术带来了巨大的挑战。为解决天地一体化网络切片面临的问题，主要研究天地一体化网络多尺度网络切片和智能适应技术，提出资源需求表征方法与实现、网络切片模型设计与策略、多元素灵活切片、智能适配。关键问题的技术解决方案，从而加速两个产业的深度融合，充分发挥天、地、海一体化网络的优势。

前言

2020年，国家将5G网络、卫星互联网纳入“新基建”范畴。天地网络融合将成为新型信息基础设施的未来趋势。如何高效利用空天地信息技术资源，充分发挥广覆盖、高带宽、低能耗的优势？时延等各自优势解决了高度动态的网络拓扑、自成一体的业务系统、混合业务差异化、异构平台互操作等问题。解决难点等关键问题，提高地面和卫星网络运营商的覆盖和全时全域服务能力，开展天地一体化网络多尺度网络切片和智能适配技术研究，打通天地融合网络通信业务边界拓展的需求和航天新业务的应用需求。加快两产业深度融合，衍生多元融合应用场景，真正发挥空天地海一体化网络优势。

融合网络切片的关键问题

天地融合网络切片面临的关键技术问题主要是传统地面网络切片技术无法适应天地融合网络“时空尺度差异大、场景需求多样化”，导致网络整体拓扑随时间变化。网络融合，天地混合业务高效承载困难。问题。因此，需要从“资源供给、业务需求和供需平衡”的角度解决时变态势融合网络切片的技术应用问题，有针对性地进行“资源需求表征、资源虚拟化和智能编排” 、多尺度多要素切片模型和“政策和业务需求驱动的智能适配和自动化网络配置”研究，并提出了三类关键技术解决方案。

技术方案一：针对天地一体化网络资源的异构特点，构建由天地物理资源组成的多维度、多域聚合资源池模型，形成统一的天地一体化资源全局视图保障基础信息网络服务资源整体供给。

技术方案二：基于天基节点时变拓扑特征和高度差异化的业务需求，构建大时空尺度的高动态网络拓扑时变模型和切片策略，衡量天基资源的可用性并确定切片性能指标。 。

技术方案三：基于资源供给侧世界资源的动态拓扑特征和资源需求侧切片的灵活可调要素，研究资源供需平衡的动态跨域智能适应机制，实现资源上全场景混合服务需求灵活分配目标。

针对多尺度网络切片和智能适配的技术要求，将从以下几个方面开展相应的研究（见图1）。

图1 多尺度多要素天地融合网络切片技术方案示意图

a) 资源表示方法和实现。通过虚拟化和智能编排，对物理资源进行分类分析，并结合图论方法，抽象出天地一体化物理资源的整体供给情况。

b) 多尺度多元网络切片模型和策略。以应用场景索引化为约束，利用业务功能链和数组构建模型，反映混合服务的整体需求。

c) 由业务需求驱动的智能适配和自动化网络配置。采用与人工智能相结合的方法，灵活匹配需求和供给，最终实现融合网络切片场景的应用。

综合网络切片技术解决方案

2.1 资源表示方法及实现

2.1.1 资源抽象、度量和统一标准

针对天地融合网络差异化的服务保障需求，解决融合网络物理资源因异构而难以分类、抽象、统一和度量、聚合表示的问题。难以有效聚合，无法适应时空变化条件，为所有资源提供高频周期性。可以解决编排能力等问题，实现资源的有效聚合和统一表示，以及虚拟化资源、网元容量和功能的高效编排和控制能力。

