基于TSN的混合5G网络中的确定性通信研究需求与综述

Research Demand and Review on Deterministic Communication in Hybrid 5G networks based on TSN

Mahmoud Alqudah University of Siegen Siegen, Germany mahmoud.alqudah@uni-siegen.de Roman Obermaisser University of Siegen Siegen, Germany roman.obermaisser@uni-siegen.de Kai Daniel University of Applied Sciences Ruhr West M¨ulheim an der Ruhr, Germany Kai.Daniel@uni-siegen.de

本文探讨了基于时间敏感网络（TSN）的混合5G网络中的确定性通信需求和研究现状。TSN作为工业4.0通信基础设施的关键组成部分，因其能够提供确定性和超高可靠性的通信而备受关注。这些特性对于产生实时流量的应用至关重要，因为这些应用需要精确的时序和最小的延迟。TSN包含一系列IEEE 802.1标准，旨在通过以太网建立可靠和确定性的通信框架。然而，对于灵活性和成本效益基础设施的需求推动了无线通信的采用，无线通信提供了一套互补的优势。因此，将有线TSN与无线技术相结合的混合网络变得越来越普遍。然而，这些异构系统的集成带来了重大挑战，特别是由于TSN协议和无线网络（如5G）的不同特性，例如无线网络容易出现拥塞和抖动问题，这可能导致数据包丢失和延迟增加，从而无法满足严格的时序约束。

I. INTRODUCTION

5G网络提供的超可靠低延迟通信（URLLC）是其最关键的服务之一，其特点是严格的QoS要求，优先考虑低延迟和高可靠性。5G中URLLC的实现涉及由无线资源控制器（RRC）管理的复杂调度机制。RRC处理准入控制，根据各种流量类型的QoS需求评估和优先级排序调度请求。MAC调度器根据RRC的指令动态分配资源以满足这些需求。特别是，URLLC帧被赋予最高优先级，需要立即调度和传输，以最小化延迟。这通过诸如minislot调度等机制实现，允许URLLC数据包的快速传输，以及抢占，即可以中断正在进行的低优先级数据传输以容纳URLLC流量。尽管具备这些能力，但5G调度的动态性质可能会引入延迟的变异性，这与某些工业应用的确定性要求不兼容。相比之下，TSN通过利用精确的时间同步和时间感知整形器（TAS）调度器提供确定性通信模型。TAS调度器基于预定义的计划和优先级运行，确保流量在由门控控制列表（GCLs）规定的特定时间窗口内传输。这种确定性方法对于那些不可协商的可预测延迟和时序的应用至关重要。

II. 5G-TSN INTEGRATION

5G和TSN网络的集成，如图1所示，一直是研究和标准化工作的焦点，特别是在第三代合作伙伴项目（3GPP）中。3GPP一直在开发将TSN能力纳入5G系统的机制，将其视为TSN域内的逻辑扩展。这种集成通过使用TSN转换器（TSN-TTs）来实现，它们桥接TSN和5G域。系统架构包括网络侧转换器（NW-TTs）和设备侧转换器（DS-TTs），它们作为TSN基础设施和5G网络之间的接口。这些转换器负责记录数据在网络中传输的驻留时间，这是维护调度和同步准确性的一个关键因素。应用功能转换器（AF-TT）在5G控制平面内运行，在将5G系统的配置和状态暴露给集中网络控制器（CNC）方面发挥着关键作用。AF-TT提供了关于网络资源的详细信息，包括端口可用性、组件延迟和QoS配置文件，还提供由连接的UE提供的信道状态信息（CSI），并将其作为信道质量指示器（CQI）传输，定义了信道状态和传输要求以实现成功传输。这些数据使CNC能够就流量调度做出明智的决策，确保TSN流量得到适当的优先级排序并通过网络路由。

III. STATE-OF-THE-ART

最近的研究越来越多地集中在开发调度算法以确保确定性通信。文献[5]的作者探讨了TSN流量与半持久调度框架中分配资源之间的调度不一致问题，将这些差异归因于信令开销和信道条件的波动。作者提出了一种根据实时信道条件动态调整资源分配的机制，成功降低了延迟，但未能实现完全确定性调度。另一项研究[6]、[7]介绍了一种基于TSN流量周期性的资源分配调度算法。这种方法涉及收集关于TSN数据包的出发和到达时间及其周期性的详细信息，然后相应地调度资源。作者声称这种方法确保了时间限制的交付，并增强了系统处理额外TSN流量的能力。然而，这种方法依赖于流量周期性，这在高流量密度或不规则流量模式下可能无法提供确定性通信。此外，文献[8]的研究探索了将K-Means聚类和粗糙集理论应用于优化TSN和5G网络之间的QoS映射。他们提出了自适应半持久调度（ASPS）算法，最初根据QoS要求请求资源分配，并在资源可用时保留这些资源。在保留资源不足的情况下，TSN流量到达时采用动态调度。然而，这种方法引发了关于维持确定性通信能力的担忧，因为依赖动态调度可能会在高峰流量期间导致资源分配失败，从而破坏TSN数据包的及时交付。文献[9]的作者通过使用UE接收的CSI并利用CQI优化调度机制来最小化传输延迟，还提出了一个机器学习机制，预测信道条件以消除跨网络传输数据的延迟并最小化端到端延迟。然而，确定性通信需要预先保留资源，为目的地分配专用传输路径。

