工業5G-TSN融合網絡的異構流量整形器設計

摘 要：針對智能工廠內部多樣化工業任務的端到端確定性傳輸要求和差異化QoS保障要求，基于5G與時間敏感網絡（TSN）構建了工業5G-TSN的端到端組網架構，提出了支持控制任務、音視頻任務、感知任務混合數據流整形的異構流量整形器（HTS）。其中，面向周期性的控制任務的確定性通信要求，HTS單獨劃分數據隊列，并設置專屬時隙，基于先入先出規則進行整形；面向非周期的音視頻任務和感知任務的高帶寬、高并發通信需求，HTS建立共享流隊列，采用信用值規則進行整形；同時，HTS采用令牌桶機制對剩余非周期感知任務進行整形。OMNeT++仿真結果表明，HTS可嚴格滿足關鍵控制任務的確定性傳輸要求，同時為音視頻和感知任務的共存傳輸提供靈活調度，將非共存傳輸任務的最大端到端時延減小87.29%以上。

關鍵詞：5G；時間敏感網絡；整形器；優先級；端到端時延

中圖分類號：TN92"" 文獻標志碼：A

文章編號：1001-3695（2025）04-029-1185-06

doi： 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0268

Design of heterogeneous traffic shaper for industrial 5G-TSN converged network

Li Lin1， Luo Liangsheng1， 2， Xu Chi1， 2

（1.State Key Laboratory of Robotics， Shenyang Institute of Automation， Chinese Academy of Sciences， Shenyang 110016， China; 2. Key Laboratory of Networked Control Systems， Chinese Academy of Sciences， Shenyang 110016， China）

Abstract：To satisfy the end-to-end deterministic transmission requirements and differentiated QoS guarantee requirements for multi-type industrial tasks in smart factories， this paper employed 5G and time-sensitive network （TSN） to establish an end-to-end networking architecture of industrial 5G-TSN ， and proposed a heterogeneous traffic shaper （HTS） that supported mixed data flow shaping of control tasks， audio/video tasks， and sensing tasks. For the deterministic delay requirements of periodic control tasks， HTS divided the flow queues separately， allocated exclusive time slots， and used the first-in-first-out rule for shaping. For the high bandwidth and high-concurrent access requirements of non-periodic audio/video tasks and sensing tasks， HTS established a shared flow queue， and used the credit rule for shaping. Meanwhile， HTS used the token bucket mechanism to shape the remaining non-periodic perception tasks. The OMNeT++ simulation results show that HTS can strictly meet the deterministic transmission requirements of key control tasks， while providing flexible scheduling for the coexistence transmission of audio/video and sensing tasks， reducing the maximum end-to-end delay of non-coexistence transmission tasks by more than 87.29%.

Key words：5G; time-sensitive networking; shaper; priority; end-to-end latency

0 引言

當前，工廠內網絡普遍采用金字塔狀的分層組網架構，IT網絡與OT網絡物理隔離。其中，IT網絡采用標準以太網作為通信手段，要求高速率、大帶寬，通信周期為分鐘級、小時級、天級甚至月級。相比之下，控制器、執行器、傳感器等工業現場終端通過現場總線、工業以太網、工業無線網絡等OT網絡互聯，要求極低時延和超高可靠傳輸保障，通信周期為秒級甚至毫秒級。

隨著工業互聯網網絡技術的快速發展，工廠內網絡逐漸向無線化、扁平化轉型，支持人、機、物全面互聯[1]。其中，5G以其高帶寬、超可靠、強實時的特點逐漸發展成為工廠內網絡的代表性無線技術，推動工廠內網的轉型升級[2，3]。但是，盡管5G的超可靠低時延通信能夠實現1 ms的空口無線通信時延，但是數據經過5G的承載網、核心網等傳輸后，端到端時延將大幅增加至20 ms以上，無法滿足低時延、高可靠工業控制要求[4]。更重要的是，工業閉環控制、機器視覺、過程測控等異構工業任務具有多樣化的服務質量（quality of service，QoS）要求，必須在5G的端到端網絡中進行混流共網傳輸。典型地，機器人運動控制、閉環過程控制等控制任務具有強時延敏感性，要求確定性傳輸；機器視覺、視頻監控等音視頻任務要求高帶寬保證；組態配置、環境感知等感知任務要求高并發接入。但是，現階段5G缺乏有效機制處理異構工業任務端到端共網傳輸問題。特別是5G承載網難以規避音視頻任務、感知任務對控制任務等強時延敏感任務的干擾。

