智能中枢平台综合承载网络方案研究

宋有为，余浩旸，张春雨

作为城市轨道交通列车的神经中枢，列车控制管理系统（TCMS）负责车辆各子系统之间的信息交互，通过采用计算机和网络控制技术，实现列车控制、诊断和监视的功能，故被称为列车网络控制系统。目前车辆网络总线主要有CAN总线、MVB总线和以太网总线3种［1］。随着轨道列车智能化、舒适化、高速化需求的提高，列车网络通信对于大带宽、高传输速率、强实时性的要求越来越高［2］。为解决CAN总线、MVB总线带宽较窄，传输速率较低，以太网总线传输时延不确定等问题，本文提出一体化的智能中枢平台综合承载网络（以下简称“综合承载网络”）。

1 综合承载

综合承载网络是将基于时间敏感网络（TSN）和列车实时以太网协议（TRDP［3］）技术进行一体化整合。

TSN 是近年来国际产业界积极推动的全新工业通信技术，具备非周期性与周期性数据在同一网络中传输的特性，使标准以太网满足确定性传输［4］。目前，由IEEE、IEC 等组织制定了基于TSN 的工业应用网络底层互操作性标准与规范。IEEE 于 2005 年成立了 IEEE 802.1AVB 工作组，启动基于以太网架构的音频/视频传输协议集制定，以解决以太网中数据的实时性、低延时以及流量整形的要求，同时兼容普通以太网［5］。

综合承载网络采用千兆以太网作为列车骨干网总线，综合承载了控制、维护和视频监控等业务。为了解决以太网数据传输不确定性的问题，将目前已在工业领域应用状态良好的TSN 网络技术引入到轨道交通领域，应用TSN 网络中的IEEE 802.1As 协议进行时间同步，应用IEEE 802.1Qbv协议进行时间窗的划分，进而保证大数据量的流数据不会影响到车辆控制数据和状态/故障数据的传输。

相较于传统TCMS 网络，综合承载网络具有以下优势。

1）组网架构简单，扩展能力强。将时间敏感数据流（控制数据、状态/故障数据）和非时间敏感数据流（流数据）在同一网络中混合传输，并能达到非关键负载不影响关键负载传输时延的能力［6］，提高了以太网带宽的利用率；不仅减少一定数量的车辆电路，还减少车辆上贯通线和车辆子系统内部通信的线缆数量，减轻了车辆重量。

2）确定性传输。基于TSN 网络的优势，综合承载网络可以确保交换网络中的数据传输时延符合要求，列车控制系统可以降低对网络传输延时的容忍，提高控车精度。

3）标准化接口。由于综合承载网络承载了车辆上所有子系统间通信的消息数据，藉此产生出标准化通信接口协议，不同项目可从中选取符合项目需求的接口内容，降低项目策划阶段的人力和时间成本。

2 网络方案

2.1 承载业务

综合承载网络融合了TCMS、信号系统、智能乘客服务系统（IPSS）和闭路电视监控系统（CCTV）等4 类业务，通过TSN 骨干网代替原有内网，将不同业务的数据进行综合承载。综合承载网络承载业务系统及功能见表1。

表1 综合承载网络承载业务系统及功能

2.2 网络结构

综合承载网络结构见图1。以某4编组列车为例，列车骨干网采用双归属环形组网架构（Ring Topology with Dual Homing），各子系统以双连接的方式接入骨干网。

图1 综合承载网络结构

综合承载网络设计为冗余结构，各子系统实现双网口冗余功能，即骨干网出现单点故障时，子系统数据能够从对端发送数据，确保与车载控制器间存在有效通路；协议配置默认逻辑断点，以避免产生信令风暴；当骨干网出现真实断点时，逻辑断点自动闭合，所承载的数据能够重新传输至目标位置，提升网络容灾性。

综合承载网络结构支持多种协议，协议配置见表2。

表2 协议配置

2.3 关键技术

2.3.1 全网时钟同步

综合承载网络采用TSN 网络中的IEEE 802.1AS［7］时钟同步协议进行整个网络的纳秒级时间同步。车辆上电后，网络内所有TSN交换机和终端设备通过协议算法，自动选取某一个TSN交换机或者某一个终端设备作为主时钟（Clock Master），其余TSN交换机和终端设备分别与主时钟建立同步关系，称为从时钟（Clock Slave），主、从时钟通过在L2层的数据帧内插入时间信息，将数据帧由网络传输至各节点，最终形成时钟同步关系［3］。区别于IEEE 1588v2［8］中的 PTP 在网络中的 L3 和 L4 层级传输，IEEE 802.1AS 的 gPTP 仅在 L2 层级工作。基于全网时钟已同步，进而实现确定性传输。

2.3.2 基于优先级的时间整形

采用 TSN 协议中的 IEEE 802.1Qbv［9］作为其时间整形器（Time Awareness Shaper），如图2 所示。基于预先配置的门控周期（或称时间窗口），各传统网络的数据被划分为不同优先级，并限制于仅在被分配的时间段中传输。IEEE 802.1Qbv定义的时间窗口能够赋予网络时间触发的特性，动态地为出口队列提供开/关控制的机制。骨干网交换机周期性地对时间窗口进行扫描，并按预先定义的窗口大小及顺序，为不同的传输队列开放，从而形成时间整形功能［3］。流量经过整形后，其所占带宽位于相同时间节点，从而规避不同数据流重叠或冲突产生的回退而引起的带宽利用率低，实现多种传统子系统在同一骨干网下传输、流量的综合承载。

