CN112637003B - 一种用于汽车can网络的报文传输时间预估方法 - Google Patents

一种用于汽车can网络的报文传输时间预估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，属于汽车控制网络的通信技术领域，具体包括以下步骤：S1：根据网络拓扑结构和节点传输特征、网络传输报文、信号量，分析网络特征，构建双层CAN网络报文传输模型，通过此模型，计算Pi种报文传输逻辑权重比；S2：构建二进制序列模型，计算报文的填充位数分布均值，得到单个报文传输时间，根据单个报文传输时间和报文各传输逻辑的权重比，估算网络报文传输时间。本发明通过优化报文各传输逻辑权重比，计算报文传输时间均值，实现了对报文传输时间的预估，提高网络利用率。

Description

一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法
技术领域
本发明属于汽车控制网络的通信技术领域，涉及一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法。
背景技术
人们对汽车功能要求不断提高，各大汽车生产商不断开发具有新型功能的汽车，不断增添电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)。为了使不同ECU可以在相同的环境下协调工作，提升汽车的电气性能、控制性能、安全性能和舒适性能，网络对ECU通信性能要求也越来越高，CAN(Controller Area Network)网络的通信矩阵也越来越复杂。零部件供应商和整车厂在增添新功能时，为节约成本往往采用逆向开发设计，在网络中增添新报文信号后，再去验证网络的通信性能。
随着智能汽车的发展，对ECU的实时性要求越来越高，该方法没有从系统的角度考虑ECU通信之间的相互影响，导致网络通信矩阵的潜在设计缺陷在设计仿真阶段中难以发现。这种潜在的设计缺陷可能会导致网络的实时性降低，无法满足汽车网络的控制要求，使某个功能无法实现，从而影响网络的稳定性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，构建双层CAN网络的报文传输模型，计算报文各传输逻辑所占权重比，估算传输模型中报文的传输时间，提高网络的利用率。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，构建双层CAN网络的传输模型，计算报文各传输逻辑的权重比，通过二进制序列模型得到单个报文传输时间均值，最后估算出传输模型中报文传输时间；具体包括以下步骤：
S1：根据网络拓扑结构和节点传输特征、网络传输报文、信号量，分析网络特征，构建双层CAN网络报文传输模型，通过此模型，计算Pi种报文传输逻辑权重比；
S2：构建二进制序列模型，计算报文的填充位数分布均值，得到单个报文传输时间，根据单个报文传输时间和报文各传输逻辑的权重比，估算网络报文传输时间。
进一步，步骤S1中，所述双层CAN网络报文传输模型包括：按网络拓扑结构，划分为Pi种网络层传输逻辑，i取1～5，P1指网段内部传输、P2指单层网络对单层网络传输、P3指单层网络对双层网络传输、P4指双层网络对单层网络传输、P5指双层网络对双层网络传输；按节点传输特征，划分为Cj类传输类型，其中j取1～4，C1指单节点对单节点传输、C2指单节点对多节点传输、C3指多节点对单节点传输、C4指多节点对多节点传输。
进一步，所述Pi种报文传输逻辑权重比的取值采用分层分析法，所述分层分析法为：按照Cj类报文重要等级，构建判断矩阵A，计算Cj类报文在网络中的权重比；按照Pi种报文对Cj类报文的重要等级，构建判断矩阵Bj，对C1，C2，C3，C4，依次构建判断矩阵B1，B2，B3，B4，计算Pi种报文相对于Cj类的权重比；由判断矩阵的特征向量近似解求得Pi种传输逻辑的权重比。
进一步，步骤S2中，发送节点在发送的比特流中检测到5个相同极性的位流时，插入一个极性相反的位作为填充，即为位填充；
所述填充位数分布均值是指数据域字节长度Lg取值不同时，报文填充个数的分布均值
Figure BDA0002817861410000021
在CAN网络标准帧中，参与填充的位包括帧起始、仲裁域、控制域、数据域及CRC域，长度为34+8Lg位；报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数之后，报文的总位数
Figure BDA0002817861410000022
进一步，步骤S2中，报文传输时间的均值
Figure BDA0002817861410000023
指报文的总位数d'传输时间均值，
Figure BDA0002817861410000024
其中，τbit表示网络的波特率。
进一步，步骤S2中所述网络能够提前设置报文传输逻辑的权重比，报文传输时间均值能按照报文的总位数计算得到。
进一步，步骤S2中，所述估算报文传输时间具体计算包括以下步骤；
S21：构建二进制序列模型为F(Sf,d)，由M个d位的二进制序列Sf(f∈[1,M])组成，M为大于4000的随机个数；其中二进制序列由一系列数据报文组成，包含报文的帧起始、仲裁域、控制域、数据域、CRC域、应答场、帧结束；
