網絡隨機時延及其影響因素的研究

王 炎,葛 愿,陳 鑫,尹 娟

(安徽工程大學電氣工程學院,安徽蕪湖 241000)

網絡隨機時延及其影響因素的研究

王 炎,葛 愿?,陳 鑫,尹 娟

(安徽工程大學電氣工程學院,安徽蕪湖 241000)

隨著網絡技術的迅速發展及其在生產制造領域的逐步滲透,基于網絡的控制結構在工業生產中扮演著越來越重要的角色．然而,由于隨機網絡時延的存在,使得工業系統的網絡化控制性能受到影響．為了減輕乃至避免這種影響,需要分析影響時延隨機變化的因素．利用OPNET軟件對控制網絡進行模擬和仿真,對網絡中時延、吞吐量等參數進行測量．通過改變網絡的結構以及相關參數設置,使測量結果產生變化,通過對比測量結果找出與時延隨機性相關的因素．

網絡控制;隨機時延;對比;吞吐量;OPNET

隨著互聯網技術的出現和發展,控制網絡與互聯網的結合更加緊密,從而將原本的控制系統推到了一個新的高度,即網絡控制系統(Networked Control System,NCS)．NCS也被稱為基于網絡的控制系統[1-3]．目前,NCS已經在航空航天、機器人遙操作、智能交通、過程控制、遠程醫療、智能家居、汽車制造等應用領域取得了巨大的成功[4]．NCS將處于不同空間位置的傳感器、控制器以及執行器通過通信網絡連接起來．控制器通過網絡對傳感器及控制器進行信息交換和傳遞,達到對整個系統遠程控制的目的,整個系統形成一個閉環的實時反饋控制系統．NCS系統通過通信網絡可以實現資源共享和遠程控制,系統的構建也相對簡單,成本較低,易于擴展和維護．然而,通信網絡也存在著很多問題．一方面,通信網絡中有不同的通信協議和通信機制,通信方式不同將對通信網絡的性能造成不一樣的影響．另一方面,由于通信網絡中節點和鏈路的共享,信息傳遞過程中會出現多路傳輸、網絡擁塞、鏈路中斷等現象,進而造成數據包傳輸時延過大、數據包傳輸亂序、數據包丟失等影響網絡性能的問題．不管是數據包傳輸亂序還是數據包丟失,都將導致控制信息不能準確及時地到達受控方,從而將不能達到控制的目的．時延過大會降低整個網絡控制系統的性能,使得控制效果降低,甚至不再穩定．因此,在對整個NCS的研究中,時延是影響系統性能的主要問題．

為了提高NCS控制的性能,必須做到對數據傳輸時延的控制,將其盡可能地縮小,并控制在一定的范圍內,從而保證NCS控制的實時性以及系統的穩定性．但由于數據傳輸時延本身具有隨機性,要達到控制的目的,前提是先找出時延變化的規律．要做到對時延變化的掌握,就必須首先進行大量的建模,通過數據找出其規律．目前,對網絡時延的研究主要分為兩類,即:彼此之間相互獨立的隨機時延、彼此之間滿足某種關系的隨機時延．前者建立在難以獲取隨機時延分布特征的情況下,完全忽略隨機時延本身的關聯性．后者正視了隨機時延彼此之間的關系,但這種關系往往具有一定局限性,會出現預測效果不理想的情況．

通過OPNET Modeler仿真軟件對NCS進行建模,測量了不同拓撲結構和參數下的傳輸時延、吞吐量及帶寬利用率,對測量結果進行了多角度的展示,使人們對網絡中各個參數的變化及其之間的關系有更直觀的認識．同時對結果進行了分析,提出了參數間可能存在的關系,為大規模復雜控制網絡的設計和構建提供了依據．

1 OPNET Modeler簡介

OPNET(Optimized Network Engineering Tools)網絡仿真軟件是目前世界上最先進的網絡仿真開發和應用平臺之一[5]．為了滿足網絡在不同領域中應用的需要,OPNET公司開發了多種產品．其中,OPNET Modeler幾乎包含了所有產品的功能．作為一個多功能的仿真平臺,網絡技術人員可以使用OPNET Modeler進行網絡拓撲、網絡協議等方面的設計和仿真,因此,選擇OPNET Modeler進行對NCS的模擬和仿真．OPNET Modeler在網絡建模仿真方面有其獨特的優越性．首先,采用階層性的模擬方式．底層為進程模型的編輯,將網絡中使用的協議采用可擴展的高級語言寫入有限的狀態機．之后使用統一的節點模型,將不同的進程添加到節點中,完成不同的節點在網絡中發揮的作用．最終設定參數和應用,構建出一個完整的網絡．其次,OPNET Modeler采用面向對象的模擬方式．在該軟件的建模過程中采用相同的節點模型,針對不同的節點設置不同的參數．再次,該軟件的仿真方式是基于離散時間而非時間,大大提高了計算效率．最后,它采用混合建模的機制．在建模仿真中將包的分析和統計數學建模兩種方法進行融合,也使得仿真效率得到了提高．另外,OPNET Modeler還具有圖形化的操作界面、靈活的建模機制、圖形化比較結果等優勢[6-8]．

