馮友林，何鋒，*，李錚，周璇，于思凡，熊華鋼

1.北京航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，北京 100191

2.中國科學(xué)院 空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100190

3.中國科學(xué)院 空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100190

航空電子系統(tǒng)是飛機(jī)等大型綜合電子平臺的“大腦”和“神經(jīng)中樞”，其綜合化程度決定了飛機(jī)的性能和發(fā)展水平［1］。新一代民機(jī)航空電子系統(tǒng)正向著深度綜合方向演進(jìn)，其復(fù)雜性也隨著功能的增加而持續(xù)增長。目前以有線為主的航空電子系統(tǒng)均面臨著幾乎遍布平臺全身的有線電纜連接帶來的線纜重量過大、布線成本高以及難以維護(hù)的問題［2-3］。

近20 年來，無線通信經(jīng)歷了快速發(fā)展。逐漸成熟的無線通信技術(shù)在航電領(lǐng)域也被人們所關(guān)注，例如超寬帶、無線航空電子機(jī)內(nèi)通信系統(tǒng)WAIC（Wireless Avionics Intra-Communications）、WIFI（Wireless Fidelity）、5G 等［4-7］，都為機(jī)內(nèi)組網(wǎng)的多樣性提供了借鑒。業(yè)界逐漸開始針對機(jī)內(nèi)更加靈活的組網(wǎng)形式進(jìn)行研究。

在航空領(lǐng)域使用無線技術(shù)的潛在優(yōu)勢是減少電纜的相關(guān)重量，以及由于布線所帶來的高復(fù)雜性、低效率和高成本問題。民機(jī)航電系統(tǒng)互連設(shè)備數(shù)量的持續(xù)增加，導(dǎo)致信息交互數(shù)據(jù)量的倍增，不但使得航空電子通信架構(gòu)的復(fù)雜性持續(xù)增加，也極大地增加了飛機(jī)布線的困難［8］。例如，A380、A350 等新一代民機(jī)航電系統(tǒng)主要由航空電子全雙工交換以太網(wǎng)（Avionics Full-Duplex Switched Ethernet， AFDX）的高速骨干網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)鍵航空電子系統(tǒng)組成。對于遠(yuǎn)端的傳感器和作動器等，通過遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)集中器（Remote Data Concentrator， RDC）將 低 速 率 數(shù) 據(jù) 總 線（如ARINC429［9］和CAN［10］）上的信息經(jīng)由網(wǎng)關(guān)匯聚到骨干AFDX 網(wǎng)絡(luò)中。雖然這種架構(gòu)滿足了航空電子設(shè)備互連的主要要求，但大量的電纜和連接器產(chǎn)生了許多額外重量和集成成本。例如，大型民機(jī)制造和安裝過程中與布線相關(guān)的成本估計(jì)為每公斤2 000 美元，這導(dǎo)致總成本從A320 飛機(jī)的1 400 萬美元上升到B787 等飛機(jī)的5 000 萬美元不等［8，11］。特別是新一代大型客機(jī)A380 共包含500 km 長的電纜，這些布線成本是其生產(chǎn)延遲和成本超支的主要原因之一［12］。在直升機(jī)平臺，有線網(wǎng)絡(luò)的尺寸重量和功率（Size Weight and Power，SWaP）問題同樣明顯。根據(jù)文獻(xiàn)［13］，黑鷹直升機(jī)的電纜重量約為2 000 磅（1 磅=0.453 6 kg）。據(jù)估計(jì)，如果采用無線通信的方式來達(dá)到減重的目的，可以使機(jī)內(nèi)燃油使用時(shí)間增加12%［14］；如果算上減少布線規(guī)劃任務(wù)降低的成本，預(yù)計(jì)每架直升機(jī)可節(jié)省百萬美元以上。除了成本問題之外，航空電子有線互連有可能受到結(jié)構(gòu)故障和火災(zāi)危險(xiǎn)的影響，這會降低可靠性并影響機(jī)內(nèi)設(shè)備的維護(hù)。

許多學(xué)者對于機(jī)載無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了討論，其中比較成體系的為WAIC 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)［15-16］。該協(xié)議提出了一種機(jī)內(nèi)無線傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，并提到機(jī)內(nèi)近30%的電纜完全可以被無線網(wǎng)絡(luò)替代。除此之外，超寬帶技術(shù)（Ultra WideBand）也已被應(yīng)用在機(jī)內(nèi)傳感器網(wǎng)絡(luò)、空中多媒體視聽互聯(lián)中。但對于其在航電環(huán)境中的深入應(yīng)用，仍需要通過進(jìn)一步建模及理論分析，對接入方法和性能進(jìn)行論證評價(jià)，從而利用超寬帶無線技術(shù)代替機(jī)內(nèi)有線網(wǎng)絡(luò)，減小飛機(jī)重量以及維護(hù)成本［17］。

