Burst-Aware Time-Triggered Flow Scheduling With Enhanced Multi-CQF in Time-Sensitive Networks
Notice bibliographique
Résumé
Deterministic transmission guarantee in time-sensitive networks (TSN) relies on queue models (such as CQF, TAS, ATS) and resource scheduling algorithms. Thanks to its ease of use, the CQF queue model has been widely adopted. However, the existing resource scheduling algorithms of CQF model only focus on periodic time-triggered (TT) flows without consideration of bursting flows. Considering that the bursting flows often carry high-priority data in real systems, in this paper we investigate the mixed-flow (i.e., TT and bursting flows) scheduling problem in CQF-based TSN aiming to maximize the number of schedulable flows and system load balance while satisfying the deterministic demands of delay, jitter, and reliability for both TT and bursting flows. Unfortunately, it is challenging to schedule the mixed flows with the original CQF model because of the huge difference between TT and bursting flows. To resolve this problem, we firstly design an enhanced Multi-CQF model to satisfy the basic demands of bursting flows sent at any time without affecting the deterministic transmission of TT flows. Given the complexity of mixed-flow scheduling and the proposed queue model, it is difficult for traditional algorithms to fully utilize network resources. Thus, we further propose a uline time-correlated uline DRL uline resource uline scheduling (TimeDRS) algorithm to optimize the resource allocation. TimeDRS can be extended to other time-related resource scheduling scenarios, such as TDMA-based scheduling. Experimental results demonstrate that our proposed approaches can greatly reduce frame loss and end-to-end latency for bursting flows, and well balance runtime and schedulability compared with state-of-the-art benchmarks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».