天地一体化物理网络资源抽象、测量和统一表示的技术方案如图2所示。为了解决天地网络异构物理资源难以统一描述的问题，在天地一体化的背景下，网络资源具备虚拟化的基础条件，首先根据通信节点功能实现方法，对天基和地基网络设施中的计算、存储、频率、波束等进行抽象。路由等通用物理基础设施能力，以及接入、中继和交换服务等虚拟化网络的通用功能属性；其次，进行初始分类、聚合、统一、向量表示，提供“节点（多维向量量化）+链路（多维向量量化）+状态（邻接关系的可见性和连通性）+时间”聚合资源池（多维向量量化）。 -维和多域）模型；最后，考虑使用图信号处理的表示方法，将整个天地物理网络抽象成一个强大的无向图，图节点代表网络元素，节点属性代表为实现功能而提供的物理设施资源的数量。对于一个具体的网元，图中的边代表连接两个网元的虚拟链路，其权值代表实现虚拟链路的要求。提供的物理链路资源量。这提供并构成了底层基础设施资源池的全局视图。

图2 资源抽象、度量和统一表示技术路线

此外，全局视图可以提供资源池的整体拓扑分析结构，其中节点和链路资源属性通过多维向量量化表示，并结合节点之间的邻接关系共同构建多维、多维度的资源池拓扑结构。 -时空尺度的域聚合资源池模型，实现天地一体化网络中高度异构资源的统一表示。节点和链接携带可测量的多维属性参数。节点由资源类型、资源数量、节点标识等参数组成。链路由带宽类型、带宽容量、连接端点、连接状态、链路类型等参数组成。此外，为了解决天基链路、空地馈线链路等时空约束问题，提出了一种结合星历外推的邻接矩阵表示方法，利用星历外推天基的位置。节点，根据空基节点与空基节点（相对于关口站等）的相对位置，系统确定节点的可见性和连通性，通过邻接关系表示节点之间的拓扑关系和传输能力矩阵，并使用权重来表示邻接矩阵中类型2链路的连通性和带宽容量，以进一步表征天地一体化网络中的连接关系。空间和时间的限制。

2.1.2 资源虚拟化与智能编排

针对统一资源池的全局视图，构建多维度、多域聚合的虚拟化资源池和资源智能编排架构，分别实现底层物理设施和资源池功能实例的资源虚拟化和容量控制。针对融合网络资源池的多尺度网络切片的节点资源虚拟化需求，底层提供硬件资源抽象和共享机制，将物理设备转化为虚拟化基础设施，方便实现地基、空基受限物理资源分享。最大限度地利用和利用“SDN的集中控制和协作”与“NFV的软硬件解耦和网元功能虚拟化”的互补特性。一方面，SDN注重网络控制平面和转发平面的分离，注重链路资源。还考虑利用顶层集中控制器与单域SDN控制器交互，分别通过南北和东西向接口实现多级控制和跨境控制。域协同管理，屏蔽车载控制器和地面网络控制器协议栈的差异，实现传输层链路资源的统一管理、控制和分配；另一方面，NFV实现了集成物理节点异构硬件资源的软硬件解耦，同时提供网元功能的虚拟化。为切片业务链服务提供共享基础。另外，考虑在多维物理资源约束下采用基于轻量级虚拟架构的抽象方法，提供多品类虚拟技术元素聚合支撑的聚合资源池。

2.2 综合网络切片策略和模型

2.2.1 融合网络切片策略

针对天地一体化网络拓扑的时变特性和差异化业务的服务需求，构建了大时空尺度的高度动态的网络拓扑时变模型和切片策略，以衡量天地一体化网络拓扑的可用性。天基资源并确定切片性能指标。其技术路线如图3所示。

图3 切片策略技术路线图

针对高度差异化的业务需求，围绕天地融合网络超长距离实时、密集连接、高速移动宽带、大容量传输、强安全等典型切片应用场景，提供了厚度可调的索引元素映射。切片需求指标法。根据具体业务应用的特点，提取关键要素，形成业务指标参数要求（如时延、带宽、吞吐量、连接密度、频谱效率、网络效率、流量容量、安全性等）。可调节技术可以实现关键参数和可选参数的灵活配置，并制定相应参数下的SLA性能指标。此外，针对网络容量供给情况，根据多域划分的域内粒度，通过全域统一匹配和单域分解执行的方式实现切片策略，并具有动态分配的能力按需资源并同时满足性能要求。此外，针对多要素灵活切片的指标要求，构建了时空要素约束的空地融合网络端到端切片策略。在多要素匹配方面，切片策略对应“网络能力指标供给方式+切片需求性能指标+资源节点和链路能力”作为后续资源适配的优化约束。在系统容量的约束下，满足切片策略的性能要求，实现差异化服务。

