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频谱碎片已成为影响弹性光网络频谱利用率的主要因素。为减少频谱碎片,有效的频谱碎片化度量必不可少。基于此,本文通过对碎片资源的产生机理以及产生概率进行详细分析,构建了时-频碎片感知模型,并提出相应频谱分配算法,为连接请求选择了碎片化程度最小的频谱。仿真结果表明,相较于对比算法,提出算法在有效降低频谱碎片率的同时,能够降低业务阻塞率,以及提高频谱利用率。 相似文献
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弹性光网络具有高频谱效率和灵活性等优点,是光网络发展的主要方向。路由和频谱分配是弹性光网络的核心技术之一。文章提出了一种改进的基于能量感知的弹性光网络RSA(路由和频谱分配)算法,在进行选路和频谱分配时,同时考虑了网络中的能耗和可用频谱资源情况。理论分析和仿真结果表明,与传统RSA算法相比,改进算法可以提高能量效率,降低业务阻塞率。 相似文献
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为了解决虚拟光网络映射中带宽阻塞率较高以及底层资源消耗不均匀问题,论文提出一种基于时间域-频谱域碎片感知的虚拟网络映射(FA-VNM)算法。该文综合考虑频隙在时间域和频谱域上的碎片问题,设计时频联合碎片公式最小化分配过程中的频谱碎片。进一步,为了均衡网络中的资源消耗,在FA-VNM算法基础上提出基于节点度数的负载均衡感知虚拟网络映射(LB-VNM)算法,设计物理节点平均资源承载能力的公式,优先映射物理节点平均资源承载能力大的节点;为了均衡路径上资源使用,考虑路径权重值,并根据每条路径的权重值对虚拟链路进行映射,从而降低阻塞率。仿真结果表明,所提算法能有效降低阻塞率,提高资源利用率。 相似文献
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移动云计算、人工智能(AI)、5G等新兴技术应用促使弹性光网络(EON)在骨干传输网中发挥更重要的角色,降级服务(DS)技术为降低EON的业务阻塞率、提高频谱利用率提供了新途径。该文首先对现有DS算法的资源分配不公、忽略低等级业务的体验质量(QoE)等问题,建立了以最小化降级频次、降级等级与传输时延损失(TDL)为联合优化目标的混合整数线性规划(MILP)模型,并提出一种时延感知的降级恢复路由与频谱分配(DDR-RSA)算法。为提高降级业务的QoE和运营商收益,在算法的最优DS窗口选择阶段中融入降级恢复策略,在保障传输数据量不变的前提下,将降级业务向空闲频域复原,从而提高频谱效率、减小降级业务TDL和最大化网络收益。最后,通过仿真证明了所提算法在业务阻塞率、网络收益和降级业务成功率等方面的优势。 相似文献
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为了提高弹性光网络(EON)的频谱利用率,提出一种基于自适应调制的碎片感知共享通路保护算法。该算法利用频谱块承载权重(SBBW)衡量不同频谱块接纳业务的能力,优先选择SBBW大的链路构成候选工作路径,并利用分配前、后SBBW差值最小的频谱块建立工作路径。然后选择可用频谱块和保护频谱块承载能力大的链路构成候选保护路径,建立保护路径时优先使用分配前、后SBBW差值最小的保护频谱块,建立失败时才选择分配前、后SBBW差值最小的可用频谱块。仿真结果表明:该算法可以降低带宽阻塞率、频谱碎片率和备用容量冗余。 相似文献
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光网络中物理层损伤会造成明显的信号质量下降。为了保证QoS(服务质量),必须在RWA(路由和波长分配)算法中考虑这些损伤及其引起的变化。文章提出了一种损伤感知的差异化路由与波长算法,并针对规则Mesh网络与Cernet网络进行了数值仿真,结果表明,在满足QoS要求的情况下优先保证网络中高等级业务的波长分配,能降低高等级业务的阻塞率,并能提高网络总体的资源利用率。 相似文献
