基于边缘计算环境的分布式机载仿真系统设计

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导语

虚拟仿真系统是民用飞机系统正向设计及集成验证的重要工具，可有效降低物理测试成本，提升系统可靠性与安全性。针对民机系统仿真的异地协同和实时计算性能有限等问题，提出一种基于边缘计算的“云-边-端”仿真系统模型及分布式仿真物联网络的构建方法; 设计了一种支持多元仿真节点间通过点-点、广播及订阅/ 发布模式进行数据交互的通用信息服务总线，构建了一种基于边缘计算环境的支持民机机载系统跨地域协同的通用仿真设计框架。

针对B737-800的典型起飞场景建立分布式仿真原型系统，验证了所提出的仿真框架及分布式仿真系统的有效性。

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引言

近年来，航空科技日新月异，民机产业不断升级，民用航空器对安全性和可靠性的追求与日俱增。作为航空器的核心部件，机载系统的功能和性能直接关系到飞机的主要功能实现和飞行安全保障。与此同时，其机载系统性能也面临愈加苛刻的性能提升要求。

而在机载系统的研制和改进中，仿真以其低成本、广覆盖、时空间约束低和问题前瞻等优势，逐步成为机载系统研发、验证和确认环节中的重要技术，在相关领域中吸引了大量的研究兴趣。

然而需要指出，随着机载系统要求的极限扩充，机载仿真平台技术逐步向数字化、网络化、智能化、集成化、虚拟化、协同化的方向发展。而研究人员对机载系统仿真的关注，也逐渐从传统的集中式仿真向并行仿真、基于Web的仿真、分布式仿真等多样模式转移。其中，在现今的分布式仿真研究中，试验考虑了更多的实物和半实物仿真，也因此各地域相应的实装模型和硬件装备也需接入或纳入仿真系统中以提升仿真可信度和可靠性。这为仿真系统的实时计算性能提出了新的巨大挑战。

尽管近来有云仿真等技术解决了时装模型和硬件装备接入问题，并为大规模仿真提供了强大的计算能力，但仍需注意，越来越多的分布式传感器和网络边缘节点的仿真接入，大幅度加重了云仿真计算和处理的负担，云计算的网络带宽、网络延时和计算实时性等都再难以满足机载仿真系统的性能需求。而为此，雾计算和边缘计算等计算范式的提出，较好地弥补了云计算在实时仿真系统的缺陷。

相比于云计算，雾计算与边缘计算将计算能力部署于网络边缘，增强了边缘侧，尤其是终端的计算处理能力，减少数据传输时延，满足时间敏感型应用程序的计算延迟需求，成为云计算的重要补充。而边缘计算更注重边缘侧实体设备的数据处理。因此，将雾计算与边缘计算的方法和范式引入云仿真平台，将为降低云仿真平台计算负担，增加接入设备，提升数据传输和远程访问效率，从而构建仿真物联网，提供一种新的可行选择。虽然雾计算和边缘计算方法和技术已在智能车联网、智能城市和工业物联网中获得了广泛的关注，但其在仿真平台设计，尤其是航空航天这一高度复杂系统领域的仿真系统设计中尚未成熟。

针对上述问题，本研究面向机载系统仿真领域，提出一种基于边缘计算的“云-边-端”仿真系统架。利用各仿真场地的路由器或交换机等边缘设备在云服务器和终端之间构建多个边缘节点和雾计算层，将大规模复杂计算部署于云端服务器，将部分终端仿真数据和实时性要求较高计算部署于边缘节点设备和雾设备上进行处理，降低仿真业务处理时延，保证带宽要求，降低仿真业务的云端服务器计算负荷，提升网络整体的鲁棒性。并选取B737－800飞机的机载系统典型的起飞场景进行了试验验证，验证了边缘计算环境下分布式仿真方案的有效性。

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分布式仿真系统模型

本文设计了一种“云-边-端”分布式仿真系统架构，以使得仿真场景下协同计算资源可进行调度优化。该分布式仿真系统架构由仿真终端构建的物联网层、边缘计算层和云计算层三层组成。

1)仿真终端层: 该层由仿真PC、传感器、处理器、无线接入点、实物仿真装置和半实物仿真装置等仿真终端构成。这些仿真终端根据仿真的需求，进行仿真的建模工作，并对所考虑的设备和环境进行感知和测量，将模型数据、原始测量数据与过程数据进行本地处理，或将其上传至计算节点。

2)边缘计算层:该层位于仿真互联网边缘，与仿真过程数据源相近。其中边缘计算节点和雾计算网络设备(如交换机、路由器等) 通过有线和无线的方式连接仿真终端物联网，而边缘节点以及雾计算之间可以互相通信，并与云服务器相连接，从而进行仿真数据的传 输、转发、缓存与存储。

