基于以太網的列車通信網絡性能仿真研究

裴子秀 譚獻海

(西南交通大學信息科學與技術學院 四川成都 610031)

隨著客運專線和高速鐵路的不斷發展，列車通信網絡的應用需求不斷提高，出現了一些新型應用服務需求，例如視頻監控、旅客信息系統、網絡診斷等，使得列車通信網絡的通信量急劇增加［1］。傳統的列車通信網絡技術在進行小流量數據(如檢測信息、狀態信息、控制信息等)傳輸方面實時性和確定性高，但是在傳輸內容增多時，帶寬將成為其瓶頸。然而，以太網作為一種應用最普遍的標準網絡技術，具有高的通信速率，可以滿足對帶寬的更高要求，同時還具有價格低廉、容易擴展、通用性強等優點。因此組建采用以太網的列車通信網絡非常有實際價值。但是，由于列車本身運行環境的復雜性和以太網自身不確定性的缺點阻礙了以太網在列車通信網絡中的應用。因此，如何在現有以太網的基礎上能進一步對實時性加以改進使其以滿足列車通信網絡的需求，是將其應用在列車通信網絡中的關鍵點和難點。從目前的研究成果看，改進以太網實時性主要有2類方法:硬件實時方法和軟件實時方法［2］。本文采取軟件的改進方法給出了基于以太網的列車通信網絡體系結構及其性能仿真方案，并借助OPNET仿真軟件構建以太網列車通信網絡模型，通過多種參數配置對網絡性能進行分析。

1 基于以太網的列車通信網絡性能仿真方案

1.1 列車通信網絡拓撲結構

本文以CRH2型動車組為例。CRH2型動車組列車采用4M4T進行編組，其中1號、4號、5號、8號為拖車(T)車廂，2號、3號、6號、7號為動車(M)車廂，編組方式為T－M－M－T［3］。車輛信息控制中央裝置(簡稱中央裝置)位于兩端頭車(1號、8號)，由傳送部和監視器部構成。信息控制終端裝置(簡稱終端裝置)在每節車廂中均設置有一臺。整個CRH2列車通信網絡控制系統采用雙網絡結構，上層為列車級網絡，下層為車輛級網絡。為了研究整個列車通信網絡系統的列車級網絡性能，本文按照車載設備的分布情況，將兩端頭車各抽象成4個站點即終端裝置站點、監視器部站點、中央裝置站點I系、中央裝置站點II系。其中，中央裝置站點I系和II系采用冗余備份技術，當中央I系站點故障時，中央II系站點會主動接管中央I系站點的工作，從而更好地保證了列車網絡的穩定性。其余6節車廂各抽象成1個終端裝置站點。通過交換機將這14個站點分別連接在同一根總線上進行通信。整個CRH2列車通信網絡系統拓撲結構如圖1所示。對拓撲內的計算機按圖示進行編號，其中，計算機1和計算機8上裝載有司控臺的數據源仿真;計算機2、計算機3、計算機6、計算機7除了裝載有普通的車載設備之外，還裝載有牽引設備的實物，作為牽引車廂，負責收發牽引數據報文信息。計算機7作為列車長還裝載有信息顯示器，同時7車還可以發布廣播顯示信息。

圖1 Ⅱ型車網絡控制系統拓撲結構Fig.1 The topology of train II network control system

1.2 基于以太網的列車通信網絡不確定性問題解決辦法

針對以太網作為列車通信網絡存在的不確定性和實時性問題，本文采用以下解決方案。(1)采用快速以太網加大網絡帶寬。目前以太網的速率已經從早期的10 Mb/s發展到了1 Gb/s。實際應用表明，當網絡負載在30%以下時，快速以太網發生碰撞的可能性極小;當負載在10%以下時，碰撞幾乎不會發生。在數據吞吐量相同的情況下，通信速率的提高意味著網絡負載的減輕。(2)重新設計數據幀格式。在幀結構方面，可以設置一個字段來代表該幀的優先級，將列車系統的控制類數據優先級設置為高，其他的對實時性要求不高的數據優先級設置低一些。例如使用優先級的辦法可以減少幀的排隊時延:這種設置優先級的方法可以用來提高數據的實時性以達到列車通信網絡對實時性數據的要求。(3)設置多級隊列，通過采用比例公平隊列調度算法控制包的發送，以滿足實時性數據對時延的要求。(4)通過設置不同節點的幀的發送時間來實現信道的分時應用，減少數據包的碰撞來提高網絡幀傳輸的實時性，以達到列車通信網絡對實時性數據的要求。

