CN112866028A - 有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及卫星时间敏感网络通信技术领域,具体涉及一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法;所述分配方法包括TSN控制器收集TSN终端的业务需求,为所有TSN终端确定无线时隙资源,根据无线时隙资源的分配结果确定有线链路资源;以网络中TSN终端之间端到端最小平均时延为优化目标,将无线时隙资源和有线链路资源分别与TSN终端的时延关系建立出时隙分配模型;采用整数非线性规划算法对时隙分配模型快速求解,求解有线无线融合的时隙分配方案;本发明首先为网络中所有TSN终端分配无线时隙资源,再根据其分配结果为每个TSN终端分配有线时隙资源,从而使有线侧调度出数据后刚好能无缝地从无线链路发送,达到无等待调度。
Description
技术领域
本发明涉及卫星时间敏感网络通信技术领域,具体涉及一种有线无线融合的卫星TSN网络时隙分配方法。
背景技术
由于通信网络技术和航天技术的发展,目前地面的有线和无线通信技术不能满足人们日益增长的对信息和数据传输的需求。作为解决地面网络覆盖范围限制的有力补充,空间信息网(Space Information Network,SIN)能够在空间、宇宙和地面之间进行通信。空间信息网的主干网是多颗卫星及其星座组成的卫星网络,以其覆盖范围广、全天候、高宽带的服务优势,在军事和民用领域都起着不可替代的作用。特别是近年来,多卫星编队飞行(Multiple Satellite Formation Flying,MSFF)得到了相当大的关注,它提供了一种新颖的概念,可以将大型卫星的功能分配到几个较小的,较便宜的卫星中,以增强未来太空飞行的性能。
多卫星编队一般执行任务多种多样,不同的任务会有不同的业务产生,而且业务的时延需求不尽相同,那么如何保证卫星编队系统中星内、星间链路网的实时性和确定性是提升网络通信性能的关键。时间敏感网络(time sensitive network,TSN)通过集成时间同步、门控制调度、抢占机制等关键技术在链路层保证数据在网络中传输的确定性时延。为满足星内、星间时敏业务的通信需求,引入TSN技术来提升星内、星间通信的时延确定性十分必要。2019年,SAE开始制定TSN在航空航天领域的规范AS6675(ATP:Aerospace TSNprofile),意味着航空航天领域可能成为未来TSN重要的应用场景。2020年1月,空客防务与空间(Airbus Defence&Space)部门以及法国宇航实验室(ONERA)的研究人员在2020年欧洲嵌入式实时软件与系统大会(ERTS 2020)上发表论文,该论文针对航天器内部架构分析了TSN调度应用在卫星内部网络的可行性,以保障航天器内部时间敏感业务的传输时延。从现有技术来看,空间实时业务确定性传输的解决方案只能应用在航天器内部,也就是说,现有技术无法解决有线无线融合网络中实时业务传输时延的有效分配。
发明内容
鉴于现有技术存在的问题,本发明构建出了有线无线融合的卫星时间敏感网络模型,并对此提出了一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法,所述时隙分配方法包括TSN控制器收集TSN终端的业务需求,为所有TSN终端分配无线时隙资源,根据无线时隙资源的分配结果确定有线链路资源;以网络中TSN终端之间端到端最小平均时延为优化目标,将无线时隙资源和有线链路资源分别与TSN终端的时延关系建立出时隙分配模型;采用整数非线性规划算法对所述时隙分配模型快速求解,求解出有线无线融合的时隙分配方案。
本发明的有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法中,首先确定网络中所有需要执行飞行任务的TSN终端无线时隙资源,然后根据无线时隙分配结果确定出有线侧的发送端门控资源和接收端门控资源,最后通过整数非线性规划算法对其最小端到端平均时延进行求解;从而使得从有线侧调度出数据后刚好能无缝地从无线链路发出,达到无等待调度或者低等待时延调度。
本发明的优点及有益效果如下:
在有线无线融合的卫星时间敏感网络中,由于无线较有线资源较少,故本发明基于TSN控制器收集时敏终端业务的需求,首先对无线链路时隙分配、有线TSN时隙分配和任务端到端时延关系进行分析和建模,并以此构建以全网时敏业务端到端最小平均时延为优化目标,为满足实时计算要求,本发明可以采用整数非线性规划算法进行方案的快速求解;本发明所提出的时隙分配方法不仅能够满足有线无线之间也就是卫星通信中星内星间的时隙分配策略,并且能够满足时间敏感业务的传输时延。
附图说明
图1是本发明实施例中所使用的有线无线融合的卫星TSN模型;
图2是本发明实施例中有线无线融合的卫星TSN时隙分配方法的实施流程图;
图3是本发明所采用的无线TDMA超帧结构;
