摘要
星间激光通信（ISLC）技术因其高带宽、低延迟特性被广泛应用于卫星星座网络，但日凌干扰严重影响了通信系统的稳定性。本文以典型星座网络为例，系统分析了卫星星座的日凌现象及其对激光通信的影响，发现在大型星座中，日凌具有 30 d 左右的周期性，单次日凌窗口下最多出现 48 次干扰，持续时间最长可达 100 s。针对上述挑战，提出了基于星上自主计算的日凌规避方法，通过实时计算激光光学头与太阳的夹角，实现激光链路的快速避让，并利用规避后的链路资源动态调整通信路径。针对激光日凌导致的链路中断，构建了一套智能动态路由优化体系。通过设计多维度链路质量评价函数，并结合路由预生成与缓存策略，使网络能够自主感知拓扑变化、智能决策并切换至最优通信路径。仿真结果表明：在同轨道面多颗卫星同时日凌的情况下，该智能路由机制能有效维持星间通信的连续性和可靠性。研究成果为提升星座网络在复杂空间环境下的通信健壮性提供了理论支持与实施路径。
关键词
Abstract
The inter-satellite laser communication （ISLC）technology has been widely used in satellite constellation networks，owing to its high bandwidth and low latency characteristics. However，solar conjunction interference severely affects the stability of communication systems. Taking a typical constellation network as an example，this paper systematically analyzes the solar conjunction phenomenon in satellite constellations and its effects on laser communications.It is found out that，in large constellations，solar conjunctions occur periodically，approximately every 30 days，with up to 48 interference events during a single conjunction window，and the longest single interference duration can reach 100 s. To address these challenges，an on-board solar conjunction mitigation method based on autonomous computing is proposed.By calculating the angle between the laser optical head and the sun in real time，the method enables rapid laser link rerouting. Then，the rerouted link resources are used to dynamically adjust the communication paths.To resolve link interruptions caused by solar eclipses affecting laser links，an intelligent dynamic routing optimization system is constructed.First，the multi-dimensional link quality evaluation functions are designed.Then，combining routing pre-generation and caching strategies，the network can autonomously perceive topology changes，make intelligent decisions，and switch to the optimal communication path.The simulation results demonstrate that when multiple satellites in the same orbital plane experience simultaneous solar eclipses，this intelligent routing mechanism can effectively maintain the continuity and reliability of inter-satellite communication.The research findings provide theoretical support and implementation pathways for enhancing the communication robustness of constellation networks in complex space environments.
