时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法、装置及可读存储介质，属于时间敏感网络领域，本发明专利技术针对时间敏感网络中的TT流和非TT流的传输特征，考虑因传输链路重叠造成的流量冲突问题和流量低时延、低抖动和高可靠的传输要求，优先为不同周期的TT流计算端到端传输路径，最后为网络中的TT流计算调度方案，增加网络中能够容纳TT流的数量，提升网络的调度能力。升网络的调度能力。升网络的调度能力。

【技术实现步骤摘要】
时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法、装置及可读存储介质


[0001]本专利技术属于时间敏感网络领域，涉及一种时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法、装置及可读存储介质。

技术介绍

[0002]现代工业系统当中，对于工业设备的实时数据与运营管理等网络应用信息的传输具有了更高的实时性要求，基于对端到端确定性时延的需求，发展出了基于标准以太网的实时通信技术。实时通信技术能够满足高实时性和确定性时延的需求，然而不同的技术之间互相不兼容，这就大大增加了集成和部署设备的成本，严重限制了行业的发展。当前的工厂网络中，工业设备数据一般通过现场总线或工业以太网传输，而应用信息数据则依赖于传统以太网。为了解决工业设备数据与应用信息数据的互联互通问题，IEEE 802.1小组提出了时间敏感网络(Time
‑
sensitive Networking，TSN)的概念，以建立一个统一的数据链路层协议，实现多源异构数据的统一化，并能够通过以太网提供确定性服务，包括：低时延、低抖动和高可靠的数据传输。
[0003]时间敏感网络中兼容时间触本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：CNC根据链路发现协议发现TSN网络拓扑并抽象为网络有向图，利用Q学习算法，将所述网络有向图中的每个交换机节点作为状态，将每个交换机节点的邻接节点集合作为该交换机节点的动作空间，从而构建出TSN网络拓扑的二维Q值矩阵并将其初始化；S2：CNC获取各个终端设备通过CUC发送的TSN流的信息；S3：CNC根据获得的TSN流的信息计算所有TT流中任一两两TT流之间发生冲突的冲突系数，并将TT流按照冲突系数之和的大小进行排序；S4：CNC按照TT流按照冲突系数之和的大小的排序结果，根据任一两两TT流之间发生冲突的系数，确定每一TT流的源节点和目的节点，分别作为Q学习模型的初始状态和目标状态，利用所述Q学习模型的初始状态和目标状态更新二维Q值矩阵；根据各节点的邻接节点信息，计算网络中除源节点外其他节点距离目的节点的最短路径跳数；S5：CNC基于Q学习的路由算法对TSN网络中的状态信息进行转换，对二维Q值矩阵进行多层次更新，得到当前TT流从源节点到目的节点的最佳决策Q值矩阵；S6：CNC根据最佳决策Q值矩阵为所有TT流选择最优转发路径；S7：根据TT流的最优传输路径、时延和无冲突传输的情况，确定每一条TT流的最优调度门控列表；S8：CNC将最优调度门控列表配置到TSN交换机，并将流量起始传输时刻和最优调度门控列表通过CUC发送到TSN终端设备，以使TSN终端设备根据最优调度门控列表将业务数据发送至对应TSN交换机。2.根据权利要求1所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：步骤S1中，利用Q学习算法构建TSN网络拓扑的二维Q值矩阵，具体包括：对于互相连接的交换机节点之间Q值为1，非连接的交换机节点之间的Q值为
‑
1，交换机节点与自身的Q值则为0。3.根据权利要求1所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：步骤S1中，CNC通过网络建模方法将TSN网络拓扑抽象为网络有向图G，G＝(V，E)，其中V是节点集合，E是节点之间链路e
i
的集合；V＝(SW∪ES)，其中SW是TSN交换机的集合，ES是终端设备的集合；链路e＝{(v
i
,v
j
)|v
i
,v
j
∈V，i≠j且v
i
和v
j
之间存在连接关系}；每条链路(v
i
,v
j
)存在与其相关联的状态，每条链路对应的状态为二元组其中表示链路(v
i
,v
j
)的剩余带宽，表示经过该链路的TT流的集合。4.根据权利要求1所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：步骤S2中，将所有的TSN流的集合记为F，TSN流的参数包括源节点src、目的节点dst、帧的大小si、发送周期p，每个TT流f
iTT
用f
