一种基于窗口缩小的制造技术

本发明专利技术属于电数字数据处理技术领域，提出一种基于窗口缩小的

【技术实现步骤摘要】
一种基于窗口缩小的TSN调度优化方法


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理
，特别涉及一种基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法
。

技术介绍

[0002]时间敏感网络（
Time
‑
Sensitive Networking,TSN
）是在以太网基础上的一种扩展，它为实时通信提供了各种机制，将要成为汽车领域以太网实时通信的未来
。
其中，时间敏感数据流的传输是经由
TSN
中的
IEEE 802.1Qbv
引入了门控调度机制，根据门控制列表（
Gate Control List
，
GCL
）来调度完成的
。
[0003]大多数
TSN
调度机制要求网络中的相关设备必须具有与时间同步和门控调度相关的
TSN
能力
。
然而这种需求通常是不现实的，因为汽车上许多分布式的网络设备中存在数据异构
、
协议不兼容
、
无法支持时间同步或调度机制等问题
。
[0004]现有技术中常用的调度机制有以下三种：
SP(Strict Prior)
严格优先级调度机制：
SP
调度机制是最基础的调度机制，在 TSN 网络中，如果选择使用 SP 调度机制来进行数据传输，那么在这个过程中，每个队列具有不同的优先级
。
当存在高优先级的数据帧被选择进行传输时，如果刚好有新的数据流到达，
SP 机制对于比较后更低优先级的数据帧不进行任何处理
。
[0005]CBS （
Credit
‑
based Shaping
）调度机制：
CBS
调度机制是基于网络数据流信用度的流量整形机制，选择使用 CBS 整形的数据传输队列，如果想调度数据帧，则需要满足信用度 credit
参数的相关条件
。
如果 credit
的值大于等于零时，那么对应的数据帧可以通过 CBS
整形器进行传输；若 credit
的值小于零时，
credit
将会以一定的速率进行不断增长
。CBS 调度机制的关键作用在于，它能够为特定的队列提供等同于
IdleSlope 带宽的同时，还可以将不同优先级数据帧的传输尽可能的均匀分配，使得那些较低优先级的队列也能获得一定的数据流传输机会
。
[0006]TAS
（
Time
‑
Aware Shaping
）调度机制：
TAS
是一种基于时间控制门的运行调度机制
。
时间感知整形器旨在确保在具有低延迟和低抖动的高优先级数据流，使它能够在出口端口处进行时间触发的通信
。
时间感知整形器本质上是一个门，它按照周期性调度的规范启用或禁用队列的帧传输
。IEEE 802.1Qbv 中定义了
TAS
和基于桥接设备定期轮询的预设周期性门控列表 GCL。
假设该实现具有在给定端口上传输帧所涉及的传输时间开销，并且因此可以确定帧的传输将花费多长时间
。
要想做到完美的时间控制，网络系统的时间同步精度必须能够小，所以 TSN 中时间的重要性也在这里，时间同步的重要性也由此可见一般
。

