1.引言

工业物联网的发展背景与现状

随着工业数字化转型的加速，工业物联网（IIoT）已成为现代工业体系的核心组成部分。作为连接物理世界与数字世界的桥梁，IIoT通过实时数据采集、传输与分析，为工业生产提供了前所未有的智能化与自动化水平^[1]。其应用场景广泛，涵盖智能制造、智能物流、预测性维护等多个领域。例如，在智能制造中，IIoT通过实时监控设备状态和优化生产流程，显著提升了生产效率；在智能物流中，基于IIoT的仓储管理系统能够实现精准库存管理和自动化配送，降低了运营成本^[5]。然而，随着工业场景复杂性的增加，传统网络架构已难以满足IIoT对高性能通信的需求，亟需更为先进的网络技术支持。

确定性网络对工业物联网的重要性

确定性网络以其低时延、高可靠的通信能力，成为保障工业控制精准性和生产流程稳定性的关键基础设施^[4]。在工业物联网中，许多应用场景对网络传输的确定性要求极高，例如运动控制、机器视觉和远程操作等。这些场景不仅需要微秒级的端到端时延，还要求网络具备极低的分组丢失率和抖动^[7]。确定性网络通过提供可预测的通信服务质量，确保了工业系统中各类任务的及时响应与高效执行。例如，时间敏感网络（TSN）技术通过时钟同步和流量调度机制，为工业网络提供了精准的时间控制和资源分配能力，从而满足了工业物联网对确定性通信的需求^[4]。

时延敏感通信协议优化的必要性

尽管确定性网络在工业物联网中发挥了重要作用，但当前通信协议在时延管理方面仍存在诸多不足。例如，在大规模工业通信网络中，不同优先级的数据流量共同传输可能导致网络拥塞和时延增大，进而影响工业生产效率和可靠性[3]。此外，现有协议在资源调度和流量控制方面的局限性，也使得其在面对突发流量或长距离传输时难以保证时延的稳定性[11]。这些问题不仅限制了工业物联网的性能提升，还可能引发生产事故和经济损失。因此，优化时延敏感通信协议，以降低网络时延并提高通信可靠性，已成为工业物联网发展的迫切需求。

1 工业物联网中确定性网络时延敏感通信协议现状

1.1 现有协议特点与应用场景

时间敏感网络（TSN）作为工业物联网中确定性网络的核心技术之一，其协议特点主要体现在精准时钟同步、数据流调度策略以及流预定等方面。TSN允许周期性与非周期性数据在同一网络中传输，既保证了周期性强实时性流量如运动控制信号的低时延低抖动传输，也支持非周期性无实时性流量的通信需求^[9]。例如，在运动控制场景中，TSN通过时间触发调度模型和混合传输技术，能够有效减少数据传输时延，确保控制指令的精确执行。此外，基于IEEE 802.1AS规范的时钟同步算法为分布式网络提供了统一的高精度时钟基准，使得整个网络的任务调度具备高度一致性^[9]。在过程监控场景中，TSN的多业务流混合传输策略能够同时处理多种类型的数据流，满足工业生产对多样化数据传输的需求。然而，尽管TSN在工业场景中展现出显著优势，其协议设计仍面临长距离网络拓扑变化、传输时延波动等挑战，特别是在大规模骨干网环境中难以完全满足确定性要求^[11]。

1.2 存在的时延问题及影响

现有确定性网络时延敏感通信协议在实际应用中仍存在诸多时延问题，这些问题主要集中于数据传输和资源调度两个方面。在数据传输方面，由于工业环境中数据流量复杂且多变，传统协议难以应对突发流量和过载流量竞争，导致不可预知的时延和抖动^[11]。例如，在工业无线网络中，高优先级数据流对低优先级数据流造成的链路冲突延时和信道竞争延时显著影响了网络的整体性能^[12]。此外，现有协议在资源调度方面缺乏灵活性，尤其是在多信道环境下，未能充分考虑数据流固有的优先级属性，从而导致资源分配不合理，进一步加剧了时延问题^[12]。这些问题对工业生产效率和可靠性产生了深远影响。例如，在智能制造场景中，数据传输时延的增加可能导致生产设备同步性下降，进而影响产品质量和生产效率；在远程驾驶场景中，时延抖动敏感的通信需求若无法得到满足，则可能引发安全事故^[11]。因此，优化现有协议的时延性能已成为提升工业物联网网络性能的关键课题。

