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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种基于滚动优化的巨型星座网络路径选择方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118611736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410821215.3，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于滚动优化的巨型星座网络路径选择方法是由何元智;钮振宇设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于滚动优化的巨型星座网络路径选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于滚动优化的巨型星座网络路径选择方法，该方法包括：构建巨型星座网络和静态网络；对巨型星座网络和静态网络进行映射得到映射信息；根据映射信息，每个LEO卫星周期性与每个LEO卫星三跳以内相连的LEO卫星交换排队延迟信息，并将交换后的排队延迟信息保存在链路状态数据表中；对链路状态数据表进行处理，得到最短路径信息；根据所述最短路径信息选择下一跳LEO卫星，得到基于滚动优化的巨型星座网络路径选择结果。本发明采用了滚动优化思想，将全局最优路径计算分解为多段局部最优路径计算，可以降低计算复杂度，加快路由收敛速度；同时，将链路状态信息交换限制在局部区域，可以降低信令开销。

本发明授权一种基于滚动优化的巨型星座网络路径选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于滚动优化的巨型星座网络路径选择方法，其特征在于，所述方法包括： S1，构建巨型星座网络和静态网络； 所述巨型星座网络包括N个不同高度的LEO卫星星座；所述LEO卫星星座的轨道类型为极轨道； 所述静态网络包括M个具有固定地理坐标的虚拟节点，N和M为正整数； S2，对所述巨型星座网络和所述静态网络进行映射，得到映射信息，包括： 根据最小距离原则，对所述巨型星座网络和所述静态网络进行映射，得到映射信息； 所述映射信息为在任何时刻，离某一虚拟节点最近的卫星获得该节点的地理坐标；所述地理坐标为地理地址； S3，根据所述映射信息，每个LEO卫星周期性与所述每个LEO卫星三跳以内相连的LEO卫星交换排队延迟信息，并将交换后的排队延迟信息保存在链路状态数据表中； 所述链路状态数据表包括地理地址和排队延迟信息； S4，对所述链路状态数据表进行处理，得到最短路径信息，包括： S41，对与任一LEO卫星一跳相连的第一卫星节点M1、第二卫星节点M2、第三卫星节点M3和第四卫星节点M4进行最短路径计算，得到第一卫星节点M1到目的地理地址的第一最短路径P1、第二卫星节点M2到目的地理地址的第二最短路径P2、第三卫星节点M3到目的地理地址的第三最短路径P3和第四卫星节点M4到目的地理地址的第四最短路径P4； S42，对所述第一卫星节点M1到目的地理地址的第一最短路径P1、所述第二卫星节点M2到目的地理地址的第二最短路径P2、所述第三卫星节点M3到目的地理地址的第三最短路径P3和所述第四卫星节点M4到目的地理地址的第四最短路径P4进行排序，得到距离最短的路径； S43，将所述距离最短的路径的下一跳添加到路由表中，得到最短路径信息； 所述路由表包括目的卫星地理地址和下一跳卫星地理地址； 所述最短路径计算的方法为： 对与任一LEO卫星三跳以内相连的LEO卫星和所述任一LEO卫星进行处理，得到图GV,E，其中V是顶点集合，E是边集合； 对所述图GV,E进行权重计算，得到位于图GV,E中的边权重和位于图GV,E外的边权重； 对所述位于图GV,E中的边权重和所述位于图GV,E外的边权重进行处理，得到最短路径； 所述位于图GV,E中的边权重表达式为： 其中，ei,j是位于图GV,E中的卫星i和卫星j之间的边权重，τi,j是卫星i和卫星j之间的链路传播延迟，nt是时刻t队列中的分组数，Lavg是平均分组长度，T为计算的时间间隔； 所述位于图GV,E外的边权重为卫星i和卫星j之间的链路传播延迟τi,j； S5，根据所述最短路径信息选择下一跳LEO卫星，得到基于滚动优化的巨型星座网络路径选择结果。

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