赵国锋 卢奕杉 徐 川* 邢 媛 何熊文 崔钊婧
①(重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065)
②(复杂环境通信重庆市重点实验室 重庆 400065)
③(中国空间技术研究院北京空间飞行器总体设计部 北京 100094)
近年来，各个国家积极开展太空探索、载人航天任务，航天器的功能也变得复杂。航天器作为一个高集成度和复杂度的空间体，其内外都部署大量的传感器与监测设备，进行实时状态数据监控，而航天器内部数据传输总线普遍使用1553B, CAN总线进行数据通信，其质量占比大影响航天器搭载更多有效载荷[1,2]；
同时，航天员在舱内和舱外工作时的移动性通信需求不断增加，需要保障通信的可靠性和实时性[3]。可见，将无线通信方式引入到航天器通信系统中，可以有效满足其通信需求，并减少通信线束质量占比。但是在有线实时通信系统中，如何融合无线与有线方式，解决通信资源联合调度，是实现端到端业务数据确定性传输的关键。
工业控制领域中的数据的确定性传输主流协议为IEEE802.1工作组提出的时间敏感网络(Time Sensitive Network, TSN)技术[4–6]。TSN基于现有以太网接口，为时敏业务提供了低延时、高稳定性、低丢包率的传输服务[7,8]。工业界正着力推进TSN技术在航空航天领域的应用。2019年，ADCSS 2019/2020会议均讨论了时间敏感网络在航空航天领域中的通信架构形式[9]。2020年1月，欧洲航天局委托Relyum搭建TSN测试网络，测试相应标准协议并规划TSN网络拓扑架构[10]。Sanchez-Garrido等人[11]使用FPGA搭建了应用于航天系统的TSN以太网总线系统，为时敏业务提供了有线连接下的确定性、可靠性的传输服务。Chaine等人[12]对比了传统以太网、时间触发网络(Time Trigger Ethernet,TTE)以及时间敏感网在卫星网络中的适用性，主要包括服务质量(Quality of Service, QoS)、同步能力以及容错能力。目前TSN在航天器内部主要应用在有线网络中，由于无线网络传输特性复杂使得TSN应用很少。
为满足未来航天器通信系统需求，针对星内传感器采集网络应用场景，本文提出一种基于时分多址(Time Division Multiple Access, TDMA)的航天器内部有线无线融合传输机制。首先对各个节点数据周期以及其业务流特性进行分析，根据各节点业务流模型对超帧内各时隙长度进行刻画；
然后，构建以时敏业务端到端平均时延最小为目标函数，采用启发式算法对全网时隙分配方案进行求解。为验证方案的可行性，首先通过Pycharm平台对本文时隙分配算法进行仿真分析，随后在EXata网络仿真平台上设计并搭建航天器内部通信网络，并对算法进行性能测试。
航天器内部网络中的节点可以分为传感器节点、终端节点、有线无线融合网关、TSN交换机以及中心控制器，如图1所示，某一区域内的传感器与移动终端通过TDMA方式将数据汇集到有线无线融合网关上，舱室中融合网关与中心控制器之间通过有线方式传输数据。传感器数据有周期性、业务量较固定并且对数据端到端延时较为敏感等特点[13]，移动节点以及客户终端传输一些非时敏业务，如视频、语音等信息，此类数据具有周期以及数据量不确定的特点，传感器等终端生成的数据通过TDMA的方式传输至有线无线融合网关，因此如何合理地分配时隙资源，保证各类节点的时敏数据传输时延需求是本文所要解决的问题。
图1 航天器确定性通信需求
在上述航天器内部通信网络中，由于状态监测等时敏数据需要低延时且时延稳定的传输，那么在数据到达融合网关时，如果TDMA时隙与数据到达的时刻并不匹配，则融合网关处的数据就需要等待属于本节点的TDMA时隙到达才能进行发送，这样就会导致数据端到端时延的延长且不确定。在航天器内部网络中时延敏感业务转发需要解决两个问题：
(1) 无线传输时延不稳定
目前航天器内部无线通信网络通常采用基于IEEE802.11标准的传统无线局域网技术，其具备设备廉价、扩展性好等特点[14]，然而基于载波监听(Carrier Sense Multiple Access, CSMA)的接入方式虽然能够提升网络的灵活性，但是其规定节点之间发生数据碰撞后需要随机退避一段时间，这就会导致数据转发的时延不稳定，而完全基于TDMA的接入方式不能灵活地适应网络负载变化，难以保证一些移动性较强的节点的接入请求。因此，需要在TDMA接入方式的基础上，研究能应对节点动态接入请求的时隙分配方式。
