基于整数线性规划的时间敏感流量动态调度算法

马晓霖，赵成林**

（北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.0School of Information and Communication Engineering,BUPT；School of Information and Communication Engineering,BUPT北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876;北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876100876;10087618330219992;1861178100118330219992;18611781001北京市海淀区西土城10号北京邮电大学;北京市海淀区西土城10号北京邮电大学maxl201504@126.com;clzhao@bupt.edu.cn马晓霖（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：时间敏感网络;赵成林（1964-），男，教授，博导，主要研究方向：短距离无线传输技术、认知无线电技术、毫米波技术、工业互联网网络等马晓霖;赵成林Ma Xiaolin;ZHAO Chenglin赵成林 2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.01*|*期刊*|*许方敏、伍丽娇、杨帆、赵成林.时间敏感网络(TSN)及无线TSN技术[J].电信科学, 2020, 36(8):11.<CR>2*|*期刊*|* Craciunas S S, Oliver R S, Chmelík M, et al. Scheduling real-time communication in IEEE 802.1 Qbv time sensitive networks[C]//Proceedings of the 24th International Conference on Real-Time Networks and Systems. 2016: 183-192.<CR>3*|*期刊*|*PAHLEVAN M, OBERMAISSER R. Genetic Algorithm for Scheduling Time-Triggered Traffic in Time-Sensitive Networks[A] //2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) [C/OL]. Turin, Italy: IEEE, 2018: 337-344. <CR>4*|*期刊*|*GAVRILUŢ V, ZHAO L, RAAGAARD M L, et al. AVB-Aware Routing and Scheduling of Time-Triggered Traffic for TSN[J/OL]. IEEE Access, 2018, 6: 75229-75243. <CR>5*|*期刊*|*Schweissguth E , Timmermann D , Parzyjegla H ,et al.ILP-Based Routing and Scheduling of Multicast Realtime Traffic in Time-Sensitive Networks[C]//2020 IEEE 26th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA).IEEE, 2020.DOI:10.1109/RTCSA50079.2020.9203662.<CR>6*|*期刊*|*Yu Q , Gu M .Adaptive Group Routing and Scheduling in Multicast Time-Sensitive Networks[J].IEEE Access, 2020, PP(99):1-1.DOI:10.1109/ACCESS.2020.2974580.<CR>7*|*期刊*|*Pang Z , Huang X , Li Z ,et al.Flow Scheduling for Conflict-free Network Updates in Time-Sensitive Software-Defined Networks[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, PP(99):1-1.DOI:10.1109/TII.2020.2998224. <CR>8*|*期刊*|*Nayak N G ,Frank Dürr, Rothermel K .Routing Algorithms for IEEE802.1Qbv Networks[J]. 2017.<CR>9*|*学位论文*|*臧宇航. 时间敏感网络的域内及域间启发式流量调度算法[D].北京邮电大学,2022.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2021.000757. <CR>10*|*期刊*|*DÜRR F, NAYAK N G. No-wait Packet Scheduling for IEEE Time-sensitive Networks (TSN)[A] //Proceedings of the 24th International Conference on Real-Time Networks and Systems[C/OL]. Brest, France: ACM Press, 2016: 203-212.基于整数线性规划的时间敏感流量动态调度算法|Dynamic scheduling algorithm for time-sensitive traffic based on integer linear programming||1|马晓霖|Ma Xiaolin|北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876|School of Information and Communication Engineering,BUPT|马晓霖（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：时间敏感网络|北京市海淀区西土城10号北京邮电大学|100876|maxl201504@126.com|18330219992|18330219992<CR>*|2|赵成林|ZHAO Chenglin|北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876|School of Information and Communication Engineering,BUPT|赵成林（1964-），男，教授，博导，主要研究方向：短距离无线传输技术、认知无线电技术、毫米波技术、工业互联网网络等|北京市海淀区西土城10号北京邮电大学|100876|clzhao@bupt.edu.cn|18611781001|18611781001

