SSA:一种面向CQF模型的TSN资源调度算法

时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)的目标是在工业控制和5G领域为时间敏感流提供低延迟、低抖动的确定性传输服务.资源调度是保证TSN服务质量的关键技术之一.为此,TSN标准中提出循环队列转发模型(cyclic queuing and forwarding,CQF),但是缺乏相应的资源调度算法对多流进行合理的资源分配以避免传输冲突.由于时间敏感流量具有周期性、特征预知的特点,主要从时间维度研究如何将CQF模型中的队列资源合理分配给多条数据流.将该问题抽象为多约束条件下的资源规划最大化问题,提出基于起始时隙分配的轻量级资源调度算法(start-slot assignment based scheduling algorithm,SSA). SSA通过对端系统上发送时隙进行调节,在满足约束条件的前提下最大化对队列资源的使用,避免了端到端逐跳的时隙分配.实验结果表明,与不控制时隙的直接调度方式相比,该算法能够将成功调度的流数目平均提高41. 84%.

车载时间敏感网络链路冗余调度性能分析

TSN协议中802.1CB协议是保障车载以太网网络可靠性的重要角色,其通过链路冗余确保报文的稳定传输,而不同冗余链路间的传输特性不一致可能会对后续流量调度产生影响,因而需要探讨链路冗余对调度性能影响。本文从汽车网络拓扑冗余结构出发,分析了冗余协议和调度协议的关联性,并探讨了链路冗余对802.1Qbv分时调度机制以及802.1Qch循环队列与转发机制的影响。最后本文构建了链路冗余调度性能评价模型,并基于OMNeT++平台和实物验证平台,对上述影响进行仿真验证。结果表明链路冗余产生的冗余流量抵达间隔和链路跳数差异分别对802.1Qbv和802.1Qch有显著影响,另外需要关注冗余拓扑中网桥端口速率变化所带来的影响。

时间敏感网络中基于抢占式通道模型的资源调度算法研究

时间敏感网络作为一种新型工业通信技术,能够为工业控制业务提供高可靠及确定性时延保障。针对工业场景中时间敏感网络为保障确定性时延而提供的循环排队转发机制,提出了一种满足同步流类型时间敏感流量零抖动需求的抢占式通道模型,通过调整循环排队机制中不同类型时间敏感流量的优先级,为同步流量提供抢占式通道,同时引入对周期流类型时间敏感流量的整流排序机制,来降低抢占式通道对于周期流的影响。对引入机制前后的时延变化进行了对比分析,并通过OMNET++实时仿真验证了所提出的抢占式通道模型的有效性。

一种应用于大规模时间敏感网络的混合流量调度机制

针对仅能保证设备间频率同步的大规模时间敏感网络(TSN,time-sensitive networking)场景,提出一种时间感知整形(TAS,time-aware shaper)结合指定周期的排队和转发(CSQF,cycle specified queuing and forwarding)的混合流量调度机制。首先,研究位于不同时间域内的两个相邻节点间实现周期循环映射对齐的方案;其次,结合段路由技术,提出一种基于CSQF机制的联合路由和调度的启发式算法,完成对大带宽流量的资源分配。实验结果表明,相较于现有方案,所提方案大幅度提升了系统资源利用率及调度成功率,实现了广域网场景下的TSN高效流量调度。

时间敏感网络流量整形技术综述

在保持与标准以太网兼容的基础上,基于以太网协议的时间敏感网络(TSN)通过建立网络时间同步、流量调度等手段,使得网络同时具备传输实时信号的能力.流量整形作为TSN关键技术,在解决时间敏感流传输的实时性和确定性问题方面至关重要.TSN目前主要的流量整形措施有4种,包括基于信用的整形技术(CBS)、时间感知整形调度技术(TAS)、周期性排队与转发调度技术(CQF)和帧抢占技术.本文对这4种流量调度机制的工作原理、运行机制进行了全面的介绍,通过分析各算法的特点,梳理不同应用场景下流量调度的优选策略.

HSTC:TSN中的混合流量调度机制

针对借助时间敏感网络(TSN)实现工业网络中混合流高效传输的问题,提出了一种结合时间感知整形与循环排队转发的混合流量调度机制。该机制通过求解网络最小时隙并调整预订流量采样周期,大幅降低时间敏感流对传输资源的占用;并针对流预留流,提出奇偶映射方案及流偏移规划算法,实现对大带宽流的调度规划。仿真结果表明,所提机制的系统带宽利用率可达88%,并提升52%的网络调度成功率上界,实现了TSN中混合流的高效调度。

时间敏感网络中基于IEEE 802.1Qch标准的优化调度机制

针对通用的TAS复杂的门控规划的问题,借助IEEE 802.1Qch标准提出了缓存队列与硬件调度时隙自适配的高调度能力的流量调度机制。综合考虑流量与网络特征,实现调度粒度、求解时间与成本之间的平衡,基于自适应的队列与硬件调度时隙建立混合整数线性规划的路由与调度模型,旨在最大化映射到目标网络的时间敏感流数量,并通过均衡每个调度时隙所承载的流量进一步提高网络调度能力。通过不同场景得到流量与网络属性对于队列与硬件时隙长度的影响。仿真结果表明,所提算法在解决局域网的调度问题上能成功部署上千条时间敏感流量,与其他算法相比调度成功率最高可提高28%,具有可行的执行时间。