近年來，5G 增強(qiáng)的移動寬帶、超可靠、低時(shí)延通信等特性，為物聯(lián)網(wǎng)（IoT）提供了重要的技術(shù)支撐，基于5G 的物聯(lián)網(wǎng)將顯著提升各行業(yè)的質(zhì)量和運(yùn)營效率［18-19］。5G 網(wǎng)絡(luò)在增強(qiáng)移動寬帶（eMBB）、超高可靠低時(shí)延通信（uRLLC）和海量機(jī)器類通信（mMTC）等方面得到典型應(yīng)用。相較于其他無線通信技術(shù)如超寬帶、WIFI 等，5G 無線通信在時(shí)延、速率以及穩(wěn)定性上均有較好的表現(xiàn)。因此，本文在機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)中采用5G 無線混合組網(wǎng)技術(shù)，從而在減少電纜重量、靈活組網(wǎng)設(shè)計(jì)、覆蓋有線電纜難以到達(dá)的位置，以及改進(jìn)故障排除方面帶來可觀提升。本文的研究對象航電網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)特殊的高實(shí)時(shí)性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，對于端到端延遲十分敏感，因此需要對其在機(jī)內(nèi)環(huán)境中的適應(yīng)性進(jìn)行評估，典型的可采用理論分析加數(shù)值仿真的方式驗(yàn)證。

本文在第1 節(jié)中首先提出機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)架構(gòu)，著重分析5G 無線接入民機(jī)航電系統(tǒng)的部分；在第2 節(jié)中利用隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算，分析機(jī)內(nèi)5G混合組網(wǎng)的消息端到端延遲；第3 節(jié)中對5G 無線混合組網(wǎng)的性能進(jìn)行數(shù)值仿真驗(yàn)證。

1 混合組網(wǎng)系統(tǒng)模型

1. 1 機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)架構(gòu)

對于機(jī)內(nèi)無線網(wǎng)絡(luò)，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了許多研究［15-17］?，F(xiàn)階段對于無線航電網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)的設(shè)計(jì)，主要集中于有線航電網(wǎng)絡(luò)與無線航電網(wǎng)絡(luò)的混合組網(wǎng)方面。在一些航電網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵應(yīng)用中，由于民機(jī)航電系統(tǒng)高可靠性要求以及無線技術(shù)自身技術(shù)的特點(diǎn)，要想完全通過無線取代有線實(shí)現(xiàn)民機(jī)航電系統(tǒng)的組網(wǎng)通信，還需要進(jìn)一步提升無線通信技術(shù)的可靠性；但是，無線通信可以充當(dāng)某些非關(guān)鍵設(shè)備的接入備選方案，如將部署在飛機(jī)外端端系統(tǒng)的傳感器和作動裝置，通過無線-有線混合通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)接入機(jī)內(nèi)核心網(wǎng)絡(luò)，在保障核心關(guān)鍵系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下，可以提高整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和通信接入的靈活性。

因此，本文構(gòu)建的民機(jī)機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)架構(gòu)，是在有線AFDX 骨干網(wǎng)絡(luò)中，把部分非關(guān)鍵或者基于概率保障條件的端系統(tǒng)替換為5G 端設(shè)備。依照分布式綜合模塊化航空電子系統(tǒng)（DIMA）的分布式物理布局理念，通過在機(jī)艙內(nèi)部的各個(gè)子IMA 或者子域（Domain）部署5G 微基站，實(shí)現(xiàn)5G 端設(shè)備通過無線協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊接入到航電骨干網(wǎng)絡(luò)中。從而將原有航電網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)端端系統(tǒng)的有線接入形式替換為無線接入形式，解決機(jī)內(nèi)遠(yuǎn)端有線電纜過多、過長和跨域的問題，其組網(wǎng)架構(gòu)圖如圖 1 所示。

圖1所示的混合組網(wǎng)架構(gòu)將機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)分為機(jī)內(nèi)末梢接入網(wǎng)、承載支線網(wǎng)以及機(jī)內(nèi)核心骨干網(wǎng)。其中各個(gè)網(wǎng)絡(luò)功能如下：

圖1 機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)架構(gòu)示意圖Fig. 1 Architecture of airborne 5G hybrid network

