基于OMNeT++的5G-TSN調(diào)度算法綜述

朱 淵,胡馨予,吳思遠(yuǎn),黃 蓉

(1.北京科技大學(xué) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院,北京 100083;2.北京科技大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,北京 100083;3.北京科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院,北京 100083;4.中國聯(lián)通研究院 未來網(wǎng)絡(luò)部,北京 100040)

隨著第三代合作伙伴計(jì)劃 (the 3rd Generation Partnership Project,3GPP )R16標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布,第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5th Generation Mobile System,5G)超高可靠與低延遲通信(ultra-Reliable Low Latency Communication,uRLLC)功能正逐步走向商用,為5G賦能工業(yè)、交通及醫(yī)療等垂直行業(yè)提供了低時(shí)延、高可靠的無線連接保障。對(duì)于工業(yè)控制業(yè)務(wù)而言,數(shù)據(jù)確定性傳輸是保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵[1]。因此,5G與時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(Time Sensitive Networking,TSN)協(xié)同成為當(dāng)前信息通信及工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域共同關(guān)注的焦點(diǎn)[2]。

TSN是由IEEE802.1 TSN任務(wù)組制定的一系列IEEE802以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)[3],具有時(shí)間同步、延時(shí)保證及實(shí)時(shí)傳輸?shù)却_保實(shí)時(shí)性的功能,也具有低抖動(dòng)和極低數(shù)據(jù)包丟失率的特性,從而使得以太網(wǎng)能適用于高可靠性和低時(shí)延要求的時(shí)間敏感型應(yīng)用場(chǎng)景[4]。3GPP在R16中提出了5G TSN橋接網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),在5G網(wǎng)絡(luò)邊緣新增了協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)以支持時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。但是,時(shí)間敏感業(yè)務(wù)在5G系統(tǒng)中的調(diào)度策略在協(xié)議中并未進(jìn)行細(xì)化,并且在當(dāng)前研究中也較少涉及。

為了保障5G與TSN跨網(wǎng)傳輸需求,需要搭建5G-TSN協(xié)同傳輸仿真平臺(tái),以驗(yàn)證5G系統(tǒng)中各調(diào)度算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的適配能力。OMNeT++提供了有線和無線通信網(wǎng)絡(luò)的建模,在評(píng)估系統(tǒng)性能方面比較出色。但是,OMNeT++缺乏5G-TSN跨網(wǎng)傳輸整體架構(gòu),主要工作包括針對(duì)OMNeT++的INET 4.1.x版本中MAC層的時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列功能缺失問題和對(duì)缺失功能進(jìn)行代碼補(bǔ)全。同時(shí),將時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)庫Nesting移植到5G庫Simu5G中,在該平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)不同協(xié)議的轉(zhuǎn)換,搭建起5G-TSN跨網(wǎng)傳輸仿真環(huán)境。在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了時(shí)間敏感業(yè)務(wù)跨網(wǎng)端到端確定性傳輸,并針對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中常用的比例公平(Proportional Fairness,PF)算法、最大載干比(Maximum C/I,Max C/I)算法、最早截止時(shí)間優(yōu)先(Earliest Deadline First,EDF)算法等3種算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,以期分析不同調(diào)度算法下5G系統(tǒng)對(duì)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的保障性能,從而為5G-TSN原型系統(tǒng)的開發(fā)提供性能參考。

1 5G-TSN協(xié)同傳輸架構(gòu)

5G整個(gè)網(wǎng)絡(luò)主要包括終端、承載網(wǎng)和核心網(wǎng),在TSN網(wǎng)絡(luò)中是一個(gè)透明的網(wǎng)橋[5]。為了實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)對(duì)TSN功能的支持,為工業(yè)業(yè)務(wù)提供無線確定性傳輸服務(wù),5G系統(tǒng)分別在控制面新增了TSN應(yīng)用功能實(shí)體(TSN-Application Function,TSN-AF);在用戶面的核心網(wǎng)側(cè)和終端側(cè)設(shè)置了邊緣協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān),支持TSN核心基礎(chǔ)協(xié)議,從而實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)對(duì)TSN功能的支持[6]。3GPP在R16中提出的5G TSN橋接網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),具體如圖1所示。

