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基于自适应FEC分配策略的光网络的优化设计

发布时间:2019-12-04 20:46

  摘要

  前向纠错编码(FEC)技术由于可以用于补偿光信噪比(OSNR)的恶化,被广泛应用于光传输系统。通常,为满足所有光通道需求,网络会选择同一类型性能最高的FEC,这将导致频谱资源的浪费。而且,在弹性光网络中,由于可以灵活的选择调制格式,这种固定的FEC选择策略将更严重的影响网络的频谱使用效率。因此,本文基于调制格式可调的弹性光网络,提出了一种自适应FEC分配策略,并为光通道路由,调制格式选择和频谱分配问题,提出了高效的启发式算法。仿真结果表明,FEC选择策略可以显著提高网络频谱使用效率。

  关键词:弹性光网络,前向纠错编码,光信噪比

  第一章 绪论

  1.1 研究背景

  随着骨干网络流量需求的不断增加,光传输系统正朝着超长距离、超高速率的方向发展。然而,诸如光纤色散,非线性效应,信道噪声和其他因素的物理层损伤将会降低光信号的光信噪比(OSNR),严重限制传输数据速率和距离。前向纠错编码(FEC)技术由于成本低、纠错性能好等优点,被认为是补偿OSNR恶化的有效方法之一,在光纤传输系统中已得到广泛应用。

  目前,根据净编码增益(Net Coding Gain,NCG)的差异,前向纠错编码技术主要可以分为三代[1]。第一代FEC基于使用分组码的硬判决解码技术,其中典型的例子是具有5.8dB的净编码增益(NCG)(@BER=)的RS(255,239)码。第二代FEC主要集中在级联码上,例如RS(239,223)+RS(255,239)和RS+BCH,NCG(@)为7-9dB。而第三代FEC所采用的技术是基于更加强大的软判决码,最典型的例子是低密度奇偶校验码(LDPC)和块Turbo码,他们的NCG(@)都大于10dB。根据冗余位的位置,FEC编码技术也可以分为带内和带外编码的类别。带内编码技术使用帧的开销字节来存储FEC冗余位。SONET/SDH帧就是这种带内编码的典型例子[2]。然而,帧中有限的开销字节(例如,SONET/SDH帧)限制了FEC的最高编码性能。相反,正如ITU-T G.975[3]和G.709[4]所建议的那样,带外编码技术允许我们使用额外的FEC编码开销来增加线路数据速率,因此可以通过增加冗余位的数量来进行FEC编码,使性能优势最大化。

  在网络中,根据传统的固定FEC分配策略,网络使用相同类型的FEC,通常是由网络中OSNR最差的光通道决定。往往为了满足具有最差OSNR的光通道,选择了性能最高且报头开销(OH)最大的第三代FEC。这种方法对于某些OSNR较高的光通道,不必要地增加其FEC编码开销从而导致了频谱资源的浪费。此外,传统的FEC选择策略往往会使得光通道的成本更为昂贵,从而增加网络硬件成本。此外,在弹性光网络中,由于光通道的调制格式可调,我们可以灵活的为每一条光通道选择频谱效率最高的调制格式。因此,基于这种调制格式可调的弹性光网络,本文提出了一种自适应的FEC选择策略。同时,针对路由,调制格式和频谱分配问题(RMSA),提出了启发式算法,以评估该策略的性能。

  1.2 本文研究内容和章节安排

  本文主要基于调制格式可调的弹性光网络,提出了一种自适应的FEC选择策略,并针对路由,调制格式和频谱分配问题展开了研究,并提出了相应的启发式算法。本文的其余部分安排如下:

  第二章:弹性光网络的介绍。介绍弹性光网络的优点及结构,光通道路由,调制格式和频谱分配问题;通过放置掺铒光纤放大器的方法建立模型,评估光通道的光信噪比。

  第三章:自适应FEC选择策略的介绍。首先提出了自适应FEC选择策略,然后基于调制格式不可调的弹性光网络,介绍了自适应FEC选择策略的应用,基于调制格式可调的弹性光网络,介绍了自适应FEC选择策略的应用。最后在这两种情形下,分别针对RMSA问题,提出了基于频谱窗平面的启发式算法,以评估自适应FEC选择策略的高效性能。

