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    高速列車控制與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)(TCSN)業(yè)務(wù)分析與建模

    2017-09-08 11:30:56白雪譚獻海劉力浩
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2017年8期
    關(guān)鍵詞:建模

    白雪+譚獻海+劉力浩

    摘 要:隨著高速列車網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,列車通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)不只是列車上的控制類業(yè)務(wù),高速鐵路運營商為了提高鐵路旅客的舒適度,為旅客提供了上網(wǎng)服務(wù)等業(yè)務(wù)。為了后期能夠?qū)崿F(xiàn)對TCSN網(wǎng)絡(luò)性能的仿真,文中對列車上的控制業(yè)務(wù)和旅客服務(wù)業(yè)務(wù)進行分析,建立了符合實際的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型。

    關(guān)鍵詞:TCSN;控制業(yè)務(wù);旅客服務(wù)業(yè)務(wù);業(yè)務(wù)分析;建模

    中圖分類號:TP273;TP391 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2017)08-00-03

    0 引 言

    隨著我國高速鐵路和高速列車的快速發(fā)展,為提高高速鐵路的舒適性,在不影響列車控制業(yè)務(wù)傳輸?shù)那疤嵯?,也要為旅客提供盡可能多的上網(wǎng)服務(wù)業(yè)務(wù)。目前,國內(nèi)外還沒有對高速列車控制與服務(wù)一體化網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的相關(guān)研究。

    本文對控制和旅客服務(wù)這兩大類業(yè)務(wù)進行分析,通過分析CRH2型動車車載設(shè)備的接口資料,總結(jié)了列車上具有代表性的幾類控制業(yè)務(wù)的幀格式、傳輸時序圖,為使后續(xù)區(qū)分服務(wù)的仿真工作順利進行,文章對控制類業(yè)務(wù)進行了建模。但對于列車上的旅客服務(wù)業(yè)務(wù)卻并沒有人做過分類統(tǒng)計,本文利用實驗室中抓包實驗的方法進行了業(yè)務(wù)流量識別、分類與建模工作。

    1 TCSN業(yè)務(wù)分析

    1.1 TCSN業(yè)務(wù)概述

    TCSN(Train Control and Service Network,TCSN)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在早期的TCN(Train Control Network,TCN)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來,在原來只傳輸列車控制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)中增加了旅客服務(wù)業(yè)務(wù)。由于傳輸業(yè)務(wù)種類的增加與傳輸帶寬的需求,TCSN傳輸業(yè)務(wù)均基于工業(yè)以太網(wǎng)[1,2]。

    本文根據(jù)高速列車上的實際情況將高速列車通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)分為兩類,即列車控制類數(shù)據(jù)與旅客上網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。其中列車控制類數(shù)據(jù)又細分為牽引、制動、輔助電源、空調(diào)控制等多種數(shù)據(jù),旅客服務(wù)業(yè)務(wù)包括微博、微信和優(yōu)酷視頻等多種常用的娛樂性質(zhì)的應(yīng)用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

    1.2 TCSN控制類業(yè)務(wù)分析

    列車控制信息通過貫穿列車的總線進行傳輸,通過列車運行、顯示器顯示等設(shè)備動作進行集中管理,列車控制業(yè)務(wù)可以有效幫助列車司機和乘務(wù)員操縱列車,加強車載設(shè)備的監(jiān)控、維護和保養(yǎng),提升乘客乘車舒適度。本節(jié)以牽引控制業(yè)務(wù)為例介紹控制類業(yè)務(wù)。

    牽引控制業(yè)務(wù)是牽引控制單元(TCU)與控制與管理系統(tǒng)(TCMS)之間的通信業(yè)務(wù),車輛控制裝置以10 ms為周期向TCU循環(huán)發(fā)出狀態(tài)請求信息,對象牽引設(shè)備則在每次請求后將自己的狀態(tài)信息返回至車輛控制裝置。如果裝置發(fā)生故障,則在幀中插入跟蹤數(shù)據(jù)。通常情況下,中央控制裝置發(fā)送兩種請求信息,分別為實時監(jiān)控(狀態(tài)數(shù)據(jù))請求(SDR)和故障排除用信息(跟蹤數(shù)據(jù))請求(TDR),SDR數(shù)據(jù)長度為40B,TDR長度為6 B。對象機器返回實時監(jiān)控用信息(狀態(tài)數(shù)據(jù):SD)和故障排除用信息(跟蹤數(shù)據(jù):TD),SD長度為77B,TD長度為54 B。后面將根據(jù)以上信息對牽引控制業(yè)務(wù)進行建模。牽引控制業(yè)務(wù)傳輸時序如圖1所示。