圖1 3GPP定義的5G TSN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

TSN-AF與TSN網(wǎng)絡(luò)中的集中化網(wǎng)絡(luò)控制器(Centralized Network Configuration,CNC)進(jìn)行信息交互,獲取時(shí)間敏感業(yè)務(wù)信息并計(jì)算出TSN業(yè)務(wù)流的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)參數(shù)。同時(shí),TSN-AF與5G核心網(wǎng)中策略控制功能(Policy Control Function,PCF)及會(huì)話管理功能(Session Management Function,SMF)等實(shí)體交互,實(shí)現(xiàn)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)流關(guān)鍵參數(shù)在5G時(shí)鐘下的修正與傳遞。5G系統(tǒng)按照TSN的QoS信息配置QoS模板,對(duì)齊QoS機(jī)制,保證業(yè)務(wù)傳輸質(zhì)量。

在用戶面,新增加設(shè)備側(cè)TSN轉(zhuǎn)換器( Device Side TSN Translator,DS-TT)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)的TSN轉(zhuǎn)換器(Network side TSN Translator,NW-TT)支持 IEEE802.1AS、802.1AB等協(xié)議,可以減少TSN協(xié)議轉(zhuǎn)換對(duì)5G新空口造成過多影響[7]。

為了實(shí)現(xiàn)在協(xié)同架構(gòu)下時(shí)間敏感業(yè)務(wù)流端到端的順利傳輸,CNC需要與5G系統(tǒng)進(jìn)行通信,用信令打通數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪壿嬐ǖ繹8]。在控制面,需要將網(wǎng)橋信息上報(bào)并對(duì)網(wǎng)橋進(jìn)行配置,完成TSN QoS參數(shù)到5G QoS的映射及基站(Next Generation Node B,gNB)基于時(shí)間敏感通信輔助信息(Time-Sensitive Communication Associate Information,TSCAI)進(jìn)行半靜態(tài)調(diào)度[9]。對(duì)用戶面?zhèn)鬏敂?shù)據(jù)的邏輯通道,時(shí)間敏感業(yè)務(wù)經(jīng)過5G網(wǎng)橋時(shí)需要經(jīng)過支持IEEE802.1Qbv協(xié)議的DS-TT、NW-TT網(wǎng)關(guān),根據(jù)業(yè)務(wù)流的到達(dá)時(shí)間、周期時(shí)間、流方向和控制面CNC確定的流量調(diào)度策略,通過預(yù)先設(shè)定的周期性門控列表(Gate Control List,GCL)對(duì)出口隊(duì)列開關(guān)進(jìn)行控制,減小了數(shù)據(jù)包因?yàn)榭湛诘挠绊懱崆暗竭_(dá)造成的抖動(dòng),為業(yè)務(wù)傳輸提供確定性保障[10]。具體新增網(wǎng)元和增強(qiáng)網(wǎng)元功能[11]分別如表1和表2所示。

