基于度中心性的AFDX网络拓扑生成

航空电子系统随着任务需求和技术的发展不断向深度综合演进,其系统的复杂性给网络的设计和验证带来了巨大的挑战,如何通过网络生成实现受限资源条件下航电信息交互的实时性能保障是目前亟待解决的问题。针对目前存在的无法对航电网络进行实时性调控的拓扑设计方法进行改进,依据终端节点之间所有虚拟链路的最大通信帧长之和的大小关系,提出一种基于度中心性理论的航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络拓扑生成算法。将终端节点之间数据帧长作为节点度的衡量标准,对所有终端节点进行集合划分,并根据集合中终端节点的数据帧长对交换机进行连接。采用确定性网络演算以及仿真的方法对基于度中心性的AFDX网络拓扑生成算法进行效能评估。利用确定性网络演算方法,在小规模虚拟链路（VL）的组网下,结果显示:基于度中心性的拓扑生成算法生成的网络拓扑中75%的VLs实时性能优于原始人工设计的网络拓扑,且端到端延迟平均减小9.37%。利用OMNet++仿真方法,在1 400条虚拟链路的组网规模下,结果显示:基于度中心性的拓扑生成算法生成的网络拓扑中94.3%的VLs实时性能优于人为规划网络拓扑,且端到端延迟平均减小50.2%。由此表明:基于度中心性的拓扑生成算法很大程度上提高了网络的实时性能保障。      

AVB网络流量整形帧模型端到端延迟计算

音视频桥接技术(AVB)以传统以太网为基础,通过基于信用量的整形(CBS)算法进行流量整形,提供了音视频流确定性传输的基础保障。在CBS流模型的延迟分析计算基础上,考虑了AVB网络中数据帧实际排队和调度的离散特性,提出了一种改进的CBS帧模型来计算音视频流量的排队传输延迟,并推导了帧模型下最坏延迟计算公式。采用典型的车载网络应用场景对2种模型进行演算验证,结果表明:同流模型相比,CBS帧模型中得到的端到端延迟更小,显示出更好的紧性评估效果,同时这种紧性评估在针对低优先级流量的延迟分析时,差异会更加显著。     

优先级驱动的泛化航电网络实时性能分析

交换式网络利用空分交换结构大大提高了网络的整体通信容量,已成为新一代航空电子系统组网互联的典型手段,可以采用泛化网络演算实施典型组网特性下的机载网络实时性能画像和预测,但缺乏优先级策略下的网络实时性能分析手段。在对机载交换式网络优先级控制策略特征参数抽象化的基础上,利用网络演算理论实施了高低优先级控制的泛化网络演算建模,在突发度包络函数的边界约束下完成了不同优先级流量占比的端到端确界延迟分析,并给出了优先级占比分配方案推荐。在典型机载网络拓扑结构下利用随机生成案例对优先级驱动的泛化网络演算模型进行实验验证。结果表明：相比于采用详细流量配置的演算结果,本文提出的泛化网络演算的有效性超过33%,实现了基于组网特征的机载网络性能预估。     

基于贪婪随机自适应搜索法的TTE通信调度算法

时间触发以太网（TTE）采用全局时间触发机制，使通信任务传输具有严格的时间确定性和无冲突性，适用于航空电子等混合关键应用领域。TTE网络提供3种不同的流量类型:具有低抖动和有界端到端延迟的时间触发（TT）流量，有限制端到端延迟的速率约束（RC）流量和无实时性保证"尽力传"（BE）流量。针对可满足性模理论（SMT）等调度算法在生成TT流量离线时刻调度表的过程中，未综合考虑TT流量路由和时刻调度表对RC流量延迟产生影响的问题，为了优化TTE网络实时性能，提出了一种基于贪婪随机自适应搜索算法的TTE通信任务调度算法。在TT流量离线调度表的生成过程中考虑了RC流量的最坏端到端延迟（WCD），在保证TT流量满足可调度性的前提下，通过路由规划和调度时刻表规划降低了RC流量的WCD。对比实验结果表明:所提算法可以有效的提升整网的实时性能，通过A380拓扑组网案例的对比分析，RC流量的平均延迟减少了14.34%。网络中流量规模越大，所提算法的收益越大。      

