Die Planungskontrolltechnologie für die Informationsübertragung in Computernetzwerken kann in drei Kategorien unterteilt werden: Überlastungskontrolle, Deadlock-Verhinderung und Flusskontrolle; die Überlastungskontrolle dient der Kontrolle der übermäßigen Anzahl von Paketen in einem bestimmten Teil des Kommunikationssubnetzes und der Netzwerkflusskontrolle besteht darin, Software oder eine Hardwaremethode zur Steuerung des Netzwerkdatenverkehrs zu verwenden.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, DELL G3-Computer.
Die Planungssteuerungstechnologie für die Informationsübertragung in Computernetzwerken kann unterteilt werden in: Überlastungskontrolle, Deadlock-Verhinderung, Flusskontrolle
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Network Control System (NCS) bezieht sich auf ein geschlossenes Feedback-Steuerungssystem, das aus Sensoren, Controllern und Aktoren über das Netzwerk besteht. Derzeit werden in den meisten Forschungsarbeiten zu NCS Systemmodelle erstellt, die Systemstabilität analysiert und Kontrollmethoden und Kontrollregeln bereitgestellt, die auf den bestehenden Problemen und Eigenschaften von NCS basieren, um sicherzustellen, dass das System eine gute Stabilität und eine qualitativ hochwertige Kontrollleistung aufweist. Die Leistung von NCS hängt jedoch nicht nur von der Gestaltung von Kontrollstrategien und Kontrollgesetzen ab, sondern wird auch durch Netzwerkkommunikation und Netzwerkressourcen begrenzt. Durch die Informationsplanung wird versucht, Informationskonflikte und Überlastungen im Netzwerk zu vermeiden und dadurch die Dienstleistung des Netzwerksteuerungssystems erheblich zu verbessern.
Informationsmerkmale und Informationsplanungskonzepte in NCS
In NCS werden die vom Netzwerk übertragenen Informationen hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt: Echtzeitinformationen und Nicht-Echtzeitinformationen [3]. Für Echtzeitinformationen gelten sehr strenge Zeitanforderungen. Wenn eine Information innerhalb der angegebenen Obergrenze nicht funktioniert, werden die Informationen verworfen und die neuesten Informationen verwendet. In der NCS-Informationsplanungsstrategie werden hauptsächlich zwei Arten von Dateninformationen geplant: periodische Informationen und aperiodische Informationen. Periodische Informationen sind eine Art Echtzeitinformationen, die im Allgemeinen innerhalb des Übertragungszyklus an den Zielknoten übertragen werden müssen. Periodische Informationen werden auch als zeitgesteuerte Informationen oder Synchronisationsinformationen bezeichnet. Aperiodische Informationen beziehen sich auf Informationen wie Dienstanfragen zwischen Knoten. Ihre Auftrittszeitpunkte sind zufällige Informationen, die auch als ereignisgesteuerte Informationen, asynchrone Informationen oder Zufallsinformationen bezeichnet werden.
Darüber hinaus können aufkommende Informationen bei der NCS-Informationsplanung nicht ignoriert werden. Aufkommende Informationen beziehen sich auf einige plötzliche oder zufällige Ereignisse, die nicht im Voraus vorhergesagt werden können (z. B. Alarmsignale, Ausnahmebehandlung usw.). Bitte behandeln Sie es innerhalb einer bestimmten Zeitspanne, da sonst das System abnormal oder sogar lahmgelegt werden kann.
In Netzwerksteuerungssystemen erfolgt die Informationsplanung auf der Anwendungsebene, also dem Prozess der Informationsübertragung zwischen Sensoren, Controllern und Aktoren. Wenn an einem Knoten im Systemnetzwerk eine Datenübertragungskollision auftritt, legt die Informationsplanung die Prioritätssendereihenfolge, die Sendezeit und das Zeitintervall des Knotens fest, um Netzwerkkonflikte zu vermeiden.
Wenn in NCS die gesamte Datenübertragung des Netzwerksteuerungssystems innerhalb des Aufgabenzeitlimits abgeschlossen werden kann, gilt die Übertragung des Netzwerksteuerungssystems als planbar.
Typischer NCS-Informationsplanungsalgorithmus
Die aktuelle Forschung zur Informationsplanung in Netzwerksteuerungssystemen ist hauptsächlich in separate Planungs- und Steuerungsdesigns und kollaborative Planungs- und Steuerungsdesigns unterteilt.
Getrenntes Design von Planung und Steuerung
In der NCS-Forschung befasst sich eine Art von Forschung mit Kommunikationsnetzwerken und untersucht Informationsplanungsmethoden zur Verbesserung der Netzwerkdienstqualität. Die andere Art von Forschung basiert auf bestimmten Netzwerkinformationsplanungsmethoden Hierzu untersuchen wir Kontrollmethoden zur Verbesserung der NCS-Leistung. Daher spielen Informationsplanungsmethoden eine große Rolle bei der Verbesserung der NCS-Leistung.
