空间信息网络时间同步技术研究

杨 辉，蔚保国，王正勇，于 奥，白 巍，张 杰

(1.北京邮电大学 信息光子学与光通信国家重点实验室，北京 100876；2.卫星导航系统与装备技术国家重点实验室，河北 石家庄 050081)

0 引言

空间信息网络是以空间平台(如高、中、低轨道卫星，气球和飞机等)为载体，实时获取、传输和处理空间信息的网络系统。作为国家重要基础设施，空间信息网络应用于服务移动网络系统、远洋航行、应急救援、导航定位、航空运输和航天测控等重大应用的同时，向下可支持对地观测的高动态、宽带实时传输，向上可支持深空探测的超远程、大时延可靠传输，从而将人类科学、文化、生产活动拓展至空间、远洋、乃至深空，是全球范围的研究热点[1]。随着空间信息网络的快速发展，不可避免地出现了网络规模可扩展与时间同步高精度的挑战[2]。以中国第三代移动通信标准中的TD-SCDMA为例，由于TD-SCDMA网络需要承载高清视频、高质量通话等对时间同步精度要求较高的业务[3]，网络基站目前使用GPS作为其唯一的时间源[4]。有了GPS系统的高精度授时，TD-SCDMA可以实现在相同频率发送上行/下行数据，保持基站之间的同步，并将同步精度控制±1.5 μs内[5]。但众所周知，GPS系统从实际应用来看具有较高的安全隐患。据统计，GPS部分除了射频模块外，已经成为第二高频故障率卫星系统，约占全球总故障数的15%[6]。2010年就曾有报道称一对美国夫妇轻信GPS导航仪上可以节省40 km的路程，随后将汽车陷入雪地中，足足花费了3天的时间才找到一个能够拨打手机的地方[7]。

第五代移动通信标准(5G)可以提供超快的网络速度(网速可达5～6 M/s)，极低延迟的网络环境已成为5G网络平稳运行的必要条件[8]。为了获得这个结果，高稳定、高可靠的授时系统对于5G移动网络至关重要。在这种情况下，北斗系统可能是替代GPS系统实现5G网络高精度时间同步的最优选择，而优化空间信息网络卫星系统的时间同步是其必要条件。为了实现这一目标，提出利用光载无线网络(Radioover Fiber Network，RoFN)来提高空间信息网络卫星地面基站的时间同步精度。RoFN是通过将射频信号的子载波调制到光载波来实现光纤网络传输的技术[9]。利用光载无线网络中的模拟传输特征，传递北斗卫星时钟信号，在实现时钟同步的同时，提升同步精度和网络传输带宽，避免了数字化同步过程中带来的失真和带宽浪费[10]。此外，在时间同步过程中，至少需要处理星/地通信和地/地通信这2种通信模式，这意味着需要同时处理有线和无线传输。而软件定义的光网络(Software Defined Optical Network，SDON)作为统一的控制架构，可以实现由控制功能与传送功能的紧耦合到控制功能与运营功能的紧耦合、由以连接过程为核心的闭合控制到以组网过程为核心的开放控制的模式转变[11]。因此，应用SDON技术来控制和优化空间信息网络中的资源分配是十分必要的。

1 空间信息网络时间同步网络架构：软件定义光载无线网络

随着移动网络的快速发展，移动互联网用户数量呈指数级增长，移动网络资源调度变得越来越复杂，传统网络结构中服务质量(Quality of Service，QoS)不能得到保证。而在RoFN中，RoF技术可以将大型基站设施集中到中心站(Central Station，CS)，使得运营商可以更容易地添加新的无线小区站点，并且其在系统成本方面也很有竞争力。换句话说，正是由于RoFN的出现，远程基站(Remote Base Station，RBS)大大简化，设备和频谱带宽资源成为可以动态分配的共享资源[12]。另外，RoFN在CS中集中资源的思想与SDON的集中控制思想相吻合。所以，构建软件定义的光载无线网络(SD-RoFN)的想法已经呼之欲出。