iTT
＝(src,dst,si,p,td
max
)来表示，用交换机节点发送帧时所占用的时间长度来衡量帧的大小，TT流到达接收端的时刻与在发送端传输开始时刻之间的时间间隔即为端到端时延，td
max
为该流能容忍的最大端到端时延；CUC通过用户配置协议从发送端获得需要发送的TSN流的信息；对于TSN流集合中所有TT流，CUC获得其源节点、目的节点、帧的大小、发送周期和能容忍的最大端到端时延，并将连接需求和TSN流信息通过用户网络接口UNI发送到CNC。5.根据权利要求1所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在
于：步骤S3中，存在TT流集合根据TT流的帧的大小si和发送周期p，CNC计算TT流集合中处于同一链路中两两TT流进行传输时可能发生冲突的程度，并用f
iTT
与之间的冲突系数C
(i,j)
表示，其中i,j∈[0,n]且i≠j；冲突系数c
(i,j)
定义为：其中，f
iTT
与的最大公约数表示为当为1时，表征两条TT流在同一链路上传输时存在冲突，此时冲突系数为当不为1时，表征两条TT流在同一链路上传输时不存在冲突，其冲突系数为0；f
iTT
.si和分别为TT流f
iTT
和的帧大小，f
iTT
.p与分别为TT流f
iTT
和的传输周期；设网络需要调度n条TT流，计算f
iTT
与网络中其他n
‑
1条TT流的冲突系数C
(i,j)
，并分别将与TT流f
iTT
相关的冲突系数C
(i,j)
进行求和，得到在该集合中每一条f
iTT
的冲突系数之和C
i
：按照从大到小的顺序，将TT流根据C
i
进行排序，生成排序后的时间触发流集合6.根据权利要求5所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：冲突系数C
i
计算与排序算法具体执行步骤如下：S31：输入初始TT流集合S32：遍历TT流集合中的第i条TT流f
iTT
，在每一次遍历中计算并累加f
iTT
与网络中其他TT流的冲突系数C
(i,j)
，得到所有f
iTT
的C
i
；S33：获得所有f
iTT
的C
i
后，选取TT流集合中的第1、第n和第(n
‑
1)/2条TT流，求得三条流对应三个C
i
之中的中位数作为TT流集合F
TT
的枢轴元素值pivkey；S34：基于快速排序算法，将C
i
大于pivkey的f
iTT
放置在TT流集合的低位子集中，将C
i
小于pivkey的f
iTT
放置在TT流集合的高位子集中，递归地，在pivkey元素两侧的TT流子集中，按照步骤S33的方法分别求得上一层排序后pivkey元素两侧TT流子集的pivkey，并继续将TT流根据C
i
和pivkey大小关系进行排序，获得按照C
i
从大到小排列的TT流集合；S35：输出排序后的TT流集合7.根据权利要求6所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：步骤S4中，CNC在中依次选取TT流，将与其发送端和接收端相邻的交换机作为源节点和目的节点，将源节点和目的节点分别作为Q学习模型的初始状态和目标状态，更新二维Q值矩阵；根据广度优先搜索的方法，计算网络中除源节点外其他节点距离目的节点的最短路径跳数具体执行步骤如下：S41：通过网络有向图G、每一TT流中的目的节点dst，初始化一个队列que；
S42：从图中目的节点dst出发，将目的节点dst入队，将目的节点出队并获取其邻接节点信息，将目的节点的邻接节点的计为1，将所有邻接节点入队并标志已访问过；S43：若队列非空，进入步骤S44，若队列为空则结束；S44：队列首位节点出队，获取出队节点的邻接节点信息；S45：若不存在邻接节点，返回步骤S43，若存在邻接节点，进入步骤S46；S46：将该节点未被访问过的邻接节点入队，并将未被访问过的邻接节点的计为返回步骤S43，其中sw
j
为sw
i
的邻接节点。8.根据权利要求1所述的时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法，其特征在于：步骤S5中所述的CNC利用TSN网络中的状态信息的转换对二维Q值矩阵进行多层次更新，得到当前TT流从源节点到目的节点的最佳决策Q值矩阵，是通过基于Q学习的路由算法实现的，所述基于Q学习的路由算法具体包括以下步骤：S51：输入初始化的二维Q值矩阵；S52：设置初始化的最大回合数eps
max
、学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍承杰，王晋，魏旻，刘畅，徐江珮，周亮，王捷，黄旭炜，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：