針對5G端到端傳輸過程中難以支持異構工業任務共網傳輸的問題，將時間敏感網絡（time sensitive networking，TSN）與5G進行異構融合，有望實現上述問題[5]。具體來說，TSN是基于IEEE 802.1標準以太網協議的鏈路層網絡技術，采用了不同機制保障確定性傳輸及協議間互操作[6，7]，包括：利用時鐘同步協議保證網絡內各節點具有相同的網絡參考時間及精準的同步時鐘；根據工業任務的QoS需求，利用資源預留和流量整形規則實現差異化的混流共網傳輸；引入集中管理實體，對數據幀及路由路徑進行冗余和備份，避免數據幀和傳輸路徑的錯誤或故障以增強傳輸確定性。因此，TSN可以提供確定性傳輸保障，支持5G的端到端確定性通信。

5G與TSN的融合可歸類為拼接式融合、承載網融合以及深度融合。其中，拼接式融合是將已具備TSN特性的系統與5G系統簡單拼接，通過流量協同調度提升端到端QoS[8]；承載網融合是將TSN應用于5G前傳、中傳或回傳[9，10]，提高5G系統端到端確定性；深度融合是將5G系統視為具備TSN特性的橋接系統，通過定義新的QoS模型和集中配置實體賦予5G用戶面、控制面TSN特性[11，12]。無論采用何種融合方式，異構工業任務共網傳輸都需要分類整形，以滿足不同的QoS需求。文獻[13，14]分析了基于信用值的整形規則（credit based sha-per，CBS）對資源預留流量和“盡力而為”流量的整形過程，并給出了最壞端到端時延和流量積壓上界。相比于CBS僅能提供一定范圍的時延區間保證，時間感知整形（time aware shaper，TAS）通過嚴格配置輸出門的開放關閉時間，可以得到確定性時延。文獻[13，15]分析了TAS中各類流量的最壞端到端時延上界。為了簡化TAS配置復雜度，提高整形靈活性，文獻[16]分析了蠕動整形和異步整形對流量的整形過程及時延約束。

盡管CBS和TAS在有線網絡拓撲中得到了廣泛應用，但在面對5G大規模接入時，其單一流量整形規則所采用的時間觸發或事件觸發機制不足以處理海量異構數據流，難以滿足不同的QoS需求[13]。因此，本文面向工廠內網異構數據流傳輸需求建立了工業5G-TSN系統模型，設計了異構流量整形器（heterogeneous traffics shaper，HTS）。具體來說，HTS按照QoS需求將異構工業數據流劃分為不同流隊列。HTS為控制任務單獨劃分流隊列和專屬時隙，利用先入先出對控制任務整形。HTS允許多個音視頻任務和感知任務共享流隊列，利用信用值對音視頻任務和感知任務進行整形。當音視頻任務和感知任務傳輸時隙沖突時，HTS利用優先級對音視頻任務和感知任務進行整形。

