CN101174912A - 一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种以太网电路仿真业务中的时钟同步方法，具体涉及一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法。该方法利用本地业务时钟和计数器得到表示远端和近端业务时钟的时戳信息(本地时戳)，通过统计运算将时戳信息变换成满足卡尔曼过程和测量方程的随机序列，并利用卡尔曼滤波算法从该随机序列中过滤噪声，得到真实时戳，利用得到的时戳信息调节压控振荡器从而使本地业务时钟跟踪远端业务时钟。该方法采用卡尔曼滤波算法使得环路滤波可以选择用硬件实现或借助于软件实现，应用起来更灵活，频率差异单调递减，基本无抖动发生，较快达到锁定点。相对于普通缓冲区方法和普通时戳方法来说，本发明的综合性能更强。

Description

一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法

技术领域

本发明涉及一种以太网电路仿真业务中的时钟同步方法，具体涉及一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法。

背景技术

业内一致认为，下一代网络是基于高速分组技术的网络，而且具备同时承载语音、视频和数据等多业务的能力。规模最大的分组网Internet将是下一代网络的主体，IP和以太网等主流分组技术是实现计算机互联网、传统电话网和有线电视网三网融合的关键技术。

就以太网技术而言，目前这种技术已在接入层面占有90％以上的应用份额，而且以太网技术在局域网中表现出的种种优势，正在逐渐使其成为城域网甚至广域网中的承载网络。同时应用最广泛的网络协议IP也多在以太网上承载。电信级以太网的产生更是推动以太网向更深更广的方面发展。以太网技术将是下一代分组网的主流技术之一。

另一方面，从现有网络发展到下一代网络，是一个演进的过程，而不是一场对现有网络和技术完全否定的革命。基于TDM(TimeDivision Multiplexing)的SDH(Synchronous Digital Hierarchy)等技术在现有网络上已经有大量应用。

因此，下一代网络演进过程中以SDH等为代表的TDM网络与以IP和以太网等为代表的分组网络将长期共存。SDH和Ethernet也必将相互融合。目前在SDH上传送Ethernet已有大量应用，但是当分组网处于主导地位时，以诸如以太网的分组网传送SDH等TDM业务也是必要的，如何实现以太网和现有TDM网络的无缝连接是网络研究领域重要的课题。

关于分组网传送TDM的技术已有相关标准^[1]-[5]作了详细说明和规定，同步是其中的重要部分。基于统计的异步的以太网传送同步的TDM业务必然存在同步TDM码流和异步以太网点数据包之间的双向转换，TDM两端时钟的同步是首先要解决的重要问题。从相关标准^[6][7][8]可知，TDM对同步有着极高的要求。

两端时钟同步主要有网络时钟法、差分方法和自适应时钟恢复方法等三类方法^[5][6]。前两类方法都要求在TDM两端提供同一的外部参考时钟，这是当前普遍应用的以太网难以满足的要求。而自适应时钟恢复方法则依据以太网数据包在网络上的传送情况恢复业务时钟。所以较适合于现有以太网。

自适应时钟恢复方法如图1所示，基本类似于PLL(Phase-LockLoop)的功能结构，根据数据包从远端传送到近端的到达情况来得到差错信号，用差错信号控制VCO(Voltage-Controlled Oscillator)或DCO(Digital-Controlled Oscillator)来消除两端PE(Provide Edge)或CE(Customer Edge)^[3]-[5]的业务时钟频率差异。按照使用的信息可以分为基于接收缓冲区填充级(以下简称缓冲区方法)和基于时戳(以下简称时戳方法)两类方法。在图1中，如果输入鉴相逻辑的是两端的时戳差异，则是时戳方法，如果输入鉴相逻辑的是缓冲区状态数据，则是缓冲区方法。图中带有字母“R”的方块表示时钟恢复模块，其功能是使fs2最终和fs1频率相同。

缓冲区方法是根据接收缓冲区(去抖缓冲区)的使用情况来得到两端业务时钟的差异，同时利用这个差异调节本地业务时钟使得两端业务时钟趋向一致^[9][10][11]。其特点是稳定，实现相对简单，但锁定(两端时钟频率基本相等)时间较长。

