不稳定 LEO 卫星网络下的蒙特卡洫吞吐量估计
网络与互联网体系结构
2025-10-28 v2
摘要
本研究引入了一种新框架，用于分析低轨道卫星网络(LSNs)中的容量动态与吞吐量性能。该工作聚焦于解决现有模型中的关键空白，尤其是关于不可靠中星链路(ISLs)的模型。我们的工作系统性地解决了两大先前研究的固有缺陷：(1) 将网络容量与最大吞吐量混为一谈，后者高度依赖路由策略，无法反映系统内在特征；(2) 基于流网络的吞吐量计算存在过度估计问题，常产生与实际流量路径不一致的路径。为此，我们发展了CAP-uLSN(Capacity under unstable LEO satellites networks)模型，以随机ISL可用性 characterize time-varying network capacity。进一步，我们提出了蒙特卡洫吞吐量估计(MCTE)框架，对动态流量模式和多样化路由方案下的聚合吞吐量进行概率性评估。这些来自CAP-uLSN模型和MCTE框架的洞见，为优化路由方案(如在吞吐量波动下的路径选择)和设计自适应计费模型(如基于距离的定价)提供了理论指导。
引用
@article{arxiv.2411.15433,
title = {Monte Carlo Throughput Estimation in Unstable LEO Satellite Networks},
author = {Xiangtong Wan and Menglong Yang and Wei Li and Songchen Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.15433},
year = {2025}
}