與廣泛使用的TAS和CBS整形器相比，HTS在網絡適應性、調度靈活性以及服務確定性等方面均有一定優勢，如表1所示。

本文的主要貢獻如下：

a）為滿足工廠內大規模異構任務的高并發通信要求，綜合考慮5G和TSN的優勢，從網絡適應性、調度靈活性和服務確定性角度出發，構建了工業5G-TSN的端到端組網架構，支持有線、無線網絡的綜合集成。為工廠內網的周期性、非周期性實時流的端到端確定性傳輸奠定了基礎。

b）面向異構任務的差異化QoS要求，打破傳統的單一流量調度機制，設計了全新的異構流量整形器HTS，支持流量隔離、細粒化時隙分配以及按需多元調度，不僅保證控制任務確定性時延，還能實現音視頻和感知任務的共網傳輸，提高了資源利用率。

c）基于OMNeT++搭建了工業5G-TSN仿真環境，驗證了所提HTS整形器的有效性和優勢。通過與代表性整形器的對比實驗表明，HTS獲取了平滑的流量整形效果，增強了擁塞控制、提高了帶寬利用率，時延達到毫秒級，降低低優先級業務時延87.29%以上。

1 工業5G-TSN端到端組網架構

1.1 系統模型

基于5G和TSN，構建了工廠內5G-TSN融合組網架構，如圖1所示。工業5G-TSN包括工業網關、工業交換機、工業基站以及各種工業有線和無線設備。工業網關、工業交換機、工業基站和工業有線設備通過TSN互聯，工業基站和工業無線設備通過5G互聯。

a）工業網關，采用熱備份機制，同時支持5G和TSN協議，提供協議適配服務。工業網關主要負責整個工廠內網的管理。

b）工業交換機，通過TSN協議建立工廠骨干網絡，連接部署在工廠內不同區域的工業基站或工業有線設備，實現設備間快速通信。

c）工業基站，基于邊緣計算架構，為其覆蓋區域內的工業無線設備提供5G服務，而無須經過5G核心網的處理。

d）工業有線設備，如機器人控制臂、攝像頭等，以固定方式部署，通過TSN有線連接到工廠骨干網絡。

e）工業無線設備，如移動機器人、AGV等，以分布式方式部署，通過5G無線連接到工業基站。

工業5G-TSN采用集中式和分布式混合管理機制。工業網關為5G和TSN提供控制平面和用戶平面接口，以管理整個網絡。在控制平面上，5G的應用功能（application function，AF）模塊連接到TSN的集中式網絡配置（centralized network confi-guration，CNC）模塊，以實現網絡管理功能。在用戶平面上，5G的用戶平面功能與TSN數據隊列交互，實現5G與TSN的QoS映射，區分異構工業任務，滿足不同的QoS需求。工業網關對分布式工業基站進行管理，并為工業基站分配部分系統管理功能。工業基站以集中的方式管理所連接的工業無線設備。換句話說，一個工業基站在其覆蓋范圍內獨立地調度通信。

本文所提的HTS機制用于工業網關、工業基站和工業交換機等模塊，以此來整形和轉發具有不同QoS要求的異構工業任務，實現端到端整形。

1.2 異構流量特征與需求

由于工業5G業務模型的多樣性，其QoS需求也存在差異性。當5G網絡與TSN融合時，需要將5G的業務模型及其QoS特征與TSN的QoS模型及優先級調度機制相映射匹配。不同工業場景對業務的需求雖然有較大差異，但是大部分業務需求特征呈現出高度的統一性。所以，要針對其具體需求靈活調整工廠內網中的數據，并根據需求特征將異構業務流進行合理的分類：

a）控制流（control traffics，CT）：CT流具有嚴格的周期和確定性時延約束，以便產生精準的控制決策。主要用于電機控制、機器人運動控制等控制命令傳輸，采用周期性短包，屬于周期性實時流。

b）音視頻流（audio/video traffics，AVT）：AVT主要用于視頻監控、機器視覺等數據傳輸，采用非周期性長包，要求進行有限時延的高帶寬傳輸，屬于非周期性實時流。

c）感知流（sensing traffics，ST）：主要用于組態配置、環境監測、警報事件等數據傳輸，采用大小可變的數據包，要求進行大規模高并發通信，雖然無嚴格時延約束，但時延不宜過大，屬于非周期性實時流。

基于以上分析，可將工業流量進行優先級劃分，CT業務具有最高優先級，其次為AVT和ST。當不同業務到達基站、網關或交換設備時，根據流ID識別不同的業務流，并將不同業務流按照優先級規則映射到不同隊列。