3)云计算层: 该层由高性能的服务器集群组成，具有更为强大的计算和存储能力。在将仿真过程数据采集至云服务器后，通过数据的深度挖掘，可为仿真过程提供大规模数据分析、处理和存储服务，高聚合度的集中计算、存储等服务。

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“云-边-端”分布式仿真框架设计

将仿真技术与边缘计算相结合，设计如图1所示的分布式仿真服务系统框架，分为仿真应用层、仿真服务层和仿真资源层三层结构。该框架可部署于云端仿真中心、便携式仿真平台、实物仿真设备以及移动式仿真平台中，通过通信服务进行连接和数据的交互，构建仿真物联网。



图 1 “云- 边- 端”分布式仿真服务系统框架

仿真资源层和资源管理层旨在实现分布式仿真各节点资源的虚拟化和服务化。仿真服务层和仿真应用层旨在实现各类仿真资源的有效集成，以及分布式仿真的全局资源服务，构成仿真协同交互环境。

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信息服务总线设计

本研究提出如图2的分布式仿真信息服务总线， 融合有线和无线通信技术，通过 DDS、AMQP、XMPP等消息中间件( Message Oriented Middleware，MOM) 构成仿真中分布式信息交换基础支撑，支持将各类仿真云和边缘节点内应用端、小型无人平台节点、移动节点的终端等接入，实现信息绑定、信息交换、信息路由等系列服务，提供信息服务总线整体支持。



图2 “云-边-端”分布式仿真信息服务总线

该信息服务总线的感知接入层包括无人仿真平台、小型应用端、移动/无线仿真应用端、平台等多种类型终端，其作用在于对仿真的模型、外部物理信息和仿真数据等消息进行感知和收集。

通信层通过有线和无限的方式连接了感知接入层和物理层，为各类终端提供对云节点和边缘节点物理层的接入通信服务。其中:

1)边缘仿真设备与边缘节点的消息通信通过轻量级无线通信实现。通信边缘设备与边缘节点之间的通信建立与部署应用程序是先验确定的，主要功能为计算仿真终端到边缘节点的数据传输或结果反馈，其连接通信通过LoWAN服务来实现，而边缘节点与仿真终端间的相关数据传送采用MQTT服务完成。

另外，各边缘节点之间的通信非之前确定或建立，因此考虑采用CoAP服务实现终端仿真设备的感知功能，已找寻到周围的边缘节点。此外，采用MQTT服务完成边缘节点间的数据传输同边缘仿真设备。

2)节点仿真平台内部的一些应用通过同步连接通信来完成消息传输。采用包含HTTP/ＲEST调用等方式为节点仿真平台内部的某些应用提供实时通信支持。

3）外部仿真平台接入及仿真平台内部应用通过异步连接通信完成消息传输。采用包括支持DDSI-RTPS、JMS、AMQP等协议为外部仿真平台接入及内部应用提供异步通信支持，实现基于数据的消息实时分发处理机制。

4）为大型应用仿真系统提供企业服务总线接入方式。在仿真服务总线的物理层中，数据从消息生产者向消费者按既定的方式传递由代理服务器保证，因其能够提供和维护消息的传递路线。

此外，资源层可以划分为交换层和绑定层。交换层主要由主题构成，对传入的信息进行高效处理和组织划分，决定消息的路由，实现信息交换;绑定层主要由消息队列构成，实现主题与队列、消息与接收客户端的绑定，根据路由信息将各个主题的消息传递到指定队列，接受客户端从绑定的队列中依次取出消息进行处理。

逻辑层支持点对点、组播/广播、发布订阅等多种基础消息传输范式，支撑生产者与消费者间消息的信息服务，针对不同仿真应用场景，实现消息一对一、一对多和多对多的灵活配置传输方式。

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机载分布式仿真场景框架实现

一、分布式仿真场景的框架实现

本文搭建了如图 3 所示的轻量级的边缘计算分布式机载仿真框架。该分布式仿真框架基于“机载研云”云平台进行实现和建立，其可通过异地接入和数据通信，支持跨地域、跨单位的协同研发。在该仿真场景中，考虑了机载航电系统、机电系统和飞行控制系统的联合仿真场景。对系统经纬度信号的获取通过北斗导航信号发生装置完成;另外对机载系统的总体虚拟集成仿真、航空器视景仿真与航空器的整体性能仿真通过自主开发的 GV- Sim LAB仿真系统进行实现; 而对仿真实时状态的监控通过移动端监视器完成。