表1 新增網(wǎng)元及其功能

表2 增強(qiáng)網(wǎng)元及其功能

2 常用的5G調(diào)度算法

5G資源調(diào)度指的是基站遵從幀結(jié)構(gòu)配置,在幀結(jié)構(gòu)允許的時(shí)域單位上,以某個(gè)調(diào)度基本單位,為用戶終端(User Equipment,UE)分配物理下行共享信道( Physical Downlink Shared Channel,PDSCH)和物理上行共享信道(Physical Uplink Shared Channel,PUSCH)上的資源,包括時(shí)域、頻域及空域資源,用于系統(tǒng)消息傳輸或者用戶數(shù)據(jù)傳輸。調(diào)度需要確定幀結(jié)構(gòu)配置、調(diào)度基本單位、調(diào)度器及調(diào)度執(zhí)行過程。調(diào)度時(shí),UE測(cè)量用戶級(jí)導(dǎo)頻信號(hào)(Channel State Information Reference Signal,CSI-RS)的信噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR),上報(bào)信息質(zhì)量指示(Chanlee Quality Information,CQI)、秩指示(Rank Indication,RI)及預(yù)編碼矩陣指示(Precoding Matrix Indication,PMI)等信道質(zhì)量信息給gNB。gNB根據(jù)UE反饋的信道質(zhì)量,結(jié)合UE能力等信息,選擇合適的調(diào)制與編碼策略(Modulation and Coding Scheme,MCS),在PDSCH/PUSCH上傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)。調(diào)度通過算法實(shí)現(xiàn),即利用不同算法對(duì)資源進(jìn)行合理的分配。假設(shè)有時(shí)間敏感業(yè)務(wù)集u∈U和視頻流業(yè)務(wù)k∈K,結(jié)合時(shí)間敏感業(yè)務(wù)特征,著重對(duì)基于OMNeT++平臺(tái)針對(duì)比例公平算法、最大載干比算法及最早截止時(shí)間優(yōu)先調(diào)度算法承載時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的性能進(jìn)行驗(yàn)證與分析。

2.1 PF算法

經(jīng)典的調(diào)度算法主要包括輪循調(diào)度(Round-Robin,RR)算法、Max C/I算法和PF算法。其中:RR算法可以保證用戶間的公平性,但極大地?fù)p失了系統(tǒng)吞吐量;Max C/I算法保證了系統(tǒng)吞吐量,但其忽略了用戶間的公平性。因此,提出了折中的PF算法,其既可以保證用戶間的公平性,也可以滿足系統(tǒng)吞吐量要求。

在仿真場(chǎng)景背景下提出比例公平,可定義為[12]

(1)

用戶在分配中的任何正向變化都一定會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的負(fù)平均變化。同時(shí),比例公平分配調(diào)度P應(yīng)該最大化時(shí)間敏感業(yè)務(wù)和視頻流業(yè)務(wù)平均速率對(duì)數(shù)的總和,表達(dá)式為

(2)

假設(shè)在通信系統(tǒng)中,一次只允許一個(gè)用戶傳輸,并選擇用戶j,從而實(shí)現(xiàn)比例公平性,用戶j的選擇規(guī)則為

(3)

(4)

式中,tc表示更新時(shí)間窗。較長的tc將允許等待較長的時(shí)間,直到用戶的信道質(zhì)量變好,這有利于系統(tǒng)吞吐量的提高,但可能帶來附加的時(shí)延。

PF算法在仿真場(chǎng)景中對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)和視頻流業(yè)務(wù)的調(diào)度受位置影響較大。終端隨機(jī)分布,因此靠近基站的終端信道質(zhì)量好,遠(yuǎn)離基站的終端信道質(zhì)量相對(duì)較差,時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端和視頻流業(yè)務(wù)終端的位置均優(yōu)劣參半。通過在需要調(diào)度的用戶中不斷選擇瞬時(shí)速率與平均速率的比值最大的用戶進(jìn)行調(diào)度,能保證用戶平均速率對(duì)數(shù)的總和最大化,從而保證系統(tǒng)傳輸速率的要求。

2.2 Max C/I算法

利用Max C/I算法對(duì)用戶進(jìn)行調(diào)度時(shí),調(diào)度器會(huì)按照待調(diào)度用戶的載干比大小進(jìn)行排序,并選擇信道質(zhì)量狀況最好的用戶進(jìn)行調(diào)度,保證每一次調(diào)度時(shí)系統(tǒng)總能調(diào)度到信道質(zhì)量最好的用戶[14],使系統(tǒng)性能最大化,資源利用率最高。但是,在移動(dòng)通信系統(tǒng)中,用戶所處的位置不同,其所接收的信號(hào)強(qiáng)度不一樣,最大載干比算法只照顧了離基站更近、信道條件好的用戶,而其他離基站較遠(yuǎn)的用戶則無法得到相應(yīng)的服務(wù)?；镜姆?wù)覆蓋范圍非常小,最大載干比調(diào)度算法保證了一個(gè)小區(qū)內(nèi)的最大吞吐量,但在用戶之間的公平性方面考慮不足。此時(shí),被調(diào)度的用戶j的選擇規(guī)則為

j=arg maxRi(t)