0 引言
随着近地空间活动的日益频繁和带宽需求的持续增长，卫星星座以其独特的组网优势，已成为构建全球无缝信息网络的关键技术手段[1-3]。由数以千计的低轨卫星构成的巨型星座系统，如日益壮大的 Starlink 网络采用先进的 V1.5 构型，配备多波束激光终端以实现同轨、异轨通信链路，构建太空路由器网络[4-6]，正逐步兑现提供高速、低延时全球互联网接入和多样化空间服务的雄心。然而，憧憬之余，必须清醒地认识到，这一宏伟蓝图的实施，正面临着源于自然天体运动的严峻挑战——“日凌干扰”[7-9]，这一问题直接威胁着星座间星间激光通信（Inter-Satellite Laser Communication，ISLC）系统的可靠性和稳定性。
日凌干扰是指当太阳、通信源卫星（或地面站）和目标卫星（或航天器）几乎精确地排布在一条直线上时，来自太阳的强大电磁辐射能量会远超星间激光信号，产生强烈噪声干扰，使得接收端无法有效捕获或解调微弱的激光信号，从而导致通信中断或质量急剧恶化的现象[10]。在大规模、高速运行的卫星星座环境中，这一源于太阳的干扰事件呈现出显著的群体性、周期性和动态复杂性。研究表明，在典型的低倾角星座轨道（如近地轨道高度 500~1 200 km）下，卫星相对于日地连线会经历周期性的角度接近过程[11]。这类“日凌窗口”具有显著的频率，低轨情况下全年可能高达十几次，且回避窗口的时间长度跨度较大，干扰事件发生的总次数也呈指数级增长。在特定构型星座中，一年内可能遭遇数万次级干扰判定或数十次功能级别的中断窗口。更复杂的是，日凌干扰具有局部集中的特性，在广阔的星座网络中，常出现同一轨道面上一颗或多颗卫星同时处于日凌临界状态的情况，如同轨道面多卫星同时日凌，导致局部网络节点间通信链路的同步中断[12]。这种现象严重挑战了传统依靠静态或有限备用链路的通信保障体系。
ISLC 凭借其无与伦比的潜在带宽、节省宝贵的频谱资源以及独立于地面段的核心优势，已成为未来星座信息传输的主流技术[13-18]。然而，日凌干扰的存在无疑成为了限制其性能发挥和系统稳定运行的关键技术瓶颈。为了确保星间信息传递的质量和连续性，必须采取有效措施对日凌干扰进行应对。目前，主流的研究方向集中在 2 个层面：1）空间层面着眼于卫星本体的实时自主规避能力。通过对卫星精确轨道和姿态信息，利用星上自主计算确定激光光轴与太阳危险方向的角度关系，当判据满足规避条件时，控制激光终端以设定的偏移角度快速调整波束指向，避开太阳方向，尽可能缩短有效传输时间窗口，保障通信窗口[19]。2）网络层面则侧重于利用网络资源的冗余性，基于动态路由与链路切换来绕开受干扰的直连链路。这要求网络具备快速感知链路状态、决策可替代路径的能力。然而，受限于干扰的突发性和强动态性，链路切换决策必须在毫秒级完成，这对网络的软硬件性能和算法效率提出了极高要求[20-25]。
在此背景下，本文针对大型星座网络在经历复杂日凌干扰环境时，如何维持高效、稳健的星间通信，展开了深入研究。主要工作和贡献体现在以下几个方面。
1）基于 Walker 恒定角相位型星座构型参数，揭示大型星座规模增长场景下日凌干扰的演化特征——包括干扰频率提升、事件数量增多、单次窗口延长及多卫星并发遭遇，为后续干扰应对研究提供精准特性支撑。
2）提出星上自主日凌规避方法：依托星上实时获取的轨道、姿态与太阳位置信息，计算太阳矢量与激光光轴夹角，夹角低于预设门限（如 3°）时触发规避策略，保障卫星基础脱困能力。
3）构建智能动态路由优化体系：结合链路可见性预测与预生成路由缓存，在日凌导致链路中断时，基于实时网络状态实现快速路由决策与最优备用路径切换，主动适应动态干扰。
4）完成针对性仿真验证：搭建仿真平台，分析同轨道面单颗及多颗卫星日凌场景，证实智能路由体系在复杂干扰（尤其多卫星并发日凌）下可有效维持星间通信连续性。
与仅依赖局部自主规避或基础路由切换的研究相比，本文在系统层面通过精准分析干扰特性，构建星上快速屏蔽判据，引入智能动态路由优化体系并实现三者的有机耦合，提出了一种面向星座网络日凌干扰对抗的集成交代方案。其中，智能路由体系是保障网络层面高鲁棒性的关键环节。该方案形成了一套兼顾计算效率、决策速度与网络稳定性的系统方法，对提升未来大型星座星间通信的健壮性和可靠性具有重要意义。
1 卫星星座及网络日凌现象
星座具有分布均匀性、协同运行、整体功能。如现有典型卫星星座 Starlink 是一个由数千颗小型低地球轨道卫星组成的网络[29]。这些卫星在距离地面约 550~1 200 km 的轨道上运行，卫星之间通过微波或激光链路相互连接，StarlinkV1.5 安装 4 个激光头，如图 1 所示，具备了同轨、异轨激光链路，形成一个巨大的太空“路由器”网络[30]。
图
1
StarlinkV1.5 安装的激光头
Fig.