时戳方法则为：在发送携带TDM信息的以太网数据包时，获取该数据包的发送时戳，并将该时戳信息封装到数据包。在接收数据包时生成接收时戳。并利用接收时戳和发送时戳的差异调节本地业务时钟使得两端业务时钟趋于一致^[12]。其特点是锁定较快，要求两端都能生成时戳，而传递时戳需要占用一定的网络带宽，并且受网络的时延抖动影响较大。

发明内容

本发明的目的在于针对目前网络技术的发展情况，提供一种新颖的基于时戳的自适应时钟恢复方法。该方法相对于普通时戳方法不需要在数据包中显式传递时戳信息，并且更加稳定；相对于普通缓冲区方法来说，该方法的锁定时间更短，使用更为灵活。

本发明的技术方案如下：一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法，包括如下步骤：

(1)在以太网侧收到数据包时，对一个高频时钟驱动的计数器进行采样并作为接收时戳RX_m存入时戳缓冲区；在TDM侧开始发送一个TDM单元时，同样对该计数器进行采样，并将采样值TX_m作为发送时戳存入时戳缓冲区中；

(2)在两端业务时钟不相等时，相邻两个接收时戳RX_m的差值ΔRX_m与相邻两个发送时戳TX_m的差值ΔTX_m之间的差异为dRX_m，应用卡尔曼滤波方法从一组因网络时延而导致的失真时戳中提取真实的dRX_m；

(3)以真实的dRX_m控制差错信号控制VCO，从而消除发送PE和接收PE的业务时钟频率差异。

一般来说，VCO内部一定有一个可控部分，假设该可控部分为压控可变电容，将dRX_m经放大器放大后输入到数模转换电路，从数模转换电路输出的电压控制可变电容，从而控制VCO的输出。

如上所述的面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法，其中，步骤(2)中卡尔曼滤波方法所使用的过程和测量方程为：

G_k＝P_k-1/(P_k-1+R)

DRX_k＝DRX_k-1+G_k(M_k-DRX_k-1)

P_k＝(1-G_k)P_k-1

令

$M_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_m-\mathrm{n\μ}$

${\mathrm{DRX}}_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{dRx}}_m$

其中，Z_m是dRX_m的测量值，

根据时戳缓冲区中的信息得到P₀和R，利用迭代算法得到DRX_k，进一步得到dRX_m，P₀是初始状态的后验估计方差，R是呈正太分布的测量噪声的均方差。

本发明利用本地业务时钟和计数器得到表示远端和近端业务时钟的时戳信息(本地时戳)，通过统计运算将时戳信息变换成满足卡尔曼过程和测量方程的随机序列，并利用卡尔曼滤波算法从该随机序列中过滤噪声，得到真实时戳，利用得到的时戳信息调节压控振荡器从而使本地业务时钟跟踪远端业务时钟。该方法采用卡尔曼滤波算法使得环路滤波可以选择用硬件实现或借助于软件实现，应用起来更灵活，频率差异单调递减，基本无抖动发生，较快达到锁定点。本发明可以克服锁定时间较长和需要额外网络带宽等不足，具有良好的性能，相对于普通缓冲区方法和普通时戳方法来说，本发明的综合性能更强。

附图说明

图1为自适应时钟恢复方法的功能结构示意图。

图2为本发明KBLTS方法的功能结构示意图。

图3为应用本发明的仿真设备的硬件结构图。

图4为仿真设备的仿真测试拓扑图。

图5为本发明频率差异随时间变化情况的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法(KBLTS)的功能结构如图2所示。

在接收PE(为表述方便，本发明将实施自适应恢复时钟的PE称作接收PE，与之相通信的PE称作发送PE，实际上所有PE既可以是发送PE，也可以是接收PE)，接收缓冲区用于缓存从以太网侧到达的数据包中携带的TDM信息以吸收网络引起的时延抖动。以太网侧周期性地向去抖缓冲区写入数据，而TDM侧不断地从去抖缓冲区读取数据以恢复TDM码流。当两端的业务时钟存在差异时，导致去抖缓冲区的读写操作的速度存在差异，这种差异积累将导致两种可能的结果：缓冲区满导致数据丢失，缓冲区空导致TDM码流之间出现空隙，最终都表现为误码。自适应时钟恢复的最终功能就是使两端的业务时钟频率相同，从而避免上述风险和其它可能的错误。