技术实现思路

[0007]具体的，本专利技术提出一种基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法，所述基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法包括以下步骤：
步骤1，建立异构网络模型；步骤2，构建
TSN
交换机模型；步骤3，构建数据流应用模型；步骤4，通过约束规划搜索优化问题的优化解决方案；步骤
41
，确定约束规划求解器的目标函数；步骤
42
，确定约束规划模型变量；步骤
43
，确定约束规划求解器的一般约束；步骤
44
，
CP
模型通过约束限制门控制列表窗口的放置，获取优化解决方案；步骤5，对优化解决方案通过基于缩小窗口的方法缩小搜索空间，获取最优解决方案
。
[0008]更近一步地，在步骤
41
中，所述约束规划求解器目标函数在的条件下为：；其中， 是队列
q
窗口的长度， 是队列
q
窗口的周期， 为对应优先级队列的窗口总数， 表示为每个窗口使用的平均带宽总和
。
[0009]更近一步地，在步骤
42
中，所述约束规划模型变量包括每个窗口的偏移量
、
长度和周期；所述每个窗口的偏移量
、
长度和周期在的条件下分别定义为：；其中，是队列
q
窗口的偏移量，是端口 p 的超周期，是分配给队列
q
的所有流中任何帧的最大大小，表示有序元组的链路宏标记，表示有序元组的链路速度，表示在队列
q
中竞争的
ST
帧的最大传输时间
。
[0010]更近一步地，在步骤
43
中，所述一般约束包括：窗口有效性约束，同一端口中的两个窗口非重叠约束，不超过窗口的带宽约束，端口周期约束和周期限制约束；所述窗口有效性约束在的条件下为：规定偏移量加上窗口长度应小于或等于窗口周期，表示为：； 是队列
q
窗口的长度，是队列
q
窗口的偏移量， 是队列
q
窗口的周期
。
[0011]更近一步地，在步骤
43
中，所述非重叠约束为在条件下，同一端口上的每个窗口的打开或关闭不在另一个窗口的范围内：；其中，表示输出端口
p
中另一个优先级队列，表示为集合的元素，表示为集合的元素， 表示取队列窗口的周期和队列窗口的周期两者的最大值，表示并集
。
[0012]更近一步地，在步骤
43
中，所述带宽约束为在在条件下，确保所有窗口都有足够的带宽用于分配的流：；其中，表示流的有效载荷大小，表示流的周期
。
[0013]更近一步地，在步骤
43
中，所述端口周期约束为在中，所述端口周期约束为在条件下，要求端口中所有队列的周期应该是可以调和的： ；其中，表示是求余的关系，取两个周期是成整数倍关系的并集，表示并集
。
[0014]更近一步地，在步骤
43
中，所述周期限制约束为在中，所述周期限制约束为在条件下，通过将端口的超周期划分为窗口周期：；其中，是端口 p 的超周期
。
[0015]更近一步地，在步骤5中，当窗口容量大于队列中的帧需求的传输时间，表明该解决方案的可调度性较好，其表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法，其特征在于，所述基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法包括以下步骤：步骤1，建立异构网络模型；步骤2，构建
TSN
交换机模型；步骤3，构建数据流应用模型；步骤4，通过约束规划搜索优化问题的优化解决方案；步骤
41
，确定约束规划求解器的目标函数；步骤
42
，确定约束规划模型变量；步骤
43
，确定约束规划求解器的一般约束；步骤
44
，
CP
模型通过约束限制门控制列表窗口的放置，获取优化解决方案；步骤5，对优化解决方案通过基于缩小窗口的方法缩小搜索空间，获取最优解决方案
。2.
根据权利要求 1
所述基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法，其特征在于，在步骤
41
中，所述约束规划求解器目标函数在的条件下为：；其中， 是队列
q
窗口的长度， 是队列
q
窗口的周期，为对应优先级队列的窗口总数， 表示为每个窗口使用的平均带宽总和
。3.
根据权利要求2所述基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法，其特征在于，在步骤
42
中，所述约束规划模型变量包括每个窗口的偏移量
、
长度和周期；所述每个窗口的偏移量
、
长度和周期在的条件下分别定义为：；其中，是队列
q
窗口的偏移量，是端口 p 的超周期，是分配给队列
q
的所有流中任何帧的最大大小，表示有序元组的链路宏标记，表示有序元组的链路速度，表示在队列
q
中竞争的
ST
帧的最大传输时间
。4.
根据权利要求3所述基于窗口缩小的
TSN
调度优化方法，其特征在于，在步骤
43
中，所述一般约束包括：窗口有效性约束，同一端口中的两个窗口非重叠约束，不超过窗口的带宽约束，端口周期约束和周期限制约束；所述窗口有效性约束在的条件下为：规定偏移量加上窗口长度应小于或等于窗口周期，表示为：； 是队列
q
窗口的长度，是队列
q
窗口的偏移量， 是队列
q
窗口的周期
。
5.
根据权利要求4所述基于窗口缩小的
TSN
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文香，曹万科，王文伟，张峰，郭树勋，
申请(专利权)人：北京理工大学深圳汽车研究院电动车辆国家工程实验室深圳研究院，
类型：发明
国别省市：