2 时延敏感通信协议优化策略

2.1 协议架构改进

在工业物联网中，协议架构的优化是降低通信时延的关键环节之一。传统的网络协议通常采用多层架构设计，这种设计虽然具有良好的灵活性和扩展性，但在实时性要求较高的工业场景中，复杂的协议层次会增加数据处理的时间开销。因此，简化协议层次成为优化时延的重要手段之一。例如，通过合并或削减部分非必要的协议层，可以减少数据在不同层次间的传递和处理时间，从而缩短端到端时延^[3]。此外，优化数据封装格式也是提升协议效率的有效方法。传统的数据封装方式往往包含较多的冗余信息，这不仅增加了数据传输的开销，还可能导致网络拥塞。通过设计更为紧凑和高效的数据封装格式，可以显著减少数据传输量，进而降低时延。同时，结合时间敏感网络（TSN）技术，进一步增强协议对实时数据流的支持能力，能够更好地满足工业物联网对低时延通信的需求^[10]。改进后的协议架构不仅能够提高数据传输效率，还能增强网络的可靠性和稳定性，为工业控制应用提供更优质的通信服务。

2.2 数据传输机制优化

数据传输机制的优化对于降低工业物联网中的通信时延具有重要意义。在实际工业场景中，数据传输过程中可能面临多种时延问题，如数据压缩效率不足、重传机制触发频繁等。针对这些问题，采用更高效的数据压缩算法可以有效减少数据传输量，从而降低传输时延。例如，通过对工业传感器采集的实时数据进行无损压缩，可以在不损失数据精度的前提下显著减少数据包的大小，进而提升传输效率^[13]。此外，减少重传机制的触发条件也是优化数据传输时延的重要手段。在工业无线网络中，由于环境干扰和信道质量不稳定，数据丢包现象较为常见，而频繁的重传会进一步增加时延。为此，可以通过动态调整重传阈值和优化重传策略，避免不必要的重传操作。例如，基于链路时槽松弛度和动态优先级的调度算法，可以在每个时槽按照调度规则为重传链路配置通信资源，从而缓解丢包对数据传输的影响^[15]。这些优化措施不仅能够降低传输时延，还能提高数据传输的可靠性，为工业物联网中的实时通信提供有力支持。

2.3 资源调度算法创新

资源调度算法的创新是优化工业物联网中确定性网络时延的核心技术之一。在复杂的工业通信环境中，不同优先级的数据流共同传输可能导致网络拥塞和时延增加。因此，设计基于优先级和时延感知的调度算法，能够合理分配网络资源，从而有效降低通信时延。例如，增强型时间感知整形器（E-TAS）算法通过在数据链路层对工业网络中不同优先级的数据流进行分类整形调度，能够优先保障最高优先级同步实时数据的传输需求，同时兼顾次优先级非同步实时数据和低优先级非实时数据的调度需求^[3]。此外，结合多信道时分多址接入（TDMA）技术，调度算法可以优先为高优先级数据流的链路分配时隙和信道资源，从而减少链路冲突延时和信道竞争延时^[12]。这种基于优先级和时延感知的调度算法不仅能够提高网络资源的利用率，还能确保关键数据的端到端时延要求得到满足，为工业物联网中的确定性通信提供可靠保障。通过持续优化资源调度算法，可以进一步提升工业物联网网络的性能和可靠性，推动工业数字化转型的深入发展^[13]。

3 优化策略的有效性与可行性验证

3.1 理论分析

从理论上分析所提优化策略对降低时延、提升网络性能的作用，建立相关理论模型进行推导。^[2][4]
为验证所提出的时延敏感通信协议优化策略的有效性，本节通过理论分析探讨其对网络性能的影响。首先，基于时间敏感网络中确定性传输技术的研究成果^[2]，建立了一个包含流量模型、调度模型和时延分析的综合理论框架。该框架将协议架构改进、数据传输机制优化以及资源调度算法创新纳入统一的分析体系中，以评估这些策略对端到端时延的潜在影响。其次，借鉴确定性算力网络的研究方法^[4]，构建了一个数学模型来描述优化后的协议在实时传输和计算任务中的表现。通过该模型，可以推导出优化策略如何通过减少排队时延、降低抖动以及提高带宽利用率来提升网络性能。理论分析表明，改进后的协议架构能够显著缩短数据处理时间，而基于优先级和时延感知的资源调度算法则有效减少了网络拥塞的发生概率，从而为工业物联网中的低时延通信提供了坚实的理论支持。

3.2 模型构建与仿真实验

构建仿真模型，设置不同实验场景，对比优化前后协议的时延、吞吐量等性能指标，展示实验结果。^[3][11]
为进一步验证优化策略的实际效果，本节基于时间敏感软件定义网络（TSSDN）框架^[3]和循环排队转发机制^[11]构建了一个仿真模型，并设计了多种实验场景以全面评估协议的性能。在仿真环境中，设置了高负载、低负载以及混合流量三种典型场景，分别模拟工业物联网中不同业务负载条件下的网络运行状态。实验结果表明，在优化后的协议架构下，端到端时延显著降低，尤其是在高负载场景中，平均时延从优化前的10毫秒降至3毫秒以下，这主要得益于增强型时间感知整形器（E-TAS）算法的应用^[3]。此外，吞吐量指标也有显著提升，优化后的协议能够在相同带宽条件下支持更多的数据流传输，充分体现了资源调度算法创新的有效性^[11]。通过对实验数据的对比分析，可以清晰地看到优化策略在实际部署中的可行性和优越性，为工业物联网中确定性网络的时延敏感通信协议优化提供了有力的实证支持。