图4是本发明求解端到端最低平均时延的算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例中所采用的一种有线无线融合的卫星时间敏感网络模型图;本实施例考虑如图1所示有线、无线两种链路l∈L={LTDMA,LTSN}组成的系统模型,其中l∈LTDMA表示是无线TDMA链路,l∈LTSN表示是有线TSN链路。
在上述有线、无线两种链路的前提下,图2给出了本发明实施例中的一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法流程图,如图2所示,所述方法包括以下步骤:
101、TSN控制器收集TSN终端的业务需求,为所有TSN终端确定无线时隙资源;
TSN控制器实时收集TSN终端也就是时敏终端的业务需求,所述业务需求具体可以包括业务量大小、数据发送周期等。
其中,所述业务量大小与网络中的流量相关,假设本发明实施例中考虑周期性的确定性流量,那么每条数据流s∈S由其循环时间Ts和有效负载Bs定义,并且端到端的时延要求上界为Ds,那么网络中的确定性流量可以定义为:
R(S)={<T,B,D>s|s∈S}
假设卫星编队网络中有N个TSN终端,这些终端分别表示为d1,d2,…,dN。令每个终端di传输到终端dn对应的TSN数据流表示为si,n,其发送周期表示为Ti,每个周期Ti内终端发送的数据量表示为Bi s。假设对于TSN数据流si,n在星内有线侧的时延大小表示为星间TDMA无线侧的时延大小表示为那么如何将有线无线融合调度以最小化每条数据流的端到端时延是本发明实施例所需要解决的关键问题。
在收集完TSN终端的业务需求后,网络将会为所有TSN终端分配无线时隙资源,首先,来确定无线侧的资源,如图3是无线时隙资源构成的TDMA超帧结构,在一个TDMA超帧中,包括k个单个时隙,单个时隙长度为Tp,因此一个TDMA超帧的周期长度为H=kTp。由于时间敏感数据流是一种周期性流量,卫星编队在执行某项任务时,该流量会循环往复地运行,因此直接计算出数据流在整个任务期间内的传输任务是不现实的;考虑到数据流的传输也是周期性的,因此需要先确定无线超帧TDMA周期长度H,只要在H内数据流的传输符合约束条件,那么在整个过程中数据流的传输都符合约束条件。因此,本发明将无线侧中超帧TDMA阶段设置为所有TSN数据流循环周期的最小公倍数,这样调度策略在每个周期长度H循环执行一次即可;即:
H=lcm{T1,…,TN}
表示为N个相同或不同的TSN数据流循环周期{T1,…,TN}的最小公倍数。
其中,αi表示分配给TSN终端di的权重,在某些应用中,某些终端产生的业务流比其他终端更重要,需要获得更低的时延,并且αi+...+αN=,αi,...αN∈[0,1];为了保证上述公式的有效性,本发明实施例中表示Tp能够被H整除;表示每个终端发送周期内的时隙个数必须为整数;Tg为时隙中的保护间隔长度。
令zi,j∈{0,1}表示时隙j是否属于终端di,zi,j=1为时隙j属于终端di,反之则不属于终端di。令表示一个TDMA超帧中的传输调度策略,显然,当且仅当满足以下约束时策略Z才可用,即每个时隙只能划分到一个终端中,表示为:
为所有TSN终端分配无线时隙资源也就是为TSN终端分配一个或多个无线时隙,并按照上述约束进行分配,xi,m为网络给每个TSN终端di在子周期m内分配的时隙个数,j的范围为每个子周期的时隙数目;那么:
将无线等待时延定义为数据包产生时刻与分配到无线时隙之间的时间段,那么该时延表示为:
102、根据无线时隙资源确定有线链路时隙资源;
在上述实施例中,无线时隙确定好后,本发明再根据无线资源来确定有线资源,首先确定发送端的有线时隙。
假设编队网络中卫星数目为r1,r2,...,rW,卫星ri内部有线路由确定,跳数为1,2,...,h,带宽为B,交换机内部处理时延恒定为Dproc,卫星内部TSN终端di在每个周期Ti产生的每个数据包大小为那么该数据包的传输时延有线的传播时延为那么终端di产生的TSN数据流si,n当前数据包的发送时刻t可以表示为:
根据当前数据包的发送时刻和有线侧的发送时延可以计算出发送卫星内部每个交换机门打开的时隙长度依次表示为:
根据公式上式可以计算出有线侧时延为:
根据上面两个公式可以计算出每个交换机门打开的时隙长度依次为:
103、以网络中TSN终端之间端到端最小平均时延为优化目标,将无线时隙资源和有线链路资源分别与TSN终端的时延关系建立出时隙分配模型;
本发明中的优化目标设定为最小化网络中的最小平均时延,因此时隙分配模型则可以表示为:
上述约束条件主要分为四类约束,第一约束条件是关于无线阶段中单个时隙的长度约束,包括约束1)~约束3);第二约束条件是关于时隙与TSN终端关系之间的约束,包括约束4)~约束5);第三约束条件是关于TSN终端在每个子周期内分配的时隙数量的约束,包括约束6);第四约束条件是关于TSN数据流的平均时延与端到端的平均时延之间的约束,包括约束7)。