SD-RoFN的融合网络架构如图1(a)所示。该架构由3部分组成：卫星系统部分(包括同步卫星和地面基站)、RoFN部分(包括CS、边缘节点和RBS)和SDN控制器。对于卫星系统的一部分，同步卫星发挥原子钟信号发生器的作用，而地面基站负责信号的接收与转发。在RoFN架构中，光传输网络(OTN)可以实现CS，地面基站和边缘节点的互连，而分布式RBS则融合到OTN中。因此，SD-RoFN由卫星和RoF两种资源组成。二者均由SDN控制器以OpenFlow协议统一定义和控制。如图1(b)所示，SD-RoFN共有3种时间同步信号传输模式：① 信号通过OTN直接传输到地面基站。例如，一些地面基站处于不适合从卫星接收信号的位置，则可以通过光纤接收来自临近地面基站的信号。这样做的优点是地面基站可以通过OTN互连。② 信号通过RoFN在地面基站和RBS之间进行传输。通过这种方式，使卫星和移动网络的通信互传成为可能，实现5G移动网络的高精度授时服务。③ 信号通过RoFN传输到地面基站。它体现了RoFN和卫星通信的结合，包括前2种模式。不仅可以实现OTN的地面基站之间的通信，还可以实现卫星与移动网络的连接。但是对于这个地面基站来说，它并不直接与其他地面基站连接，可以从最近的RBS接收信号，所以这种方法具有更广泛的适用性。首先，SD-RoFN强调卫星系统与RoFN之间的协作，以克服量化误差。其次，基于RoFN和SDN的网络架构大大简化了系统的结构，丰富了传输模式，是提高交互性和提高传输能力的有力解决方案[13]。

(a) SD-RoFN网络架构 (b) 信号传输方式图1 SD-RoFN网络架构与信号传输方式

2 基于SD-RoFN的时间同步方法

为了确保5G网络时间同步的精度以及北斗卫星导航定位系统的正常运行，网络必须首先保持不同地面基站点之间的同步精度，这就需要地面基站从卫星原子钟中提取时钟信号以确保同步。然而，高精度卫星时间同步方案要求地面基站天线具有良好的对空对地视野，以确保接收机能够接收有效信号。虽然使用IEEE 1588时钟同步协议可以解决时间同步精度和成本高的问题[14]，但在时间同步过程中，时钟信号以数字信号的方式进行传输[15]，在信号量化过程中不可避免地会产生失真，导致接收器无法识别确切的同步信息。这就会增加时钟传输的时延，最终对同步延迟和精度有一定的影响[16]。

时间同步网络是为传输网络和各种业务网络提供高质量、高可靠同步信号的基础网络，是保证时间同步精度和通信网络正常运行的关键因素[17]。因此，正如图1(a)所示，SD-RoFN中有3种同步网络：① 基于地面基站的端到端同步网络，适合短距离地面基站的同步；② 移动网络的同步网络，提供单向时间同步方案；③ 结合前2种情况的混合方案，不仅在地面基站之间提供同步网络，而且还提供移动网络中的同步网络。因此，基于第3种方案设计了一种同步方法。

基于SD-RoFN架构的时间同步方案如图2所示，提出了基于SD-RoFN中的原子钟同步方案。卫星产生的原子钟由RoFN链接传送到其他网络单元，如RBS和地面基站。以不能接收卫星信号的地面基站为例：首先，某一地面基站接收卫星系统产生的原子钟模拟同步信号。然后，同步信号将通过RoFN链路发送到RBS。之后，相邻的RBS可以共享由特定RBS通过无线模式接收的模拟同步信号。最后，从相邻RBS接收信号的RBS可以通过RoFN链路将模拟同步信号发送到网络的每个单元，包括远程的地面基站。

图2 基于SD-RoFN的时间同步方案

本方案的主旨是在ROF系统中采用模拟信号传输的方式实现时间同步，避免了数字/模拟转换过程中产生的量化误差，进一步提升北斗地面基站之间的同步精度，同时优化网络资源，增强北斗导航系统的覆盖能力，地面基站架构如图3所示。