2.2.2 融合网络切片模型

切片模型的技术路线如图4所示。针对粒度可调、适应性灵活的切片需求，基于切片策略和大规模时空拓扑模型构建网络切片模型，衡量资源需求和性能资源需求侧指标。

图4 切片模型技术路线

为满足网络切片粒度可调、适应性灵活的需求，考虑采用基于多组数学表示的方法，建立天地一体化网络全要素资源切片模型，用于描述天地一体化网络的全要素资源切片模型。切片资源需求。多组数学表达的要素包括业务功能链、用户身份、业务优先级、生命周期和业务服务水平。其中，核心要素业务服务水平由切片策略指定。不同的业务服务级别会根据映射表对应不同的切片策略，并有相应的业务时延、时延抖动、业务可靠性等SLA性能指标。此外，通过灵活调整映射表，匹配不同的切片策略，可以调整切片性能的粒度，灵活适应业务特点，满足高度差异化的业务需求。

2.3 智能适配和自动配置

2.3.1 混合业务跨域智能适配

针对资源供给侧天地资源的动态拓扑特征以及资源需求侧切片的灵活可调要素，研究资源供需平衡的动态跨域智能适应机制，以实现资源供需平衡的目标。灵活按需分配全场景混合业务的资源。 。资源智能适配与编排的技术路线如图5所示。基于网络资源监控的智能网络检测与监控系统，考虑虚拟化网络资源池与切片需求之间的自适应动态适配与编排方法，实现实时自适应动态跨域切片。

图5 智能适应技术路线

针对资源供给侧网络拓扑和链路状况时变的情况，智能自适应编排策略根据时变的资源状况自适应动态调整，按需分配资源。

首先，以最初针对典型业务场景设计的切片模型和基于带权无向图的多维资源池作为资源需求和资源供给，以及特定时刻的物理资源池容量和切片模型SLA服务性能指标分别作为优化条件和约束条件。 ，将业务功能链匹配映射到资源池的物理节点和链路上，设定资源分配目标。

此外，提出了一种在线深度强化学习方法来实现动态自适应资源分配。具体流程如下。

步骤1：建立约束马尔可夫决策模型。该模型主要包括两个约束。首先是系统容量的瞬时约束，以物理资源池容量为代表；二是服务绩效指标约束，采用累积随机统计。 SLA 指标要求以切片模型的形式表示。

步骤2：提供动态编排策略，智能适配业务功能链到资源池的映射配置动作。该策略以满足最优目标函数（如最小资源利用率或最小队列长度）为条件，业务功能链处于状态空间（特征时刻资源池）的瞬时可用信息由网络反馈使用资源监听技术进行监控。

步骤3：提供深度学习拟合后的动态编排策略。这种基于参数化形式的策略涉及一个约束马尔可夫决策模型，其求解过程进一步通过分解并转化为分布式多智能体协作来实现。

步骤4：分布式智能体采用拉格朗日对偶法。通过拉格朗日乘子将切片策略约束引入到目标函数中，将原来的匹配问题转化为对偶问题，使得独立切片能够满足资源分配时的服务性能指标约束。

步骤5：通过构建二层深度学习网络来解决多智能体协作问题，该网络提供了将原始调度策略映射到物理资源池容量约束域的方法。将深度学习的目标函数设置为KL散度，用来衡量潜在动作和编排动作之间的差异，同时借助拉格朗日对偶方法将系统容量约束引入到目标函数中。

步骤6：基于综合目标函数训练深度学习网络，在满足系统容量和服务性能指标约束的情况下，达到智能适应编排动作的目标要求，有效解决网络中可能出现的问题强化学习的行动探索阶段。偏离物理资源池容量限制或服务性能指标的问题。

