【摘 要】针对目前 6G 承载网中 IP 链路 metric 设定依赖人工经验、缺乏智能化
方法的问题,提出一种基于 k-means 和粒子群优化的 IP 路由优化算法,即通过 k-
means 对 IP 链路进行聚类,根据聚类结果使用粒子群优化算法寻找最优的 metric
方案。仿真实验表明,该算法获取的 IP 链路的 metric 方案全网平均时延为 174.841
ms,相对原始的 metric 方案平均时延降低了 3.39%,可进一步提升路由转发效
率,降低业务传输时延。
【关键词】6G;k-means;粒子群优化;路由优化
0 引言
随着 5G 商用落地,5G 技术成功地渗透到各行各业,实现了峰值速率、时
延、网络能效等方面的显著提升
[1]
。6G 作为未来移动通信技术演进的方向,
将呈现大量沉浸化、智慧化、全域化的新型业务,如无人驾驶、扩展现实
(XR, Extended Reality)、感官互联等
[2-3]
。因此,对 6G 网络的数据传输
速率、网络时延以及连接密度提出了更高的要求与挑战
[4]
。6G 相对于 5G,
其性能指标将提升 10~100 倍,尤其在时延性能方面,6G 对端到端时延的要
求是小于 0.1 ms
[5]
,在 6G 时代将会面临实时海量数据的传输,数据的暴增
将带来大量的拥塞和数据分组时延。承载网作为支撑 6G 新型业务的重要基
础,超低时延特性将会对承载网提出新的需求。考虑到空口、核心网等处理
时延,6G 业务对承载网络传输时延的要求将更加严苛。
为满足 6G 网络对承载网超低时延的要求,需要对现有的 IP 路由转发策略进
行优化,在现网中 IP 链路的 metric 值用于指示网络设备之间传输数据的代
价,是路由算法用以确定到达目的地的最佳路径的计量标准,作为路由转发
的关键参数,其设置结果至关重要
[6]
,直接影响了 IP 路由转发的效率以及