2 列車通信網絡仿真

網絡仿真是一種通過數學建模和統計分析方法來模擬網絡行為，從而獲取特定的網絡性能參數的技術。在網絡仿真過程中只要仿真模型足夠接近真實，仿真的結果就可以和理論分析得到的結論近似一致，同時網絡仿真還可以降低風險投資。目前對列車網絡進行仿真的主要方法是純軟件仿真和半實物仿真。國內純軟件仿真使用較多的仿真工具是NS2和OPNET。OPNET是通過執行離散事件仿真來分析各類模擬系統的行為和性能，通常采用網絡級、節點級、進程級3層建模機制，其中最底層為進程模型。另外，由于OPNET擁有比NS2更加友好的圖形用戶界面，故本文采用OPNET作為仿真建模工具。

2.1 列車通信網絡流量模型的建立

列車通信網絡流量模型的建立在網絡仿真中占有重要的位置，模型的好壞將直接影響仿真結果的可靠性。到目前為止，一般的列車通信網絡仿真研究都很少基于實際的業務流量來進行，這樣研究出來的結果就可能和實際有所偏差。考慮到這個因素，本文嚴格以CRH2型動車組實際運行過程中產生的流量為基礎來建立列車通信網絡流量模型。分析可知，列車業務流量應包括控制業務流量和旅客信息服務流量兩部分。選擇哪種流量建模方式用于建立流量模型取決于仿真研究的目的。本次仿真主要是對列車網絡的控制數據業務進行分析，查看該數據傳輸時延是否滿足列車網絡對控制數據時延的要求。

CRH2型動車組網絡控制系統具有傳輸控制指令、實時監控狀態數據(故障信息、狀態信息)、收集跟蹤數據(故障前后設備內的運行記錄)3大類功能。通過對列車網絡通信數據特性的分析，本文把列車通信數據劃分為2類，第一類是周期性數據，主要是對列車設備進行監控的狀態數據;第二類是隨機數據，主要是列車控制命令和旅客服務信息。周期性數據具有數據連續、穩定和變化量小的特點，隨機數據具有不確定性，一般數據量較小。數據流量的特性一般由數據包的到達時間間隔、數據包的大小2個主要參數決定。

周期性數據是列車通信網絡中的重要數據之一。該數據大小可以事先確定。在建立周期性數據的數學模型時，需要確定以下參數:Li(數據長度)、Ti(報文產生的時間間隔)、Ci(網絡傳送時延)、Di(數據端到端時延)。其中i代表任意節點，那么周期性數據P表示為:

隨機數據是由外部事件觸發的數據，其主要特征是數據報文會在任何時間段內以概率P出現，與前段時間是否有報文發送無關。由數學統計知識可知，該數據類型符合泊松分布(Poisson)過程，那么數據報文到達時間間隔服從指數分布。

在OPNET中一共提供了23種分布函數，Packet Interarrival Time和Packet Size等屬性都可以服從多種分布［4］。參照CRH2型車實際運行過程中產生的數據并以中央裝置站點為例，建立節點數據流量模型。中央裝置站點主要產生兩類數據，一類是查詢報文，一類是控制指令。查詢報文是中央裝置站點定期向各終端裝置站點發送，以收集實時監控所需的信息，這樣就能實時監控列車運行狀態。控制指令是指中央裝置站點模擬司控臺操作，發送一系列列車運行所需的控制指令，比如升降弓、VCB斷合、恒速、牽引級位、制動級位等，這些指令數據一般都是隨機產生的，可以設置包的到達時間間隔服從指數分布。表1給出了中央裝置節點9的數據流量建模參數。