(5)

式中,Ri(t)表示第i個(gè)用戶的瞬時(shí)傳輸速率。在該仿真場(chǎng)景中,時(shí)間敏感業(yè)務(wù)和視頻流業(yè)務(wù)終端的分布是隨機(jī)的,根據(jù)Max C/I算法基站會(huì)優(yōu)先調(diào)度信道質(zhì)量較好的終端業(yè)務(wù)。

2.3 EDF算法

EDF算法是通過比較待調(diào)度用戶業(yè)務(wù)的時(shí)延要求,分配不同的優(yōu)先級(jí)。業(yè)務(wù)的截止時(shí)間越近,其優(yōu)先級(jí)越高。在這種調(diào)度機(jī)制下,各項(xiàng)業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)并不是固定的,而是在每次調(diào)度前根據(jù)截止時(shí)間的變化計(jì)算相應(yīng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí),最大程度地保證業(yè)務(wù)在未超過時(shí)延限制時(shí)被調(diào)度。

在每一個(gè)新的調(diào)度周期開始時(shí),調(diào)度器從已準(zhǔn)備好傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)中選擇截止時(shí)間最早的,并將該業(yè)務(wù)所需的資源進(jìn)行分配。在有新業(yè)務(wù)時(shí),調(diào)度器必須立即計(jì)算EDF參數(shù)值,排出新的順序,即正在傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)中斷,并且按照新業(yè)務(wù)的截止時(shí)間決定是否調(diào)度該新用戶。如果新業(yè)務(wù)的截止時(shí)間早于當(dāng)前業(yè)務(wù)截止時(shí)間,就立即調(diào)度新用戶。

對(duì)于周期性業(yè)務(wù),系統(tǒng)在EDF算法下的可調(diào)度條件使傳輸過程中的業(yè)務(wù)滿足

(6)

式中:ci表示用戶i的等待時(shí)間;hi表示用戶i的時(shí)延要求。只要任務(wù)的調(diào)度P不大于1,則可被EDF調(diào)度。在EDF算法調(diào)度中,用戶j的選擇規(guī)則為[15]

(7)

業(yè)務(wù)時(shí)延要求與該業(yè)務(wù)等待調(diào)度的時(shí)間差越小,則該業(yè)務(wù)在當(dāng)前時(shí)隙被調(diào)度的可能性越大。由于設(shè)計(jì)仿真參數(shù)時(shí),視頻流業(yè)務(wù)k∈K的發(fā)送周期更小,因此EDF算法對(duì)視頻流業(yè)務(wù)的調(diào)度優(yōu)先級(jí)更高。

3 仿真結(jié)果及分析

3.1 基于OMNeT++的5G-TSN仿真環(huán)境構(gòu)造

面向5G-TSN協(xié)同傳輸?shù)南到y(tǒng)級(jí)仿真在5G網(wǎng)絡(luò)功能模塊設(shè)計(jì)方面,主要考慮5G資源調(diào)度模塊建模。5G資源調(diào)度模塊建模主要體現(xiàn)資源分配及用戶調(diào)度等MAC層算法,用來衡量組網(wǎng)的性能。此外,由于5G與TSN機(jī)制不同、通信協(xié)議及數(shù)據(jù)格式不同,需要設(shè)計(jì)5G與TSN進(jìn)行信令交互和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)關(guān)模塊。