2 仿真設計

利用OPNET軟件平臺對網絡進行仿真．在不同的節點之間進行信息傳輸,將節點發包的速率設置為50個/s,數據包的大小為188 bits．網絡的仿真時間設置為2 000 s[9-13]．

2．1 不同拓撲結構下網絡時延的變化

網絡1為簡單的源節點和目的節點進行數據交換,中間經過一個交換節點,整個網絡中沒有其他的節點．其拓撲結構如圖1所示．

端到端的時延測量結果如圖2所示．由圖2可知,時延有幾次較大的波動,發生在2 min之前的波動幅度最大．對數據進行處理,在整個數據傳輸的過程中,時延的平均值為0．41 s,最大值為1．89 s,標準差為0.33 s．進行區間分析后發現,大部分的數據在0．05～0．1 s區間內波動,占整體數據的10．96%．

網絡2的結構示意圖如圖3所示．網絡2中源節點和目的節點之間通過兩個交換節點相連．網絡2中源節點和目的節點之間的交換節點數目增加,第2個交換節點除了與目的節點相連外,還有其他的節點通過它進行數據交換．

網絡2的端到端時延測量結果如圖4所示．由圖4可知,數據的傳輸時延比之前的波動性更大,波峰的數目比之前也有明顯的增加．測量結果中,時延的平均值為0．42 s,最大值為1．85 s,標準差為0．31 s．時延的平均值有所增加,但標準差沒有發生明顯變化,即數據整體的離散程度與之前網絡的測量結果基本相同．進行區間統計后發現,所占比例最大的區間依然為0．05～0．1 s,為11．32%．

網絡3的拓撲結構如圖5所示．由圖5可知,源節點和目的節點通過兩個交換節點進行數據交換,網絡信息傳輸的環境更加復雜．

網絡3的端到端時延的測量結果如圖6所示．由圖6可知,時延波動的最大值增加,波峰波谷相差變大,波動頻率大,并出現好幾次大幅度地波動,波動也比較分散．對數據進行處理,時延的平均值為0．52 s,最大值為2．26 s,標準差為0．43 s,較之前的網絡都有明顯增加．經過區間分析知,時延的值有9.88%分布在區間0．05～0．1 s內,為最大比例的區間．

將3個網絡的端到端時延測量結果數據進行綜合分析和比較,為了反映數據整體的分布比例,分析最大比例的區間,同時選擇0．3 s為一個臨界值,3個網絡端到端時延測量結果的數據分析如表1所示．

表1 不同拓撲結構的網絡端到端時延測量結果

通過對上述仿真結果的分析發現,源節點和目的節點之間交換節點數目的增加以及網絡中其他節點的增加,都會對網絡中端到端傳輸時延造成影響．通過測量結果的波形圖可以得到結論,隨著網絡復雜程度的增加,時延的大幅度波動次數會增加,并且分布更加離散．通過對時延測量結果的數據分析可以發現,網絡中端到端傳輸時延的平均值會隨網絡拓撲結構的復雜程度的增加而增大,并且時延的最大值也會隨之增大,離散程度也會增加．由此表明,拓撲結構越復雜的網絡,時延的隨機性越大,網絡的穩定性越差．

2．2 改變網絡節點發包速率對網絡性能的影響

在網絡仿真前,首先要對網絡中一些參數進行提前設置,如網絡通信中傳輸包的大小、節點發包的速率、鏈路傳輸信息的速率等等．以網絡3為例,對節點發包的速率進行更改,仿真時間依然設置為2 000 s不變．仿真后的時延測量結果如圖7、圖8及圖9所示．

將發包率不同時測得的3組網絡端到端時延數據進行分析,為了更加直觀地體現3組數據的變化,選擇0．3 s為一個分界線,數據分析結果如表2所示．

表2 不同發包率的網絡端到端時延測量結果

從圖7、圖8和圖9中可以很明顯地看出,每秒發包數為49、50和51時,網絡端到端時延相差很大．當源節點每秒發包數為49個時,網絡通信較為通暢,時延的波動也比較小．此時時延測量結果的平均值為0.29 s,最大值為1.35 s,標準差為0.23 s．區間統計結果顯示,大部分的時延數值小于0．3s,占整個數據的60%以上．源節點每秒發包為50個時,網絡出現一定的擁堵,在通信過程中出現很多次較大幅度地波動,并且有連續波動．在這種情況下,時延測量的平均值為0．52 s,最大值為2．26 s,標準差為0．43 s．不僅波動的最大值增加了,數據整體的穩定性也變差．小于0．3s的時延占整體的40%,其中比例最大的為區間0．05～0．1 s,占9．88%．源節點發包數為51個/s時,網絡擁堵的程度增加,波動的幅度和頻率都明顯地增加,整個網絡已經不再穩定．時延的平均值為1．06 s,最大值為3．42 s,標準差為0．74 s,離散程度明顯增加．數據在各個區間上分布的比例變化也非常明顯,此時所占比例最大的是0．1～0．15 s區間,為3．96%．小于0．3 s的時延所占比例僅為17%,數值較大的時延數量增加．