2 異構流量的端到端整形機制

為實現CT、AVT和ST等異構流量的端到端確定性傳輸，本文設計了工業5G-TSN的異構流量整形器HTS，建立如圖2所示的端到端流量整形機制，滿足多樣化工業任務的差異化QoS要求。針對不同設備端口，HTS將不同業務的優先級映射至不同隊列中，從而將周期性實時流和非周期性實時流隔開。然后，HTS對不同隊列進行流量整形，既能區分不同業務優先級，又能對端口總體速率進行限制。針對數據傳輸時間，HTS將傳輸時間分離為時間長度固定的循環周期，每個周期包含動態調整的周期性實時流和非周期性實時流傳輸時隙，傳輸時隙再進一步細粒化為共享時隙與非共享時隙。利用靈活適應的多元整形規則與每個傳輸中的異構流量任務相關聯，生成門口列表（gate control list，GCL），控制輸出門的開合，以獲得最佳的流量整形效果。

2.1 CT流量整形

CT業務具有周期性特征，數據延遲交付可能導致控制系統不穩定、控制回路操作失敗。因此，對CT數據需進行確定性傳輸。在CT時隙內，HTS只允許CT隊列的輸出門打開，并采用先進先出（first-in-first-out， FIFO）規則對CT隊列進行整形。當有多個CT隊列時，根據CT隊列的重要程度給予不同的優先級，基于門狀態實現了不同優先級隊列數據傳輸的隔離，同時不同業務流呈現出時分多址局面，進而將門控隊列的管理問題轉換為時隙分配問題，有效地管理了門控隊列的使用，避免了擁塞并且減少了等待時間，提高了通信效率，保證了CT業務流的確定性傳輸。如果前一個時隙中傳輸的非周期性數據超時，將會對CT的確定傳輸造成干擾。因此，在傳輸高優先級業務時添加一個保護帶（guard band， GB），禁止AVT和ST傳輸。圖3展示了典型的周期性GCL鏈表。

循環時間TCycleTime是系統執行一次控制鏈表的時長，將其視為一個周期。間隔時間TIntervalTime反映門控列表中一條門所對應執行時間。合理設置TCycleTime是對CT隊列進行整形的關鍵。

如果TCycleTimelt;∑niTIntervalTime+TGuardTime，則會導致AVT和ST隊列始終無法執行，其中i表示起始隊列，n表示所有隊列數。

如果TCycleTime=∑niTIntervalTime+TGuardTime，則利用GCL對業務傳輸時隙進行劃分，包括周期性時隙和非周期性時隙。其中，周期性時隙T1進行CT業務傳輸，非周期性時隙T2進行AVT和ST傳輸。

如果TCycleTimegt;∑niTIntervalTime+TGuardTime，則會有多余的時間t超出，即t=TCycleTime－∑niTIntervalTime－TGuardTime。在這段時間t內，GCL狀態全部設置為打開狀態，根據優先級規則發送所有隊列的數據。為確保在最差情況下AVT和ST不會干擾CT的數據傳輸，保護帶時間設置為傳輸ST業務最大數據幀所需的時間。

2.2 AVT和ST流量整形

在工業5G-TSN融合網絡中，異構任務的共存傳輸難以避免。例如，當機械臂抓取物料時，一方面需要現場信息的高清視頻傳輸，另一方面需要控制命令的高實時傳輸。因此，針對大帶寬、高并發訪問要求的音視頻AVT類流量和感知ST類流量的共存傳輸，將非周期性時隙T2進一步劃分為非周期性共享時隙Ts2和非周期性非共享時隙Tns2。針對時隙Ts2，HTS建立基于信用值的時隙共享模型，如圖4所示。核心思路為AVT和ST的隊列使用同一個時間門控進行門控控制，相當于兩個隊列共享同一個時隙切片，并且使用基于信用值的整形規則進行整形。

