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Demystifying Starlink Network Performance under Vehicular Mobility with Dynamic Beam Switching

Abstract

In the last few years, considerable research efforts have focused on measuring and improving Starlink network performance, especially for user terminals (UTs) in stationary scenarios. However, the performance of Starlink networks in mobility settings, particularly with frequent changes in the UT’s orientation, and the impact of environmental factors, such as transient obstructions, has not been thoroughly studied, leaving gaps in understanding the causes of performance degradation. Recently, researchers have started identifying the communicating satellites to evaluate satellite selection strategies and the impact on network performance. However, existing Starlink satellite identification methods only work in stationary, obstruction-free scenarios, as they do not account for UT mobility, obstructions or detect dynamic beam switching events. In this paper, we reveal that the UT can perform multiple dynamic beam switching attempts to connect to different satellites when the UT-satellite link is degraded. This degradation can occur either due to the loss of lineof-sight (LoS) from changes in the FOV or obstructions, or due to poor signal quality, extending UT-satellite handovers beyond the well-known 15-second regular handover interval. We propose a mobility-aware Starlink satellite identification method that detects dynamic beam switching events, and plausibly explain network performance using UT’s diagnostic data and connected satellite information. Our findings demystifies the mobile Starlink network performance degradations, which is crucial to enhance the end-to-end performance of transport layer protocols and in diverse application scenarios.

近年来, 大量的研究工作致力于测量并提升 Starlink(星链)的网络性能, 且主要集中于静止场景下的用户终端(UT). 然而, 针对移动场景下的 Starlink 网络性能, 特别是 UT 朝向频繁变化的情况, 以及瞬时遮挡等环境因素所产生的影响, 目前尚未得到深入研究, 导致在理解网络性能退化成因方面存在研究空白

近期, 研究人员已开始尝试通过识别通信卫星, 以评估卫星选择策略及其对网络性能的具体影响. 遗憾的是, 现有的 Starlink 卫星识别方法仅适用于静止且无遮挡的理想场景, 未能将 UT 的移动性, 环境遮挡因素纳入考量, 亦无法检测动态波束切换事件

在本文中, 我们揭示了当 UT 与卫星间的链路质量发生退化时, UT 会发起多次动态波束切换尝试, 以连接至不同的卫星. 这种链路退化通常由视场角(FOV)变化或遮挡导致的视距(LoS)丢失引起, 亦或是源于信号质量不佳. 这一现象使得 UT 与卫星间的切换行为超出了众所周知的 15 秒常规切换间隔范畴.

对此, 我们提出了一种具备移动感知能力的 Starlink 卫星识别方法, 该方法不仅能检测动态波束切换事件, 还能结合 UT 的诊断数据与连接卫星信息, 对网络性能表现提供合理的解释. 我们的研究成果阐明了移动环境下 Starlink 网络性能退化的机制, 这对于提升传输层协议的端到端性能以及优化各类应用场景下的用户体验具有重要意义.

TLDR

原因:

  1. UT 的移动性 (朝向频繁变化)
  2. 环境遮挡

导致:

  1. 多次动态波束切换
  2. 链路质量发生退化

本文创新点:

  1. "动态波束切换"程度如何? 影响如何?
  2. "移动感知卫星识别方法": 根据 UT 诊断数据 + 连接卫星信息, 解释网络性能, 识别动态波束切换事件

⚠️ 注意! 不是解决问题的算法, 而是基于一些数据解释测量现象的方法!!! ⚠️

Introduction

研究背景与挑战

  • 随着 Starlink 等低轨卫星网络的发展(截至 2025 年 12 月拥有超 9,000 颗卫星), 应用场景正从固定地点向车载, 船载等移动场景扩展
  • 在移动场景中, 尽管车载终端(UT)安装倾角固定, 但车辆运动会导致朝向频繁改变
  • 环境中的瞬时遮挡(如桥梁, 路牌, 树木)会阻断视距(LoS), 导致信噪比(SNR)下降和网络性能恶化

现有研究局限与新机制

  • 既有研究已证实 Starlink 每 15 秒(每分钟的 12, 27, 42, 57 秒)进行一次常规的全球同步切换
  • 现有的卫星识别方法仅适用于静止且无遮挡的场景, 无法处理 UT 移动, 遮挡或检测动态波束切换事件
  • Starlink 已确认存在"动态波束切换"机制:
    • 得益于高密度的卫星覆盖, 网络不再局限于刚性的时间表切换, 而是支持以性能为导向的动态切换

研究目标与方法

  • 本文提出了一种移动感知(mobility-aware)的卫星识别方法, 能够将被车辆运动导致的不稳定对准纳入考量, 并有效检测动态波束切换事件
  • 研究旨在回答三个核心问题:
    1. 动态切换对网络性能(延迟, 吞吐量)的影响及恢复机制
    2. 在 SNR 恶化时的卫星选择策略
    3. 不同环境遮挡条件下的性能差异

主要贡献与发现

  1. 首次证实多重切换尝试: 首次证明为了规避遮挡或低 SNR, UT 可能在同一个 15 秒的时间隙(timeslot)内触发多次动态波束切换尝试
  2. 静止与移动场景的差异:
    • 静止场景: 受遮挡的静止 UT 即使具备动态切换能力, 也可能因多次切换失败而导致长时间的网络中断
    • 移动场景: 移动 UT 会更频繁地遭遇瞬时遮挡, 导致反应式波束切换更为频繁. 这使得 SKY_SEARCH (搜星)事件翻倍, 占总中断时间的 45.18%, 远高于严重遮挡的静止 UT (17.9% 遮挡率)