OMNeT++模型設(shè)計(jì)方式由使用消息傳遞方式進(jìn)行通信的模塊實(shí)現(xiàn)。主要包括簡單模塊、復(fù)合模塊和網(wǎng)絡(luò)。其中,簡單模塊是用C++語言結(jié)合仿真庫編寫的可以執(zhí)行特定行為的模塊,其通過門的有線連接或無線連接組合后構(gòu)成了復(fù)合模塊,而整個(gè)復(fù)合模塊在OMNeT++中稱為網(wǎng)絡(luò)[16]。對(duì)于每個(gè)簡單模塊,均會(huì)為其定義兩種行為:第一種行為是初始化行為,對(duì)模塊參數(shù)進(jìn)行初始化[17],并配置參數(shù),其中部分模塊會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)包;第二種行為是接收到數(shù)據(jù)包后的行為,當(dāng)模塊接收到數(shù)據(jù)包后,對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行處理轉(zhuǎn)發(fā)。通過對(duì)所有簡單模塊定義以上兩種行為,并將簡單模塊組合成復(fù)合模塊乃至完整的網(wǎng)絡(luò),然后進(jìn)行仿真[18]。

仿真平臺(tái)是在OMNeT++的TSN開源庫Nesting和5G開源庫Simu5g基礎(chǔ)上搭建而成。其中,Nesting庫實(shí)現(xiàn)了TSN的部分機(jī)制,如時(shí)間感知整形機(jī)制(Time Sensitive Network,TAS)、信用整形機(jī)制(Credit Based Shaping,CBS)以及幀搶占功能等。Simu5g庫可以實(shí)現(xiàn)5G系統(tǒng)的數(shù)據(jù)面轉(zhuǎn)發(fā)功能、UPF網(wǎng)元功能、基站、無線信道以及UE等模塊的功能。

Nesting庫和Simu5g庫是基于不同inet版本實(shí)現(xiàn)的,因此使用兩個(gè)庫搭建5G-TSN仿真平臺(tái)需要進(jìn)行環(huán)境移植。該平臺(tái)基于Simu5g依賴的INET4.4.0版本,對(duì)Nesting庫進(jìn)行移植。由于INXET版本更新都會(huì)增加和刪減部分功能,在INET4.1.x版本中,提供了適合TSN業(yè)務(wù)傳輸?shù)墓δ芙M件,如在MAC層,新增8個(gè)隊(duì)列,使得TSN的TAS機(jī)制實(shí)現(xiàn)起來更為簡單。但是,INET4.1.x主要關(guān)注的是無線信道功能,因此簡化了MAC層的隊(duì)列功能[19]。具體的OMNeT++仿真環(huán)境移植示意圖如圖2所示。

圖2 OMNeT++仿真環(huán)境移植示意圖

基于OMNeT++仿真平臺(tái)主要完成移植環(huán)境、編寫模塊及改進(jìn)機(jī)制等3項(xiàng)工作。首先,移植環(huán)境。開源庫Nesting和Simu5g依賴不同版本的INET庫,通過編輯INET的更新日志,補(bǔ)全4.1.x版本MAC層的隊(duì)列功能,之后將Nesting庫的部分功能移植到Simu5g庫中,在Simu5g庫中仿真時(shí)間敏感業(yè)務(wù)場(chǎng)景。其次,編寫模塊。為實(shí)現(xiàn)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)在5G場(chǎng)景中的仿真,搭建5G-TSN模塊并對(duì)UE模塊進(jìn)行改進(jìn),使UE模塊在原有接收空口數(shù)據(jù)包功能的基礎(chǔ)上新增了轉(zhuǎn)發(fā)功能。最后,改進(jìn)機(jī)制。通過編寫模塊不足以支持?jǐn)?shù)據(jù)包在5G-TSN架構(gòu)下完成端到端傳輸,為此,對(duì)數(shù)據(jù)包的目的IP地址進(jìn)行二次封裝,使其能被轉(zhuǎn)發(fā)到對(duì)應(yīng)的TSN終端。此外,在TSN系統(tǒng)中,鏈路層支持以太網(wǎng)協(xié)議,5G系統(tǒng)中用戶面功能(User Plane Function,UPF)與外網(wǎng)網(wǎng)關(guān)基于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)協(xié)議(Point to Point Protocol,PPP)連接,經(jīng)過協(xié)議轉(zhuǎn)換會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級(jí)字段丟失。因此,在另一側(cè)的5G-TSN網(wǎng)關(guān)處會(huì)貼上對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)字段以保護(hù)優(yōu)先級(jí)字段,保證業(yè)務(wù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

