北京航空航天大学学报 ›› 2020, Vol. 46 ›› Issue (4): 822-829.doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0320

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基于LSTM的TTE网络速率约束流量预测

史亚菲, 李峭, 熊华钢   

  1. 北京航空航天大学 电子信息工程学院, 北京 100083
  • 收稿日期:2019-06-20 发布日期:2020-04-21
  • 通讯作者: 李峭 E-mail:avionics@buaa.edu.cn
  • 作者简介:史亚菲,女,硕士研究生。主要研究方向:实时网络、航空电子系统综合化互连;李峭,男,博士,讲师,硕士生导师。主要研究方向:航空电子网络、分布式实时系统;熊华钢,男,博士,教授,博士生导师。主要研究方向:航空电子综合、机载网络。
  • 基金资助:
    国防科技基金(0101070);中央高校基本科研业务费专项资金(YWF-14-DZXY-018);载人航天预先研究项目(060301)

Rate-constrained traffic prediction of TTE network based on LSTM

SHI Yafei, LI Qiao, XIONG Huagang   

  1. School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing 100083, China
  • Received:2019-06-20 Published:2020-04-21
  • Supported by:
    National Defense Science and Technology Fund (0101070); the Fundamental Research Funds for the Central Universities (YWF-14-DZXY-018); Manned Space Pre-Research Project (060301)

摘要: 时间触发以太网(TTE)中的速率约束(RC)流量为事件触发流量,在RC流量动态调度的应用场景下,若能预测未来短时间内数条RC流量到达交换节点的序列,使交换节点提前进行调度决策,以减小RC流量时延,提高网络吞吐量。对RC流量到达序列预测问题进行了研究,建立了RC流量的到达序列模型,提出了基于长短期记忆网络(LSTM)算法的RC流量预测算法。利用OMNET++工具进行TTE网络仿真,得到多组混合关键性配置下RC流量的传输数据;以此作为输入样本对预测算法进行训练和测试。实验结果显示,LSTM算法在RC流量预测问题的准确率达到了70%以上。通过对比实验说明所提算法适用于RC流量预测场景。

关键词: 时间触发以太网(TTE)网络, 速率约束(RC)流量, 流量预测, 长短期记忆网络(LSTM)算法, 网络仿真

Abstract: The rate constraint (RC) traffic in time triggered Ethernet (TTE) is event-triggered traffic. In the application scenario of dynamic scheduling of RC traffic, if it can predict the sequence of several RC traffic arriving at the switching node in a short time in the future, the switching node can make scheduling decision in advance to reduce RC traffic delay and improve network throughput. In this paper, the arrival sequence model of RC traffic is established, and an algorithm of RC traffic prediction based on long-term memory network (LSTM) is proposed. Using OMNET++ tool to simulate TTE network, we can get the data of RC traffic transmission under multiple groups of mixed critical configuration, and train and test the prediction algorithm as an input sample. The experimental results show that the accuracy of LSTM algorithm in RC traffic prediction is more than 70%. The experimental results show that the proposed algorithm is suitable for RC traffic prediction scenarios.

Key words: time-triggered Ethernet (TTE) network, rate-constrained (RC) traffic, traffic prediction, long short-term memory (LSTM) algorithm, network simulation

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