具体的,其中约束条件1)表示TDMA阶段单个时隙的长度,并且约束条件2)和3)代表Tp能够被H整除和每个终端发送周期内的时隙个数必须为整数;4)表示当前时隙j是否属于终端di;约束条件5)表示超帧中的任意一个时隙i只能分配给一个终端;约束条件6)表示对于终端di在每个子周期内分配的时隙数目应该等于xi,m。约束条件7)表示对于终端di的TSN流si,n,其平均时延应小于其要求的端到端时延。
104、采用整数非线性规划算法对所述时隙分配模型快速求解,求解出有线无线融合的时隙分配方案。
由于存在0-1变量,故本发明中时隙分配模型的目标规划问题是一个0-1非线性规划问题;因此采用整数非线性规划算法进行求解。
整数非线性规划算法所求解的问题是一种NP-hard问题,显然在本发明中,时隙分配模型中求解TSN终端之间端到端最小化平均时延也是一种NP-hard问题,为了快速解决大规模的问题,传统方法一般可以采用遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)、微粒群算法(PSO)、蚁群算法(AA)等算法以及各自的改进算法,这些算法能够基于初始时给定的参数,按照迭代的方式进行求解出时隙分配模型中TSN终端之间端到端最小化平均时延问题。
在本发明实施例中,为了对所述时隙分配模型快速求解,在初始时,给定网络中的TSN终端数量、每个TSN终端的权重、无线传输速率以及每个TSN终端在各自周期内的业务量大小,采用整数非线性规划算法经过求解出满足端到端的最小平均时延要求以及达到最大迭代次数的TSN终端之间端到端的平均时延结果。
本发明实施例中重点以基于增强精英保留的遗传算法进行求解,图4给出了本发明实施例中求解端到端最低平均时延的算法流程图;如图4所示,其求解过程主要包括:
步骤1:初始化算法参数:最大迭代次数maxCycle,交叉发生的概率Pc,变异发生的概率Pm,种群数目Np;
步骤2:初始化种群,这里取Np个符合约束条件的初始解集个体,组成初始种群 表示表示时隙j是否属于终端di;Np=i×j;n表示种群代数,初始时n=1;这里的每个个体为分布于卫星网络中的TSN终端中满足约束条件的解,将这Np个解所组成解集构成种群;
步骤3:对染色体进行实整数编码;
步骤4:对父代种群中的每个个体采用两点交叉操作得到子代的个体;
步骤5:判断子代个体是否满足约束条件,若不满足则重新初始化;
步骤6:对每个子代个体,根据变异概率Pm反转染色体的每一位元素,得到变异后的个体;
步骤7:将父代种群中的每个个体和交叉边变异后种群的每个个体合并得到规模为2Np的种群;
本发明实施例中采用基于增强精英保留遗传算法进行时隙分配方案的快速求解;显然,本领域技术人员可以根据实际情况采用其他的整数非线性规划算法进行求解,这些方式都能够快速的求解出满足端到端最小平均时延的优化解;按照所述优化解进行时隙分配,能够为网络中的时敏流量提供稳定的、高效的传输保障。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法,其特征在于,所述分配方法包括TSN控制器收集TSN终端的业务需求,为所有TSN终端分配无线时隙资源,根据无线时隙资源的分配结果确定有线链路资源;以网络中TSN终端之间端到端最小平均时延为优化目标,将无线时隙资源和有线链路资源分别与TSN终端的时延关系建立出时隙分配模型;采用整数非线性规划算法对所述时隙分配模型快速求解,求解出有线无线融合的时隙分配方案。
2.根据权利要求1所述的一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法,其特征在于,所述分配方法按照无线时隙资源中超帧的周期长度循环执行,其中所述超帧的周期长度设置为所有TSN数据流循环周期的最小公倍数。
3.根据权利要求1或2所述的一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法,其特征在于,所述时隙分配模型的建立过程包括分别计算出任意TSN数据流在一个超帧内所有数据包在有线侧和无线侧的时延;计算出TSN终端之间端到端的平均时延;最小化所述TSN终端之间端到端的平均时延下,建立出包括无线阶段中单个时隙的长度的第一约束条件,时隙与TSN终端关系的第二约束条件,TSN终端在每个子周期内分配的时隙数量的第三约束条件,以及TSN终端的TSN数据流的平均时延与TSN终端之间端到端的平均时延之间的第四约束条件。
10.根据权利要求1所述的一种有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法,其特征在于,所述采用整数非线性规划算法对所述时隙分配模型快速求解包括采用在初始时,给定网络中的TSN终端数量、每个TSN终端的权重、无线传输速率以及每个TSN终端在各自周期内的业务量大小,采用整数非线性规划算法求解出满足端到端的最小平均时延要求以及达到最大迭代次数的TSN终端之间端到端的平均时延结果。
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