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（中國科學院軟件研究所，天基綜合信息系統重點實驗室）
一
概述
自2020年6月開始，SpaceX公司在Starlink發射部署方面的進程明顯加快了進度，從先前平均每月不到一次提升至單月內就發射3個批次。而隨時間的演進過程中，新批次衞星的不斷髮射、已在軌衞星的爬升或墜落，都使得空間段衞星分佈時刻在變化。那麼，各批次衞星是否已進入預定軌道高度？所有衞星在空間的分佈是否已足夠均勻？同時，Starlink衞星數量的增加、衞星的更均勻分佈，將提升Starlink網絡覆蓋和服務能力。相比先前，在覆蓋、時延等方面有多大提升？最後，當前Starlink在軌衞星是沒有星間鏈路的，而其所規劃的星間鏈路存在的話，對網絡性能有哪些方面提升？採用星間鏈路後，又需要解決哪些問題？帶着這些問題，我們開展了本項工作，也常歡迎大家的交流與探討。
二
當前Starlink星座在軌分佈及性能分析
1
在軌分佈
自2019.05.24發射第一批次Starlink衞星以來，截止2020.06.21共計進行了9次發射，前八次發射都是一箭60星，第九次發射是一箭58星。關於發射時間等信息，我們做了一些整理工作，如下表所示：
表1：Starlink衞星發射時間表
注
注1：發射時間指北京當地時間，即國際協調時UTC 0800；
注2：當前發射的9個批次衞星均搭載獵鷹9型號Falcon9 Block 5。
注3：本文對在軌衞星分析的數據參考時間為2020.06.21.
對在軌538顆衞星的在軌高度統計如下圖所示。可看出，已工作在預定550km軌道高度的衞星有274顆，佔比51%，其他絕大多數衞星均處於軌道爬升過程，部分衞星已低於300km（接近失效）。
圖1 Starlink衞星在軌高度
進一步對各批次發射衞星的在軌高度進行分析，我們可發現，第一批次所有衞星均低於540km，2/3衞星（40顆）是位於500~540km的軌道高度；而該40顆衞星在一個多月前（數據參考時間：2020.04.30）是高於540km的，畢竟該批次衞星作為Demo版本，運行過程中尚未做到持續穩定的在軌維持。相比而言，作為正式版本的第二~四批次衞星基本已全部進入預定軌道，第四批次（發射時間2020.01.29）的發射時間距今（2020.06.21）已144天，前述對Starlink衞星變軌過程分析中也大致總結了，從發射到所有衞星爬升到預定軌道高度的時間是125天。而第五~六批次進入預定軌道的衞星佔比大約2/3，自發射之日起距今分別已有125天、95天，後續分析中將看到第五批次衞星最後一組即將進入預定軌道；第七批次衞星進入預定軌道佔比1/3，其餘兩批次衞星由於新發射，基本都處於300~400km軌道高度。
圖2Starlink衞星在軌高度分批次統計
2
變軌情況
對發射的9批次共計538顆Starlink衞星，自發射之日起至今（時間跨度：1年零29天）的軌道高度變化過程進行分析，結果如下圖所示。一方面可看出Starlink星座在部署方面明顯加快，另一方面也看出各批次衞星的軌道爬升過程非常有序（除卻第一批次的Demo版本），相關軌道爬升的分析已在前述文章中進行分析，此處不再贅述。
圖3 Starlink衞星軌道變化過程
在分析圖3中所有衞星軌道變化過程中，我們發現一個比較“奇怪”的現象：第六批次中編號為45370、45387、45411的三顆衞星，每顆星均有一組TLE所算出來的衞星軌道高度在2200~2400km（具體是基於TLE中運行週期計算而來的）之間，上圖中仿真結果已剔除該三個點的數據。至於剔除的原因，是因為我們基本可以確定是這幾組數據有問題。一方面，來自SpaceTrack的數據並非完全準確無誤，先前我們就發現其存在的一些紕漏，如Starlink衞星45181是第五批次發射的（發射時間在2020年），但有幾組TLE中將其標記為2019年發射；另一方面，這幾組TLE數據從前後印證來看，也是不可能出現這樣軌道高度的情況。