3.2 5G-TSN協(xié)同傳輸仿真場(chǎng)景

時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端發(fā)送流程是時(shí)間敏感業(yè)務(wù)在發(fā)送端首先經(jīng)過兩次IP地址封裝,經(jīng)過TSN交換機(jī)后,發(fā)往5G-TSN網(wǎng)關(guān),在5G-TSN網(wǎng)關(guān)處,TSN數(shù)據(jù)包由二層數(shù)據(jù)包封裝成三層的數(shù)據(jù)包,經(jīng)路由器轉(zhuǎn)發(fā)給UPF。數(shù)據(jù)包在UPF處理后,轉(zhuǎn)發(fā)到5G基站,調(diào)度時(shí)需要考慮用戶的信道質(zhì)量,根據(jù)用戶反饋給基站的CQI值選擇對(duì)應(yīng)的MCS,結(jié)合數(shù)據(jù)包的大小確定基站分配給該用戶資源塊的數(shù)量。基站根據(jù)UE ID將數(shù)據(jù)包調(diào)度并發(fā)送給具有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能的TSN-UE,TSN-UE再將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)給終端側(cè)5G-TSN網(wǎng)關(guān),終端側(cè)5G-TSN網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)包進(jìn)行二次解封裝,并根據(jù)內(nèi)層IP地址轉(zhuǎn)發(fā)到對(duì)應(yīng)的時(shí)間敏感業(yè)務(wù)接收端。接收端的5G-TSN模塊將數(shù)據(jù)包處理后等待出端口的門控開啟。為了改善抖動(dòng)情況,終端側(cè)5G-TSN網(wǎng)關(guān)具備門控設(shè)置功能,能夠消除因空口重傳帶來的時(shí)延抖動(dòng)。

在對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)和視頻流業(yè)務(wù)的傳輸仿真時(shí),時(shí)間敏感業(yè)務(wù)具有低時(shí)延、高可靠性的要求,視頻流業(yè)務(wù)具有大帶寬傳輸?shù)囊蟆Ｍ瑫r(shí),設(shè)置距離基站距離越遠(yuǎn)的終端,其傳輸信道質(zhì)量越差?？紤]到現(xiàn)實(shí)中的多業(yè)務(wù)傳輸場(chǎng)景,該場(chǎng)景業(yè)務(wù)設(shè)定5個(gè)控制器和5個(gè)視頻流業(yè)務(wù),具體場(chǎng)景如圖3所示。時(shí)間敏感業(yè)務(wù)由不同的控制器產(chǎn)生,并發(fā)送給對(duì)應(yīng)編號(hào)的機(jī)械臂,視頻流業(yè)務(wù)發(fā)送端也按照編號(hào)對(duì)應(yīng)發(fā)送。

圖3 OMNeT++仿真場(chǎng)景

仿真部分主要設(shè)置了3個(gè)仿真場(chǎng)景,分別是分析門控對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端時(shí)延抖動(dòng)影響、基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸時(shí)延的影響和基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸吞吐量的影響。仿真場(chǎng)景中的基本仿真參數(shù)設(shè)置如表3所示。

表3 基本仿真參數(shù)