為了分析CT時隙與共享時隙相鄰時流量的確定性傳輸與信用值授權問題，將調度周期拆解為周期性時隙和非周期性共享時隙兩部分討論，并設置保護帶寬等流量隔離技術消除流間干擾。因此，GCL中的門控求解問題可以被解耦，當CT業務被傳輸時，AVT和ST門關閉；當AVT和ST正在傳輸時，CT門關閉。

AVT和ST隊列的調度基于信用值的規則：

a）AVT或ST流量等待傳輸時，即其隊列中數據流量無法傳輸時，對應的信用值credit以信用累計速率idslp增加，其最大信用值為CHAVT或CHST；當AVT或ST流量正在傳輸時，該隊列對應的信用值以信用降低速率sdslp減少，其最小信用值為CLAVT或CLST，最大信用值和最小信用值之差構建為信用值的閾值窗口。其中，累計速率與減少速率的關系為

sdslp=idslp－K

（1）

其中：K表示工業5G-TSN中交換機或網關端口傳輸速率，且

sdslp≤K

（2）

b）只有當信用值credit≥0時，AVT或ST獲得傳輸資格。

使用cred0來表示共享時隙傳輸時段j開始時的信用值，其中idslpi和sdslpi表示共享隊列i的信用上升和下降速率。因此，該發送時段中的任何時間的信用值可以表示為

credi（t）=g（t）sdslpi·t+credj0g（t）idslpi·t+credj0

（3）

其中：g（t）是區分周期性時隙和非周期性共享時隙中流量傳輸的選通函數。當傳輸CT流量時，共享時隙隊列的信用值保持不變，如式（4）所示。

g（t）=1 t{tCTO，j，tCTC，j}0 t∈{tCTO，j，tCTC，j}

（4）

其中：tCTO，j表示j中CT業務的打開時間；tCTC，j表示傳輸j中CT流量的門關閉時間。

圖5為AVT和ST基于信用值整形過程。在t1，ST0信用值大于0并開始傳輸，信用值以sdslpST速率減小。在[t1， t2]期間，AVT0需要排隊等待，信用值以idslpAVT速率增長并達到最大值CHAVT。t2時刻ST0傳輸完成，信用值達到最小CLST，此時AVT0進行傳輸，由于AVT0傳輸完畢時信用值大于0，在[t3， t4]期間，可以緊接著傳輸AVT1。AVT1傳輸完成時，ST1的信用值達到傳輸條件，所以在[t4， t6]期間，ST1完成傳輸。

對于QoS要求嚴苛的高優先級流，可以通過減小信用值，增大閾值窗口，加大增長速率，減緩降低速率，來獲取更多的時隙分配。反之，可以讓共存流量中QoS需求低的流量獲取較少的資源，以此達到按需分配、動態自適應的隊列公平共享傳輸，保證了AVT和ST共享隊列傳輸的確定性服務，同時也占據較大帶寬，如式（5）所示。

0≤idslpAVT+idslpST≤0.75 K

（5）

為保證剩余隊列傳輸的端到端時延和剩余帶寬的最大化利用，HTS將剩余端口的可用帶寬用于非共享時隙隊列，基于令牌桶機制對ST隊列進行逐條速率控制與整形，通過控制兩個關鍵參數來控制流量，即最大允許令牌數cbs和令牌累積速率cir，兩者關系如下：