表1 數據流量建模參數Table 1 The modeling parameters of Data flow

旅客信息服務流量主要指由旅客訪問Internet網所產生的一些網頁數據、視頻數據等。通常旅客信息服務流量主要包括 Email，FTP，Http，Video Conferencing這幾種業務所產生的流量。目前OPNET本身已經定義了這些業務，每種業務均可由用戶定義相關參數。由于本文重點仿真列車網絡控制數據流量，所以對旅客服務信息不作詳細介紹。

2.2 網絡模型的建立

整個CRH2列車通信網絡控制系統采用2層網絡結構——列車級網絡和車輛級網絡。列車級網絡是采用光纖雙環網將各個中央裝置和終端裝置連接起來，作為連接各編組車輛的通信網絡，同時還控制列車的運行;車輛級網絡作為連接車廂內各車載設備的通信網絡。本文的研究對象是列車通信網絡的列車級網絡，該通信網絡可以抽象成許多節點在一條以太網總線上進行通信的模型。其中每節車廂內的所有通信設備看做一個整體，作為一個網絡上的節點。通過配置節點的業務來模擬列車車廂內的各種數據，車廂之間的通信則是通過總線型以太網模擬的列車總線來實現。

圖2 列車通信網絡拓撲結構圖Fig.2 Train communication network topology

將節點模型用鏈路模型按照總線型拓撲結構連接起來就能形成完整的網絡。根據CRH2型列車編組規定經過抽象簡化處理后設計出的基于以太網的列車通信網絡模型拓撲結構如圖2所示:模型總線上共設置了14個節點，其中節點Tnode_1～Tnode_14代表8節列車車廂及車廂設備(包括中央的冗余設備)，Tnode_1～Tnode_8節點除了產生列車控制流量外，還模擬旅客信息服務流量。

網絡模型由節點模型組成，而節點模型則由大量的進程模塊組成。進程模型通過有限狀態機來支持協議、算法等。以太網的介質訪問控制層采用CSMA/CD協議，OPNET已經對MAC層協議進行了建模，各狀態通過VC++代碼實現狀態的變化［5］。為了仿真的真實性，本次仿真的數據流量嚴格采用CRH2列車的實際業務流量。利用OPNET提供的擴展機制，本文在OPNET自帶的進程模型simple_source基礎上創建新的進程模型 simple_source_readIntervalFile來產生列車網絡的控制業務數據流量。以中央裝置站點9為例，列車通信網絡節點模型如圖3所示。

圖3 節點模型Fig.3 Node model

從圖3可以看出節點內部共創建了4個進程模塊，1個隊列模塊和1對總線收發信機。從上至下各模塊的作用如下:數據源進程模型(src_kindofdata)代表高層用戶，主要用來產生需要傳輸的各種數據;處理模塊(sink)也代表高層用戶，主要負責接收從mac進程處理過的報文;接口進程模型(eth_mac_intf)是應用層與數據鏈路層的接口，它從數據源得到數據報文，并賦予一個有效的目的地址，然后發送到mac模塊，同時也從mac模塊接收報文并發送到高層的sink模塊;MAC進程模型是中央裝置節點模型中最主要的進程模型，負責管理報文的發送和接收，這些任務可以分解為3個基本功能:對流出的報文封裝成以太幀并放入到發送隊列中排隊、對流入的報文解封裝并向上層發送、管理正在進行的發送(沖突管理);沖突檢測進程模型(defer)負責獨立的檢測鏈路的情況，使mac模塊能通過進程讀取來確定傳輸是否被允許;總線收信機(bus_rx0)、發信機(bus_tx0)則共同模擬了用戶終端裝置節點的物理層，用于實現收發包。

3 列車通信網絡性能仿真結果分析

將列車運行過程中產生的控制業務數據流量導入OPNET進行以太網性能仿真，研究100 M以太網作為列車通信網絡時業務數據時延、丟包率等指標。另外還對以太網的極限性能進行了分析。