1） 機(jī)內(nèi)核心骨干網(wǎng)：為AFDX 核心交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)消息的跨域路由和轉(zhuǎn)發(fā)。

2） 承載支線網(wǎng)：主要實(shí)現(xiàn)流量協(xié)議轉(zhuǎn)換的功能，將5G 流量與機(jī)內(nèi)AFDX 網(wǎng)絡(luò)流量消息進(jìn)行無損轉(zhuǎn)換。

3） 機(jī)內(nèi)末梢接入網(wǎng)：為AFDX 端系統(tǒng)以及5G 端設(shè)備的接入網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了AFDX 端系統(tǒng)和5G 端設(shè)備各自的有線接入和無線接入。其中每個(gè)子網(wǎng)內(nèi)需要配備5G 微基站，實(shí)現(xiàn)5G 端設(shè)備的無線接入。

1. 2 機(jī)內(nèi)5G 接入網(wǎng)絡(luò)模型

將5G 接入網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)接入到機(jī)內(nèi)AFDX 有線架構(gòu)中，根據(jù)WAIC 建議的組網(wǎng)架構(gòu)，本文采用了如圖2 所示的形式。其中，UE （User Equipment）與gNodeB （gNB）為機(jī)內(nèi)末梢接入網(wǎng)部分，使機(jī)內(nèi)5G 端系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)通過微基站接入到航電網(wǎng)絡(luò)；5G 流量通過承載支線網(wǎng)中的協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)幀格式的轉(zhuǎn)換，其中協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊的主要作用是在5G 的TCP/IP 流量與AFDX 的速率約束（RC）流量之間實(shí)現(xiàn)無損轉(zhuǎn)換，使2 個(gè)網(wǎng)絡(luò)的消息可以無損的在對方網(wǎng)絡(luò)中傳輸。最終5G流量以AFDX 網(wǎng)絡(luò)的RC 流量的形式在AFDX機(jī)內(nèi)核心骨干網(wǎng)內(nèi)傳輸，到達(dá)最終目的節(jié)點(diǎn)。其中5G 模塊在接入承載支線網(wǎng)之前均采用無線傳輸模式，從而降低了整體飛機(jī)艙內(nèi)有線電纜的數(shù)量。

圖2 機(jī)內(nèi)5G 接入網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2 Schematic of airborne 5G network topology

圖3 5G 獨(dú)立組網(wǎng)與非獨(dú)立組網(wǎng)Fig.3 5G SA network and ENDC network

在圖 2 所示架構(gòu)中，UE 為5G 用戶設(shè)備，在機(jī)內(nèi)混合組網(wǎng)架構(gòu)中定義為無線接入的端系統(tǒng)模塊或用戶手持端設(shè)備。其中，TCP/IP 為5G 端系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議、NR NIC 為5G New Radio 特性，其實(shí)現(xiàn)了5G 的NR 特性。gNB 為5G 微基站，其中PPP 接口實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)對點(diǎn)協(xié)議，可以將5G 流量在基站內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)。在5G 網(wǎng)絡(luò)的部署中，接入網(wǎng)存在2 種部署方式，分別為獨(dú)立組網(wǎng)（Stand Alone，SA）及非獨(dú)立組網(wǎng)（E-UTRA/NR Dual Connectivity，ENDC）。如圖 3 所示，獨(dú)立組網(wǎng)是指用戶直接通過gNB 接入到5G 核心網(wǎng)絡(luò)，這種部署主要針對5G 獨(dú)立部署的情況。而非獨(dú)立組網(wǎng)是3GPP 支持從4G 到5G 的平穩(wěn)過渡，確定的E-UTRA/NR 的雙連接部署，由一個(gè)作為主節(jié)點(diǎn)（MN）的eNB 和一個(gè)作為輔助節(jié)點(diǎn)（SN）的gNB構(gòu)成基站部分，eNB 與核心網(wǎng)鏈接，負(fù)責(zé)將流量轉(zhuǎn)發(fā)到5G 核心網(wǎng)絡(luò)。

在機(jī)內(nèi)混合組網(wǎng)架構(gòu)中，由于非獨(dú)立組網(wǎng)會帶來基站物理冗余，本文提出的機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)機(jī)內(nèi)末梢接入網(wǎng)架構(gòu)采用了獨(dú)立組網(wǎng)架構(gòu)，5G端系統(tǒng)通過微基站經(jīng)由承載支線網(wǎng)的協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊直接接入機(jī)內(nèi)核心骨干網(wǎng)絡(luò)。