在門控對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸時(shí)延抖動(dòng)影響的仿真場(chǎng)景下,未設(shè)置門控時(shí)[20],分析基于3種調(diào)度算法在視頻流的干擾下時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的端到端時(shí)延情況;當(dāng)設(shè)置門控后,分析門控對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端時(shí)延抖動(dòng)影響。將時(shí)間敏感業(yè)務(wù)數(shù)量和視頻流業(yè)務(wù)數(shù)量設(shè)為5,視頻流業(yè)務(wù)發(fā)送間隔設(shè)置為1 ms。門控的設(shè)置方式如圖4所示,只在接收端的5G BR中設(shè)置了門控。門控周期均設(shè)置為5 ms,對(duì)于PF算法,8個(gè)隊(duì)列的門控在0～3 ms內(nèi)為關(guān)閉狀態(tài),數(shù)據(jù)包無法傳輸,在3～5 ms內(nèi),門控狀態(tài)為開,允許傳輸數(shù)據(jù)包。對(duì)于Max C/I算法在0～4 ms門控關(guān)閉,在4～5 ms門控開啟。觀察在一次仿真下基站空口處的時(shí)延抖動(dòng)情況。

圖4 門控設(shè)置方式

在基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸時(shí)延的仿真場(chǎng)景中,分別觀察時(shí)間敏感業(yè)務(wù)數(shù)量為5、10、15、20時(shí),時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的端到端傳輸?shù)钠骄鶗r(shí)延及其標(biāo)準(zhǔn)差。在基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸吞吐量的仿真場(chǎng)景中,將一個(gè)視頻流業(yè)務(wù)的發(fā)送間隔改為100 μs,其他4個(gè)視頻流業(yè)務(wù)的發(fā)送間隔保持1 ms不變,以保證視頻流業(yè)務(wù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

3.3 仿真結(jié)果分析

基于設(shè)置的仿真參數(shù)分別設(shè)置門控,對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端時(shí)延抖動(dòng)影響的場(chǎng)景、基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸時(shí)延的場(chǎng)景和基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸吞吐量的場(chǎng)景進(jìn)行了仿真與分析。

未加門控時(shí)基于3種算法進(jìn)行數(shù)據(jù)端到端傳輸時(shí)的抖動(dòng)情況和增加門控后基于PF算法和Max C/I算法進(jìn)行數(shù)據(jù)端到端傳輸時(shí)的抖動(dòng)情況的仿真結(jié)果分別如圖5和圖6所示。

圖5 未加門控時(shí)數(shù)據(jù)端到端傳輸抖動(dòng)情況

圖6 增加門控后數(shù)據(jù)端到端傳輸抖動(dòng)情況

由圖5和圖6可知,由于EDF算法在未添加門控時(shí)的端到端傳輸時(shí)延為5 ms,已經(jīng)達(dá)到時(shí)間敏感業(yè)務(wù)傳輸?shù)臅r(shí)延最低要求,因此增加門控的意義不大。未設(shè)置門控時(shí),時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的端到端時(shí)延抖動(dòng)較大,其中Max C/I算法的抖動(dòng)情況較大,PF算法的抖動(dòng)較小。設(shè)置門控后,Max C/I算法和PF算法的時(shí)延抖動(dòng)情況得到改善。因此,設(shè)置門控可以消除部分時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸時(shí)延的抖動(dòng)。

通過增加時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)量,將時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)目調(diào)整為10、15和20時(shí),基于3種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端時(shí)延進(jìn)行仿真對(duì)比。同時(shí),分析當(dāng)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)量增加時(shí),視頻流終端的吞吐量變化情況。不同時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)目的端到端平均時(shí)延及時(shí)延標(biāo)準(zhǔn)差變化情況分別如圖7和圖8所示。

圖7 時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸平均時(shí)延變化

圖8 時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端傳輸時(shí)延標(biāo)準(zhǔn)差變化

由圖7和圖8可知,當(dāng)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)量增加時(shí),在5G-TSN架構(gòu)下,傳輸時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的端到端時(shí)延在不同算法下表現(xiàn)出的性能不同,其中PF算法最為穩(wěn)定。隨著時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)量增加,PF算法可以較好地保障時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端的傳輸時(shí)延。Max C/I算法在一定程度上保障了時(shí)間敏感業(yè)務(wù)傳輸?shù)亩说蕉藭r(shí)延,但整體性能相比于PF算法較差。在EDF算法下,時(shí)間敏感業(yè)務(wù)傳輸?shù)亩说蕉藭r(shí)延隨著時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)量的增加而增加,無法保障時(shí)間敏感業(yè)務(wù)端到端的傳輸時(shí)延。