3.1 實際CRH2流量下的網絡性能分析

創建100M_flow場景，仿真時間設置:5 min。運行仿真，觀察列車運行過程中典型控制業務數據的傳輸時延、節點的丟包率等性能指標，如圖4所示。

圖4 業務數據時延和各站丟包率比較Fig.4 Comparison between the operations data time delay and packet loss rate of each station

從圖4(a)可以看出制動信息、牽引信息的傳輸時延較低，均為20 μs，而且延時的波動較小。空調等狀態數據時延波動較大，但都符合列車通信網絡對傳輸數據時延的要求，另外還可知最大數據傳輸時延為0.18 ms，隨著仿真時間的推進，最大時延出現次數約為0，這進一步驗證了網絡的穩定性，也符合列車網絡對穩定性的要求。從圖4(b)可以看出，節點1、節點7、節點9的丟包率在仿真開始時不穩定，隨著仿真的進行，丟包率均穩定在0.01%以下。分析以太網協議可知，節點丟包的原因主要是由于網絡的沖突造成的，丟包率極小的情況下，對網絡性能不會造成影響。從圖4可看出，鏈路的利用率約為0.45%，說明仍有很大的帶寬可以用來傳輸旅客信息以及適應將來出現的新業務。

3.2 以太網極限性能分析

考慮在不影響列車規定的傳輸時延和丟包率的限制下，對網絡流量大小進行分析，從而可以得到以太網的極限流量。仿真的目的是觀察控制數據傳輸時延隨網絡到達流量的變化情況，故創建仿真序列(Simulation Sequence)，通過改變參數 interarrival time(包的到達時間間隔)進行12次仿真，將仿真結果輸出到標量文件中。通過結果查看器(View result)，設定X軸為到達流量(單位:Mb/s)，Y軸為時延(單位:s)，得到的仿真結果如圖5所示。

圖5 時延隨到達流量的變化Fig.5 Time delay with the change of flow rate arrival

從圖5可以看出，當以太網到達流量在43 Mb/s以下時，數據傳輸時延極小，均為微秒級。隨后當到數據達流量超過43 Mb/s時，數據傳輸時延一直呈直線上升趨勢，當到達流量為45 Mb/s左右時，數據傳輸時延達到10 ms，這就意味著該時延達到了列車網絡對控制數據傳輸時延的最高要求。當到達流量為45 Mb/s時，節點丟包率均值為0.016%，仍然很低。故從時延和丟包率兩方面考慮，可得知以太網作為列車通信網絡時的極限性能約45 Mb/s。

4 結束語

以太網時延反映了網絡底層通信的性能，鏈路使用率描述了網絡擁塞的情況［6］。仿真結果表明:100 M以太網作為列車網絡時，不管是控制數據傳輸時延還是狀態數據傳輸時延均達到列車通信網絡對時延的要求。同時通過仿真最大時延出現的次數證明了網絡的穩定性。另外，列車通信網絡正常運行時產生的流量相對較少，而在不影響列車規定的傳輸時延和丟包率的限制下，以太網所能承載的最大流量為45 Mb/s，說明以太網還有足夠大的帶寬可用。因此，將以太網作為高速列車通信網絡具有充分的可行性。

［1］張元林.列車控制網絡技術的現狀與發展趨勢［J］.電力機車與城軌車輛，2006，29(4):1 －4.

［2］馬賓.工業以太網的實時性研究及在現場測控中的應用［D］.濟南:山東大學，2005.26－30.

［3］中國南車株洲電力機車研究所，列車網絡系統隨車技師教材［Z］.2008.

［4］陳敏.OPNET網絡仿真［M］.北京:清華大學出版社，2004.

［5］苗劍，賀德強，丁超義.基于工業以太網的列車通信網絡及其仿真［J］.計算機測量與控制，2010，(18):2418－2420.

［6］王周海，金謀平，范娟.復雜大網絡的仿真與優化設計［J］.現代電子，2002，(1):14－17.