1
Laser heads installed on StarlinkV1.5
太阳是一个巨大的、持续不断的强光源。当航天器位于较大角度利用太阳进行姿态控制或处于地球阴影时，进入航天器星体、光学窗口或甚至太阳帆系统的太阳光强度可能远超接收到的激光信号强度数个或数十倍。当太阳正好位于航天器与地面站/另一航天器之间的连线上时，巨大的太阳辐射会明显阻碍激光信号通过，使接收方几乎完全接收不到信号。相当于信号被“太阳”挡住了。这种情况称为“日凌中断”[31-32]。
2 星座网络日凌规避优化方法
2.1 卫星自主日凌计算方法
卫星通过星上时刻获取惯性系 6 根数，分别记a、e、ε、L、Γ、M，分别为太阳轨道半长轴、偏心率、黄赤交角、几何平黄径、近地点平黄径和平近点角[33]，如下公式所示：
（1）
式中：AU 为地球与太阳之间的平均距离；T 为自标准历元 J2000.0（即 2000 年 1 月 1 日 12hTDT）算起的儒略世纪数。
根据式（1），采用如下公式获取偏近点角 E：
（2）
太阳在惯性空间下的位置 Rs，采用以下公式获取：
（3）
卫星通过导航模块获取本星卫星轨道位置 R1和指向目标星的卫星轨道位置 R2，计算本星激光指向矢量在惯性系的矢量方向 R0：
（4）
对 R0 和 Rs 进行余弦夹角求算，得出激光光学头太阳矢量夹角 φ 为
（5）
当激光光学头太阳矢量夹角 φ 小于日凌保护门限 θ（默认为 3°），即可判定激光光学头进入日凌状态。
2.2 激光日凌规避优化原理
卫星具备针对日凌自主规避的能力，如图 2 所示，星上每秒计算激光光学头太阳矢量夹角φ，当 φ进入到日凌保护门限 θ 时，卫星 1 的激光光轴具备自主转移到激光光轴规避固定角度指向 Φ 上，在 φ值增大超过日凌保护门限 θ 时，卫星 1 的激光光轴从规避固定角度指向 Φ 自主转入激光光学头真实指向值。
图
2
卫星激光头自主规避日凌
Fig.
2
Schematic of automatic switching by satellite laser heads for solar interference avoidance
在日凌规避后的重捕获跟踪后，大约消耗约 30 s的重捕获时间，卫星将会重新建立激光链路。在日凌规避期间，卫星进行动态路由切换，完成链路自主切换，实现全时间段链路均通畅的目标，若不进行链路切换，星座中的某颗卫星将切出整个星座网中，将会出现在应用层面的数据中断，对于星座的应用产生巨大影响，因此执行日凌规避链路切换带来的收益将优于容忍短暂的日凌中断，卫星激光头日凌规避自主切换逻辑如图 3 所示。
图
3
卫星激光头日凌规避自主切换逻辑
Fig.