不同算法下,隨著時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)增加,視頻流業(yè)務(wù)終端吞吐量的變化情況如圖9所示。在進(jìn)行吞吐量仿真分析時(shí),將其中一個(gè)視頻流業(yè)務(wù)終端數(shù)據(jù)發(fā)送周期由1 ms改為100 μs,通過縮短數(shù)據(jù)包傳輸周期達(dá)到增大視頻流業(yè)務(wù)吞吐量的效果。

圖9 視頻流業(yè)務(wù)終端吞吐量變化情況

由圖9可知,隨著時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)的增加,在PF算法下,視頻流業(yè)務(wù)終端的吞吐量呈現(xiàn)下降趨勢(shì),這是由于PF算法適合時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的傳輸,在一定程度上保護(hù)了時(shí)間敏感業(yè)務(wù),因此視頻流業(yè)務(wù)終端的吞吐量下降。Max C/I算法下,由于信道質(zhì)量具有不確定性,該算法對(duì)信道質(zhì)量好的終端的保護(hù)作用更為顯著。隨著時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)目的增加,視頻流業(yè)務(wù)終端的吞吐量有一定起伏。EDF算法會(huì)優(yōu)先調(diào)度截止時(shí)間更早的業(yè)務(wù),由于仿真設(shè)置的視頻流業(yè)務(wù)的發(fā)送周期更短,因此EDF算法在一定程度上保護(hù)視頻流業(yè)務(wù),相比于其他兩種算法對(duì)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)傳輸?shù)倪m配性更低。

4 結(jié)語

針對(duì)5G-TSN聯(lián)合跨網(wǎng)傳輸?shù)男枨?首先對(duì)5G和TSN協(xié)同傳輸?shù)谋匾院推惹行赃M(jìn)行了分析,并闡述了3GPP R16提出的5G-TSN協(xié)同傳輸架構(gòu)。簡要介紹了常用的比例公平算法、最大載干比算法和最早截止時(shí)間優(yōu)先調(diào)度算法等3種5G調(diào)度算法。最后,在5G-TSN架構(gòu)下基于OMNeT++對(duì)5G-TSN協(xié)同傳輸調(diào)度算法進(jìn)行了仿真與分析。仿真結(jié)果表明,當(dāng)時(shí)間敏感業(yè)務(wù)終端數(shù)增加時(shí),比例公平算法在時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的端到端傳輸時(shí)延和吞吐量性能方面表現(xiàn)更優(yōu)。

在5G-TSN架構(gòu)中,5G系統(tǒng)作為時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)傳輸?shù)木W(wǎng)橋之一,需要滿足IEEE 802.1 Qcc定義的對(duì)于時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)集中化配置模型中網(wǎng)橋的要求,并且需要支持部分功能與時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適配。但是,TSN與5G技術(shù)協(xié)同傳輸?shù)年P(guān)鍵特性所涉及的標(biāo)準(zhǔn)尚未完全凍結(jié),且各自的系統(tǒng)特性還未成熟,TSN技術(shù)的提升還依賴于網(wǎng)絡(luò)功能更進(jìn)一步智能化。5G性能的提升也更依賴于資源更為有效的分配,如增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶業(yè)務(wù)與uRLLC業(yè)務(wù)的資源搶占問題。利用業(yè)務(wù)切片提高資源的利用率等問題是5G-TSN協(xié)同傳輸需進(jìn)一步考慮的問題。為保障業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)5G-TSN架構(gòu)下的跨網(wǎng)傳輸,下一步在5G域采用比例公平調(diào)度算法進(jìn)行調(diào)度,重點(diǎn)考慮端口網(wǎng)關(guān)隊(duì)列與基站的協(xié)同傳輸,以增強(qiáng)5G域與TSN域協(xié)同傳輸?shù)倪m配性。