接收PE的VCO输出一个高频时钟(50MHz以上)，它作为计数器的输入，同时分频后作为TDM的业务时钟f2。这里将一个以太网数据包携带的TDM载荷称为TDM单元(可以是一个或多个TDM时隙)。在以太网侧收到数据包时，对计数器进行采样并作为接收时戳RX_m(m＝1，2...，下同)存入时戳缓冲区。另一方面，TDM侧开始发送一个TDM单元时，同样对计数器进行采样，并将采样值TX_m作为发送时戳存入时戳缓冲区中。

在VCO的输出处于稳态的情况下，一组发送时戳构成一个等差数列。也就是说ΔTX_m＝TX_m-TX_m-1是常数(以ΔTX表示)。

先考虑理想情况，在理想情况下，网络时延为0，f2和f1可以看作是常量。

那么一组接收时戳同样构成一个等差数列。差值则是发送端发送两个相邻数据包的周期以接收端VCO的输出度量的结果。换句话说，ΔRX_m＝RX_m-RX_m-1也是一个常数(以ΔRX表示)它与发送端业务时钟频率f1成比例。

在两端业务时钟不相等时，两个差值之间存在差异，也就是说dRX_m＝ΔRX_m-ΔTX_m≠0，但可以把它看成常数(以dRX表示)。以dRX_m控制VCO则可以使f2＝f1。换句话说，理想情况下，收到两个数据包，利用这两个数据包的时戳即可以纠正两端业务时钟的偏差。

再讨论对于实际网络的情况，由文献[13][14]可知，时钟的长期频偏极小，因此在一个相对较短的时间里，f2和f1仍然可以看作是常量。但网络时延则是不能忽略的，而且基于统计复用的异步的以太网的网络时延具有随机性，因此在接收端得到的接收时戳是失真的。并不能直接反映发送端的业务时钟信息。以ΔR′X_m表示这种情况下的ΔRX_m，则可得到：

AR′X_m＝ΔRX_m+d_m  (1)

(1)式中d_m表示网络时延对ΔRX_m的影响。

以d′RX_m表示这种情况下的dRX_m，则

d’RX_m＝dRX_m+d_m    (2)

因此需要从一系列失真的时戳信息中恢复真实的时戳信息，也就是根据d′RX_m得到dRX_m，图2中的卡尔曼滤波器正是为实现这个功能而设计。从卡尔曼(Kalman)滤波器输出的信号与dRX基本相等，以此信号控制VCO则可达到f2＝f1的目标。

●离散卡尔曼滤波模型的介绍如下：

卡尔曼滤波器解决的主要问题是：试图估计离散时间控制过程中的状态量x。

该离散时间控制过程可以用下面的差分方程描述。

y_k＝Ay_k-1+Bu_k+w_k-1    (3)

该离散时间控制过程的观测量z可用下式表示。

z_k＝Hy_k+v_k            (4)

(3)-(4)式中，y_k是n维矢量，z_k是m维矢量。A是n×n矩阵。可选控制量u_k是l维向量。B是n×l矩阵。H是m×n矩阵。

随机变量w_k(n维矢量)，v_k(m维矢量)分别是过程和测量噪声。它们分别服从(5)式和(6)式表示的正态分布。

p(w)～N(0，Q)         (5)

p(v)～N(0，R)         (6)

基于(3)-(4)式得到离散卡尔曼滤波的时间更新方程如(7)式和(8)式所示。

${\stackrel{\′}{y}}_k^{-}=A{\stackrel{\′}{y}}_{k-1}+{\mathrm{Bu}}_k---\left(7\right)$

$P_k^{-}={\mathrm{AP}}_{k-1}{A}^T+Q---\left(8\right)$

(7)-(8)式中

和

分别是第k步的先验估计值和第k-1步的后验估计值。P_k ^-和P_k-1，分别是第k步的先验估计方差和第k-1步后验估计方差。

同样基于(3)-(4)式得到离散卡尔曼滤波的测量更新方程如(9)-(11)式所示。

$g_k=P_k^{\′}{H}^T{({\mathrm{HP}}_k^{\′}{H}^T+R)}^{-1}---\left(9\right)$

$P_k=(1-g_{k}H)P_k^{-}---\left(11\right)$

(9)-(11)式中n维矢量g_k是卡尔曼增益，它作为调节因子可以使后验估计值的方差最小。基于时间更新方程和测量更新方程，使用迭代算法能够使后验估计值

逐步逼近其真实值。文献[15]对卡尔曼滤波器进行了详细介绍和分析。

●在KBLTS方法中应用卡尔曼滤波的方法如下：

由前面的讨论可知，KBLTS方法的关键是从一组失真的时戳中提取真实的dRX_m。(12)-(13)两式可以描述接收时戳的性质：

dRX_m＝dRX_m-1         (12)