Tfull=cbscir

（6）

其中：Tfull為令牌數從0增長到cbs所用的時間。

令牌桶機制使用可調度時間Teligible來指示下一個幀傳輸條件，需滿足如下條件：

Teligible（i）≤Tarrival（i）+Tmax

（7）

其中：Tarrival（i）和Tmax表示第i個ST任務幀到達端口時間和最大駐留時間。如果滿足該條件，則根據式（8）判斷：

Tnow≥Teligible（i）

（8）

如果不滿足式（8），則直接丟棄；如果滿足式（8），則進一步根據式（9）判斷。

LST（i）≤cbs（i）

（9）

其中：LST（i）為第i個任務幀長度；cbs（i）為當前令牌數量。如果滿足式（9）則發送當前數據幀，剩余令牌數為

Token=cbs（i）－LST（i）

（10）

如果剩余令牌數不足以發送下一幀，可調度時間Teligible還要包括積累足夠的令牌所需的時間Tduration，計算為

Tduration=LST（i+1）cir

（11）

圖6示意了非共享時隙Tns2內ST業務整形過程。

在t0時刻，任務進入緩沖帶。由于在t0時刻，令牌桶有最大數量cbs，所以立即傳輸ST0。在[t0， t1]期間，令牌桶中的令牌數以cir的速率增加，此時Teligible（0）指示ST0可以傳輸，并且此時令牌桶中的令牌是足夠數量的，ST1在ST0傳輸完之后受Teligible（1）指示立即被傳輸。由于在傳輸ST2時，桶中的令牌數不足以支撐其傳輸，門狀態被關閉，ST2被延遲傳輸，直到令牌數在[t1，t2]期間開始積累到一定數量，且Teligible（2）指示ST2滿足傳輸條件，ST2被傳輸。若隊列中沒有ST幀，則令牌桶中數量恢復為滿狀態。

2.3 HTS機制的實現

將不同的工業類型數據劃分為8個優先級，實時性由VLAN頭中的PCP字段標記。CT任務由于對通信的實時性和周期性有較高要求，所以從高到低以此獲取最高優先級；AVT和ST任務根據類型和用途標記剩余優先級，且AVT優先級大于ST。不同優先級的數據對應不同的優先級緩沖隊列。

如圖7所示，給出了異構流量的端到端整形過程。異構工業任務CT、AVT和ST進入交換機端口之后，進入資源存儲緩沖區，用于存儲待轉發的隊列。首先進行優先級從大到小映射，到相應的緩存隊列，CT流在周期性時隙T1按照嚴格優先級進行傳輸，T1由GCL進行固定分配，并且觸發相應門狀態參數Gate-open，其余隊列參數為Gate-closed。Ts2時隙對共享隊列AVT和ST進行傳輸，任務進入指定隊列后，信用值整形器感知GCL門控參數，共享時隙對應門參數均為Gate-open。當隊列有數據幀發送時，隊列數據傳輸狀態標志位為true，當隊列中數據幀發送完畢時，該值為1。當AVT或ST隊列信用值大于或等于0時，隊列信用值標志位的值為true，當信用值小于0時，該值為1。Tns2時隙流量整形前基于逐流過濾盒監管（per-stream filtering and policing，PSFP）需要對數據流在入隊口進行分類和計量，該階段在入口處進一步過濾超出規范要求的ST流量，并將符合條件的數據映射到相應出口隊列進行后續的流量整形。

算法1 HTS整形過程

輸入：CT隊列集合為N;ST、AVT共享隊列集合為M；ST隊列集合為P;CreditBaseGate為基于信用值門；EliglibityTimeGate為合格時間門。

輸出：CT，AVT or ST。

for n in N do

if n∈N且n滿足優先級傳輸then

n相關聯的門GateStates=“open”， 輸出n

else n繼續排隊

end if

end for

//共享時隙Ts2

for m in M do

if m∈M且滿足信用值整形then

m根據FIFO規則排隊進入緩沖區，根據式（3）初始化credit， GateStates=“open”