AFDX虚拟链路路径实时寻优算法

航空电子全双工交换式以太网(AFDX)使用虚拟链路(VL)进行消息数据流通信,为提高AFDX的网络实时传输性能,以VL路径配置寻优为基础,提出了一种基于遗传算法的AFDX VL路径优化算法(POGA)。POGA以提高网络实时性为优化目标,并综合考虑网络负载均衡,以VL的路径信息作为染色体,通过遗传算子进行遗传寻优操作,选择促使AFDX网络实时性能最优的VL路径作为优化结果。利用仿真优化方法对POGA进行了实现,在典型AFDX网络1 000条VL的配置下,与负载均衡算法和最短路径算法进行了分析对比,结果显示分别有76.4%和77.4%的VL的传输实时性得到了增强,网络的实时传输性能分别提高了13.2%和12.9%。     

时间触发以太网拜占庭容错方法的形式化验证

对于时间触发以太网的拜占庭容错方法,已有的推理性论证表明网络的分布式时钟同步机制有利于容错过程中实现交互一致性。为对该容错方法的正确性进行严格验证,进一步采用模型检查的形式化分析手段,通过符号分析实验室(SAL)形式化工具,构建了网络节点模型,建立了时间触发体系结构下的拜占庭容错场景,设定了容错操作活性、一致性和有效性等属性的形式化定理。模型检查的结果表明:在三冗余独立路径条件下,该方法可以容忍一个拜占庭故障,且在存在指令/监视对(COM/MON pair)的条件下可以容忍2个高完整性配置节点的"不一致遗漏"故障。与推理论证手段相比,SAL模型检查为时间触发交换式网络在航空航天高安全关键等级系统中的容错配置提供了更规范的依据。     

面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中，基于航电云的无人机（UAV）蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构，如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上，对传统单层平台级任务调度模型进行改进，提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型，将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真，云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配，并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明：与平台级单层任务调度相比，在执行任务方面，模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%，将使命组完成时间降低了52.1%，在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力；在网络性能方面，模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低，延时分布更集中，提高了网络消息传输的实时性。     

大规模UAV编队信息交互拓扑的分级分布式生成

UAV编队信息交互拓扑的优化设计是保证UAV编队安全性和任务执行高效性的重要基础。目前队形保持下UAV编队信息交互拓扑生成算法局限于小规模编队,且优化目标单一。针对这一问题,采用了分级分簇结构扩展信息交互拓扑层级,以满足大规模场景,同时以提高编队续航能力和减少编队总通信代价为组合优化目标,提出了基于最小树形图的分级分布式领航-跟随者编队信息交互拓扑生成算法,并通过OMNeT++进行了仿真验证。实验结果表明在考虑位置误差传递迭代时,分级分布式领航-跟随者编队的总通信代价明显低于传统领航-跟随者编队,且通过周期性更新簇首,网络能耗更加均衡,提高了编队续航能力;在80架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.3 s内求解完成,相比于传统领航-跟随者编队算法,求解效率提高了约2.5倍;在100架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.4 s内求解完成,而传统领航-跟随者编队由于位置误差的传递迭代已不能保持原有队形。     

航空电子WDM光网络可靠性建模

为了构建先进综合化航空电子系统的统一网络,提出了基于WDM （Wave-length Division Multiplexing）光网络的航电骨干网与外接边缘网互连方式的航电统一网络,并采用多跳ShuffleNet网络作为航电光骨干网的模型.针对综合化航电网络的可靠性问题,建立了基于航电任务与任务路径的可靠性建模方法,给出了保证任务执行成功的可靠度计算公式.以ShuffleNet航电光骨干网作为建模实例,通过对航电任务可靠度的分析计算,得到了系统任务的执行时间、网络规模、任务路径的跳数对系统可靠度影响最大,而同等条件下光纤链路的复用波长数对任务可靠度影响不明显的结论.仿真结果显示,基于任务的可靠性建模与计算方法可以为航电系统的可靠性分析提供理论基础.