图2 时间整形器

2.4 网络配置

考虑流数据带宽占用率较高，将网络逻辑分成上、下2 个逻辑平面，分别对应子系统接入的2 个网口，形成信息逻辑隔离。因位于上逻辑平面的数据无法进入下逻辑平面，由此进一步限制由于带宽占用率过高引起的信令风暴。

在普通以太网架构下，控制数据和流数据在共同传输时，受冲突保护机制影响，会导致数据包碰撞时不断回退，引起控制数据无法满足实时性要求。而综合承载网络将IEEE 802.1AS 及IEEE 802.1Qbv 作为网络控制协议［10］，分别为控制数据和流数据配置不同优先级，如TCMS 控制数据优先级为Q7，信号系统控制数据优先级为Q5，IPSS流数据优先级为Q2，CCTV 流数据优先级为Q0，预先配置时间窗口以实现对流量的时间整形，规避控制数据和流数据碰撞的风险。

在千兆网络基础上，数据包传输速率为：1 000×106÷106÷8=125 bytes/μs。

1）TCMS控制信息。同时发送3种数据包，单个包长400字节，传输周期50 ms，生命周期250 μs。单个TCMS 数据包所需传输时间为tTCMS=需要同时发送 3 种数据包，因此需要至少给 TCMS 预留 4 μs×3=12 μs 时间窗口。

2）ATC 信号系统控制信息。同时发送2 种数据包，单个包长最大1 518 字节，传输周期60 ms，生命周期250 μs。单个信号系统控制数据包所需传输时间为需要同时发送2 种数据包，因此需给信号系统至少预留13 μs×2=26 μs时间窗口。

3）IPSS视频信息。通过以太网划分包长（最大包长1 518字节），占用带宽40 Mb/s，单个流数据包所需传输时间每个时间窗口内发送一包IPSS数据就可满足IPSS的带宽占用量，因此需给IPSS至少预留13 μs的时间窗口。

4）CCTV 视频信息。通过以太网划分包长（最大包长1 518 字节），最少占用带宽200 Mb/s，单个流数据包所需传输时间13 μs，每个时间窗口发送3 包数据就可满足CCTV的带宽占用量，因此需给CCTV 至少预留39 μs 的时间窗口。

在此示例中，前18 μs 是TCMS 数据进行传输，其后34 μs 信号系统的数据进行传输，接下来的22 μs IPSS 数据进行传输，而CCTV 数据被分配在最后51 μs 进行传输，从而最大程度避免数据包之间的冲突，实现控制数据和流数据在相同骨干网进行综合承载。

3 测试验证

3.1 首轮交换机网络测试

首轮测试的重心在于验证TSN 网络作为列车骨干网的可行性。由4 台交换机搭建的小型化网络（2编组），仅接入TCMS 网络中设备，验证其网络时延、丢包状况是否合理且满足业务需求。使用板卡对发送和接收带时间戳经过4 台交换机环网进行测试，通过开启、关闭时间整形器功能，采用Wireshark抓包软件获取数据包的信息，对比控制数据的传输性能。首轮测试结果见表3。

表3 首轮测试结果

首轮测试可知，控制数据通过单交换机的时延约为12 μs，符合业务需求，验证了TSN 网络用于综合承载的可靠性。

3.2 第2轮综合承载测试

综合承载网络测试场景下，重点测试TSN 协议AS 和Qbv 功能，时延、丢包、抖动等性能参数，以及非关键数据流的效果。需要测试正常环境和不同程度的IPSS、CCTV 流量灌包场景下，关键数据的性能，以及非关键数据，如摄像头的画面效果。本测试由4 台交换机搭建的小型化网络（2 编组），其中各子系统以仿真软件的形式，采用TRDP 及UDP 进行数据交互。骨干网中配置相应的IEEE 802.1AS 和IEEE 802.1Qbv 协议，并预配置相应的时间窗口，同时加入了相应的IPSS、CCTV 数据流，测试网络的可用性。第2 轮测试结果及数据分析见表4。

表4 第2轮测试结果及数据分析

经分析，在接入TES、CCTV 数据流之后，控制数据的时延变化在预期软件抓取误差范围内，验证TSN 网络功能有效，流数据不会影响控制数据传输，因此在实际列车中综合承载方案可行。

4 总结

随着轨道交通的快速发展和城市轨道交通的普及，对列车通信技术中的数据处理、精度控制以及智能化的要求越来越高。本文提出了基于TSN 网络的智能中枢平台综合承载网络方案，即在同一骨干网内完成控制网络、维护网络和视频监控网络数据的传输，减少车辆线缆，进而减轻车重，还可提高控制精度。通过室内试验验证了方案的可行性，为方案的实际应用提供了数据基础，为未来深入研究奠定理论基础和研究方向。