Entsprechend den Echtzeitanforderungen von Informationen wird die Informationsplanung in statische Planung (auch Offline-Planung genannt), dynamische Planung (auch Online-Planung genannt) und Hybrid-Planung unterteilt.
Statische Prioritätsplanung
Es gibt derzeit viele statische Planungsalgorithmen. Dieser Artikel konzentriert sich auf die folgenden typischen Algorithmen und Algorithmusverbesserungen.
Die Planungspriorität des RateMonotonicSchedulingModel-Algorithmus wird durch den Task-Zyklus bestimmt. Es handelt sich um den besten statischen Planungsalgorithmus in einem synchronen Echtzeit-Task-System, bei dem der Task-Zyklus dem Zeitlimit entspricht. Dieser Algorithmus weist jedoch Mängel auf, wie z. B. eine exponentielle Zeitkomplexität bei Planungsentscheidungen, zu strenge Einschränkungen bei den Aufgabenausführungszyklen und kann nur Aufgaben mit festen Zyklen verarbeiten. Angesichts der oben genannten Mängel schlugen Lehoczky et al. [23] einen RM-Algorithmus vor, der die Durchführbarkeitsbedingungen für die Planung erweitert. Sha et al. [22] betrachteten das Blockieren von Aufgaben und gaben die planbaren Bedingungen des RM-Algorithmus im nicht präemptiven Dienstmodus an. Ye Ming et al. [5] schlugen einen neuen Echtzeit-Planungsalgorithmus (HardReal-timeCommunicationScheduler, HRTCS) vor, der auf dem RM-Algorithmus basiert. Wen Yuanbao et al. [4] schlugen einen verbesserten RM-Algorithmus für Streaming-Medien vor, bei dem die Beziehung zwischen Aufgabenzyklus und Planungspriorität nicht festgelegt ist.
Die Aufgabenpriorität der DeadlineMonotonicSchedulingModel-Strategie wird durch das Aufgabenzeitlimit bestimmt. Dieser Planungsalgorithmus soll verhindern, dass Aufgaben ihr Zeitlimit überschreiten und nicht geplant werden, wodurch die Echtzeitleistung des Systems beeinträchtigt wird. Wenn der Aufgabenzyklus und das Zeitlimit gleich sind oder alle periodischen Aufgaben synchronisiert sind, ist der DM-Algorithmus der beste statische Planungsalgorithmus.
Der von Hong et al. vorgeschlagene statische Bandbreitenplanungsalgorithmus auf Basis von Zeitfenstern vermeidet Störungen und Datenkonflikte bei der Datenübertragung im Netzwerk. Hong et al. wandten diese Planungsmethode auch auf zyklische Service-NCS und NCS im CAN-Netzwerk an.
Liu Luyuan et al. Da diese Planungsmethode auf periodische Daten im Planungsnetzwerk beschränkt ist, schlugen sie einen Zeitfenster-Planungsalgorithmus vor, der auf synchronen Phasen und asynchronen Phasen basiert, sodass auch nichtperiodische Daten den statischen Planungsalgorithmus verwenden können in Zeitfenstern.
Dynamische Prioritätsplanung
Im dynamischen Prioritätsplanungsalgorithmus ist die Zeitbeschränkungsbeziehung von Aufgaben nicht vollständig bestimmt und die Ankunftszeit neuer Aufgaben ist unbekannt. Im Folgenden werden mehrere klassische Algorithmen zur dynamischen Prioritätsplanung vorgestellt.
Die von Liu und Layland vorgeschlagene Aufgabenpriorität ist die Differenz zwischen Aufgabenfrist und Aufgabenausführungszeit. Dieser Algorithmus ist der beste dynamische Planungsalgorithmus für synchrone periodische Aufgabengruppen. Da es sich bei EDF um einen präventiven Planungsalgorithmus handelt, erfordert der Wechsel zwischen Aufgaben einen hohen Overhead. Baker [12] gab die Planbarkeitsbedingungen des EDF-Algorithmus im nicht präventiven Servicemodus an. Zhang Huijuan et al. [11] schlugen einen prioritätsgesteuerten Echtzeit-Planungsalgorithmus vor, der auf dem EDF-Algorithmus basiert und die Planungsmängel des EDF-Algorithmus in Multiprozessorsystemen weitgehend überwindet. Liu Huai et al. [10] schlugen einen fehlertoleranten Planungsalgorithmus vor, der auf dem EDF-Algorithmus basiert. Zhang Qizhi et al. [7] verwendeten die unterbrechungsfreie EDF-Planungsmethode, um die End-to-End-Verzögerung periodischer Datenrahmen zu verbessern. Hong Yanwei et al. [1] schlugen vor, die Machbarkeit von Echtzeitaufgaben an einfachen Modellen bzw. komplexen Modellen zu bestimmen.
