基于5G網絡切片在線映射算法的電力通信遠程視頻指揮系統設計

高志華，王居正，樊 旻，張凌云，李國良

（內蒙古超高壓供電局，呼和浩特010080）

0 引言

變電站電力通信遠程視頻指揮系統是一種基于自動化技術的新型電力智能應用系統，通過攝像機采集視頻圖像信息，利用數字化處理技術對信息進行壓縮編碼，再將處理結果上傳至電力信息調度中心，最終完成電力通信指揮。當前大部分變電站采用多網連接方式與局域網進行通信；部分未連接局域網的變電站，通過窄帶綜合業務數字網、非對稱數字用戶線路等進行信息傳輸[1]。根據信道傳輸方式，傳輸路徑可分為無線傳輸和有線傳輸，其中無線傳輸能夠避免人為干擾和破壞，具有安全性高的優點，是當前及未來的發展方向[2]。

目前5G技術是最主要的移動通信技術，5G網絡切片在滿足5G系統要求的基礎上，能夠進一步進行通信的深度調度。在虛擬網絡中，利用映射關系可以完成5G網絡切片。映射是指在特定的網絡環境下，維持當前底層物理網絡狀態，準確匹配物理資源中的物理節點及鏈路。但現有的映射算法僅單方面考慮系統時延性或運行效率，而忽略了兩者的并行關系[3-4]。本文在滿足系統時延性和運行效率的基礎上，設計了基于5G網絡切片在線映射算法的電力通信遠程視頻指揮系統。

1 系統架構

1.1 電力通信遠程視頻指揮系統架構

電力通信遠程視頻指揮系統主要由前端音視頻采集裝置、安全控制器、5G無線傳輸裝置以及指揮中心平臺構成[5-6]。前端音視頻采集裝置對現場采集的音視頻信號進行壓縮處理，由站端網絡設備經5G無線傳輸設備發送到指揮中心平臺，平臺對音視頻信號進行解碼并存儲至服務器[7]。電力通信遠程視頻指揮系統網絡架構如圖1所示。

圖1 電力通信遠程視頻指揮系統網絡架構

1.1.1 圖像采集模塊

圖像采集模塊由攝像機、云臺以及云臺控制器等構成。攝像機用于采集原始圖像信號；云臺用于調整焦點和照相機的方向；云臺控制器實現對云臺的控制及對圖像進行壓縮編碼，并將壓縮編碼后的圖像數據發送至CDMA-modem。

1.1.2 圖像壓縮及編碼模塊

目前圖像處理技術大多采用FPGA技術，傳輸速度較快，但存在一定的丟包率[8]。本文將基于數字信號處理（Digital Signal Process，DSP）的視頻服務器作為圖像壓縮模塊，壓縮算法由快速DCT、FDCT結果的重排、量化、行程編碼和赫夫曼編碼五部分組成[9]。電力通信遠程視頻指揮系統采用TI公司DSP開發環境的公共信道信令Imglib庫，由于DSP芯片無法存儲數量較大的原始圖像數據及視頻信息，因此利用FIFO讀取原始圖像數據，再存儲到擴展的SDRAM中，通過分區縮短CPU等待數據傳輸的時間，提高圖像壓縮速度。

1.1.3 圖像傳輸模塊及遠程指揮模塊

圖像傳輸模塊主要包括DDMA-Mo-DEM、CD?MA-a和因特網專用網三部分，用于電力通信遠程視頻指揮系統的無線傳輸。遠程指揮模塊通常是指電力公司的指令中心，主要由視頻解碼器、圖像解析器以及數據庫分析器組成，實現視頻圖像信號的再現。單個系統邏輯架構如圖2所示。

圖2 單個系統邏輯架構

應用層包含電視電話會議、視頻監控、OA、系統接口等；數據存儲層即數據庫；傳輸層通過光纖、衛星以及5G進行數據傳輸；信息采集層采集語音、視頻、文本等數據信息[10]。

1.2 網絡切片系統架構

網絡切片系統由無線虛擬接入網片層、虛擬運營商層和基礎設施提供商層構成[11]，系統框架如圖3所示。虛擬運營商提出虛擬網絡路由（Virtual Net?work Router，VNR），并將VNR分發到網絡功能的虛擬化管理中。通過對NFV mano的控制，基礎設施供應商實現基于不同VNR的VNFC配置和部署，構成不同的虛擬化處理單元內部基帶，并連接到相應的虛擬化遠程射頻單元，從而實現基于虛擬運營商VNR的不同無線虛擬接入網片層的需求。