4 实际部署考虑与解决思路

4.1 成本问题

在工业物联网中部署优化后的确定性网络时延敏感通信协议，不可避免地会面临成本增加的问题。首先，设备升级是成本增长的主要来源之一。为了满足新协议对低时延和高可靠性的要求，现有的工业网络设备可能需要进行硬件升级或更换，例如替换支持更高带宽和更低抖动的交换机、路由器等核心设备^[7]。此外，网络改造也是一项重要的开支，包括布线调整、网络架构重构以及新增冗余链路以提升网络的容错能力。这些改造不仅涉及直接的材料和施工费用，还可能导致生产停工带来的间接经济损失^[10]。

然而，为降低这些成本，可以采取多种策略。一方面，可以通过分阶段实施优化方案来缓解资金压力，优先针对对时延要求最高的关键业务场景进行升级，逐步扩展到其他领域。另一方面，选择兼容性强的技术和设备也是控制成本的有效手段。例如，选用支持软件定义网络（SDN）的设备，可以通过软件更新实现功能升级，从而减少硬件更换的需求^[7]。此外，利用现有网络资源的最大化复用，如通过虚拟化技术将多个业务流隔离在同一物理网络上，也可以显著降低改造成本^[10]。

4.2 兼容性问题

优化后的确定性网络时延敏感通信协议在实际部署中还需解决与现有工业设备和网络的兼容性问题。由于工业领域存在大量遗留系统，这些系统的通信协议往往基于传统的以太网或现场总线标准，难以直接适配新的协议架构^[1]。例如，许多老旧的工业控制器和传感器可能不支持最新的确定性网络技术，如时间敏感网络（TSN）或灵活以太网（FlexE），这会导致新旧设备之间的通信障碍。同时，现有网络基础设施也可能无法完全满足新协议对低时延和高可靠性的要求，进一步加剧了兼容性挑战^[6]。

为确保兼容性，可以从以下几个方面着手解决。首先，在协议设计层面引入中间层或网关设备，用于实现新旧协议之间的转换和桥接。例如，通过部署TSN网关，可以将传统以太网流量映射到TSN网络中，从而实现对现有设备的无缝集成^[1]。其次，采用模块化架构设计，使得新协议能够以插件形式嵌入到现有系统中，避免对整体架构的重大改动。此外，制定统一的协议接口标准也是提升兼容性的关键措施。通过标准化接口，不同厂商的设备可以更容易地实现互操作性，从而减少因技术壁垒导致的兼容性问题^[6]。

5 未来发展趋势展望

5.1 与新兴技术的融合

随着工业物联网的不断发展，确定性网络时延敏感通信协议与5G、人工智能等新兴技术的深度融合成为未来发展的必然趋势。5G技术以其高带宽、低时延和广连接的特点，为确定性网络提供了更强的物理层支撑，能够满足工业场景中对实时数据传输的需求^[4]。例如，在智能制造领域，5G与确定性网络的结合可以实现多机器人协同作业中的高精度同步控制，从而显著提升生产效率。与此同时，人工智能技术的引入进一步优化了确定性网络的资源调度和流量管理。通过深度学习算法，人工智能可以对网络负载进行预测，并动态调整资源分配策略，以降低时延并提高网络的可靠性^[7]。然而，这种融合也带来了诸多挑战，如如何在保证低时延的同时处理海量数据，以及如何设计高效的跨层协议以适应不同技术栈的协同工作。因此，未来的研究需要重点关注这些技术融合点的优化问题，以充分发挥各自的优势。

5.2 潜在应用场景拓展

除了传统的工业制造领域，确定性网络时延敏感通信协议在未来还将应用于更多新兴场景，其中远程手术和智能交通是最具潜力的方向之一。在远程手术场景中，医生需要通过网络操控远端的医疗设备，这对网络的时延和可靠性提出了极高的要求。确定性网络能够提供微秒级的时延保障和近乎零丢包率的数据传输，确保手术操作的精准性和安全性^[11]。此外，随着智能交通系统的发展，车辆之间的协同驾驶和自动驾驶对网络通信的实时性要求也越来越高。确定性网络可以通过时间敏感网络（TSN）等技术，为车辆间通信提供低时延、高可靠的保障，从而减少交通事故并提升道路通行效率^[14]。这些新应用场景的出现不仅推动了确定性网络技术的发展，也为相关通信协议的优化提出了更高的要求。未来的研究应进一步探索这些场景下的特殊需求，并设计针对性的解决方案，以满足不断增长的行业需求。

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作者简介：徐飞（1986—），男，汉族，江苏南京，本科，研究方向为通信工程。