2 混合組網(wǎng)性能分析

機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)實(shí)時(shí)、高可靠的復(fù)雜系統(tǒng)，對于機(jī)內(nèi)消息的端到端延遲十分敏感；除此之外對于有線復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)有無線通信系統(tǒng)接入時(shí)，需要考慮無線接入帶來的延遲以及無線傳輸過程中的非可靠性通信問題。在機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)中，無線接入的非確定延時(shí)，會對RC 流量傳輸引入更大的不確定性，增大其突發(fā)度，因此需要對5G 流量接入航電網(wǎng)絡(luò)后的消息端到端延遲進(jìn)行進(jìn)一步的精確分析。對于空客A380 和波音B787 飛機(jī)，其機(jī)內(nèi)AFDX 網(wǎng)絡(luò)的帶寬占用率一般不超過20%，本文主要對5G 接入網(wǎng)絡(luò)后的時(shí)間傳輸延遲進(jìn)行分析。

2. 1 混合組網(wǎng)端到端延遲模型

在本文提出的混合組網(wǎng)架構(gòu)中存在2 種流量，其中一部分為5G 流量，另外一部分為原民機(jī)航電系統(tǒng)RC 流量。因此需要對2 種流量的綜合流量進(jìn)行建模。2 個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的流量兩兩組合分為以下4 種情況，端到端延遲分別建模為

式（1）～式（4）的消息傳輸類型分別對應(yīng)圖 4中①～④的流量傳輸。其中：①為AFDX 端系統(tǒng)到AFDX 端系統(tǒng)流量類型；②為5G 端系統(tǒng)到5G端系統(tǒng)流量類型；③為AFDX 端系統(tǒng)到5G 端系統(tǒng)類型；④為5G 端系統(tǒng)到AFDX 端系統(tǒng)流量類型。T5gU和T5gD分別表示為5G 端系統(tǒng)與微基站之間的上行、下行延遲；Tgate為協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)換延遲。對于來源和目的節(jié)點(diǎn)均為AFDX 端系統(tǒng)消息，雖然在協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊中不存在協(xié)議轉(zhuǎn)換，但是依然存在多個(gè)RC 消息的排隊(duì)輸出延遲，以及本模塊自身的技術(shù)時(shí)延，在本文中統(tǒng)一用Tgate進(jìn)行表示，Tgate還包含協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊的固定技術(shù)時(shí)延；Tsw為消息在AFDX 網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中經(jīng)過的所有交換機(jī)的傳輸延遲，也包括在交換機(jī)端口輸出時(shí)的排隊(duì)調(diào)度時(shí)間以及交換機(jī)的固定技術(shù)延遲；Tes為交換機(jī)與航電端系統(tǒng)之間的傳輸延遲。需要說明的是，在圖4 中描繪的消息，都假定流經(jīng)了AFDX 核心網(wǎng)絡(luò)。其實(shí)，當(dāng)消息為局部域內(nèi)消息時(shí)，則不存在經(jīng)過AFDX 核心網(wǎng)絡(luò)的路徑，則其對應(yīng)的Tsw為0。

圖4 機(jī)內(nèi)混合組網(wǎng)流量示意圖Fig.4 Schematic of airborne hybrid network traffic

圖5 機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)仿真拓?fù)銯ig.5 Simulation topology of airborne 5G hybrid network

5G 網(wǎng)絡(luò)接入會帶來接入延遲，以及延遲形成的突發(fā)度會對后續(xù)消息傳輸產(chǎn)生持續(xù)影響。因此需要對5G 接入網(wǎng)絡(luò)的延遲進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)機(jī)內(nèi)混合組網(wǎng)的性能評估。

2. 2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算模型

網(wǎng)絡(luò)演算（Network Calculus，NC）是一種基于最小加代數(shù)理論的網(wǎng)絡(luò)性能分析方法［20］，其主要分為確定性網(wǎng)絡(luò)演算［21］與隨機(jī)性網(wǎng)絡(luò)演算［22］。確定性網(wǎng)絡(luò)演算刻畫流量端到端傳輸延遲的最壞性能上邊界。由于到達(dá)曲線和服務(wù)曲線本身的悲觀型，往往確定性網(wǎng)絡(luò)演算得到的性能上邊界比流量真實(shí)最壞傳輸延遲要大。事實(shí)上流量能夠滿足最壞傳輸場景的可能性極低，通過網(wǎng)絡(luò)仿真也能發(fā)現(xiàn)最壞傳輸場景為其極端罕見事件。由此發(fā)展了隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算方法，利用概率模型，在一定置信條件下計(jì)算流量的最壞傳輸延遲，可以大大降低確定性網(wǎng)絡(luò)演算的悲觀性。相比于網(wǎng)絡(luò)仿真，其置信條件是從解析模型的角度進(jìn)行構(gòu)造和滿足，比單次仿真后置信度的概率統(tǒng)計(jì)方式要更確定和有保障。