  第四章:仿真与结果分析。分别针对6节点9链路网络以及24节点43链路进行仿真,仿真结果表明调制格式可调的FEC选择策略可以显著提高网络频谱使用效率。

  第五章,总结与展望。总结本次毕业设计的主要工作,以及对未来的工作进行的展望。

  第二章 网络模型

  2.1 弹性光网络

  弹性光网络由于能够更为灵活的为频谱带宽进行分配,并且具有更高的频谱利用率而成为了下一代光网络的重要选择之一[5][6][7]。

  日本NTT公司的Jinno等人首次提出了弹性光网络的架构和相关概念[8],他们将其命名为SLICE光网络,并在此基础上展开了深入的研究[9][10][11]12],参考文献[13]详细介绍了SLICE光网络作为一种可扩展的光传输网络架构,可以提供子波长业务信道和超长波业务信道,从而满足动态高效的带宽业务需求。具体而言,弹性光网络在光纤频谱上的频谱分配方式使用了比传统WDM光网络更小的单位,光通道的中心频率不再固定于某个频率,并且根据实际带宽需求为每条光通道分配足够的相邻频隙(Frequency Slot),通过这种方式可以使得光通道带宽的分配更加灵活,频谱利用率更高,更加合理。如图1弹性光网络的结构示意图,为了承载不同的业务,带宽可变的收发机被用于分配足够的频谱资源,从而使得多个光通道组合成了一个超级光通道。

  2.2 光通道路由,调制格式和频谱分配(RMSA)问题

  目前,对于弹性光网络提高频谱利用率的问题已有了相当多的研究,其中路由选择问题,调制格式自适应问题,频谱资源分配的问题成为了研究过程中需要重点解决的方面,这类问题统称为路由,调制和频谱分配(RSMA)问题[14]。

  首先我们需要解决的是路由选择问题,在文献[15]中,为我们提供了三种路由选择的方式:固定路由的方法,可选固定路由的方法以及自适应路由的方法。本文采用的是固定路由的方法,即利用Dijkstra最短路径算法来进行路由选择,确定节点对之间的最短路由。

  接着我们需要解决的是调制格式自适应的问题,这里我们采用的是根据选择出的最短路由的传输距离来自适应选择调制格式,这样我们就可以最大化的利用频谱资源[16]。

  最后我们需要解决的是频谱分配问题,由于弹性光网络缺乏频谱转换能力,因此在频谱分配问题中有三个约束条件:频谱邻接性,频谱连续性,频谱不冲突性。

  (1)频谱邻接性:为了最小化频谱碎片,必须分配相邻的带宽资源给子载波。

  (2)频谱连续性:光信号在路由中传输时需要使用相同的一组FS构成的频谱,这就会使得信号在传输过程中强制使用链路的源节点和目的节点之间的频谱资源。

  (3)频谱不冲突性:不同的请求在其持续时间内,同一链路上不能分配相同的频隙。

  我们使用图2所示的网络示例来说明这个问题,假设网络中有三种流量需求,分别是A-B,160 Gb / s),(A-C,180 Gb / s)和(C-D,170 Gb / s)。计算出的最短路由分别是A-B,A-C和C-B-D。根据各自的最短路由之间的传输距离为每个通道分配最有效的调制格式并对其进行频谱分配。

  2.3 光通道OSNR评估模型

  光信噪比的定义是在有效带宽为0.1nm内光信号功率和噪声功率的比值。光信号的功率一般取峰值,而噪声的功率一般取两相临通路的中间点的功率电平。光信噪比是一个十分重要的参数,对估算和测量系统有重大意义。光通道传输中所使用的放大器为掺铒光纤放大器(EDFA),掺铒光纤放大器是英国南安普顿大学和日本东北大学首先研制成功的光放大器,其特点是其在使用光纤的通信系统中,直接对光信号进行放大的一种技术,它是光纤通信中最伟大的发明之一。掺铒光纤放大器的核心是掺铒光纤,其成分是掺入了少量的稀土元素铒(Er)离子的石英光纤。由于WDM技术的迅猛发展,使得光纤通信的容量大大增加,从而成为当前光纤通信中应用最广的光放大器件。在光通道传输过程中会对OSNR造成影响的因素有很多,以下几种便是最为常见的类型。