3
Automatic switching logic of satellite laser heads for solar conjunction avoidance
2.3 动态路由选择及链路质量评价函数
由于存在激光日凌规避现象，星座网络路由需进行在轨的快速切换，并根据链路质量评价函数进行选择路径。
星间激光链路在空间环境中运行时，会受到姿态扰动、热变形、光束漂移及信道噪声等多因素影响，链路状态呈现非线性、时变和多维耦合特性。为实现链路健康状态的实时判定，构建了面向星间激光链路的多源、鲁棒、低误报率链路健康判决体系。系统目标能力包括：1）在星上终端实现毫秒级的退化检测与预警；2）在误报率小于 1% 约束下尽早触发链路恢复与备链准备；3）提供可用于拓扑重构和策略决策的状态置信度输出[34-35]。
本节提出路由预生成与缓存策略，并结合链路质量评价函数，共同构成智能动态路由系统的快速响应与决策引擎。
1）路由预生成与缓存策略
在链路可见性预测完成后，系统将根据链路可达性等级、业务优先级以及当前网络拓扑状况生成候选链路优选列表，记为L。该列表记为
（6）
式中：每一候选链路项 Li 包含链路对应的对端航天器 ID、链路可用时间窗、初始光束指向参数以及链路质量预测值等。
2）链路质量评价函数
本地链路管理器立即从候选列表中选取当前可达性最高、链路质量最优的链路作为切换目标：
（7）
式中：Q{ Li}为链路质量评价指标，与星间激光链路的状态监测面临多种动态因素的影响相关，如空间环境的温度变化、卫星平台的姿态扰动、光斑的漂移以及信道的噪声等，设计以下函数进行链路评价。
（8）
式中：接收功率 Pr、误码率 BBER、光轴偏差 ∆α 和信号时延 Δt、、αlim、tlim 分别为与星上天线、波段相关的标准常数（基于地面标校与在轨基线）；w1、w2、w3、w4为地面设置的链路质量评价子函数权重因子，满足，能够根据实时链路环境动态调整精准反映不同工况下各项指标的重要性差异。
信号时延 Δt 与星间距离、激光终端通信接收译码、数据拆包、数据进入缓存、数据组包、发送数据编码等相关。
信号时延 Δt 分为星间通信时延 Δt1、星内通信时延 Δt2。
星间通信时延 Δt1 为链路总长度除以光速。
星内通信时延 Δt2为多颗转发卫星星内时延总和。单颗转发卫星星内转发数据流程如图 4 所示。
图
4
单星星内转发数据流程
Fig.
4
Data forwarding process within a single satellite
星间接收的单个数据块大小为 M，激光终端到“ 星间通信机低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check，LDPC）译码”传输速率 V1，从“路由通信低电压差分讯号（Low-Voltage Differential Signaling，LVDS）接收 ”到“ 管理规划模块输入缓存”传输速率 V2，从“管理规划模块输入缓存”到“管理规划模块输出缓存”传输速率 V3，从“管理规划模块 IP over 空间数据系统咨询委员会（Consultative Committee for Space Data Systems，CCSDS）组包”到“星间通信机 LVDS 接收”传输速率 V4，从“星间通信机 LDPC 编码”到激光终端传输速率 V5。
星内通信时延 Δt2 可由下式计算得到：
（9）
目前激光终端具有一套基本标准指标，对接收功率、误码率、光轴偏差、信号时延等均有自身的技术指标，链路质量评价函数对各类激光终端均具有普适性。
3 星座网络激光日凌规避仿真验证
3.1 卫星星座日凌时间特性仿真分析
假定一个卫星星座，轨道高度 550 km，轨道倾角50°，总计 100 颗卫星，10 个平面，一个平面 10 颗星，星座采用 Walker 星座构型，构型参数为 10/10/1，每颗卫星在前向、后向、左侧和右侧均安装激光终端，实现整网的激光通信，星座空间几何位置如图 5所示。
图
5
星座空间几何位置
Fig.
5
Geometric configuration of the satellite constellation space
1）同轨道面的卫星日凌窗口分析
通过仿真 1 年的卫星平面与太阳光夹角（定义为 β 角），卫星周年 β 角变化如图 6 所示，从以下β 角变化曲线上看，卫星大约 1 年有 12 次过零，因此，1 年内有 12 次日凌规避窗口，平均 30 d 一次，最长的时间约 38 d，最短的时间约 21 d。
图
6
2025 年卫星 β 角变化情况
Fig.
6
Variation of satellite angle β in 2025
2）同轨道面的卫星日凌窗口日凌次数分析
选择一颗卫星，对其 β角度过零时间段进行仿真输出，统计前向激光主轴与太阳光夹角和后向激光主轴与太阳光夹角均小于 3°时的合计时间，如图 7 所示，横坐标为时间，共计 4 d，初步统计，单颗卫星的日凌持续约 2 d，总计约 48 次。
图
7
单次日凌期间夹角小于 3°时间
Fig.
7
Duration when the angular difference is less than 3°during solar conjunction
3）单次日凌规避持续最长时间
统计一次大窗口下的日凌规避持续时间，对图 7 中的单次日凌规避进行最长时长统计，如图 8所示，在考虑夹角门限为 3°情况下，最长日凌持续时长约为 100 s（图 8 刻度为 10 s 一个点，总计 11个点）。
图
8
单次日凌时长统计
Fig.
