包邮基于以太网的列车通信网络实时调度优化及应用

1 基于以太网的列车通信网络实时性概述 001 1.1 以太网在列车通信网络中的应用现状 003 1.2 列车通信网络的实时性需求分析 006 1.2.1 列车通信网络的特点 007 1.2.2 数据分类与实时性需求 008 1.3 以太网的实时性 010 1.3.1 确定性和实时性问题 010 1.3.2 实时性评价方法 014 1.4 交换式以太网的实时性研究现状 015 1.4.1 交换式以太网的特点 015 1.4.2 交换式以太网的实时性问题 016 1.4.3 交换式以太网的实时性研究现状 016 1.5 实时以太网的研究现状 021 1.5.1 实时以太网协议 021 1.5.2 时间敏感网络 022 2 基于交换式以太网的列车通信网络时延分析 023 2.1 概述 023 2.2 列车通信网络拓扑设计需求 024 2.2.1 一般列车网络控制系统的组成 025 2.2.2 列车通信网络拓扑设计需求总结 026 2.3 列车通信网络拓扑设计 027 2.3.1 以太网交换机的结构和工作原理 027 2.3.2 交换式以太网中数据帧的端到端时延构成 028 2.3.3 基于交换式以太网的列车通信网络拓扑设计 030 2.4 列车通信网络及时可靠性分析 033 2.4.1 及时可靠性模型 034 2.4.2 基于二元决策图的及时可靠性 035 2.4.3 及时可靠性的仿真测试与分析 038 2.5 列车通信网络的 端到端时延分析 041 2.5.1 网络演算理论 042 2.5.2 FCFS 调度方式下的数据帧端到端时延 043 2.5.3 实时数据帧的 端到端时延计算实例 045 2.5.4 实时数据帧的 端到端时延分析 046 2.5.5 端到端时延的仿真测试与分析 048 2.6 本章小结 055 3 基于相对时延的终端设备到交换机的优化分配 056 3.1 概述 056 3.2 终端设备到交换机的分配优化问题描述 057 3.2.1 遗传算法基础 057 3.2.2 数据流的端到端相对时延 060 3.2.3 列车设备到交换机的分配模型 060 3.2.4 设备分配约束条件 060 3.2.5 基于相对时延的设备分配目标函数 061 3.2.6 目标函数的仿真测试与分析 062 3.3 基于混合交叉的遗传算法 065 3.3.1 编码方式 065 3.3.2 适应度函数 065 3.3.3 选择算子 066 3.3.4 混合交叉遗传算法设计 066 3.4 优化结果测试与分析 067 3.4.1 对标准测试函数的优化结果及分析 067 3.4.2 对列车设备分配的适应度函数优化结果分析 070 3.5 本章小结 072 4 交换机两级调度算法研究 073 4.1 概述 073 4.2 实时调度算法研究现状 074 4.2.1 实时调度算法在控制网络通信中的应用 074 4.2.2 优先级调度方法在交换机调度中的应用 076 4.3 交换机两级调度算法 077 4.3.1 一级调度——优先级-时间片调度 078 4.3.2 二级调度—— 小截止期优先 079 4.4 采用网络演算计算实时数据帧的 端到端时延 081 4.5 采用排队论计算数据的平均端到端时延 082 4.5.1 交换机数据的G/D/1 排队模型 082 4.5.2 G/D/1 排队模型中的交换机排队时延 085 4.5.3 基于G/D/1 排队模型的交换机排队时延实例计算 086 4.6 仿真测试与分析 088 4.6.1 仿真配置 088 4.6.2 仿真分析 088 4.7 本章小结 091 5 基于FQPSO 和SMT 理论的实时周期业务调度优化 093 5.1 概述 093 5.2 周期任务调度优化建模 094 5.2.1 时间触发通信机理 094 5.2.2 列车通信网络建模 097 5.2.3 任务调度约束条件 100 5.2.4 抖动与负载均衡目标 103 5.3 模糊控制量子粒子群算法 106 5.3.1 量子粒子群算法 107 5.3.2 收缩-扩张系数与势阱长度关系 108 5.3.3 基于模糊控制的量子粒子群自适应优化算法 110 5.4 基于可调度性排序SMT的时间触发调度 114 5.4.1 可满足性模块理论 114 5.4.2 周期业务可调度性排序 115 5.5 调度表性能评估 116 5.5.1 算法流程 116 5.5.2 网络环境 118 5.5.3 算例分析 119 5.6 本章小结 122 6 实时非周期业务调度与分析优化方法 124 6.1 概述 124 6.2 实时非周期数据融合调度模型 125 6.2.1 实时非周期数据传输特征 125 6.2.2 实时非周期数据融合传输机制 126 6.2.3 动态平滑加权轮询- 小截止期优先两级调度 130 6.3 基于随机网络演算的实时非周期数据时延计算 135 6.3.1 随机网络演算理论 135 6.3.2 TCN 实时非周期数据到达与服务过程 136 6.3.3 TCN 实时非周期数据积压与时延边界计算 139 6.4 基于贝叶斯规则的实时非周期业务时延估计方法 144 6.4.1 业务端到端时延测试 144 6.4.2 数据帧延误先验与后验概率分布 145 6.4.3 基于目标置信度的端到端数据延误率估计算法 147 6.5 算例仿真与分析 149 6.5.1 随机网络演算算例分析 149 6.5.2 DSRR-EDF 调度仿真 153 6.5.3 贝叶斯时延测试方法分析 160 6.6 本章小结 162 参考文献 164 附录 专业术语中英文对照 169