在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算中最重要的概念為隨機(jī)到達(dá)曲線以及隨機(jī)服務(wù)曲線，其定義如下所示：

定義1 （隨機(jī)到達(dá)曲線）到達(dá)數(shù)據(jù)流量存在一個(gè)隨機(jī)到達(dá)曲線 α ∈F，其存在邊界函數(shù)f ∈Fa，表示為A(t)～＜f，α ＞。對 于任意 的t ≥0 以及x ≥0，都有

式中： sup 表示為函數(shù)的上確界。

在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算中，定義隨機(jī)到達(dá)曲線來表示到達(dá)數(shù)據(jù)的上包絡(luò)，表示在一定置信條件下到達(dá)的流量不會超過隨機(jī)到達(dá)曲線，其上界函數(shù)為f (x)。

定義2 （隨機(jī)服務(wù)曲線）對于服務(wù)于數(shù)據(jù)流的系統(tǒng)S，該系統(tǒng)對于到達(dá)的數(shù)據(jù)流提供一個(gè)隨機(jī)服務(wù)曲線β ∈F，其存在邊界函數(shù)g ∈Fa，表示為S～＜g，β ＞。對于任意t ≥0，都有式中：卷積?在最小加代數(shù)中可以表示為A ?β=inf0≤s≤τ{ A(s)+β(s+τ)}， inf 表 示 函數(shù)的下確界。隨機(jī)服務(wù)曲線表示在一定置信條件下系統(tǒng)服務(wù)能力不會超過到達(dá)流量速率，其概率邊界為g(x)。

引理1 （隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算延遲邊界）對于一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)，A(t)為一個(gè)隨機(jī)到達(dá)過程，其到達(dá)曲線為α，邊界函數(shù)為f (x)。實(shí)時(shí)系統(tǒng)提供隨機(jī)服務(wù)過程S(t)，其隨機(jī)服務(wù)曲線為β，邊界函數(shù)為g(x)。對于任意的t ≥0 以及x ≥0，其給定置信條件下的延遲L(t)滿足

式中：h（α+x，β）為到達(dá)曲線α+x 與服務(wù)曲線β之間的最大水平距離； f (x)?g(x)為邊界函數(shù)f (x)、g(x)的代數(shù)和的最小下邊界。

引理2 （切爾諾夫限）對于任意隨機(jī)變量X且E(X )存 在，對 于 任 意 常 量a 和t ≥0，不 等式（8）均成立：

式中：E [etX]稱為隨機(jī)變量X 的矩母函數(shù)。

2. 3 機(jī)內(nèi)5G 接入網(wǎng)延遲分析

對于機(jī)內(nèi)5G 混合組網(wǎng)需要針對不同的流量進(jìn)行分析。對于AFDX 流量，每條流量受限于最大幀長Smax以及兩個(gè)相鄰幀之間的最小幀間間隔BAG 的約束，因此AFDX 流量到達(dá)曲線可以表示為

式中： σ 表示流量突發(fā)度，一般用幀長最大值進(jìn)行刻畫； ρ 表示持續(xù)比特流速率。

對于機(jī)內(nèi)5G 接入網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)延遲分析，需要考慮5G 網(wǎng)絡(luò)本身的特性。3GPP 標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議中5G 流量符合到達(dá)速率為λ 的泊松過程。對5G 流量的引入需要對到達(dá)流量模型進(jìn)行民機(jī)航電系統(tǒng)的適應(yīng)性修正。其中， λ 可以等效于流量長期持續(xù)比特流速率。考慮到到達(dá)曲線為到達(dá)流量的上邊界，需要引入突發(fā)度的概念。本文的模型考慮到受限于上層應(yīng)用處理的串行化，在極小的時(shí)間間隔下不會突發(fā)到達(dá)2 個(gè)及以上的流量包。將1 個(gè)流量包突發(fā)到達(dá)的情況考慮到到達(dá)曲線中，參考RC 到達(dá)流的處理方式，對兩個(gè)幀間的最小間隔依然采用BAG 進(jìn)行標(biāo)記，將修正后的5G 泊松過程到達(dá)流量的突發(fā)度σ 定義為max(lmax，BAG×λ)，其 中， lmax為 幀 長 最 大 值。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演算到達(dá)曲線，定義得到5G 流量到達(dá)曲線為