IV. RESEARCH GAPS AND CHALLENGES

尽管在5G和时间敏感网络（TSN）的集成方面取得了显著进展，但仍有一些关键挑战尚未解决。当前系统已成功实现低延迟，但未能始终如一地在固定时间范围内提供确定性通信。这一不足源于多个因素，包括所有TSN桥接器之间缺乏精确的时间同步，以及5G网络中动态调度机制固有的变异性。将TSN调度参数映射到5G中使用的调度框架增加了另一层复杂性，通常导致时序差异。此外，5G网络的无线特性加剧了这些挑战，因为无线信道的行为不可预测，可能导致延迟和抖动波动。目前的研究主要集中在优化TSN域调度器与5G动态和半持久调度器（SPS）之间的对齐，以最小化延迟。然而，要实现符合TSN标准的延迟，需要专用资源来保证确定性通信。一个相关的问题是：如何调整设计时考虑灵活性的5G网络，以支持TSN流量的严格要求而不影响效率？为解决这一差距，本研究关注以下几点：

• 实施强大的准入控制机制，持续评估连接到TSN域的所有逻辑网络的资源可用性。该机制与待处理的QoS要求一致，为TSN域提供网络拓扑和组件可用性的详细概览，便于做出明智的资源分配决策。

• 探索在5G基础设施内为TSN流量分配专用资源的可行性。这些专用资源将确保TSN流量能够实现所需的确定性通信水平，同时允许这些资源在没有TSN流量时被常规5G流量使用，从而优化资源利用率。

• 设计和实现TSN调度算法，以维护连接的逻辑网络，例如遗传算法，如文献[10]中作者所优化的。

• 提出将TSN流量的调度责任与通用5G调度器分开。具体来说，TSN域将独立管理调度，考虑5G无线网络的行为和条件，然后将流量转发到5G网络进行优先传输。这种方法需要TSN域全面了解所有逻辑桥接器和全局网络拓扑，按照IEEE 802.1cb标准确保容错能力。

• 所提出的半调度器需要考虑通过在整个拓扑中利用IEEE802.1cb标准确保空间冗余来维护可靠性。半静态调度模型利用关于网络拓扑的全面信息，包括预保留资源和时序细节。这些数据用于制定一个既保证TSN流量的确定性交付又确保高可靠性的计划。此外，我们的方法通过空间冗余增强网络可靠性，将资源分配到多条路径上。这种设计确保即使在网络故障的情况下，系统也能保持不间断服务，从而满足工业应用的严格要求。

V. EVALUATION

本研究的方法将经过严格的测试和模拟，以获得与现有动态调度系统和文献III中探讨的最新发表研究相比较的结果，从而支持所提出的主张和机制。为了验证所提出的集成框架，将使用Omnet++模拟环境。该模拟将整合TSN域与各种逻辑桥接器，以模拟一个全面的TSN网络。主要关注点将是产生确定性流量的硬实时应用，用于评估所提出的调度机制的有效性。模拟环境将通过Inet 4.5和Simu5G[11]库进行增强，这些是Omnet++的专门扩展，为TSN协议和5G核心网络功能提供强大的支持，包括无线接入网络（RAN）组件，如gNodeB。此外，将使用OpenAirInterface（OAI）和OpenRAN框架评估5G-TSN调度的性能和有效性。OpenAirInterface是一个开源软件平台，模拟完整的3GPP 5G堆栈，涵盖核心网络和RAN组件。该平台提供了一个灵活的环境，用于测试和验证5G网络功能，适合评估5G与TSN的集成。OpenRAN，另一个开源计划，支持RAN组件的解聚，便于定制部署和配置，这对于测试先进的调度算法至关重要。通过利用这些平台，所提出的调度算法将在各种网络条件下进行严格的评估，模拟现实世界的5G-TSN部署。在TSN域内，系统将考虑网络拓扑中的所有QoS要求，以适当地分配资源。所提出的调度器将专门处理硬实时流量的调度，确保这些流量准确地部署到所有连接的逻辑桥接器上。模拟的主要关注点将是评估集成的TSN-5G网络的性能，特别是关于延迟、可靠性和时间同步精度。关键性能指标（KPIs）将包括诸如端到端延迟、抖动、数据包丢失率和资源分配策略效率等指标。通过进行一系列模拟场景，我们将评估各种网络配置和流量模式对网络满足严格确定性通信要求的能力的影响。

VI. CONCLUSION

TSN和5G的集成代表了通信技术的一项重大进步，特别是在需要灵活性和确定性的工业4.0应用中。虽然当前的实现为低延迟通信提供了基础，但要实现真正的确定性性能，需要克服几个技术挑战。本研究提出了一个集成TSN和5G的新框架，利用半静态调度确保在严格的时间范围内进行确定性数据包交付。所提出的解决方案提供了一个全面的方法来管理异构网络集成的复杂性，为关键工业应用中的可靠和可预测通信铺平了道路。未来的工作将集中在完善模拟模型，探索额外的优化策略，并进行现实世界的验证，以进一步证明所提出方法的可行性和有效性。

原文地址：https://blog.csdn.net/bit_mike/article/details/145236696

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