针对同时运行多种类型切片的业务需求，将每个切片的业务设计构建成对应的切片代理，并作为资源编排器。采用上述基于联动的“单片隔离、多片片间隔离”。 “资源协同”分配优化策略在资源适配过程中根据切片模型为S服务。 LA、资源系统容量等约束，在资源池图节点和链路中配置各切片的业务功能链，采用“单独立、多协作”的两级深度优化学习方法进行动态编排线上资源保证独立切片的性能隔离，使各个切片的性能调整互不影响。支持多个切片同时在线运行，达到性能可达、性能隔离的目标。

2.3.2 自动化配置方法

自动化网络配置方法的技术路线如图6所示。基于动态适应业务需求产生的资源的网络编排和切片控制策略，通过多级网络编排器和各网络编排器之间的联合跨域协作域子网切片管理控制器，执行策略，下发网络编排和切片配置动作指令。 ，实现资源的端到端实时协同调度。

图6 自动化配网技术路线

基于多尺度网络资源与网络切片服务模型的映射，构建了高差异化服务的网络配置优化分割模型。针对切片编排和管理等功能的自动化网络配置需求，通过各域子网的多级网络编排器和切片管理控制器之间的联合跨域协作来执行策略。首先，实施单独的天基和地面域子网。设置切片管理控制器。其次，天地基地设置独立的网络编排器，融合网络设置集中的切片管理和网络资源编排器。通过多域多级设置和跨域协同执行策略，可以调度各个域内的资源执行端到端的资源编排动作，让智能体在在线学习时更容易评估配置动作的效果，并下发网络编排和切片配置动作指令，从而实现资源的端到端实时协同调度。此外，在执行的切片内，基于商业智能感知和识别出的切片内业务需求（如语音、视频等），可以在其所在切片模型的框架内调度可调整的服务保障，业务可以在发起后，实现端到端的QoS等保障机制。

针对自动化配置的业务需求，利用动态跨域智能资源编排器生成编排策略，然后通过多级管理控制器实现后续端到端的自动化网络配置，并进行资源调度资源协调器给出的操作会被快速执行。半物理测试系统平台的基础物理设施侧设置不同级别的管理控制器，通过监控资源管理器的实际资源调度执行情况来验证自动化网络配置结果。

总结与展望

本文主要针对天地一体化网络面临的问题，从资源供给、业务需求和供需关系智能匹配的角度，提出了天地一体化网络切片技术的初步解决方案和解决方案，利用图论、多元数组和深度强化学习等方法。但目前仅对融合切片可实现的解决方案进行了初步分析，未来还需要进一步深入研究。作为未来新型信息基础设施的趋势，天地网络融合。除了本文提到的网络切片之外，其他领域还存在一系列问题需要解决。比如卫星和通信还有两套标准体系和融合发展路线研究。它包括业务集成、系统集成、系统集成等演进过程。从相应的技术角度来看，还包括机载/地面技术、多模融合终端、业务和应用等有待攻克的技术点。因此，未来有必要积极布局空间网络研究和建设计划，实现空间与地面设施的互联互通；探索运营商5G/6G网络与卫星互联网融合，促进相关产业发展，为运营商提供标准推广和网络发展规划。提供战略建议，真正实现全球用户无缝通信连接的愿景。

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▍作者简介：

朱斌，毕业于北京邮电大学，教授级高级工程师。主要从事5G网络能力开放、天地一体化新技术、创新业务研究；

林琳，高级工程师，毕业于北京邮电大学，主要从事5G网络能力开放、空地融合新技术及创新业务产品研究；

胡跃，毕业于西安电子科技大学，工程师。主要从事核心网及星地网融合以及5G消息相关领域的研究工作；

邢开初，毕业于中国科学院空天信息创新研究院，主要从事天地一体化网络切片及创新业务产品研究；

王光全，教授级高级工程师，主要从事网络技术、光通信、量子加密通信等领域的研究和管理工作；

姚海鹏，北京邮电大学副教授、博士生导师。主要研究方向包括网络人工智能、机器学习、未来网络架构、卫星互联网等。