對于某子網(wǎng)內(nèi)微基站，其服務(wù)多個(gè)5G 端系統(tǒng)，每個(gè)端系統(tǒng)可能會有多個(gè)流量消息，因此需要對于端口聚合流量進(jìn)行分析。其中5G 聚合流量到達(dá)曲線可以表示為

式中： σi為端口處第i 條5G 流量的數(shù)據(jù)幀長；λi為第i 條5G 流量的平均到達(dá)速率。根據(jù)第1 節(jié)提出的接入拓?fù)浞治觯?G 端系統(tǒng)流量離開后直接到達(dá)微基站處。因此進(jìn)行隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算過程中，到達(dá)曲線采用5G 流量的到達(dá)曲線，而服務(wù)曲線采用微基站服務(wù)能力。5G 流量相較于AFDX 的RC流量會經(jīng)過微基站的服務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)后到達(dá)核心交換機(jī)中。

利用切爾諾夫限定義，可以得到5G 流量到達(dá)曲線的邊界概率函數(shù)，如式（12）所示，其證明如下。

證明1

對于機(jī)內(nèi)5G 混合網(wǎng)絡(luò)中的5G 無線消息的到達(dá)過程，根據(jù)引理2 切爾諾夫限、5G 流量到達(dá)曲線以及式（5）可以得到：式中：對于平均到達(dá)流量為λ 的隨機(jī)過程，可以得到其矩母函數(shù)為E[ eθA( t)]=eλt(eθ-1)，代入式（13）并對θ 求極限，當(dāng)θ 滿足式（14）時(shí)，式（13）右側(cè)可以取得極限值：

將式（14）代入式（13）可以最終得到式（12），證畢。

對于5G 機(jī)內(nèi)混合網(wǎng)絡(luò)內(nèi)微基站的服務(wù)曲線采用β(t)=Ct 表示，根據(jù)文獻(xiàn)［23］可以得到5G基站服務(wù)曲線的邊界函數(shù)為

最終可以得到5G 機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)接入網(wǎng)延遲如式（16）所示，其證明如下。

證明2

將式（12）、式（15）代入式（7）可以得到：

最終將x=d( c-λ )-σ 代入式（18）可以得到式（16），證畢。

2. 4 混合組網(wǎng)優(yōu)先級分析

根據(jù)前面的模型，對于5G 無線接入的流量經(jīng)協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)換后在AFDX 交換網(wǎng)絡(luò)內(nèi)以速率約束（RC）流量的形式進(jìn)行傳輸。根據(jù)AFDX協(xié)議，RC 流量存在優(yōu)先級機(jī)制，實(shí)現(xiàn)高優(yōu)先級流量的優(yōu)先傳輸?？紤]到5G 流量接入會帶來接入延遲，因此需要將延遲進(jìn)行換算后在后續(xù)AFDX網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行統(tǒng)一建模，以支持不同優(yōu)先級消息調(diào)度輸出的分析。由于5G 流量在接入后變?yōu)槁┩傲髁磕Ｐ停虼藢τ诠部紤]N 級優(yōu)先級，而當(dāng)下優(yōu)先級為k 的聚合流量，其對應(yīng)服務(wù)曲線為

通過式（19）可以得到高優(yōu)先級消息的服務(wù)曲線為

式中： lmax為為低優(yōu)先級數(shù)據(jù)流的最大幀長； C 為物理鏈路速率。

由于交換機(jī)端口優(yōu)先對高優(yōu)先級數(shù)據(jù)流服務(wù)，因此低優(yōu)先級數(shù)據(jù)流的傳輸受限于交換機(jī)端口的輸出速率和交換機(jī)端口對高優(yōu)先級數(shù)據(jù)流的服務(wù)，其服務(wù)曲線為

式中： C 為物理鏈路速率；H 為高優(yōu)先級數(shù)據(jù)流集 合； ρm為數(shù)據(jù) 流flowm的比特 流速率； σm為 數(shù)據(jù)流flowm的突發(fā)度。

2. 5 混合組網(wǎng)端到端延遲計(jì)算

根據(jù)2.1 節(jié)中式（1）～式（4）的模型可以計(jì)算不同場景下的端到端延遲。對于串聯(lián)系統(tǒng)，只需要考慮傳輸過程中的可變延遲節(jié)點(diǎn)。對于固定技術(shù)延遲，如發(fā)送中固定的硬件技術(shù)延遲，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演算模型可直接簡單地累加到最終計(jì)算結(jié)果中。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演算理論，對于第i+1 級節(jié)點(diǎn)的流量約束與第i 級節(jié)點(diǎn)有關(guān)，其關(guān)系為