图3 基于光载无线网络的北斗地面基站架构示意

下面简述实现方式，具体的交互过程如图4所示。

① 地面基站B向地面基站A发送时间同步请求；

② 地面基站A向北斗系统发送时间同步信息请求；

③ 北斗系统接收到同步请求后，获取原子钟时钟信号T，并将时钟信号发送给地面基站A；

④ 地面基站A计算同步消息时延t1；

⑤ 地面基站A向地面基站B发送时间同步响应消息T+t1;

⑥ 地面基站B计算同步响应消息时延t2；

⑦ 地面基站B获得同步时间T+t1+t2，实现与地面基站A的时间同步。

图4 时间同步交互过程示意

更具体地说，时间同步过程可以分为2个步骤。“Follow_up”同步信号由射频信号承载，即RoF链路传送原子钟同步信号。当信号达到时，每个网络元件将提取消息以获取准确的时钟。而其他同步信号在传输过程中将始终保持数字信号的状态。一言之，“Follow_up”消息在同步过程中是模拟的，它将会用于保证将原子钟信号传输到每个网络单元，从而实现高精度时钟同步。

时间同步过程如图5所示。首先，主机发送同步消息Sync，从机记录Sync(T2)到达的确切时间。在“Follow_up”中，主机发送在网络时间(T1)的更精确测量值，这样可以计算出传播偏移；第二步，从机向主机发送一个Delay_req(T3)消息，并返回一个Delay_resp(T4)消息。那么系统可以精确地计算通过特定网络部分传输消息所需的时间。

图5 时间同步模型

在这2步之后，利用以下公式来获得延迟和偏移量，并完成时间同步。

T2=T1+offset+delay，

(1)

T4=T3-offset+delay，

(2)

offset=(T2-T1-T4+T3)/2，

(3)

delay=(T2-T1+T4-T3)/2，

(4)

BiasError= |offsetideal-offsetvirtual|。

(5)

3 仿真结果与分析

对基于IEEE 1588标准的时间同步方案实现，已经有了很多不同精度结果的研究。在这部分中，通过仿真和分析比较了传统方法的性能和提出的方法，并通过对比常规方法和所提方法之间的偏移误差来进行比较。仿真逻辑如图6所示，很容易发现，地面基站1从卫星获得的主时钟(MC)。从时钟有2种：SC1(从时钟1)是远程基站；SC2(从时钟2)是不能从卫星接收信号的地面基站2。从时钟之间的差异是传输距离和传输模式。从图6中可以看出，地面基站经光纤通过CS连接远程基站，RBS通过无线方式相互通信。因此，SC1通过光纤获得MC的时间信号，SC2通过光纤和无线获取信号。需要注意的是，常规IEEE 1588同步的特点是MC和SC之间的链路是对称的。因此，为了充分验证这种方法的广泛适用性，引入了非对称比率，它定义为主从方向的端对端延迟除以从对主方向的端到端延迟，当非对称比例变化时，可以记录偏移的变化。

图6 仿真逻辑

为了在仿真中获得更好的对比度效果，通过式(5)定义偏差误差。SC的偏移量设置为50 s。主从方向的端到端延迟被假定为25 ms。不对称比例范围为1∶1～8∶1。从时钟偏置误差在不对称比例条件下的分析结果如图7所示。

图7 传统方案与所提方案的对比结果

图7中比较了传统方法和所提方法中SC1和SC2的仿真结果，得出3个重要结论：① 偏差误差随着不对称比例的增加而增加；② SC1总是比SC2好；③ 提出的方法明显优于传统方法。也就是在不对称比率条件下，所提出的方法具有一定的稳定性和独立性。此外，SD-RoFN架构的偏差误差范围为200 ns～1 μs，可满足5G移动网络标准的需求。在实验结果中也存在一些问题，例如SC1和SC2之间的差距。这种结果的原因可能是多方面的，如无线延迟和更长的传输距离。此外，实际上应避免由不对称比率引起的偏差误差的增长。

4 结束语

重点介绍了传输模式对时间同步精度的影响。为了满足5G时代的需求，讨论了有关时间同步的问题，设计了SD-RoFN架构，并提出了业务模型来传输时间同步信息[18]。同时，引入了SDN控制器和RoF来实现网络集中控制与高精度时间同步。最后进行了仿真对比测试，证明了该方法的准确性。数字结果表明，传统方法在条件变化时具有很大的缺点，所提方法的偏差误差在条件变化时能保持稳定。虽然模拟信号在传输距离方面有一定的限制，但随着技术的发展将会被克服。

[1] 田睿,郁小松,赵永利，等.基于SDN的空间信息网络多路径承载策略[J].无线电工程,2016,46(12):1-4.