摘要：随着时间敏感网络在工业自动化、车载网络和航空航天等领域的广泛应用，流量动态调度问题变得愈发重要。针对周期性TT流的动态在线调度和混合流量调度问题，提出调度优化策略。传统TSN多采用离线调度，在处理流量新增和网络节点故障导致拓扑变化等动态需求时调度开销过大。因此，本文提出了一种适用于TSN的基于整数线性规划（ILP）的动态流量均衡调度算法。该算法以最小化网络中所有TT流的总体最短传输时间为优化目标，相较于静态调度算法具有更好的网络适应性，能够更快地完成总体业务流的重新调度，提升了对TT流的高效调度。

关键词：时间敏感网络；动态调度；整数线性规划

中图分类号：TP393

Dynamic scheduling algorithm for time-sensitive traffic based on integer linear programming

Ma Xiaolin, ZHAO Chenglin

(School of Information and Communication Engineering,BUPT)

Abstract: With the wide application of time-sensitive networks in industrial automation,vehicular networks and aerospace,the traffic dynamic scheduling problem becomes more and more important.Scheduling optimization strategies are proposed for the dynamic online scheduling of periodic TT flows and hybrid traffic scheduling problems.Traditional TSNs mostly use offline scheduling,and the scheduling overhead is too large when dealing with dynamic demands such as traffic additions and topology changes due to network node failures.Therefore,this paper proposes an integer linear programming (ILP)-based dynamic traffic equalization scheduling algorithm for TSNs.With the optimization objective of minimizing the overall shortest transmission time of all TT flows in the network,the algorithm has better network adaptability compared to static scheduling algorithms,and is able to complete the re-scheduling of the overall service flows faster,which enhances the efficient scheduling of TT flows.

Key words: time-sensitive network; dynamic scheduling; interger linear programming

引言

随着工业自动化的深入发展以及智能制造、物联网等新兴技术的广泛应用，网络通信系统对于数据传输的实时性、可靠性和确定性要求日益提高。特别是在汽车控制、工业自动化、航空航天等领域，传统的以太网技术已无法满足这些严苛的通信需求。时间敏感网络（Time-Sensitive Networking，TSN）作为一种新型的以太网技术，旨在解决这一问题，为实时通信提供强有力的支持[1]。要实现TSN中的确定性通信，流量调度是一个关键的问题。在网络中，不同的数据流具有不同的传输需求和优先级，如何合理地调度这些数据流，使得它们能够在满足实时性的同时，充分利用网络资源，是一个具有挑战性的任务。目前已经有一些学者在TAS协议的基础上结合可满足性模理论（SMT）[2]、遗传算法（GA）[3]、贪婪随机自适应搜索算法（GRASP）[4]实现了对TSN流量的静态配置调度。

传统的TSN流量调度中TT流都是在确定了流量的需求之后对时间敏感网络中的混合流量进行一个统一的规划安排，之后在保证各种流量隔离度的情况下，按原先制定好的计划通过门控定时的开关，从而保证TT流调度的精准时延要求和高可靠性[10]。但在实际工业生产网络环境中，流量的突发性和网络中各节点的实时动态变化又是不可避免的[6]。一旦网络中某一节点发生故障，网络的拓扑就会发生变化，原有的定时定量发送的方式就难以保证TT流调度的稳定性和可靠性。此外，在网络拓扑固定不变的情况下，计划外的突发性的TT流会与原有的计划TT流发生竞争[7]，由于链路单一，此时TT流的时延无法保证。因此，要想在复杂工业生产环境中保证TT流的精确可靠传输，需要考虑TT流的实时动态调度问题[8]。

针对周期性TT流的动态在线调度问题，本文提出一种适用于TSN的基于整数线性规划(ILP)的动态流量均衡调度算法。该算法以最小化网络中所有TT流的总体最短传输时间为优化目标，相较于静态调度算法具有更好的网络适应性，能够更快地完成总体业务流的重新调度，提升了对TT流的高效调度。

系统模型

网络模型

时间敏感网络架构主要由端设备节点、中心交换机节点和节点间的链路构成，即TSN是由物理链路和交换机互联的端节点组成的多跳交换式网络。进一步可以将TSN的网络拓扑表述为如下形式