(2) 有线无线如何融合传输
在航天器内部网络中，融合网关主要用于汇集传感器等终端的数据，而数据向中心控制器传输仍然需要通过有线的方式进行，如果融合网关没有对数据进行有线无线融合调度，那么即使终端节点通过TDMA时隙将数据传输至网关处，在有线侧的传输端口数据也不能进行及时的转发。
按照时敏业务产生特性，本文将航天器网络中的时敏业务数据流划分为周期性业务以及非周期性业务。在航天器内部网络中，时敏数据通常具有一定的周期性，其发包周期固定，并且数据量变化较小。那么此类数据的到达规律在网络建立时就可确定，假定节点i周 期性时敏数据流表示为si，其数据产生周期为Tsi， 数据量大小为Bsi，数据流对时延的需求为Dsi。则周期性时敏数据在时隙资源调度中的需求可以表示为
3.1 超帧结构设计分析
为了保证时敏数据的端到端确定性传输，以及移动节点的灵活接入需求，本文提出一种基于TDMA的时隙分配方案，将无线信道划分为beacon阶段、CSMA接入阶段与TDMA阶段，其中beacon长度TB计算方式为
3.1.1 时隙长度设计分析
由于不同终端的数据量不同，而仅仅依据各终端自身业务量的大小进行时隙长度划分，可能会导致某个节点时隙过长影响其余节点的数据传输，以及网络中的时隙的严重碎片化，因此，网络中TDMA时隙内时隙单位长度Tp需要满足式(3)条件：
图2 超帧结构设计
3.1.2 保护带设计分析
3.1.3 竞争接入时隙设计分析
未入网的节点需要在接收beacon帧后向网关节点返回一个入网请求报文。因此，竞争接入阶段的长度TC的设置需要考虑退出网络的节点重新入网，以及新节点入网的请求时间。由于在竞争接入阶段的数据发送需要进行冲突避免，如果在单一网关下的移动节点与常休眠节点数量为n，节点碰撞概率为pn， 成功接入网络的期望碰撞次数为kn，节点数据重传等待时间为[ 0,22+kn]范围中选择的随机时间，那么节点j在完成接收beacon帧到结束发送入网请求所需的时间为
图3 保护带设置
3.2 有线IEEE802.1Qbv门控调度问题
4.1 端到端时延分析
4.2 目标函数
算法需要解决网络的最优时隙分配方案，假设数据在接收方收到数据后视为数据发送完成，以网络中的平均数据端到端时延为优化目标，那么其目标函数为
其中，约束C1表示超帧中的时隙个数最大为k，并且每一个时隙在同一个时刻只能分配给一个节点使用；
约束C2、约束C3表示最小单位时隙Tp的长度设置应该满足的条件，约束C4表示节点n的TSN数据流所需最小单位时隙的数目，约束C5表示数据端到端时延应小于节点本身所要求的最大端到端时延，约束C6表示所有节点业务量传输所需的时隙长度需小于或等于TDMA阶段长度，约束C7表示超帧beacon时隙长度要求。
4.3 时隙分配算法
由于网络时隙划分问题是NP-hard问题，通常选用启发式算法[15]。本文选用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)进行求解，PSO相比其他算法，有操作简单、收敛速度快的特点[16]，本文时隙分配算法记为PSO-TSN(见算法1)。算法流程步骤如下：
算法1 PSO-TSN算法
步骤1 随机初始化每个粒子的位置pi和 速度vi。
步骤2 评估粒子的适应度函数值。
步骤3 比较粒子适用值与其个体最优值pbest，如果适应值好于当前位置，将pbest设置为当前粒子位置。比较粒子适用值与全局最优值gbest，如果当前值优于gbest， 则将gbest设置为粒子当前的位置。
步骤4 结合粒子的惯性w，更新粒子的速度vi和位置pi。
步骤5 如果达到最大迭代次数或找到最优值，则输出全局最优结果并结束算法，否则，转向步骤2执行。
本文首先在Pycharm平台对所提出的基于TDMA时隙划分方案进行数值仿真验证分析，随后选择国内外学者所提出的动态时隙分配方案实时WiFi (Realtime WiFi, RT-WiFi)[17]以及混合型时隙分配方案(Burst Traffic Support Slot Assignment,BTSA)[18]进行仿真性能对比，以此验证本文所提方案的有效性，最后在EXata网络仿真平台中设计并搭建航天器内部网络仿真场景，验证本文所提方案的可行性。
5.1 算法性能仿真对比