S22：确定二进制序列模型数据报文的值，其中，帧起始位(Start Of Frame，SOF)、远程传输请求位(Remote Transmission Request，RTR)、标识符扩展位(IdentifierExtension flag，IDE)和保留位r0均为显性位，取值0；
S23：生成二进制序列；
S24：统计填充位数N的概率λN，λN服从正态分布；参与填充的共有34+8Lg位，填充位数
Figure BDA0002817861410000025
数据域的字节长度Lg中g取0～8，表示报文的数据域长度为0～8字节；分别统计数据域字节长度Lg在0～8个字节时，报文填充位数的概率λN；
S25：计算填充位数分布均值
Figure BDA0002817861410000031
根据填充位数概率分布，求得填充位数均值
Figure BDA0002817861410000032
每个二进制序列数据报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数均值后，报文的总位数是
Figure BDA0002817861410000033
则报文传输时间均值
Figure BDA0002817861410000034
τbit表示网络的波特率；
S26：计算Pi种报文传输逻辑的权重比；采用分层分析法，选取Pi种传输逻辑最优的权重比；
S27：估算网络控制过程报文的传输时间。
本发明的有益效果在于：本发明通过优化报文各传输逻辑权重比，计算报文传输时间均值，实现了对报文传输时间的预估，提高网络利用率。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明所述网段内部报文传输逻辑示意图；
图2为本发明所述单层网络对单层网络的报文传输逻辑示意图；
图3为本发明所述单层网络对多层网络的报文传输逻辑示意图；
图4为本发明所述多层网络对单层网络的报文传输逻辑示意图；
图5为本发明所述多层网络对多层网络的报文传输逻辑示意图；
图6为本发明所述计算Pi种报文传输逻辑权重比的业务流程图；
图7为本发明所述预估CAN标准帧报文的传输时间的业务流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明通过构建双层CAN网络报文传输模型，假设第一层CAN网络称为网络CAN1，第二层CAN网络称为网络CAN2，通过网关连接形成双层网络。网络传输带宽范围150～500kbits/s，具体传输带宽根据网络特性确定，每层网络分别包含n个节点。
双层CAN网络报文传输模型，按网络拓扑结构，可划分为Pi种网络层传输逻辑；按节点传输特征，可划分为Cj类传输类型。
图1是网段内部报文传输逻辑示意图。
如图1所示，网络CAN1的报文通过网关又回到CAN1，是P1种网络层传输逻辑；其中包含C1类单节点对单节点传输、C2类单节点对多节点传输、C3类多节点对单节点传输、C4类多节点对多节点传输报文。
图2是单层网络对单层网络的报文传输逻辑示意图。
如图2所示，网络CAN1的报文通过网关传输到网络CAN2，是P2种网络层传输逻辑；其中包含C1类单节点对单节点传输、C2类单节点对多节点传输、C3类多节点对单节点传输、C4类多节点对多节点传输报文。
图3是单层网络对双层网络的报文传输逻辑示意图。
如图3所示，网络CAN1的报文通过网关传输到两个网络CAN1和CAN2，是P3种网络层传输逻辑；其中包含C2类单节点对多节点传输、C4类多节点对多节点传输报文。
图4是多层网络对单层网络的报文传输逻辑示意图。
如图4所示，网络CAN1和CAN2的报文通过网关处理分析，得到新的报文传输到CAN1上，是P4种网络层传输逻辑；其中包含C3类多节点对单节点传输、C4类多节点对多节点传输报文。
图5是多层网络对多层网络的报文传输逻辑示意图。
如图5所示，网络CAN1和CAN2的报文通过网关处理，得到新的报文分别传输到CAN1和CAN2上，是P5种网络层传输逻辑；其中仅有C4类多节点对多节点传输报文。
图6是计算Pi种报文传输逻辑权重比的业务流程图。如图6所示，具体步骤如下：
步骤1.构建Cj类传输报文的关系判断矩阵。如表1所示，Cj类传输类型的重要度对比表，将传输类型做两两比较，如C1类传输方式与C2传输方式相比，重要性标度为是a12；则C2类传输方式比C1传输方式相比，重要性标度为a21＝1/a12；其中aαβ(α,β＝1,2,3,4)是判断标度，取1～9，从1到9重要性依次增加，具体取值根据网络特性选取。
表1
传输类型 C<sub>1</sub> C<sub>2</sub> C<sub>3</sub> C<sub>4</sub>
C<sub>1</sub> 1 a<sub>12</sub> a<sub>13</sub> a<sub>14</sub>
C<sub>2</sub> a<sub>21</sub> 1 a<sub>23</sub> a<sub>24</sub>
C<sub>3</sub> a<sub>31</sub> a<sub>32</sub> 1 a<sub>34</sub>
C<sub>4</sub> a<sub>41</sub> a<sub>42</sub> a<sub>43</sub> 1
根据传输类型重要度对比的关系构建判断矩阵A。
Figure BDA0002817861410000051
步骤2.求Cj类传输报文在网络中的权重比。
判断矩阵A的第一列向量表示C1，C2，C3，C4类报文与C1相比，其重要性标度。将判断矩阵A的每一列向量归一化处理，