if credit≥0 then

CreditBaseGate=“open”， credit隨sdslp減小，輸出m

until credit達到最小值

else if creditlt;0 then

CreditBasedGate=“close”， credit隨idslp增加

repeat

end if

end for

//非共享時隙Tns2

for p in P do

if p∈P且滿足令牌桶整形then

p進入緩沖區，根據式（6）計算cbs

if Teligible≤Tarrival+Tmax then

EliglibityTimeGate=“open”， 根據式（8）（9）判斷

else if Token隨cir速率增加

repeat

until Token≥LST

end for

3 仿真分析

3.1 仿真場景

仿真分析基于OMNeT++仿真軟件和INET4.4框架搭建而成。如圖8所示的網絡拓撲，節點Robotcontroller、camera、sensor1和sensor2是數據發送端，表示工業有線設備。SW1、SW2和SW3是交換端，表示TSN工業交換機對發送端流量進行調度和轉發。BS1和BS2是無線接入點，表示工業基站。節點roboticarm、server1和server2是數據接收端，表示工業無線設備。數據發送端和數據接收端可以同時發送和接受多種類型的工業數據。設置鏈路的傳輸帶寬為1 Gbit/s，共享時隙預留帶寬設置為K值的75%，剩余帶寬分配至其他隊列，仿真時間為1 s。數據的優先級和流量類型等配置信息如表2所示。

GCL的設置如表3所示，循環周期T為22 ms，offset設置為10 ms，保護帶間隔參數為4 ms。

3.2 仿真分析

為了驗證HTS的有效性和優勢，將HTS與TAS、CBS+TAS作為對比，性能指標采用平均端到端時延。

由圖9（a）（b）可知，由于HTS和TAS都為CT分配專用傳輸時隙，CT的平均端到端時延是確定的，即CT_a和CT_b在HTS機制下具有良好的時延特性，且時延效果均明顯低于其他機制，所以可很好地適應工業控制應用。CT_a和CT_b的平均端到端時延穩定在2.17 ms和2.28 ms。在發送間隔、數據包長相同且跳數相同的情況下，CT_b的優先級低于CT_a，所以CT_b的時延低于CT_a。盡管TAS也能保證高優先級業務流確定傳輸，但無法應對工廠內部復雜場景進行流量整形。

圖9 CT平均端到端時延情況

Fig.9 Average E2E latency of CT

圖10（a）（b）為共享時隙中，共享隊列AVT和ST0的平均端到端時延，AVT和ST的時延在前0.1 s出現增長后穩定在7.87 ms和15.84 ms，相比傳統TAS+CBS機制，HTS的共享時隙窗口內帶寬可充分利用，在工業場景適合不同優先級任務的共存傳輸。由于多個共享隊列輸出門的打開和關閉，導致傳輸時隙的沖突，存在一定傳輸時延，所以HTS共享時隙中隊列時延有可能高于TAS，但不影響隊列整體調度。

圖11（a）（b）為非共享時隙中ST業務流在不同調度機制下的時延情況。可以明顯地看到，隨著傳輸時間的推移，HTS方案下，ST任務的平均時延明顯低于其他方案，ST1的平均時延出現小幅增長后穩定在13.7 ms左右，ST2由于具有最低優先級和最大數據包長，平均時延不斷增長但最大時延不超過16.7 ms。相比于其他調度方案，HTS對工業非實時流具有很強的調度性能，在端口剩余帶寬較小的情況下將低優先級業務時延降低87.29%～94.22%。

4 結束語

本文針對智能工廠內部異構工業的確定性傳輸和差異化QoS保障要求，基于5G與TSN建立了工業5G-TSN網絡架構，同時，融合時間觸發和事件觸發機制提出了一種HTS機制，對工廠內部異構工業任務按需調度整形。仿真結果表明，本文所提流量整形機制相比于其他機制可嚴格滿足關鍵控制任務確定性傳輸要求，并且為其他工業任務的共存傳輸提供靈活調度，同時將非共存傳輸任務的最大端到端時延減小87.29%～94.22%。本文重點關注了工業5G-TSN組網架構中周期性實時任務與非周期性實時任務的整形問題，為工業領域混合流量調度整形提供了參考價值，下一步將考慮異構工業任務的動態調度方法。

參考文獻：

[1]

Xu Chi， Yu Haibin， Jin Xi， et al. Industrial Internet for intelligent manufacturing： past， present， and future [J]. Frontiers of Information Technology amp; Electronic Engineering， 2024， 25（9）： 1173-1192.

[2]Xiang Wei， Yu Kan， Han Fengling， et al. Advanced manufacturing in industry 5.0： a survey of key enabling technologies and future trends [J]. IEEE Trans on Industrial Informatics， 2024， 20（2）： 1055-1068.

