近年来,时间敏感网络技术(TSN)的发展逐步引起工业界的广泛关注,其凭借低抖动、低延时、确定性传输等优势,为对传输时延有较高要求的应用场景提供了有力支撑,成为下一代工业网络承载技术的重要演进方向之一。TSN的目标是在5G和工业控制领域为时间敏感流提供低抖动、低延迟的确定性传输服务。为此,TSN标准中提出循环队列转发模型(cyclic queuing and forwardin g,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。本文首先基于模块化的思想,搭建了一种灵活高效的TSN交换的模型架构,然后进行了实现CQF流量整形功能的模块架构的搭建。在此基础上,首先针对时间敏感型流量的调度进行算法的设计与研究,因为特征预知、周期性是时间敏感流量所具备的特点,所以本文从时间维度展开,将如何把CQF模型中的队列资源合理分配给多条数据流的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。该算法通过调节端对端系统上发送时隙,在满足约束条件的前提下最大化队列资源的使用,从而使端到端逐跳的时隙分配的问题得到避免。实验结果表明,该算法相比不控制时隙的直接调度方式,能够明显提高成功调度的流数目。然后引入非时间敏感型流量,针对时间敏感流与非时间敏感流混合调度的机制与算法进行设计与研究,改进了普通CQF机制,从时隙感知的角度出发,通过感知奇偶队列空闲时隙的大小,把非时间敏感型流量插入到奇偶队列的空闲时隙中进行传输。把全局流量规划抽象为多约束条件下的目标优化问题,根据模拟退火算法的思想设计算法来完成时间敏感流与非时间敏感流的混合调度。实验结果证明,在时间敏感流和非时间敏感流混合调度的情况下,本机制相较于普通CQF机制可以显著提升带宽利用率,降低端到端的最差时延,但是需要耗费一定的计算生成调度策略的时间。
暂无评论