Figure BDA0002817861410000052
得到元素为a'αβ的归一化矩阵A'，对A'按行求和：
Figure BDA0002817861410000053
得W＝[W1 W2 W3 W4]T，其中W1表示C1，C2，C3，C4类传输方式与C1类相比重要度占比之和。对向量W做归一化处理
Figure BDA0002817861410000054
得到特征向量近似解
Figure BDA0002817861410000055
即为求Cj类报文在网络中的权重比，W1 A，W2 A，W3 A，W4 A分别表示C1，C2，C3，C4类报文传输方式的权重比。
步骤3.构建对Cj类报文而言，Pi种传输报文的关系判断矩阵Bj(j＝1,2,3,4)。如对C1类传输报文，Pi种五种传输逻辑的重要性两两比较，构建判断矩阵B1。如P1种传输方式与P2传输方式相比，重要性标度为是b12；则P2种传输方式比P1传输方式相比，重要性标度为b21＝1/b12；其中bxy(x,y＝1,2,3,4,5)是判断标度，取1～9，从1到9重要性依次增加，具体取值根据网络特性选取。
表2
传输逻辑 P<sub>1</sub> P<sub>2</sub> P<sub>3</sub> P<sub>4</sub> P<sub>5</sub>
P<sub>1</sub> 1 b<sub>12</sub> b<sub>13</sub> b<sub>14</sub> b<sub>15</sub>
P<sub>2</sub> b<sub>21</sub> 1 B<sub>23</sub> b<sub>24</sub> b<sub>25</sub>
P<sub>3</sub> b<sub>31</sub> b<sub>32</sub> 1 b<sub>34</sub> b<sub>35</sub>
P<sub>4</sub> b<sub>41</sub> b<sub>42</sub> B<sub>43</sub> 1 b<sub>45</sub>
P<sub>5</sub> b<sub>51</sub> b<sub>52</sub> b<sub>53</sub> b<sub>54</sub> 1
根据传输逻辑重要度对比的关系构建判断矩阵B1。
Figure BDA0002817861410000061
重复步骤3对C2、C3、C4类报文依次构建判断矩阵B2，B3，B4。
步骤4.求Pi种传输报文相对于Cj类的权重比。重复步骤2，依次求解矩阵Bj的特征向量近似解
Figure BDA0002817861410000062
如矩阵B1的所求特征向量近似解
Figure BDA0002817861410000063
分别表示对于C1类报文，Pi种传输报文的权重比。
步骤5.计算Pi种报文传输逻辑的权重比。根据步骤2中Cj类报文在网络中的权重比WA，步骤4中Pi种传输报文相对于Cj类的权重比
Figure BDA0002817861410000064
求得Pi种报文传输逻辑的权重比。
Figure BDA0002817861410000065
Figure BDA0002817861410000066
分别表示P1，P2，P3，P4，P5种报文传输逻辑的权重比。
Figure BDA0002817861410000067
图7是预估CAN标准帧报文的传输时间业务流程图。如图7所示，具体步骤如下：
S2-1：构建二进制序列模型为F(Sf,d)，由M个d位的二进制序列Sf(f∈[1,M])组成，M为大于4000的随机个数。其中二进制序列由一系列数据报文组成，包含报文的帧起始、仲裁域、控制域、数据域、CRC域、应答场、帧结束。
S2-2：确定二进制序列模型数据报文的值，其中，帧起始位(Start Of Frame，SOF)、远程传输请求位(Remote Transmission Request，RTR)、标识符扩展位(IdentifierExtension flag，IDE)和保留位r0均为显性位，取值0。
S2-3：生成二进制序列。
S2-4：统计填充位数N的概率λN，λN服从正态分布。参与填充的共有34+8Lg位，填充位数
Figure BDA0002817861410000071
数据域的字节长度Lg中g取0～8，表示报文的数据域长度为0～8字节。分别统计数据域字节长度Lg在0～8个字节时，报文填充位数的概率λN。
S2-5：计算填充位数分布均值
Figure BDA0002817861410000072
根据填充位数概率分布，求得填充位数均值
Figure BDA0002817861410000073
每个二进制序列数据报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数均值后，报文的总位数是
Figure BDA0002817861410000074
则报文传输时间均值
Figure BDA0002817861410000075
表示网络的波特率。如表3所示，数据域长度分别在0～8字节下，填充位数分布均值和单个报文传输时间均值。
表3
Figure BDA0002817861410000076
S2-6：计算Pi种报文传输逻辑的权重比。采用分层分析法，选取Pi种报文传输逻辑最优权重比。
S2-7：估算网络控制过程报文的传输时间。根据分层分析法计算得到Pi种报文传输逻辑的权重比，由此得到Pi种报文数量