式中： Ti為第i 級的排隊(duì)延遲，在2.3 節(jié)中已經(jīng)計(jì)算出最關(guān)鍵的T5g，需要將5G 接入網(wǎng)絡(luò)的延遲累積到后續(xù)計(jì)算中。

3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析

3. 1 機(jī)內(nèi)混合組網(wǎng)數(shù)值仿真模型

本節(jié)針對第2 節(jié)提出的機(jī)內(nèi)5G 混合架構(gòu)端到端延遲進(jìn)行分析，通過數(shù)值仿真法對上述理論模型進(jìn)行驗(yàn)證。

本次實(shí)驗(yàn)仿真采用A380 類似的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錇橛懻摶A(chǔ)，將其部分遠(yuǎn)端端系統(tǒng)改為5G 端系統(tǒng)接入，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D 5 所示。其中共包括32 個(gè)端 系統(tǒng)，9 個(gè) 交 換 機(jī)，12 個(gè)5G 接入 設(shè) 備，4 個(gè)5G微基站，8 個(gè)協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊。共涉及132 條流量，其 中包括68 條5G 流 量，64 條AFDX 的RC 流量，圖中雙向箭頭旁Num 數(shù)值表示為將原有線AFDX 網(wǎng)絡(luò)改造為混合組網(wǎng)后，需要將原有ES流量改造為5G 流量的數(shù)目。如采用原有AFDX網(wǎng)絡(luò)，這些抽取改造的流量會回到旁邊的AFDX端系統(tǒng)中?？紤]到航電組網(wǎng)環(huán)境下流量傳輸?shù)男阅鼙Ｕ弦?，在選擇5G 流量的時(shí)候?qū)⒏嗟钠蛴谖挥谶h(yuǎn)端端系統(tǒng)的流量，其選取原則為非關(guān)鍵端系統(tǒng)流量。機(jī)內(nèi)末梢接入網(wǎng)內(nèi)的AFDX 與5G端系統(tǒng)通過承載支線網(wǎng)中的協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊接入到機(jī)內(nèi)核心骨干網(wǎng)絡(luò)中的交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)；其涉及到的流量均通過一個(gè)協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)發(fā)到核心交換機(jī)路由傳輸?shù)搅硪欢说腁FDX 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。

對于5G 接入網(wǎng)絡(luò)，采用獨(dú)立組網(wǎng)的形式接入到機(jī)內(nèi)航電網(wǎng)絡(luò)，其中5G 微基站的服務(wù)速率考慮為IMT-2020 協(xié)議中5G 基站峰值速率20 Gbit/s［24］，到達(dá)速率根據(jù)每一條流量參數(shù)獨(dú)立確定，AFDX 交換機(jī)內(nèi)服務(wù)速率為100 Mbit/s，協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊固定延遲為16 μs，交換機(jī)技術(shù)固定延 遲 為16 μs［25-26］。除 此 之 外，5G URLLC 的 誤碼率為10-5，而eMBB 場景下可靠性需求僅為10-4［27］，因 此 本 文 實(shí) 驗(yàn) 過 程 中 的 置 信 概 率ε 選 取范圍為5×10-6～2×10-5［28］。為了補(bǔ)償由于5G流量接入帶來的延遲，在機(jī)內(nèi)核心骨干網(wǎng)中將5G流量定義為高優(yōu)先級流量進(jìn)行仿真。AFDX 網(wǎng)絡(luò)中每條RC 流量受到最小幀間間隔BAG 以及最大幀長的限制。其詳細(xì)參數(shù)信息如表 1 所示。

在圖 5 所示拓?fù)渖蟼鬏?32 條消息，由于消息過多，其統(tǒng)計(jì)情況如表 2 所示。

基于MATLAB 平臺，開發(fā)了機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)演算模型數(shù)值驗(yàn)證工具，完成了5G 接入網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算，其中置信概率從5×10-6～2×10-5變化，實(shí)現(xiàn)了5G 混合網(wǎng)絡(luò)流量端到端延遲分析，分別計(jì)算5G 流量在不同置信概率下的接入延遲以及接入后消息的端到端延遲。對5G 無線接入改造后的消息端到端傳輸延遲和改造前有線AFDX 網(wǎng)絡(luò)中的消息端到端傳輸延遲進(jìn)行對比分析。