注
有問題的幾組TLE數據如下：
圖3中是軌道高度隨時間的變化，然而並未能看出Starlink衞星在軌分佈的均勻程度。為此，我們分析當前在軌衞星的升交點赤經RAAN與軌道高度的關係，如圖4所示。
圖4 Starlink衞星在軌高度及升交點赤經RAAN分佈
由圖4可看出，Starlink衞星已較為均勻，其目標是首先完成18個等間隔軌道面，即圖中18條灰色豎直虛線所示。當前，基本實現15個面的分佈，其中第二~四批衞星基本已部署完畢，第五批衞星即將部署完畢，第六批衞星完成兩個面部署，第七批衞星完成一個面部署，剩餘兩批衞星仍處於軌道爬升階段。按SpaceX先前提交星座規劃的方案，後續更多衞星的發射，將逐步填充滿所預期的共計72個軌道面，形成第一階段的1584顆衞星星座。
注
注：關於（1）-（2）兩節分析，亦可參考，以獲得更詳細信息及前後對比。
3
網絡覆蓋
對StarLink星座覆蓋特性的分析，方法基本上與先前相同，仍以全球分佈的終端為採樣點，以2緯度*2經度的方式進行部署。覆蓋特性分析取1天的仿真週期，步長60秒，當前在軌538顆StarLink衞星對全球覆蓋特性如下圖所示。
圖5 Starlink衞星覆蓋特性—可見衞星個數在全球分佈
由圖5可看出，Starlink星座在南北緯53度附近可形成最優的覆蓋，平均覆蓋重數可達5，而一個月前（2020.05.17-12:00）覆蓋重數為4，相比而言平均可見星個數提升25%。對於高緯度區域（高於60度），仍是無法提供覆蓋，該部分區域將由後續規劃的較大傾角（包括74/70/81度）衞星提供覆蓋服務；對於中低緯度區域（低於30度），基本上可提供平均1.5-3重覆蓋，較先前也有明顯提升。
4
端到端時延
考慮到當前在軌Starlink衞星並沒有星間鏈路，此時，關口站和衞星間通過多跳中繼的方式提供了端到端的服務，如紐約到西雅圖通信業務流為紐約-接入星-站-……-接入星-西雅圖。以1天為仿真時長，端到端往返時延RTT如圖6所示：
圖6 端到端往返時延RTT分析
由圖6上圖可看出，對於紐約到西雅圖之間的可通信時間佔比為77.6%，即仍有22.4%時間內沒有可達鏈路。而上次分析（2020.05.17-12:00）中，可通信時間佔比為59%，提升了18.6個百分點。端到端RTT平均為51.3ms，且RTT波動較大。關於RTT波動較大的原因，先前分析中認為“仍是由於當前StarLink星座分佈不夠均勻而導致”，該結論應該是不夠嚴謹的。現在看來，當前RTT的分析更多僅考慮端到端最優傳輸路徑，而此傳輸路徑在時間推進過程中必然是隨着衞星運動而變化的，至於如何降低此RTT波動則更多需考慮站星的接入/路由（如果有星間鏈路則更多應該考慮星間路由）問題。端到端時延方面，相比先前的平均51.8ms僅降低了不到1%，這是由於衞星數量增加及在軌更為均勻的分佈，並不能有效降低端到端時延，卻可以有效提升可建立通信服務的時間佔比，因為保證100%可用度才是第一目標。
注
關於（3）-（4）兩節分析，亦可參考《StarLink星座覆蓋與時延分析》，以獲得更詳細信息及前後對比。
三
星間鏈路優勢及面臨挑戰
星間鏈路主要的功能是解決對無關口站部署區域的通信與覆蓋問題，因為能否建站需要綜合考慮地形地貌、降雨量、國家區域等諸多因素。星間鏈路可解耦衞星的用户側與饋電側，優化關口站的部署。如僅在部分區域布站便可實現面向全球的服務，亦或是在雨衰等較小區域布站。