2．3 改變網絡中數據包的大小對網絡性能的影響

以網絡3為例,保持網絡中其他參數不變,更改網絡通信中的數據包進行仿真,包大小分別為184 bits、188 bits、192 bits時的仿真結果如圖10、圖11和圖12所示．

對數據包大小分別為184 bits、188 bits及192 bits時網絡的端到端時延測量結果進行數據分析,為了將3組數據的不同體現得更加直觀,選擇0．3 s為參考值,數據分析結果如表3所示．

表3 數據包大小不同的網絡端到端時延測量結果

通過表3的比較可以看出,當數據包大小為184 bits時,網絡負載較輕,網絡通暢,且時延穩定,大部分的時延值穩定在一定的范圍內;當數據包大小為188 bits時,網絡中雖然大部分的時延值也分布在一定的范圍內,但此時網絡時延存在連續大幅度地波動,網絡穩定性降低;當數據包大小為192 bits時,網絡處于過載的狀態,此時端到端的時延平均值已經達到2．72 s,顯然這個時延在網絡通信中已經太大了．網絡時延波動的幅度增大,并且大部分的值都比較大．此時的網絡很不穩定,已經達不到實時控制的目的．

2．4 網絡中與時延變化相關的測量結果

網絡的穩定性對網絡控制至關重要．對網絡進行測量時,除了測量網絡時延外,經常同時對吞吐量、丟包、抖動的參數進行測量,然后將這些數據整合在一起對網絡的性能進行評估,為網絡的建設與維護提供參考．這里探討時延與吞吐量的關系．吞吐量是指一段時間內傳遞的信息總量,表征了網絡對信息的傳遞能力．以網絡2和網絡3為例,仿真設置不變,時延與源節點到目的節點之間鏈路的吞吐量如圖13、圖14所示．由圖13、圖14可以看出,每次時延出現峰值之前,吞吐量都會有一次明顯地下降,時延的峰值越大,相應變化的吞吐量就會下降越明顯．而在時延持續較大時,吞吐量會保持一個較大的值,一直到時延恢復正常的大小時,吞吐量才會下降．這是因為時延發生明顯地增大時,網絡中必然發生擁堵,而擁堵就會引起鏈路傳遞信息的增加,吞吐量就會相應增大,即在此之前時延較小時,吞吐量必然也較小．

3 結束語

表征網絡性能的參數有很多,時延是其中最重要的參數之一．通過實驗發現,時延的變化雖然是隨機的,但時延的變化與包括網絡拓撲結構在內的很多網絡參數都有關系．網絡拓撲結構越復雜,網絡的時延就越大,波動也越明顯．另一方面,網絡中數據包越大、發包率越大,網絡的時延值越大,也越不穩定．同時,網絡中表征穩定性的其他參數,如吞吐量,與時延也有密不可分的關系．吞吐量的每一次顯著減小都預示著時延將出現一次較大地波動．這些研究將有助于通過觀察網絡中的實時參數大致地預測接下來的時延變化趨勢,對網絡時延進行補償,從而提高網絡化控制系統的實時性．另外,這些研究將為大規模復雜網絡的搭建提供依據,在網絡搭建之前根據網絡拓撲及時延的關系妥善選擇方案以實現更好的控制效果．

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[4] 劉敏,耿玉水,趙蓉芳,等．Internet網絡測量概述[J]．網絡安全技術與應用,2009,9:26-28．

[5] 葛愿．基于隱馬爾可夫模型的網絡化控制系統建模與控制[D]．合肥:中國科學技術大學,2011．

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[13]宮麗寧,牟肖光．基于OPNET的網絡模型仿真[J]．現代電子技術,2008,12:98-100．

Study on network random delay and its influence factors

WANG Yan,GE Yuan?,CHEN Xin,YIN Juan
(College of Electrical Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

As the network technology is developing rapidly and infiltrating in the manufacturing filed,the control structure based on network is playing a more and more important role in the industrial practice．However,network control in the industrial practice is affected seriously by the random delay．In order to avoid the negative effect,the factors influencing the random delay needs to be analyzed．OPNET software was used to simulate the network and measure the characters includeing delay,throughput and others．By changing the structure of the network and the related parameters to uary the measurement results．After that,the factors associated with the randomness of delay are identified．

network control;random delay;comparison;throughput;OPNET

TP13

A

1672-2477(2015)04-0067-06

2015-02-16

國家自然科學基金資助項目(61203034,61572032);安徽省自然科學基金資助項目(1308085QF120)

王 炎(1991-),男,安徽宿州人,碩士研究生．

葛 愿(1979-),男,安徽蕪湖人,教授,博士．