Improving the Accuracy of Time Synchronization Through Frequency Synchronization in Virtualized Integrated Systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. In recent years, virtualized integrated systems have widely become the base architectural solution for industrial automation systems. TSN technology is being used in their telecommunications networks, as it is the most suitable solution for mission-critical applications with stringent requirements for speed and guaranteed information delivery. The quality of TSN networks, in turn, depends on the accuracy of their time synchronization. Therefore, developing methods to improve the accuracy of time synchronization of packet-switched network devices is a pressing scientific and practical challenge.Purpose of the work: to examine ways to improve the accuracy of time synchronization in networks of virtualized integrated systems using TSN technology, and the impact of network clock synchronization provided by synchronous Ethernet technology.Methods used: the impact of network clock synchronization on the accuracy of timescale reference is assessed using the results of simulation modeling of time and clock synchronization processes in the AnyLogic environment.Results: the paper presents a chain of interactions between information and telecommunication technologies, as well as supporting telecommunication subsystems, demonstrating in aggregate the operating principles of complex embedded computer systems and a method for determining their characteristics based on modeling. The results of simulation modeling are also presented, demonstrating that high accuracy of time scale binding and stability of its retention can be achieved through the joint implementation of frequency and time synchronization, which plays an important role in TSN application scenarios.Practical significance: implementing frequency synchronization in a network supporting TSN technology enables high-precision time synchronization of network devices while using fewer synchronization messages to reduce the amount of service traffic. This allows that to save costs less stable clock generators may be used, as their frequency is consistently adjusted.

About the authors

N. L. Storozhuk

The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications

Email: storozhuk.nl@sut.ru
ORCID iD: 0009-0005-7463-502X
SPIN-code: 9469-0347

References

  1. Pahlevan M. Time Sensitive Networking for Virtualized Integrated Real-Time Systems. D.Sc Dissertation. Siegen: University of Siegen, 2019. 188 p.
  2. Галчихин В.И., Сторожук Н.Л., Шитников В.И. Расчет норм на показатели ошибок в действующих цифровых трактах взаимоувязанной сети связи России // Электросвязь. 2002. № 4. с. 17−20.
  3. Kopetz H. Real-Time Systems, Design Principles for Distributed Embedded Applications. Cham: Springer, 2011. doi: 10.1007/b116085
  4. Сторожук М.Н. Мониторинг сетевого трафика в магистральных сетях для обеспечения работы сетей TSN // Первая миля. 2022. № 3(103). С. 30–33. doi: 10.22184/2070-8963.2022.103.3.30.33. EDN:WTTPBK
  5. Craciunas S.S., Oliver R.S. Out-of-sync Schedule Robustness for Time-sensitive Networks // Proceedings of the 17th International Conference on Factory Communication Systems (WFCS, Linz, Austria, 09–11 June 2021). IEEE, 2021. PP. 75–82. doi: 10.1109/WFCS46889.2021.9483602
  6. IEEE 802.1AS-2020. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks--Timing and Synchronization for Time-Sensitive Applications.
  7. Воробьев А.С., Сторожук Н.Л. Тенденции развития оборудования сетевой синхронизации // Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2022. № 10(18). C. 28−33. EDN:GTAMWD
  8. Коган С. Сети 5G: Распределение сигналов синхронизации на сетевом оптическом транспортном уровне. Часть 2. Сетевая синхронизация по тактовой частоте // Первая миля. 2022. № 5(105) С. 44–58. doi: 10.22184/2070-8963.2022.105.5.44.58. EDN:STTKQU
  9. ГОСТ Р 71148-2023. Требования по построению систем синхронизации сетей связи: сетей связи с коммутацией каналов, сетей связи с коммутацией пакетов. М.: Российский институт стандартизации, 2024.
  10. Шварц М.Л., Рыжков А.В., Аладин В.М. Перспективный первичный эталон времени и частоты для систем частотно-временного обеспечения сетей связи // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2022. Т. 16. № 8. С. 12–20. doi: 10.36724/2072-8735-2022-16-8-12-20. EDN:GFOETJ
  11. Chowdhury D. NextGen Network Synchronization. Cham: Springer, 2018. 269 p. doi: 10.1007/978-3-030-71179-5
  12. Menendez Y. Improving synchronization accuracy with help from SyncE. URL: https://www.nokia.com/blog/improving-synchronization-accuracy-with-help-from-synce (Accessed 30.01.2025)
  13. Рекомендация МСЭ-T G.8262/Y.1362 Характеристики хронирования ведомых тактовых генераторов оборудования синхронного Ethernet. 2015.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».