優勢
01
全球服務能力
以Starlink一期系統的第一階段1584顆星為例，説明星間鏈路對於網絡服務能力的提升。如Starlink星座通過星間鏈路 美國區域部署的26個Ka關口站即可提供全球（實際上僅南北緯60度內）互聯網接入服務。
通過星間鏈路可實現面向全球區域的衞星互聯網服務，前述對美國紐約到西雅圖的端到端往返時延RTT進行了分析，本部分做進一步的延拓。進一步分析面向全球分佈的站到端業務往返時延RTT，以前向鏈路為研究場景，分析站到端的往返時延RTT，如圖7所示：
圖7 Starlink星座一期第一階段1584顆星場景下站到端往返時延RTT
圖7表明在Starlink星座通過星間鏈路可實現面向全球南北緯60度以內的接入服務，由於26個關口站部署於美國區域，相應的在美國區域附近的站到端往返時延RTT較小，基本可實現20ms以內。其他區域的站到端業務往返時延RTT較大，在20-160ms之間波動。同時可看出，Starlink星座對同一緯度線上（東西向業務流）的服務時延較小，這是由於其採用了傾斜軌道星座 星間鏈的緣故，仍是主要考慮到全球在北緯15-45度之間業務需求最大的因素。相比而言，在經度線上（南北方向業務流）則服務較差，需經歷較多的星間路由跳數與較大的傳播距離，該問題將在Starlink後續規劃星座中進行解決。
優勢
02
關口站和業務服務區解耦
此外，通過星間鏈路可實現跨星更大跨度的業務傳輸，也就使得關口站的部署更為方便，如可更合理的規避雨衰較重的區域。雨衰對於高頻段鏈路影響非常大，對於Starlink所規劃的Ka頻段28.5GHz、1%雨衰可用度情況下，全球雨衰較嚴重區域可達17dB，全球雨衰如下圖所示：
圖8 Ka頻段28.5GHz載頻、1%雨衰可用度下
全球的雨衰值（dB）
上圖可看出，在赤道及低緯度區域降雨對衞星鏈路有較嚴重影響。值得注意的是，此處也基本上是人口較為密集的地方，潛在業務需求較大。在網絡具備星間鏈路的情況下，則可在合適地方部署關口站實現服務區域的拓展。例如以我國為例，在東南沿海區域人口密集且經濟發展程度高，潛在業務需求較大，然而在上海部署關口站則需提供至少12dB的鏈路餘量，相比而言如果在中部或西部區域部署則可顯著降低此開銷。
問題
01
星間鏈路動態指向與跟蹤問題
Starlink星座所規劃的第一階段1584顆星是典型的Walker傾斜軌道星座，每顆星具備四條星間鏈路，同軌道面前後相連 異軌道面左右相連。Starlink星座同軌道面星間鏈路相對位置基本不變，異軌道面星間鏈路相對位置則隨時間變化，對同軌道和異軌道星間鏈路的方位角、俯仰角、距離（Azimuth,Elevation, Range, AER）進行分析，可如圖9和圖10所示：
圖9 Starlink星座第一階段1584顆星場景下同軌道面星間鏈ISL的AER及變化率
圖10 Starlink星座第一階段1584顆星場景下異軌道面星間鏈ISL的AER及變化率
可看出，同軌道面星間鏈路的相對空間位置固定不變，而異軌道面間星間鏈路相對空間位置隨時間變化。對於異軌道星間鏈路，鏈路方位角最大變化率約為0.07deg/s，角度的變化還是比較小的（略低於Oneweb星座異軌道面間星間鏈路方位角最大變化率0.1deg/s）。然而如何在功率受限、平台抖動、相對運動等約束下，支持星間鏈路動態指向與跟蹤以實現可靠與高速的星間傳輸，是當前很多星座的瓶頸所在。
問題
02
星間動態組網路由協議設計問題
面向星間網絡組網需求，網絡協議的設計與部署是關鍵問題。實現長距離端到端數據傳輸需要網絡路由協議的支撐，為數據尋找高效的傳輸路徑。針對Starlink大規模星間網絡組網，需要考慮以下幾個因素：