Figure BDA0002817861410000077
η表示参与网络控制过程所有报文数量。报文传输时间均值矩阵
Figure BDA0002817861410000078
其中g按照报文数据域字节长度取0～8。得控制过程预估时间T如下。
Figure BDA0002817861410000081
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：构建双层CAN网络的传输模型，计算报文各传输逻辑的权重比，通过二进制序列模型得到单个报文传输时间均值，最后估算出传输模型中报文传输时间；具体包括以下步骤：
S1：根据网络拓扑结构和节点传输特征、网络传输报文、信号量，分析网络特征，构建双层CAN网络报文传输模型，通过此模型，计算Pi种报文传输逻辑权重比；所述双层CAN网络报文传输模型包括：按网络拓扑结构，划分为Pi种网络层传输逻辑，i取1～5，P1指网段内部传输、P2指单层网络对单层网络传输、P3指单层网络对双层网络传输、P4指双层网络对单层网络传输、P5指双层网络对双层网络传输；按节点传输特征，划分为Cj类传输类型，其中j取1～4，C1指单节点对单节点传输、C2指单节点对多节点传输、C3指多节点对单节点传输、C4指多节点对多节点传输；所述Pi种报文传输逻辑权重比的取值采用分层分析法，所述分层分析法为：按照Cj类报文重要等级，构建判断矩阵A，计算Cj类报文在网络中的权重比；按照Pi种报文对Cj类报文的重要等级，构建判断矩阵Bj，对C1，C2，C3，C4，依次构建判断矩阵B1，B2，B3，B4，计算Pi种报文相对于Cj类的权重比；由判断矩阵A和Bj的特征向量近似解求得Pi种传输逻辑的权重比；
S2：构建二进制序列模型，计算报文的填充位数分布均值，得到单个报文传输时间，根据单个报文传输时间和报文各传输逻辑的权重比，估算网络报文传输时间，所述填充位数分布均值是指数据域字节长度Lg取值不同时，报文填充个数的分布均值
Figure FDA0003508819890000011
2.根据权利要求1所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中，发送节点在发送的比特流中检测到5个相同极性的位流时，插入一个极性相反的位作为填充，即为位填充；
在CAN网络标准帧中，参与填充的位包括帧起始、仲裁域、控制域、数据域及CRC域，长度为34+8Lg位；报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数之后，报文的总位数
Figure FDA0003508819890000012
3.根据权利要求2所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中，报文传输时间的均值
Figure FDA0003508819890000013
指报文的总位数d'传输时间均值，
Figure FDA0003508819890000014
其中，τbit表示网络的波特率。
4.根据权利要求3所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中所述网络能够提前设置报文传输逻辑的权重比，报文传输时间均值能按照报文的总位数计算得到。
5.根据权利要求4所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中，所述估算报文传输时间具体计算包括以下步骤；
S21：构建二进制序列模型为F(Sf,d)，由M个d位的二进制序列Sf(f∈[1,M])组成，M为大于4000的随机个数；其中二进制序列由一系列数据报文组成，包含报文的帧起始、仲裁域、控制域、数据域、CRC域、应答场、帧结束；
S22：确定二进制序列模型数据报文的值，其中，帧起始位(Start Of Frame，SOF)、远程传输请求位(Remote Transmission Request，RTR)、标识符扩展位(Identifier Extensionflag，IDE)和保留位r0均为显性位，取值0；
S23：生成二进制序列；
S24：统计填充位数N的概率λN，λN服从正态分布；参与填充的共有34+8Lg位，填充位数
Figure FDA0003508819890000021
数据域的字节长度Lg中g取0～8，表示报文的数据域长度为0～8字节；分别统计数据域字节长度Lg在0～8个字节时，报文填充位数的概率λN；
S25：计算填充位数分布均值
Figure FDA0003508819890000022
Figure FDA0003508819890000023
根据填充位数概率分布，求得填充位数均值
Figure FDA0003508819890000024
每个二进制序列数据报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数均值后，报文的总位数是
Figure FDA0003508819890000025
则报文传输时间均值
Figure FDA0003508819890000026
τbit表示网络的波特率；
S26：计算Pi种报文传输逻辑的权重比；采用分层分析法，选取Pi种传输逻辑最优的权重比；
S27：估算网络控制过程报文的传输时间。
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