Z_m＝d′RX_m＝dRX_m+d_m  (13)

式中Z_m可看作是的dRX_m测量值。

由前面的讨论可知，(12)式可以看作A＝1，B＝0，Q＝0的卡尔曼过程方程。(13)式也和H＝1时的测量方程很相似。但随机变量d_m遵从N(0，R)分布的假设则不一定成立。

由中心极限定理可知：如果随机变量X₁，X₂...X_n相互独立，服从同一分布，且各随机变量的数学期望和方差分别为μ和σ²，那么：

$\mathrm{Yn}=\underset{n\→\∞}{\lim }\left(\frac{\underset{m=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_m-\mathrm{n\μ}}{\sqrt{n}\mathrm{\σ}}\right)~N\left(\mathrm{0,1}\right)---\left(14\right)$

成立，也就是说，当n-＞∞时，Y_n服从(0，1)正态分布。

由于随机变量d1，d2...d_m是在同一网络上的同一时间段内的传输时延，可看作独立同分布的随机变量。根据大数定理，当n较大时，其数学期望和方差可由下式近似表示：

$\mathrm{\μ}\≈\left(\underset{m=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_m\right)/n---\left(15\right)$

${\mathrm{\σ}}^2\≈\left(\underset{m=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(d_m-\mathrm{\μ})}^2\right)/n---\left(16\right)$

由(14)-(16)式可得，当n足够大时，下式近似成立：

$j_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{dm}-\mathrm{n\μ}~N(0,R)---\left(17\right)$

令

$M_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_m-\mathrm{n\μ}---\left(18\right)$

${\mathrm{DRX}}_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{dRx}}_m---\left(19\right)$

在此基础上得到：

DRX_k＝DRX_k-1              (20)

M_k＝DRX_k+j_k               (21)

(20)式符合卡尔曼过程方程的条件，(21)式也可看成H＝1，j_k~N(0，R)的卡尔曼测量方程。因此可以使用卡尔曼滤波算法。

于是得到KBLTS方法的卡尔曼滤波的时间更新方程如下：

DRX′_k＝DRX_k-1             (22)

P′_k＝P_k-1                 (23)

得到KBLTS方法的卡尔曼滤波的测量更新方程如下：

G_k＝P′_k/(P′_k+R)          (24)

DRX_k＝DRX′_k+G_k(M_k-DRX′_k) (25)

P_k＝(1-G_k)P′_k             (26)

由(22)-(26)式简化得到：

G_k＝P_k-1/(P_k-1+R)          (27)

DRX_k＝DRX_k-1+G_k(M_k-DRX_k-1) (28)

P_k＝(1-G_k)P_k-1             (29)

根据时戳缓冲区中的信息得到P₀和R，则利用迭代算法可以得到DRX_k，进一步可得到dRX_m，则就是我们需要得到的信息。

在本发明中，定义P_k分别是第k步后验估计方差，那么P₀是初始状态的后验估计方差，R是呈正太分布的测量噪声的均方差。P₀和R不能直接得到，需要基于前期的测量值通过统计计算得到。比如，可以令算法从得到第n个样本开始执行，那么0--(n-1)个样本可以用作计算P₀和R的值。

● KBLTS方法的实现和测试评估方法如下：

不失一般性，这里以在百兆以太网网络上传送E1为代表设计仿真测试设备，仿真设备的主要硬件结构如图3所示。在仿真设备中，E1线路接口单元(LIU，Line Interface Unit)与FPGA(Field-programmable gate array)相连接，FPGA通过百兆PHY连接到以太网交换芯片，同时通过PCI总线连接到CPU。以太网交换芯片也通过PCI总线与CPU连接，同时通过百兆PHY与光模块连接。

