随着天地一天化网络和第六代移动通信技术研究的火热发展,卫星网络作为两者的重要组成部分越来越受到人们的关注。卫星网络与地面网络具有较大差异,具有网络运行环境特殊、网络拓扑动态性强、网络资源昂贵等特点。在太空的特殊环境中,存在着由宇宙天体活动、相邻星座和地面通信设备等产生的干扰,使得卫星网络链路暂时性中断的情况时有发生,这些中断的链路随着干扰消失恢复正常,可以看做是暂时性故障链路。同时,在极寒、无大气层保护的极端条件下,卫星节点也会出现设备故障的情况,这类故障由于很难通过人工维修的方式恢复正常,表现出来的故障可以看做是永久性的。但是目前无论是卫星网络故障检测方面还是卫星网络抗毁路由方面,相关研究都很少考虑到卫星网络环境中暂时性链路故障与永久性端口设备故障并存的情况。针对上述问题,本文提出了一种基于人口密度分布的卫星网络正多边形分域及信息上报、下发机制,机制对应人口分布将卫星网络分为四个人口高密区,结合不同卫星网络承载业务的业务密度的不同,以正多边形对人口高密区进一步划分为人口高密子区,设置成员节点、区头节点和总节点,并在该机制下对这两类故障的检测机制和故障发生后的路由恢复技术进行了研究,具体创新成果如下:(1)提出了一种基于贝叶斯决策的卫星网络多类型故障检测机制。针对现有卫星网络故障检测机制以确定故障节点为目标、难以区分软硬故障问题,首先提出一种新的信息收集机制,通过Δt时间内对成功传输路径进行相关信息的收集拆分,进而计算出可达区域、不可达区域与未知区域,有效降低了检测机制的通信开销;接下来,在已知信息有限的情况下,基于贝叶斯决策理论,通过不同故障类型的先验概率,得到各链路不同类型故障后验概率的后验概率指数,进而达到对链路故障类型进行区分的目的;不同于一般贝叶斯决策理论中的最大后验概率决策,通过对后验概率指数阈值的设定,能够输出多个故障链路检测结果,有效解决了多故障场景下检测质量下降的问题,更适用于故障频发卫星网络。对于该过程中可能存在的误判,在第二阶段的进一步检测中可以得到核实。仿真结果表明,本机制能够有效地解决检测开销较大和无法对故障链路进行分类的问题,同时在故障率较高的情况下,检测结果表现优异,能够较好地适应多故障情况。(2)提出了一种面向故障类型的卫星网络抗毁路由技术。针对目前路由恢复技术以避开故障节点为原则、且对不同类型故障实施无区分恢复造成星上资源浪费的问题,论文基于强化学习中的Q学习算法,利用收集的信息对由二维状态空间和一维动作空间构成的回报收益值表进行更新;在发生故障后,对应故障检测机制的两个阶段,抗毁路由技术也分为两个阶段,在不同阶段更新不同相关节点的局部状态空间及动作空间对应的回报收益值,达到对不同类型故障进行区分路由恢复的目的;同时,由于奖励函数由排队时间、传输时间和链路生存时间组成,折扣因子也与链路生存时间相关,有效降低了网络动态性对选路结果稳定性的影响,保证了路径连接的稳定;另外,利用卫星网络拓扑变化的可预测性,提出了回报收益值表转移机制,有效降低了网络动态性对路由计算复杂性的影响。仿真结果表明,本抗毁路由技术恢复的路径在时延和网络有效资源利用率方面都表现优异,同时,技术能够根据星间链路剩余生存时间调整选路结果,且在运行时间方面也具有一定优势。