将RT-WiFi, BTSA与本文所提出的PSO-TSN进行仿真性能对比，仿真过程中的TSN终端分别从1到20台逐渐递增，每一台TSN终端的时敏发送数据量变化范围由400 kbit/s至4000 kbit/s。
如图4所示，本文所提时隙分配方案PSO-TSN在设备数上升后数据的端到端平均时延相对于其他两种时隙分配方案更低。从仿真结果中可以看到，在设备数增加到20时，PSO-TSN的平均端到端时延维持在10 ms左右，而BTSA的平均时延在17 ms,RT-WiFi的平均时延在23 ms。由于PSO-TSN在进行时隙划分时采用最小单位时隙作为划分单位，这样的划分方式可以防止长数据帧发送过程中节点拥挤的情况，控制器可以将时隙进行交替分配，这样可以保证节点均满足最大端到端时延约束前提下的全网转发时延最小化。
图4 时隙分配算法性能对比
5.2 EXata仿真平台验证分析
首先在Exata中搭建仿真场景，场景中的参数如表1所示。根据表1中的参数在Exata中搭建的有线无线融合的网络仿真场景如下：
表1 网络场景参数
如图5所示，一个航天器舱室中有3个有线无线融合网关对本舱室内所有终端节点进行无线连接覆盖，而融合网关将采集的所有终端数据通过有线的方式传输至航天器控制中心。无线传输速率设置为10 Mbit/s，终端节点与融合网关无线连接距离最长设置为10 m，融合网关与航天器控制中心之间的有线链路带宽设置为100 Mbit/s。终端传感器所传输时敏业务周期以及业务量大小根据参考文献[19]设置如表2所示，其中包括2条属于客户端信息的非周期性业务流，根据参考文献[20]，将其设置为到达强度λ泊松分布模型：
表2 仿真业务参数
图5 有线无线融合的航天器TSN仿真场景
为了测试PSO-TSN时隙分配策略对时敏业务流的稳定性时延传输，仿真中加入3条非TSN干扰流：终端38至终端22、终端21至终端22、终端36至终端22，干扰流数据带宽从0 Mbit/s增加至20 Mbit/s。
图6(a)为无线采集网络中3种周期性TSN业务以及一种非周期性业务的端到端时延，在非TSN流发送速率逐渐增大的情况下的平均端到端时延变化情况，可以看到TSN流的端到端时延并没有出现较大的波动，均满足TSN局域网标准中关于时敏业务的端到端时延要求[21]，这是因为PSO-TSN算法在TDMA时隙分配时首先考虑TSN数据在终端的产生时间，并为其划分相应的无线时隙，所以TSN数据在网络中的等待时延较小。而非周期性数据的时延波动较大，这是因为非周期性数据到达无线输出端口的时间具有一定的随机性，控制节点无法在数据到来之前为其分配准确的时隙位置，因此等待时延较大。图中温度传感信息端到端时延最小，这是因为温度传感器的数据产生周期较长，在单位时间内所要传输的数据量更低。
在图6(b)中，选取在无线局域网中应用较多的CSMA/CA以及固定时隙划分的TDMA时隙分配算法与本文所提时隙分配算法进行端到端时延对比，可以看到PSO-TSN在干扰流的发送速率增加后仍能维持稳定的传输时延。CSMA/CA协议在网络负载较小时能维持较小的端到端时延，当负载上升后，节点发送数据开始产生碰撞，因此端到端延时出现较大增幅。固定时隙划分的TDMA时隙分配算法，在网络负载上升时，端到端时延波动较小，但是无线时隙的分配并未考虑有线端数据的到达规律，那么数据在无线输出端口处存在一定的等待时延。
图6(c)为3种无线传输协议的分组过期率对比，本文的分组过期率定义为在一个超帧周期内到达无线输出端口的数据包数与未在此超帧周期内成功转发此数据包数的比值，可以看到，采用PSO-TSN算法的TSN分组过期率在网络负载升高后仍然保持较低的水平，这是因为控制节点为TSN数据划分的时隙位置能保证TSN数据在此超帧内传输完成。
图6 有线无线融合流调度性能测试
本文针对航天器内终端采集网络的有线无线融合调度问题，提出了一种基于TDMA的融合时隙分配方案，首先分析终端设备的TSN流业务特征，建立了端到端传输时延与时隙分配的关系，并以时敏业务的平均端到端时延最小为目标函数，采用粒子群算法对无线时隙分配方案进行求解。最后使用数值仿真以及EXata网络仿真平台对算法进行性能测试，测试结果表明所提算法在有线无线融合传输的网络中，能够保障时敏数据的确定性转发时延。在下一步研究中，将进一步研究在保证时敏业务的端到端时延的前提下，如何提升网络整体吞吐量的问题。
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