Leastlaxityfirst-Planung (Leastlaxityfirst) und der EDF-Algorithmus können als dieselbe Art von Planungsalgorithmus betrachtet werden. Die Aufgabenpriorität ist die Differenz zwischen dem Abschlusszeitlimit und der Aufgabenausführungszeit abzüglich der Ausführungszeit der periodischen Aufgabe. Der LLF-Algorithmus versucht, häufiges Warten und die Ausführung langwieriger Aufgaben zu vermeiden und weist weniger Jitter auf.
Maximum Error First Tryonce Discard (MosterrorFirst-Tryoncediscard) ist ein von Walsh et al. [8] vorgeschlagener Planungsalgorithmus, der auf der Online-Erfassung netzwerkbedingter Übertragungsfehler und der dynamischen Zuweisung von Netzwerkbandbreite basiert.
Die von Otanez et al. [9] vorgeschlagene dynamische Planung verwirft dynamisch ein bestimmtes Datenverhältnis, um die Belastung des Netzwerks zu verringern und gleichzeitig die Systemleistung sicherzustellen. Wenn jedoch mehrere Datenpakete, die auf das Netzwerk zugreifen dürfen, gleichzeitig um Netzwerkressourcen konkurrieren, kann diese Richtlinie die Priorität des Datenpaketversands nicht bestimmen.
Dynamische Planung basierend auf Business Smoothing ist die Verwendung der Business Smoothing-Technologie von Kewon und anderen zur Steuerung des Datenverkehrs des Ethernet-Netzwerks durch Einfügen von Business Smoothern mit fester Rate und adaptiven Business Smoothern in die UDP- (TCP/IP)- und MAC-Schicht des Ethernet-Netzwerks Um die Ankunftsrate von Datenpaketen auf der MAC-Ebene zu begrenzen und die Begrenztheit der netzwerkbedingten Verzögerung sicherzustellen, wodurch die Servicequalität des Netzwerks verbessert wird.
Die von vorgeschlagene Prioritätsverbesserung – Distributed Priority Queuing Scheduling (PP-DPQ). Cena et al. können sicherstellen, dass das maximale Intervall der Echtzeitdatenübertragung eine bestimmte Obergrenze hat und Nicht-Echtzeitdaten während der Übertragung fair um Netzwerkressourcen konkurrieren.
Dynamisches Zeitfenster basierend auf Zeitfenstern (Dynamic Time Window) ist eine Verbesserung des statischen Planungsalgorithmus basierend auf Zeitfenstern von Raja und schlägt Prioritätszyklusdienste und Bandbreitenzuweisungsstrategien für dynamische Zeitfenster vor.
Bei der dynamischen Fuzzy-Planung führten Bai Tao [13] und andere die Fuzzy-Kontrolltheorie in die NCS-Informationsplanung ein und verwendeten Fuzzy-Logik basierend auf IF2THEN-Regeln, um die Priorität der Datenübertragung zu bestimmen.
Hybrid Scheduling
Zuberi et al. schlugen eine Hybrid Communication Scheduling (MTS)-Strategie für Netzwerksteuerungssysteme unter CAN vor. Beim Entwerfen der Planungsstrategie können unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Anforderungen an Echtzeitdaten unterschiedliche Planungsstrategien angewendet werden, um die Planbarkeit von Netzwerkressourcen zu verbessern. Die ereignisgesteuerte Echtzeitplanung von Glühsteuerungsaufgaben nach Tabuada et al. [27] basiert auf einem ereignisgesteuerten Scheduler mit Feedback-Beispielen, und die Bedingungen dafür, wie er die Systemleistung gewährleistet, sind angegeben.
Co-Design von Planung und Steuerung
Derzeit ist das Co-Design von Steuerung und Planung zu einem Forschungsschwerpunkt geworden und kann grob in zwei Aspekte unterteilt werden: Open-Loop-Planung und Feedback-Kontrolle, Echtzeitplanung.
Open-Loop-Planung
Die Planung der Abtastperiode und der Abtastzeit der Datenübertragungsknoten in jedem Regelkreis in NCS
Hong basiert auf dem Konzept des „Fensters“ und bietet eine Methode zur Reduzierung der Verzögerung durch Planung der Abtastzeit Der Planungsalgorithmus, der die Netzwerkauslastung beeinflusst und verbessert, stellt die Einschränkungsbeziehung zwischen der Leistung des NCS-Steuerungssystems und der Netzwerkleistung her. Dieser Algorithmus basiert jedoch auf der Planung eindimensionaler Objekte im Token-Ring-System (Tokenpassing-System) und im Polling-System (Polling-System), und die Art der Informationen im System ist auf periodische Informationen beschränkt. Kim et al. [16] schlugen auf der Grundlage derselben Idee einen Sampling-Zeitplanungsalgorithmus vor, der für mehrdimensionale Objekte geeignet ist. Liu Luyuan et al. [17] schlugen einen Planungsalgorithmus vor, der das verbleibende Zeitfenster nutzt, um Nicht-Echtzeitdaten zu planen und die Netzwerkressourcennutzung zu verbessern.
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