其中，代表时间敏感网络中全部节点的集合，包含端节点(End Station，ES)和交换机(Switch，SW)。因此，节点集N可以进一步表述如下

T为网络中的定向网络链路集合，表示为，和分别表示网络中的设备节点总数和物理通信链路总数。

是时间敏感网络中实际物理数据通信链路的集合。数据通信链路是网络中某一节点到另一个节点的有向有序通信链路,因此对于相邻的两个网络通信节点，其间的数据通信链路实际包含两条有向数据链路，为表现出实际通信链路的方向性特征，可以用有序元组来表述网络中的实际链路。那么对，通过物理链路相连接，边集可以表示为:

在图1中，展示了一个时间敏感网络架构示意图，包含了6个端设备节点和3个中心交换机，分别表示为 ES1~ES6和 SW1~SW3。端设备节点和交换机之间以双向通信链路连接。其中，节点间的双向物理通信链路表示为黑色双向带箭头实线，源节点发送至目标节点的有向数据链路表示为红色单向实线。

图1 TSN 网络系统模型

Fig. 1 the system model of TSN network

传输模型

在时间敏感网络中，网络流是由源节点设备发送到一或多个目的终端设备节点的数据序列。考虑一组具有时延约束的网络流，其中的每个数据流可以表示为五元组 中数据流源设备节点；是数据流 目标设备；

是数据流周期；是数据流 长度；是数据流截止时间。为满足网络的实时传输需求，需要保证数据流从输到方便表述时间敏感网络中的路由问题，引入布尔型决策变量表示链路否被数据流 用。其公式可以表示为：

其中 是网络中的一条链路，是数据流索引。时间敏感网络中的网络流是由源节点设备发送到一或多个目的终端设备节点的数据序列。考虑一组具有时延约束的网络流L，其中的每个数据流均可以表示为五元组，其中表示数据流的源设备节点；表示数据流的目标设备；表示数据流的周期；表示数据流的长度；表示数据流的截止时间。为满足网络的实时传输需求，需要保证数据流在内从传输到。

为表述TT流调度问题，进一步引入变量表述TT流在网络中的调度结果，若在调度结果中数据流实际经过链路（），则用表示数据流在链路的实际发送时刻，否则用表示该数据流不仅过链路。根据所引入的两种变量可以将调度D表述为：

算法设计

整数线性规划（Integer Linear Programming，ILP）[5]是一种数学优化问题，旨在找到一组整数解来最大化或最小化一个线性目标函数，同时满足一组线性等式和不等式约束。具体而言，整数线性规划问题可以表达为以下形式

因此，本文基于ILP设计了动态调度算法，根据TT流的在网络中传输特性与要求以及网络流量调度的合理性与可靠性，对调度算法逻辑给出多重约束条件，从而将TT流在网络中的路由与流量调度问题整合为一个多约束条件下的优化问题，并进一步利用整数线性规划实现该优化问题的求解，从而为整个时间敏感网络输出调度结果，从而实现周期性TT流的确定可靠传输。

时间约束

在时间敏感网络中，为确保其时延需求，流量调度需要满足多方面的约束，包括路由约束、路径相关约束、无争用约束、延迟约束和链路负载约束等，具体可表示如下：

a. 路由约束

为保证数据流传输的连续性，即数据流从源设备节点通过交换机到达目标设备：

上式保证数据流从源设备节点发送且源节点不接收该数据流。

上式表明在调度数据流时，不属于该数据流的源设备节点的发送路径不会被占用。

上式表示了数据流在中间链路中传输的合理性，第一个表达式表明对于某个确定的数据流，网络中的任意交换机最多只会从一个端口接收它，第二个约束条件表明网络中的任意交换机发送和接收某一流量的总次数必须相同。

上式表明目标节点可以接收数据流，且不会发送该数据流。

其中M表示一个足够大的整数，表明在未占用的链路上，即该链路上不传输流。

b. 路径相关约束

路径相关约束描述了流在节点中传输的时序性，即流只能在经过当前网络节点后才能转发到下一节点：

同样地，M的引入保证了第二个约束条件只在流量流经链路和时发挥其约束作用。

c. 无争用约束

在同一时间内，一条通信链路只能传输一条数据流，因此可将无争用约束表述如下：

其中表示数据流周期的最大公约数，引入变量r表示两个数据流的传输时间差与的余数，第二个约束条件保证了数据流的无冲突特征，即任意两数据帧间的最小传输时间差必须大于其中任一数据帧的传输时间。