圖3 網絡切片系統框架示意圖

2 網絡模型搭建

設物理網絡帶權無向圖C=（Ai，Si），其中Ai={a1，a2，…，an}表示網絡節點集，Si={s1，s2，…，sn}為Ai的計算水平，Ln={l1，l2，…，ln}為由節點組成的鏈路集，ln為底層具體物理鏈路，其中物理網絡通信鏈路的無效率表示為γi，帶寬為di。

將隊列理論與網絡切片技術結合起來建立物理網絡切片系統中NFV mano和NFVs兩級動態調度模型，使網絡切片系統的VNR在一定范圍內積壓穩定[12-13]。根據隊列理論可知，動態調度共發生兩次，其中，第一級隊列動態調度過程發生在系統NFV mano處，隊列狀態轉移函數為：

第二級隊列動態調度過程發生在NFVs處，隊列狀態轉移函數為：

綜上分析，可進一步得到5G網絡切片架構中的映射模型，表示為：

在網絡虛擬化場景中，分片的網絡請求不能總是按一定的間隔逐個到達。根據網絡切片的流量特性，利用在線映射技術實現底層物理資源的動態分配，并對其進行時間維度調度。如圖4所示，使用時間窗口動態處理已到達的網絡切片請求，時間被分成一系列連續的時間窗口。將網絡切片按照生命周期的優先級在特定時間窗口內進行處理，壽命越短，優先處理等級越高。按照可靠度的定義，映射生命周期越短，失效率越低，從而提高整個網絡的可靠度。

圖4 時間窗在線網絡切片映射機制

3 仿真試驗結果

為了驗證系統的可行性，采用Matlab仿真工具對5G網絡切片在線映射算法進行仿真分析。模擬物理網絡隨機生成10個物理節點，計算資源、鏈路資源分布區間為[50，80]。不同切片生命周期的時間單元分別為60、80、100，切片要求泊松分布隨機到達，單個時間窗口（50時間單元）平均到達率為1.4，每個網絡切片的服務時間間隔服從15時間單元的泊松分布。網絡系統虛擬節點計算資源和鏈路帶寬隨機分布區間[30，50],RRU采用1.1~1.4服務率模式，控制參數為0.2~0.6，設置模擬周期為400時間單元。對系統應用前后的壓縮率和圖像質量、網絡適應性、運動檢測的靈敏度和魯棒性及其有效性進行比較。

3.1 壓縮率和圖像質量

隨機選取監控圖像進行壓縮，結果如圖5所示。系統應用后，圖像由3 MBytes降至1.1 MBytes，圖像質量無明顯差異，表明該系統能夠在保證圖像質量的基礎上有效壓縮空間。

圖5 系統應用前、后壓縮率與圖像質量對比

3.2 網絡適應性

在不同帶寬條件下，測試系統的傳輸速率（見圖6），以此作為分析網絡適應性指標的關鍵因素。系統經多級動態調度進行信息管理，利用隊列狀態轉移函數分析數據特征，并根據數據特征進行數據分流，使得數據傳輸速率明顯提升，且穩定性較好。

圖6 系統應用前、后傳輸速率比較

3.3 有效性評估

3.3.1 時間平均隊列積壓

由于考慮到系統在映射時的隊列狀態和NFVs服務率的差異，盡可能將VNR轉換為隊列狀態較短的隊列，或優先將VNFC映射到服務率較高的NFV，因此當VNR的到達速率大于NFV的服務速率時，應用該系統能夠很好地控制排隊平均時間（見圖7）。

圖7 系統應用前、后時間平均隊列積壓比較

3.3.2 時間平均映射成本

由于系統綜合考慮了隊列狀態和NFVs服務率的不同，當系統隊列趨于穩定時，系統時間平均映射成本由84.70提高至88.25（見圖8），僅增加了4.19%的映射成本就可以顯著降低系統隊列積壓，滿足了系統延遲性要求。

圖8 系統應用前、后的時間映射成本比較

4 結語

針對5G網絡的最新需求，從資源調度優化的角度分析了5G網段的鏈路映射，提出了基于5G網段節點和鏈路的映射算法，并通過仿真驗證了該算法能夠有效降低系統隊列積壓，滿足系統延遲要求，從理論上證明了5G網段節點和鏈路的時間平均映射開銷與時間平均隊列積壓之間的可控均衡。