    其中,T1(只要求SD時)=T2(只要求SD和TD時)=10 ms,對象機器在接收信息完畢后1 ms內(nèi)做出應(yīng)答,如果檢測到錯誤則無應(yīng)答。

    和牽引控制單元與車輛信息控制中心傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)類似,制動控制器、側(cè)面目的地顯示器、輔助電源、空調(diào)顯示設(shè)定器等終端裝置都會定期與車輛信息控制中心進行通信來傳輸自身的狀態(tài)跟蹤信息以及相應(yīng)中央裝置的命令。TCSN除了網(wǎng)絡(luò)列車上的周期性控制業(yè)務(wù)信息外,還會傳輸一種非周期性的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),如與故障相關(guān)的信息,這些數(shù)據(jù)都由外界觸發(fā)產(chǎn)生,屬于偶發(fā)數(shù)據(jù),發(fā)生的時間不固定,但存在一定的發(fā)生概率。

    1.3 TCSN旅客服務(wù)業(yè)務(wù)分析

    高速列車的旅客服務(wù)流量大且集中,以娛樂性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)流量為主,業(yè)務(wù)發(fā)生源主要為智能手機、平板電腦和筆記本電腦等,所以旅客服務(wù)業(yè)務(wù)也多屬于移動IP業(yè)務(wù)。戴斌介紹了對移動業(yè)務(wù)流量分析的流程[3],本文借鑒上述流程并根據(jù)譚思遠等人提到的抓包方案[4],通過Wireshark對常用軟件的抓包進行業(yè)務(wù)分析,包括數(shù)據(jù)包到達時間間隔和包長度分布。

    1.3.1 移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)分析

    本節(jié)對移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的建模通過捕獲、分析實際流量獲得。通過抓包軟件Wireshark抓到的手機通信數(shù)據(jù)包,每個業(yè)務(wù)流都具有唯一的屬性,如源端口和目的端口號,且一系列屬性參數(shù)決定了流的行為,這為后續(xù)業(yè)務(wù)分類和建模研究提供了研究方向。圖2所示是通過Wireshark抓取的QQ聊天時的數(shù)據(jù)包,由圖可知,每秒數(shù)據(jù)包到達量服從泊松分布。

    由實際聊天流量擬合出來數(shù)據(jù)分組的到達時間間隔服從λ=1/2 092的泊松分布,由圖3可以看出分組范圍為54~141 B,平均分組大小為382.5 B。同樣通過此方法可以得出其他應(yīng)用的參數(shù),為后文的建模提供方便。

    1.3.2 P2P業(yè)務(wù)分析

    隨著P2P技術(shù)的不斷發(fā)展,近些年的P2P業(yè)務(wù)也在不斷增長,現(xiàn)在比較常用的P2P軟件有酷狗、迅雷、PPLive、uTorrent等。據(jù)統(tǒng)計,P2P業(yè)務(wù)流量已經(jīng)占據(jù)了網(wǎng)絡(luò)流量的70%以上。傳統(tǒng)的Internet網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)(大多基于C/S、B/S架構(gòu))只建立單個TCP連接,P2P業(yè)務(wù)不經(jīng)過服務(wù)器,而在網(wǎng)絡(luò)用戶之間直接傳輸數(shù)據(jù),P2P業(yè)務(wù)各節(jié)點之間建立多個TCP連接來實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,提高網(wǎng)絡(luò)利用率并搶占網(wǎng)絡(luò)資源。在TCSN網(wǎng)絡(luò)中傳輸大量P2P業(yè)務(wù),會造成控制業(yè)務(wù)和旅客上網(wǎng)服務(wù)業(yè)務(wù)時延增大,因此對于P2P業(yè)務(wù)的分析、識別與限制非常重要,上述分析方法同樣可用于P2P業(yè)務(wù)流量的分析。

    2 TCSN業(yè)務(wù)建模

    對于高速列車控制業(yè)務(wù)與旅客服務(wù)業(yè)務(wù)的建模是TCSN網(wǎng)絡(luò)仿真的基礎(chǔ)。本節(jié)在上節(jié)業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ)上總結(jié)出TCSN網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)膬纱箢悩I(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)模型。endprint

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