d. 延迟约束

延迟约束定义了TT流的低时延约束条件，即任意数据流从起始节点传输到目标节点的时间应当小于截止时间，进一步考虑数据流的传输时间，给出延迟约束如下：

e. 带宽约束

网络流在传输过程中，每条连接或节点的传输带宽应该小于某一阈值，以防止网络发生拥塞，保证数据能够按时传输：

其中表示预设的链路最大带宽利用率，本文设置为25%，避免极端情况下链路的超载或过载。

优化目标

在以上基于调度的可行性的约束上，设计优化目标如下：

优化目标为网络流最短传输时间可以更好满足时间敏感网络的实时性需求。

调度程序算法流程

根据以上设计的约束条件和优化目标，进一步构建TT流量调度算法流程。其中，调度算法的输入为任一给定的时间敏感网络G，当前网络中的TT流量的集合和动态情况下网络中新加流量的集合，因动态变化导致需重新调度的流量，当前数据流的调度结果，可能存在的网络中的故障链路,算法的输出结果为动态变换后整体网络流的优化调度结果。该程序可以在不干扰现有流调度中正常运行部分网络结构的前提下，为受干扰的数据流和新加入网络的数据流重新规划有效调度，算法流程如下：

基于ILP的动态调度算法
输入：时间敏感网络G，现有数据流，新加入数据流，需重新调度的数据流，现有调度结果，故障链路集合 输出：调度 1. 当待处理数据流不为零，即, do 2. 从现有数据流或新加入流集合选取流or 3. if 数据流无需重新调度 4. ， 5. else 6. 对数据流进行整数线性规划 7. if ， 8. 完成对数据流的重新调度 9. else 调度失败 10. endif 11. endif 12. 输出调度结果

算法性能评估

实验环境与参数设计

本研究在Windows 10电脑上进行了仿真实验，机器配备Intel Core i7-11370H 8核CPU（主频3.3GHz）和16GB RAM，其中所设计调度算法中的整数线性规划逻辑通过数学程序求解器CPLEX实现，CPLEX可以实现线性、混合整数和二次规划的高性能优化求解，契合于本文所涉及的规划与资源分配问题，本文基于IBM的CPLEX(版本 V12.9.0)实现算法逻辑并进行数值模拟。

仿真中的网络结构设计如图1所示，包含6个终端，3个交换机和9条双向数据通信链路。网络中链路传输速度假设为1Gbps，交换机处理延迟设为20μs。

性能结果分析

为了验证本文算法的有效性，选取了传统静态调度算法、遗传算法调度模型（GA）[3]、贪婪调度算法模型（GRASP）[4]这三种静态调度算法来进行对比实验。

（1）带宽占用率分析

带宽占用率直接反映了所设计调度算法的性能。所提算法的约束条件保证了在可调度资源充足的前提下，某条链路带宽占用过高，会重新调度选择其他链路。图2是使用三种静态调度算法和所设计动态调度算法的带宽占用情况分析。

图2 链路带宽最大占用率分析

Fig. 2 the Analysis of the maximum link bandwidth usage

图3 链路带宽平均占用率分析

Fig. 3 the Analysis of the average link bandwidth usage

分析带宽占用率结果可以发现，在数据流逐渐增加的过程中，所设计动态调度算法可以有效限制链路的最大负载，将其控制在25%下。在整体网络流层面，所有链路的平均带宽占用得到有效降低。

（2）调度成功率分析

图4是三种静态调度方案和基于ILP的动态调度方案在所设计网络拓扑下的调度成功率结果比较。

图4 调度成功率分析

Fig. 4 the Analysis of scheduling success ratio

根据图4所示，网络中需调度的数据流量总数较低时，三种静态调度方法与所设计动态调度方案均可以较高成功率实现所有数据流的调度（接近于1），随着网络中流量规模的逐渐增长，可以发现所设计方案及对比方案的调度成功率均呈现下降趋势，这是因为实际物理通信链路的负载有限，网络中存在大规模流量待调度时，整体网络的带宽资源分配殆尽，网络缺乏可调度的带宽资源而调度失败。虽然两种方法的调度成功率均随着流量增加呈现下降趋势，但整体而言，三种静态调度方法的成功率要高于动态调度算法，这是因为设计的动态调度方法需要遵循更严格的约束条件，导致符合约束条件的可调度资源更少，而传统静态调度方法具有更大的可行调度空间。