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针对弹性光网络中业务分割的资源分配策略消耗更多保护带与设备端口,浪费频谱资源和增加网络能耗的问题,该文提出一种频谱感知的业务分割再合并的资源分配策略。为新业务分配频谱资源时,先计算路径上总链路剩余频谱连续度,选择使剩余频谱连续度最大频谱块传输业务;当路径上频隙数不满足业务传输需求空闲频谱块时,将该业务分割为多个子业务,尽可能选取使剩余频谱连续度最大的多个频谱块承载各子业务。当监视到子业务传输路径上有可用频隙数满足业务传输所需空闲频谱块时,计算剩余频谱连续度作为子业务合并触发的判决条件,将子业务再合并后继续传输。仿真结果表明该文提出的策略能有效降低网络的带宽阻塞率,并节约网络的能耗。 相似文献
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为提高次用户接入业务端到端传输性能,该文提出通过感知节点检测性能和业务类型的频谱检测与资源分配联合优化方法。首先,将上周期全局检测性能构造的有效检测指数作为调节权值,计算信道状态自适应协作门限,据此选择协作模式,以最大化有效检测区间,并根据频带稳定性和有效性特征构造可用频谱空间。随后,基于业务请求接入速率将接入业务分为时延敏感业务和可靠性敏感业务两类,通过业务属性匹配的频谱分配算法提高接入业务的端到端传输成功率。仿真显示,在不同信道状态下,所提算法通过自适应调整全局检测性能扩大了Rayleigh衰落信道的有效频谱检测区间,降低了时延敏感业务的中断概率。 相似文献
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对于光网络而言,路由与频谱分配是制约光层资源利用率和光网络容量的重要问题之一.机器学习迅速发展,为光网络管理与控制的智能化、自动化提供了新的发展方向.本文回顾了近年来基于机器学习的路由频谱分配相关研究,介绍了光网络控制中常见的机器学习算法,描述了基于神经网络和强化学习的路由频谱分配机制,最后分析了当前研究在泛化性和可靠... 相似文献
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针对弹性光网络中物理损伤导致业务频谱利用率低和传输能耗高问题,该文提出一种面向业务的链路损伤感知频谱分区(LI-ASP)能效路由策略。在LI-ASP策略中,为降低不同信道间非线性损伤,基于负载均衡设计一个综合考虑链路频谱状态和传输损伤的路径权重公式,根据调制方式的频谱效率和最大传输距离构造分层辅助图,从最高调制等级开始,为高质量业务选择K条边分离的最大权重传输路径;为低质量业务选择K条边分离的最短能效路径。然后,LI-ASP策略根据业务速率比值对频谱分区,采用首次命中(FF)和尾端命中(LF)联合频谱分配方式,减少不同传输速率业务间的交叉相位调制。仿真结果表明,该文所提LI-ASP策略在有效降低带宽阻塞率的同时,减少了业务传输能耗。
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面对高速发展的互联网应用,传统的路由与频谱分配(RSA)问题迎来新的挑战。融合降级服务(DS)技术的弹性光网络无疑为降低业务阻塞率,提高用户体验质量(QoE)提供了新方向。该文首先针对频谱资源的低效利用和DS导致的业务收益下降问题,建立以最小化频谱消耗和最小化DS等级、频次为联合优化目标的RSA问题的混合整数线性规划模型。随后,提出一种基于区分DS和自适应调制的动态RSA算法。该算法考虑业务等级的差异化,并整合自适应调制和DS技术。同时,设计区分业务等级的DS损失函数及DS窗口选择策略,为即将受阻业务分配理想的频谱位置和资源。此外,设计考虑频谱与收益均衡关系的网络收益函数,达到频谱资源高效利用,减少降级影响,提升网络收益的目的。最后,仿真验证了所提算法在业务阻塞率和网络收益等方面的优势。
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