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随着信息技术的不断进步以及人类对信息需求的不断提升,单一网络已难以满足当今的通信需求。空天混合网络能够实现天基、空基中各负载平台的优势互补,从而能够实现信息的高效传输。考虑到空天混合网络中高速运动的节点之间频繁间歇连接,本文采用基于延时/中断容忍网络(Delay/Disrupt-Tolerant Network,DTN)的通信架构,其中端到端数据传输具有良好的托管转移机制,可以容忍长时间的延迟和突然的中断。现有的DTN路由策略大多数是基于网络拓扑的先验知识,其中具有代表性的是连接图路由(Contact Graph Routing,CGR)算法。然而,在空天混合网络中,存在具有随机性的网络节点,这些节点的连接信息不是预先已知的。另外,CGR算法本身没有最优路径决策方法,而是借用Dijkstra算法来寻找最佳路径。传统的Dijkstra算法是一种具有全局最优的静态决策方法,在空天混合网络中,节点之间的连接是在不断变化的,很难存在端到端的完整路径,此时Dijkstra算法不能发挥全局最优的特性。所以,本文针对上述问题提出了一种最佳路径选择策略。根据空天混合网络模型,本文分析了网络中各种连接特性,并引入连接概率,设计了空天混合DTN连接图,指出CGR算法在空天混合DTN的局限性,提出改进策略。根据无人机运动特性,本文提出了基于半马尔科夫模型的两节点间相对运动轨迹模型,从而进一步推导出了两无人机之间的连接概率模型,得到混合网络中不确定连接的连接概率。在Matlab中对相对运动模型进行了仿真,通过改变参数分析了连接概率变化情况。基于空天混合网络连接图,在传统CGR的基础上,本文设计了一种基于马尔可夫决策过程的最佳路由选择算法,同时简化了bundle传输时延模型的推导,并考虑了连接等待时间,得到最早到达时间模型。针对空天混合DTN路由问题定义了的马尔可夫决策过程,包括行为空间、状态空间、状态转移概率以及目标函数等。本文针对网络特性,分两部分设计了路由算法,并利用Matlab、卫星仿真工具(Satellite Tool Kit,STK)以及星际互联网仿真平台(Interplanetary Overlay Network,ION),验证了基于马尔可夫决策路由算法比传统Dijkstra算法更适合在空天DTN中进行最佳路径选择。