[3]王準， 許馳， 王倚天， 等. 工業5G的D2D多跳中繼輔助傳輸方法及中斷性能分析 [J]. 計算機應用研究， 2022，39（5）： 1510-1513. （Wang Zhun， Xu Chi， Wang Yitian， et al. Multi-hop D2D relay-assisted transmission and outage analysis for industrial 5G [J]. Application Research of Computers， 2022， 39（5）： 1510-1513.）

[4]羅成， 程思遠， 江巧捷， 等. 5G承載關鍵技術與規劃設計 [M]. 北京： 人民郵電出版社， 2019. （Luo Cheng， Cheng Siyuan， Jiang Qiaojie， et al. Key technology and planning amp; designing for 5G carrier network [M]. Beijing： Posts amp; Telecom Press， 2019.）

[5]蔡岳平， 李棟， 許馳， 等. 面向工業互聯網的5G-U與時間敏感網絡融合架構與技術 [J]. 通信學報， 2021， 42（10）： 43-54. （Cai Yueping， Li Dong， Xu Chi， et al. Integrating 5G-U with time-sensitive networking for industrial Internet： architectures and techno-logies [J]. Journal on Communications， 2021， 42（10）： 43-54.）

[6]Nasrallah A，Thyagaturu A S， Alharbi Z， et al. Ultra-low latency （ULL） networks： the IEEE TSN and IETF DetNet standards and related 5G ULL research [J]. IEEE Communications Surveys amp; Tutorials， 2019， 21（1）： 88-145.

[7]Bruckner D，Stnic M P， Blair R， et al. An introduction to OPC UA TSN for industrial communication systems [J]. Proceedings of the IEEE， 2019， 107（6）： 1121-1131.

[8]朱瑾瑜， 張恒升， 陳潔. TSN與5G融合部署的需求和網絡架構演進 [J]. 中興通訊技術， 2021， 27（6）： 47-52. （Zhu Jinyu， Zhang Hengsheng， Chen Jie. Requirements and network architecture evolution of TSN and 5G integrated deployment [J]. ZTE Technology Journal， 2021， 27（6）： 47-52.）

[9]Waqar M， Kim A， Cho P K. A transport scheme for reducing delays and jitter in Ethernet-based 5G fronthaul networks [J]. IEEE Access， 2018， 6： 46110-46121.

[10]Bhattacharjee S， Schmidt R， Katsalis K， et al. Time-sensitive networking for 5G fronthaul networks [C]//Proc of IEEE International Conference on Communications. Piscataway，NJ： IEEE Press， 2020： 1-7.

[11]3GPP. 3GPP TS 23. 501， Technical specification group services and system aspects： system architecture for the 5G system （5GS） stage 2 （Release 19） [S]. 2024.

[12]Martenvormfelde L， Neumann A， Wisniewski L， et al. A simulation model for integrating 5G into time sensitive networking as a transpa-rent bridge [C]//Proc of the 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation. Piscataway，NJ： IEEE Press， 2020： 1103-1106.

[13]Liu Xiaoyu， Xu Chi， Yu Haibin. Network calculus-based modeling of time sensitive networking shapers for industrial automation networks [C]// Proc of the 11th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing. Piscataway，NJ： IEEE Press， 2019： 1-7.

[14]Mohammadpour E， Stai E， LeBoudec J Y. Improved credit bounds for the credit-based shaper in time-sensitive networking [J]. IEEE Networking Letters， 2019， 1（3）： 136-139.

[15]Zhang Jiayi， Chen Lihao， Wang Tongtong， et al. Analysis of TSN for industrial automation based on network calculus [C]// Proc of the 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation. Piscataway， NJ： IEEE Press， 2019： 240-247.

[16]Nasrallah A， Thyagaturu A S， Alharbi Z， et al. Performance compa-rison of IEEE 802.1 TSN time aware shaper （TAS） and asynchronous traffic shaper （ATS） [J]. IEEE Access， 2019， 7： 44165-44181.