8
Duration statistics of solar conjunction events
4）同轨道面多卫星同时日凌规避分析
建立一个轨道平面卫星，总计 10 颗星的轨道模型，进行整轨道 10 颗星的前向激光主轴与太阳光夹角、后向激光主轴与太阳光夹角统计，对同时小于 3°的情况进行统计。
如图 9 所示，在 2 d 内 A1 的前向激光和 A6 的后向激光存在同时小于 3°的情况，即 2 颗星同时进行日凌规避。
图
9
前向 A1 激光主轴太阳夹角、后向 A6 激光主轴太阳夹角
Fig.
9
Solar azimuth angles for forward A1 and rearward A6 laser axes
3.2 星座动态路由优化选择
定义每个平面的序号为 A、B、C、D、E、F、G、H、I、J，每个平面内的星序号为 1~10。
建立仿真场景，在单颗卫星进入日凌规避的情况下，星座内部实现动态路由机制，完成数据通信，星座将会出现同轨道面 1 颗卫星日凌现象和同轨道面多颗日凌现象。
1）同轨道面 1 颗卫星日凌通信切换
对同轨道面的链路 A1~A10 的正常链路和 1 颗卫星日凌链路进行动态仿真分析。对链路评价指标中参数进行设置，对接收功率 Pr 取 1.95 W，误码率 BER 取 0.01，光轴偏差 ∆α 取 0.000 1°，信号时延Δt 和链路距离相关，取 2.00 W，αlim 取 0.001 5°，tlim 取 0.005 s，w1、w2、w3、w4 分别取 0.3、0.1、0.2、0.4。单个数据包 M 长度为 8 192 bit，V1、V2、V3、V4和 V5 取 500 Mbps、500 Mbps、2 Gbps、500 Mbps、500 Mbps。
在考虑异轨激光切换时，存在异轨的链路切换问题，在一个周期内将进行一次左方向和右方向的切换，但是对于短暂的几分钟日凌时间段，根据星座卫星的几何位置，异轨的链路处于一个稳定状态，不需要进行切换。
链路质量评价指标进行优选，优选见表 1。
表
1
同轨道面 1 颗卫星日凌通信链路及链路质量评价
Tab.
1
Solar conjunction communication links and link quality evaluation for a single satellite in the same orbital plane
2）同轨道面多颗卫星日凌通信切换
对同轨道面的链路 A1~A10 的正常链路和 2 颗卫星日凌链路进行动态仿真分析，对链路评价指标中参数进行设置，对接收功率 Pr 取 1.95 W，误码率BER 取 0.01，光轴偏差 ∆α 取 0.000 1°，信号时延 Δt和链路距离相关，取 2.00W，αlim 取 0.001 5°，tlim 取0.005 s，w1、w2、w3、w4 分别取 0.3、0.1、0.2、0.4。单个数据包 M 长度为 8 192 bit，V1、V2、V3、V4和 V5取500 Mbps、500 Mbps、2 Gbps、500 Mbps、500 Mbps。
链路质量评价指标进行优选，优选见表 2。
表
2
同轨道面 2 颗卫星日凌通信链路及链路质量评价
Tab.
2
Solar conjunction communication links and link quality evaluation for two satellites in the same orbital plane
4 结束语
本文针对星座激光日凌现象进行分析，在大型星座中，激光日凌会呈现周期性约 30 d 一次的大窗口，一次日凌激光大窗口下约存在 48 次日凌，最长日凌约 100 s，48 次日凌持续约 2 d，同轨道面星座存在多颗卫星同时日凌情况；在星座激光日凌状态下，通过星间网络路由状态进行智能动态路由自动切换链路实现星间通信，提出了链路质量评价函数的链路切换方法，通过仿真分析，同轨道面多颗日凌情况下采用链路质量评价函数可实现多链路的最优链路切换。