（3）动态需求运算时间分析

随机生成15、30、45和60条数据流，大小为64~1024字节，周期分别设置为1ms、2ms、3ms和4ms，延迟上限设置为0.25ms。为应对网络中突发的动态需求，引入了1）网络中新加入流量和2）交换机部分链路出现故障两种测试场景，在已有原路由和调度结果的基础上，仿真得到网络动态变化后的重新调度需要的运算时间结果如下：

表1 添加流的运算时间

Tab. 1 the operation time of adding streams

流量数	运算时间（s）
静态调度	动态调度	GA	GRASP
15+1	0.127	0.0112	0.352	0.214
30+1	0.355	0.0146	0.842	0.697
45+1	0.949	0.0158	1.254	1.003
60+1	3.768	0.0177	4.559	4.897

表2 部分链路故障下的运算时间

Tab. 2 the operation time under Partial link failure

流量数	运算时间（s）
静态调度	动态调度	GA	GRASP
15	0.0187	0.0098	0.1546	0.1173
30	0.2268	0.0112	0.3382	0.2751
45	0.5469	0.0735	1.2419	0.8519
60	1.0261	0.2380	1.9421	1.5245

从仿真结果可以看出，根据提供的实验结果表，可以进行如下分析：

a. 添加流的运算时间：

在静态调度情况下，随着流量数的增加，运算时间明显增加。这是因为静态调度需要在网络拓扑和流量需求确定后进行一次性的路由和调度计算，流量增加会导致计算量增加，从而增加了运算时间。在动态调度情况下，随着流量数的增加，运算时间相对较低且变化不大。这是因为动态调度可以在网络发生变化时只对受影响的流进行重新调度，而不需要重新计算整个网络的路由和调度，因此不受流量增加的影响。

b. 部分链路故障下的运算时间：

在静态调度情况下，随着流量数的增加，运算时间也明显增加。即使是在部分链路故障的情况下，静态调度仍然需要重新计算整个网络的路由和调度，因此运算时间较长。在动态调度情况下，随着流量数的增加，运算时间也有所增加，但增加的幅度相对较小。动态调度可以在网络部分链路出现故障时，只对受影响的流进行重新调度，因此运算时间相对较低。

动态调度相比静态调度具有更好的性能表现，特别是在网络发生变化或部分链路故障时，其运算时间更为稳定且较短。因此，在时间敏感网络中，采用动态调度可以更好地适应网络动态变化的需求，提高网络的稳定性和实时性。

(4)对比实验分析

本文进行的对比实验，包括静态调度模型、贪婪算法调度模型和遗传算法调度模型与基于IPL的动态调度算法的性能比较。选择这三种对比模型的原因是它们代表了不同的调度策略和算法范式，可以从不同角度评估基于IPL的动态调度算法的性能优劣。静态调度模型是一种基于先验信息预先分配资源的传统方法，贪婪算法调度模型则是一种简单而常用的启发式算法[9]，，而遗传算法调度模型则是一种基于演化优化的复杂算法。选择这三种对比模型的目的在于对比它们在带宽占用率、调度成功率以及重新调度时的运算时间等方面的性能表现，以全面评估基于IPL的动态调度算法的优越性。这种对比实验的必要性在于帮助我们更好地理解基于IPL的动态调度算法相对于传统的静态调度和其他启发式调度方法的优势，为网络资源的高效利用和调度方案的优化提供指导。

表3 对比实验结果

Tab. 3 Comparative Experimental Results

模型	带宽占用率	调度成功率	添加流动态调度运算时间（s）	部分链路故障动态调度运算时间（s）
静态调度模型	24%	94%	0.127	0.0187
贪婪算法调度模型	20%	92%	0.214	0.1173
遗传算法调度模型	23%	89%	0.352	0.1546
基于IPL的动态调度	17%	87%	0.0112	0.0098