图3 机载系统分布式仿真场景

在框架的实现中，各部分的云上仿真任务程序，如液压作动器动态仿真、航电仪表指示仿真、飞控系统控制律仿真以及仿真监视系统高度曲线实时监控等任务，以软件服务的形式实现。

航电系统、飞行控制系统、机电系统和虚拟仿真集成验证端利用云平台的数据交互与管理服务，通过UDP协议与机载云平台之间实现互联。北斗导航信号发生装置，作为位置的传感器与信号的计算发生器，通过MQTT协议来支持发布/ 订阅的数据分发模式，从而实现实物设备接入边缘节点。而仿真实时状态移动监视器端通过CoAP协议实现轻量级的模型交互，与边缘节点相连接，从而实现仿真结果数据与图像的实时传输。

此外，该分布式仿真系统通过机载云平台的时间服务来实现各异构模型在仿真验证中的时钟同步。而各仿真系统与模型之间的同步与集成仿真任务通过机载云平台实现。

二、飞行场景分布式仿真验证

基于上述边缘计算环境的分布式机载仿真系统，考虑波音公司B737-800机型由扬州泰州国际机场飞往首都国际机场航线中起飞的虚拟仿真场景。参考相关文献，获取 B737-800飞机的几何参数与气动参数如表1所示。



另外，通过对B737－700/800飞行机组使用手册的调查与参考文献，本研究在本项仿真中设置了该机型在起飞过程中的部分关键需求如下:

起飞指令:飞机应能正常接收来自飞行员的飞行指令；

稳定起飞:飞机应能正常完成起飞过程。速度控制:飞机应能正常完成起飞过程。姿态控制:飞机应能正常完成起飞过程；

襟翼(设置襟翼 5):起飞前飞机应能根据情况通过方式控制面板( MCP) 选择合适的襟翼状态；

电门控制:起飞时飞机应能通过电子控制面板设置合适的电门状态；

刹车:起飞过程中应能在MCP上设置合适的刹车状态；

紧急刹车:飞机应能紧急刹车；

起飞状态信息显示:飞机PFD、ND、MFD 应能显示飞机起飞过程中的各状态信息。主要包括: 姿态、速度、位置、航线和发动机参数等信息；

航向设置:飞机在起飞过程中应能通过MCP设置或锁定航向；

起飞决断速度 V1( 132 kn) : 飞机速度在地面应达到 V1 才可以起飞；

抬前轮速度 VR( 133 kn) : 飞机速度应达到 VR才可以抬轮；

起飞安全速度 V2( 142 kn) : 飞机达到预期高度时必须获得大于 V2 的飞行速度；

爬升高度: 飞机在起飞过程中，巡航前，飞机高度应为2500m；

俯仰角:飞机爬升时的俯仰角约为 4°~23°；

稳定爬升:飞机俯仰角应能平稳变化；

通信:飞机应能与地面的空中交通管制( ATC) 和航空公司运行控制( AOC) 及其他飞机交流信息提供语音和数据通信链路；

起落架:飞机在建立正爬升率后应能收起起落架。

基于上述起飞场景的需求分析，构建仿真的 Simulink、AMESim 和 SCADE 模型，并通过创建遵循功能模型接口( Functional Mockup Interface，FMI) 标准的功能模型单元( Functional Mockup Unit，FMU) 实现分布式仿真中多源异构模型的融合。

按照上述定制的需求对飞机进行分布式仿真。图 4( a) 为飞机的视景仿真图，在该仿真中，其可以展示飞机的三维外界运行环境及整个飞机在环境中的飞行运行情况。图 4( b) 为飞机系统的显示屏仿真图，包括PFD、ND 和 MFD，仿真的显示系统实时显示飞机的姿态、速度、位置和发送机参数等运行情况。



图 4 飞行仿真示意图

图 5 显示了飞机仿真过程中飞机起飞过程中水平距离与高度变化。从仿真图中可以看出，在所设计的机载系统下，飞机的各参数均与需求相符合。





图 5 飞机起飞过程中的水平距离与高度变化

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结束语

本文针对机载系统集成仿真的计算速率低效问题，设计了一种基于边缘计算环境的分布式仿真系统。在所设计的“云-边-端”分布式仿真系统中，本文首先提出一种基于边缘计算环境的分布式民机机载仿真框架模型。之后基于改模型，设计并构建了仿真资源层、仿真服务层和仿真应用层，并对信息服务总线进行了设计。

为验证所提出设计的有效性，本文通过机载研云平台与民用机载系统分布式仿真原型系统，构建了基于边缘计算环境的分布式民机机载仿真原型系统，运用B737-800 的典型起飞场景仿真验证了分布式仿真系统的有效性。

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