FPGA实现PCI接口功能、TDM与以太网数据包的双向映射功能、通信功能、时戳生成功能以及时钟合成功能等。

FPGA从LIU接收TDM信息并映射成以太网数据包，并通过以太网交换芯片将数据包发送到以太网网络上。同时，FPGA从以太网网络接收以太网数据包，从以太网数据包中提取TDM数据并存入去抖缓冲区，记录接收时戳信息。同时从去抖缓冲区取数据，利用本地业务时钟发送到LIU，记录相应的发送时戳。发送时戳和接收时戳均由100M本地VCO驱动计数器得到。

CPU则不断的从FPGA读取接收时戳和发送时戳信息，利用软件基于卡尔曼滤波方法提取真实的dRX，然后CPU将dRX写到FPGA的当前时戳差异寄存器中，供FPGA调节时种用。

FPGA根据CPU写回的dRX结合数模转换和增益逻辑，控制VCO输出本地业务时钟。

为了与其它的自适应时钟方法比较，同时实现了一种普通的缓冲区方法和一种普通的时戳方法，这两种方法都采用硬件低通滤波器来过滤噪声。

仿真测试所用的网络拓扑如图4所示。

图4中的仿真设备具有图3所示的功能结构。测试时用Smartbits输入随机背景流量以得到与实际网络近似的时延分布。测试仪表ANT-20E的两个E1接口分别连接到两端仿真设备的E1接口。

在ANT-20E发送数据时，观察并记录ANT-20E对接收时钟的测量并记录。依次将仿真设备设置成普通缓冲区方法、普通时戳方法以及KBLTS方法并记录测试结果，根据测试结果可得到图5。

图5中的横轴表示时间(秒)，纵轴表示随时间变化的两端频率差异。从图5可看出，对于KBLTS方法来说，在两端时钟初始频率差异接近35ppm时，约10秒钟后，两端时钟频率基本相同。而普通缓冲区方法锁定时间比KBLTS方法长得多，普通时戳方法锁定的时间基本与KBLTS方法相当，但不如KBLTS方法稳定。

KBLTS采用对本地高频时钟采样分别得到接收和发送时戳，使得不用在网络上传送时戳信息从而节省了对网络带宽的使用。采用卡尔曼滤波算法使得环路滤波可以选择用硬件实现或借助于软件实现，应用起来更灵活。从图5可知，采用KBLTS方法，频率差异单调递减，基本无抖动发生，较快达到锁定点。显然，KBLTS方法可以克服锁定时间较长和需要额外网络带宽等不足，具有良好的性能。相对于普通缓冲区方法和普通时戳方法来说，KBLTS方法的综合性能更好。

参考文献

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[14]INTERNATIONAL  TELECOMMUNICATION UNION，ITU-T G.812，Timingrequirements of slave clocks suitable for use as node clocks in synchronization networks，1998

[15]J.Huston  McCulloch，The Kalman Foundations of Adaptive Least Squares，http://econ.ohio-state.edu/jhm/papers/KalmanAL.pdf

Claims (2)

1.一种面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法，包括如下步骤：

(1)在以太网侧收到数据包时，对一个高频时钟驱动的计数器进行采样并作为接收时戳RX_m存入时戳缓冲区；在TDM侧开始发送一个TDM单元时，同样对该计数器进行采样，并将采样值TX_m作为发送时戳存入时戳缓冲区中；

(2)在两端业务时钟不相等时，相邻两个接收时戳RX_m的差值ΔRX_m与相邻两个发送时戳TX_m的差值ΔTX_m之间的差异为dRX_m，应用卡尔曼滤波方法从一组因网络时延而导致的失真时戳中提取真实的dRX_m；

(3)以真实的控制差错信号dRX_m控制VCO，从而消除发送PE和接收PE的业务时钟频率差异。

2.如权利要求1所述的面向以太网电路仿真业务基于时戳的自适应时钟方法，其特征在于：步骤(2)中卡尔曼滤波方法所使用的测量方程为：

G_k＝P_k-1/(P_k-1+R)

DRX_k＝DRX_k-1+G_k(M_k-DRX_k-1)

P_k＝(1-G_k)P_k-1

令

$M_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_m-\mathrm{n\μ}$

${\mathrm{DRX}}_k=\underset{m=\mathrm{kn}}{\overset{(k+1)n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{dRx}}_m$

其中，Z_m是dRX_m的测量值，

根据时戳缓冲区中的信息得到P₀和R，利用迭代算法得到DRX_k，进一步得到dRX_m，P₀是初始状态的后验估计方差，R是呈正太分布的测量噪声的均方差。

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