1
動態路由產生較大的網絡開銷
動態路由協議能夠迅速感知網絡拓撲的變化，及時重新查找路徑，對數據進行重路由，減少丟包。動態路由協議的運行會產生協議包在衞星節點間的交互，當網絡規模較大、節點數較多時，協議包的數量會倍數增加，產生較大的網絡開銷，佔用網絡資源。地面傳統的OSPF、AODV等路由協議具有頻繁的協議包交互，運行在此類網絡中會出現上述問題。不同於地面自組織網絡，星間網絡的星座運行具有規律性和可預測性，星間拓撲比較固定，靜態路由運用在星間網絡具有一定的優勢，但無法有效感知網絡故障。因此，靜態路由與動態路由如何折中或融合，需要考慮。
2
大規模網絡的路由收斂時間
路由收斂時間指網絡拓撲變化後全網路由重新建立的時間，在路由收斂時間內，對於無存儲轉發功能的衞星，數據包將會被丟棄。在動態路由協議中，通常通過鏈路探測與鏈路狀態信息在全網中的洪泛獲取網絡拓撲，重新建立路由。路由收斂的時間則主要由鏈路探測的時間、全網洪泛時間以及路由算法計算時間組成。Starlink星座為網格狀拓撲，網絡規模較大，局部網絡故障或鏈路中斷引發的全網洪泛需要多長時間需要分析，如何減小局部動盪引發的全網動盪是需要考慮的問題。
3
路由協議的集中式或分佈式部署
分佈式路由指衞星節點之間通過鏈路狀態信息、拓撲消息等的擴散獲知網絡拓撲，每個節點存儲相關信息並自行計算路由計算。集中式路由指由統一節點收集網絡狀態信息，根據全網拓撲計算路由，並將路由信息上注衞星節點，衞星節點只負責數據的處理和轉發。分佈式路由中衞星具有自主計算能力，不依賴統一的控制設備，不存在單點故障，也不存在與地面控制設備的星地瓶頸鍊路與安全性問題；但對衞星的存儲計算能力要求高，對大規模網絡，故障恢復網絡開銷較大且較慢，網絡中的每個節點需運行統一路由協議，要求協議採用統一標準，不易更新維護，集中式路由與之相反。如何結合集中式與分佈式路由的優缺點，設計優化的路由，是需要考慮的問題。
此外，路由協議的設計還應針對星座的應用需求，考慮負載均衡、QoS要求等。
四
總結與展望
本文對Starlink星座為研究對象，對最新的在軌分佈和網絡覆蓋時延性能進行分析，並指明星間鏈路動態變化特性及動態組網路由設計問題。形成如下結論：
（1）分析當前在軌538顆Starlink衞星的在軌分佈及變軌過程，整體星座運行和變軌與先前規律基本一致，也表明了衞星平台自主控制能力較成熟；覆蓋和時延方面均有顯著提升，以美國境內端到端業務可通信時間佔比由59%提升至77.6%。
（2）分析了Starlink星座第一階段1584顆星星間鏈路的變化情況，同軌和異軌面間星間鏈路相對變化率較慢，方位角基本在0.07deg/s內；對於全球南北緯60度區域，可提供站到端的業務往返時延RTT在20-160ms之間，通過在其他區域合理布站可顯著降低此時延。
（3）分析了Starlink星座星間組網動態路由的考慮因素，並闡明瞭未來星間組網的動靜態路由結合、集中式與分佈式結合發展趨勢，為大規模星間組網及動態路由提出設計思路。
（4）對SpaceTrack中公佈的Starlink衞星TLE數據分析過程中發現，部分TLE條目在發射編號、運行週期等數據上有錯誤，而該TLE數據錯誤是如何發生的，留待後來關心者考察之，我們後續也將持續關注。
在上述工作基礎上，我們將在如下兩方面開展工作：
（1）面向更大規模星間組網和路由需求，重點研究第一期4409顆衞星的建鏈模式，包括混合星座之間是否建鏈及如何建鏈等問題。
（2）分析傳統地面網絡中的OSPF等路由協議的路由收斂時間等性能，思考其劣勢及優化方法，並結合星座應用模式及全球非均衡的業務需求，考慮優化的路由協議設計。