表2 仿真配置消息Table 2 Message configuration in simulation

3. 2 機(jī)內(nèi)5G 接入延遲分析

本節(jié)針對所有5G 流量進(jìn)行分析，在不同置信概率下進(jìn)行數(shù)值仿真統(tǒng)計(jì)，可以得到5G 流量在機(jī)內(nèi)末梢接入網(wǎng)數(shù)據(jù)延遲如圖6 所示。由圖 6可以看出，隨著接入置信概率的增大，5G 消息接入延遲逐漸減小，符合隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算的基本規(guī)律。除此之外接入延遲均值在450 μs 左右，對于非關(guān)鍵端系統(tǒng)的消息通過5G 無線方式接入到大型民機(jī)航電系統(tǒng)中的延遲影響可以忽略不計(jì)。該案例表明，對于大型民機(jī)航電系統(tǒng)，在原有航電網(wǎng)絡(luò)性能不降級的前提下，通過5G 接入的方式可以實(shí)現(xiàn)機(jī)內(nèi)無線有線混合組網(wǎng)，從而減少有線電纜的使用，降低原有線網(wǎng)絡(luò)帶來的SWaP問題。

圖6 不同置信概率下5G 接入延遲分布Fig.6 Distribution of 5G access delay with different confidence probabilities

3. 3 機(jī)內(nèi)混合組網(wǎng)端到端延遲分析

本節(jié)通過數(shù)值仿真實(shí)現(xiàn)了在相同配置下對原有有線航電AFDX 網(wǎng)絡(luò)與本文第2 節(jié)中提出的混合組網(wǎng)拓?fù)湎碌拿駲C(jī)航電系統(tǒng)的性能比較。在此次仿真中，5G 接入的置信概率為1.5×10-5，其結(jié)果如圖 7 和表 3 所示。其中，表 3 中的均值、最大值、最小值以及中位數(shù)分別表示通過網(wǎng)絡(luò)演算得到的所有流量的端到端延遲的統(tǒng)計(jì)值。

圖7 5G 無線接入改造前后消息端到端延遲分布Fig.7 Distribution of end-to-end delay of messages before and after 5G radio access transformation

表3 分析結(jié)果Table 3 Simulations results

根據(jù)表 3 結(jié)果可以進(jìn)一步分析得到，在該仿真案例中，5G 的接入對于機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)所有消息端到端延遲的均值增大了176.2 μs，占原有線網(wǎng)絡(luò)均值的4.89%，最大值增大了486.0 μs，占原有線網(wǎng)絡(luò)最大值的5.88%，最小值增大了272.5 μs，占原有線網(wǎng)絡(luò)最小值的32.2%，中位數(shù)增大了110.8 μs，占原有線網(wǎng)絡(luò)中位數(shù)的3.3%。

從仿真數(shù)據(jù)來看，5G 無線網(wǎng)絡(luò)的接入并不會對原有線機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)延遲造成較大影響，其中延遲增加均值僅有4.89%左右。在大規(guī)模機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，對于一些非關(guān)鍵端系統(tǒng)完全可以通過引入5G 無線網(wǎng)絡(luò)來降低有線電纜數(shù)目，從而進(jìn)一步解決SWaP 問題。

4 結(jié) 論

針對機(jī)內(nèi)5G 無線混合組網(wǎng)的性能研究，本文主要工作為以下幾點(diǎn)：

1） 提出了機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)混合組網(wǎng)拓?fù)浼軜?gòu)，充分論證了5G 無線接入機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的形式以及拓?fù)湓O(shè)計(jì)。

2） 針對5G 流量的延遲分析，構(gòu)建了基于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算的延遲分析模型，利用切諾夫邊界定義以及高低優(yōu)先級策略實(shí)現(xiàn)了5G 混合組網(wǎng)的流量端到端延遲的定量分析。

3） 針對5G 流量的接入，構(gòu)建了A380 類似的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌ㄟ^數(shù)值演算案例驗(yàn)證了算法的正確性。結(jié)果表明，將部分非關(guān)鍵流量改造為5G 無線接入后，原有AFDX 網(wǎng)絡(luò)的延遲平均增加5%。

因此，在機(jī)內(nèi)接入網(wǎng)將非關(guān)鍵端系統(tǒng)改為5G無線網(wǎng)絡(luò)接入從而形成混合組網(wǎng)架構(gòu)的形式是可取的。雖然5G 設(shè)備的接入會造成消息延遲增大，但增大延遲在大型機(jī)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模下影響較小。而將有線設(shè)備更換為無線設(shè)備，可以在成本以及設(shè)備維護(hù)等方面帶來顯著收益。