[2] 杨辉,白巍,张杰.时间敏感空间信息网络关键技术研究[J].无线电通信技术,2017,43(3):8-12.

[3] SHI Z,LIAO K,YIN S,et al.Design and Implementation of the Mobile Internet of Things Based on TD-SCDMA Network[C]∥2010 IEEE International Conference on Information Theory and Information Security (ICITIS),2010:954-957.

[4] LÉVESQUE M,TIPPER D.A Survey of Clock Synchronization Over Packet-switched Networks[J].IEEE Communications Surveys & Tutorials,2016,18(4):2926-2947.

[5] CHEN S,ZHAO J,PENG Y.The Development of TD-SCDMA 3G to TD-LTE-advanced 4G from 1998 to 2013[J].IEEE Wireless Communications,2014,21(6):167-176.

[6] MIAO J,WANG B,BAI Y,et al.Portable Microwave Frequency Dissemination in Free Space and Implications on Ground-to-Satellite Synchronization[J].Review of Scientific Instruments,2015,86(5):054704.

[7] YIN S,XIAO B,DING S X,et al.A Review on Recent Development of Spacecraft Attitude Fault Tolerant Control System[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2016,63(5):3311-3320.

[8] YANG H,BAI W,TAN Y,et al.Multi-dimensional Resources Integration for Service Provisioning in 5G Cloud Radio over Fiber Network[C]∥Proceedings of VDE ECOC 2016 42nd European Conference on Optical Communication,2016:1-3.

[9] WAKE D,NKANSAH A,GOMES N J.Radio over Fiber Link Design for Next Generation Wireless Systems[J].Journal of Lightwave Technology,2010,28(16):2456-2464.

[10] YANG H,HE Y,ZHANG J,et al.Performance Evaluation of Multi-stratum Resources Optimization with Network Functions Virtualization for Cloud-based Radio over Optical Fiber Networks[J].Optics express,2016,24(8):8666-8678.

[11] YANG H,ZHAO Y,ZHANG J,et al.Data Center Service Localization Based on Virtual Resource Migration in Software Defined Elastic Optical Network[C]∥2015 IEEE Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC),2015:1-3.

[12] HORIUCHI Y.Evolution of Optical Access Network Technologies in Radio Systems[C]∥IEEE ECOC 2009 35th European Conference on Optical Communication,2009:1-4.

[13] LIU L,PENG W R,CASELLAS R,et al.Design and Performance Evaluation of an Open Flow-based Control Plane for Software-defined Elastic Optical Networks with Direct-detection Optical OFDM (DDO-OFDM) Transmission[J].Optics express,2014,22(1):30-40.

[14] STEINHAUSER F,RIESCH C,RUDIGIER M.IEEE 1588 for Time Synchronization of Devices in the Electric Power Industry[C]∥2010 International IEEE Symposium on Precision Clock Synchronization for Measurement Control and Communication (ISPCS),2010:1-6.

[15] GIORGI G,NARDUZZI C.Performance Analysis of Kalman Filter Based Clock Synchronization in IEEE 1588 Networks[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2011,60(8):2902-2909.

[16] STEINHAUSER F,RIESCH C,RUDIGIER M.IEEE 1588 for Time Synchronization of Devices in the Electric Power Industry[C]∥2010 International IEEE Symposium on Precision Clock Synchronization for Measurement Control and Communication (ISPCS),2010:1-6.

[17] BOLOGNANI S,CARLI R,LOVISARI E,et al.A Randomized Linear Algorithm for Clock Synchronization in Multi-agent Systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2016,61(7):1711-1726.

[18] 袁弋非，王欣晖，赵孝武.5G部署场景和潜在技术研究[J].移动通信，2017,41(6)：39-45.