这个表格提供了对比模型和基于IPL的动态调度算法在不同方面的性能评估。其中，“带宽占用率”表示网络中已分配带宽的百分比，“调度成功率”表示成功完成调度的流的百分比，“添加流动态调度运算时间”表示在动态调度情况下添加新流时的平均运算时间，“部分链路故障动态调度运算时间”表示在部分链路故障的情况下重新调度的平均运算时间。

从表格中可以看出，基于IPL的动态调度算法在带宽占用率方面表现优异，能够有效实现链路之间的负载均衡，而且在添加新流和部分链路故障重新调度时的运算时间都明显优于其他模型。这表明基于IPL的动态调度算法在链路负载均衡和降低重新调度时的计算开销方面具有明显优势。但相比其他三种静态调度模型，基于IPL的动态调度算法的调度成功率略差，因为设计的动态调度方法需要遵循更严格的约束条件，导致符合约束条件的可调度资源更少，而静态调度方法具有更大的可行调度空间。

结论

本文通过研究基于整数线性规划的时间敏感流量动态调度算法，深入探讨了如何在时间敏感网络中实现有效的流量调度。针对目前时间敏感网络(TSN) 中多采用离线调度，在处理流量新增和网络节点故障导致拓扑变化等动态需求时调度开销过大的问题，明确了网络节点和链路的组成方式。针对网络中具有时延约束的数据流，引入基于整数线性规划的动态调度算法，并详细阐述算法的设计原理和流程。通过对算法性能进行评估和实验结果分析，验证了算法的有效性和可行性。实验结果表明，在不同流量负载和动态网络变化条件下，基于整数线性规划的动态调度算法能够显著降低重新调度的运算时间，同时实现了网络中链路之间的负载均衡，从而为时间敏感网络的实时传输提供了可靠保障。

[参考文献] (References)

[1] 许方敏、伍丽娇、杨帆、赵成林.时间敏感网络(TSN)及无线TSN技术[J].电信科学, 2020, 36(8):11.
[2] Craciunas S S, Oliver R S, Chmelík M, et al. Scheduling real-time communication in IEEE 802.1 Qbv time sensitive networks[C]//Proceedings of the 24th International Conference on Real-Time Networks and Systems. 2016: 183-192.
[3] PAHLEVAN M, OBERMAISSER R. Genetic Algorithm for Scheduling Time-Triggered Traffic in Time-Sensitive Networks[A] //2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) [C/OL]. Turin, Italy: IEEE, 2018: 337-344.
[4] GAVRILUŢ V, ZHAO L, RAAGAARD M L, et al. AVB-Aware Routing and Scheduling of Time-Triggered Traffic for TSN[J/OL]. IEEE Access, 2018, 6: 75229-75243.
[5] Schweissguth E , Timmermann D , Parzyjegla H ,et al.ILP-Based Routing and Scheduling of Multicast Realtime Traffic in Time-Sensitive Networks[C]//2020 IEEE 26th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA).IEEE, 2020.DOI:10.1109/RTCSA50079.2020.9203662.
[6] Yu Q , Gu M .Adaptive Group Routing and Scheduling in Multicast Time-Sensitive Networks[J].IEEE Access, 2020, PP(99):1-1.DOI:10.1109/ACCESS.2020.2974580.
[7] Pang Z , Huang X , Li Z ,et al.Flow Scheduling for Conflict-free Network Updates in Time-Sensitive Software-Defined Networks[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, PP(99):1-1.DOI:10.1109/TII.2020.2998224.
[8] Nayak N G ,Frank Dürr, Rothermel K .Routing Algorithms for IEEE802.1Qbv Networks[J]. 2017.
[9] 臧宇航. 时间敏感网络的域内及域间启发式流量调度算法[D].北京邮电大学,2022.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2021.000757.
[10] DÜRR F, NAYAK N G. No-wait Packet Scheduling for IEEE Time-sensitive Networks (TSN)[A] //Proceedings of the 24th International Conference on Real-Time Networks and Systems[C/OL]. Brest, France: ACM Press, 2016: 203-212.

作者简介：马晓霖（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：时间敏感网络

通信联系人：赵成林（1964-），男，教授，博导，主要研究方向：短距离无线传输技术、认知无线电技术、毫米波技术、工业互联网网络等. E-mail: clzhao@bupt.edu.cn