  (1)光纤色散:由于在光纤中传输的信号频率不同,传输的信号能量模式不同,这些信号会因为在传输过程中的群速度不一致而分散开,这就会导致传输信号的波形产生失真现象,这种现象便被称为色散。光纤色散会使得传输信号发生畸变,这会限制光纤的传输容量与带宽。光纤色散也分为很多种类,例如材料色散,模式色散以及波导色散,材料色散和波导色散是由传输信号的频率不同所造成的,模式色散是由传输信号的能量模式不同所造成的,这里就不详细介绍了。

  (2)非线性效应:由于强光的作用,介质的非线性极化会产生各种各样的效应,包括受激拉曼散射,倍频,双光子吸收,光学谐波,饱和吸收等,而光纤网络的传输介质为光纤,光纤的非线性效应包括与克尔效应,散射效应(受激拉曼散射SRS和受激布里渊散射SBS)。

  (3)信道噪声:信道噪声产生的原因有很多,例如系统外部以电磁波干扰为主所产生的噪声,系统内部器材材料本身引起的噪声等。

  (4)放大器自发辐射噪声(ASE):当激活过的粒子从激发态返回基态的过程中,放大器不但会放大光信号,同时这些粒子也会产生随机自发的辐射,这种自发的辐射完全随机,可以辐射向任何一个方向,并且可以进一步引发新的辐射,而且也可以被放大,这会导致整个增益带宽会被辐射的频带完全占据,这就是放大器的自发辐射噪声。

  在本文中,我们将EDFA放大的自发辐射(ASE)噪声视为光通道的主要损伤。其他非ASE噪声损伤,如色散,放大波纹,偏振模色散(PMD)等,总体将其计算为2.5dB的OSNR惩罚。

  图3的简单示例用于说明光通道的OSNR计算,其中包含三个光交叉连接(OXC)节点和两个距离I1和I2km的链路。请注意,前置放大器和后置放大器放置在每个OXC节点之前和之后。如果链路的距离大于80km,线路放大器均匀地部署在每条光纤链路的中间。因此,对于长度为Ikm的光纤链路,我们部署[I/80]+2个EDFA,其中最后的数字2分别对应于链路的两个末端节点处的前置放大器和后置放大器。通过这种部署,任何两个相邻EDFA之间的距离将为l/(I/80+1)公里。例如,如果I=150公里,那么我们需要部署3个EDFA,每个放大跨距的相等距离为75公里。

  图3 OSNR评估示例

  我们假设光纤衰减系数为0.25dB/km。如果放大跨度距离(即两个相邻EDFA之间的距离)为80km,则所需放大增益将为20dB。为了支持不同的放大增益,我们考虑两种类型的放大器,其最大增益分别为15dB和22dB。图3显示了两种放大器在不同放大增益下的噪声系数(NF)的数值曲线。由于其最大增益较低,15dB的EDFA在放大增益重叠范围内的性能优于22dB的EDFA。

  放大器类型通过使用以下方法进行选择。如果所需增益低于15dB,则使用15dB的EDFA,因为其NF较低;否则,使用22dB的EDFA。每个选定放大器的实际增益可以补偿放大器之前累积的所有损耗。例如,如果放大范围是60公里,那么连接到量程的线路放大器的工作增益将为60×0.25=15dB。后置放大器的增益设置不同。如果它是光通道第一条链路上的后置放大器,则其工作增益设置为10dB; 否则,它被设置为15dB。

  是光通道上的链路的OSNR。方程式的解释如下:公式(2)找到EDFA的ASE噪声。公式(3)在包含n个EDFA的光纤链路上查找累积的ASE噪声。公式(4)计算光纤链路的OSNR。公式(5)基于单独的链路OSNR发现穿过多个链路的光通道的OSNR。

  至此,我们通过在链路中放置EDFA的方式计算出了链路OSNR的大小,完成了本次设计实验所要解决的第一个问题即对链路进行OSNR评估的策略。

  第三章 自适应FEC选择策略

  表 1 三种FEC类型的性能信息

  对于100Gb/s光通道,我们考虑三种FEC类型,包括RS(255,239)[17],RS(255,239)+BCH(1023,963)[18],以及LDPC(4161,3431,0.825)[19]。这些FEC类型的详细信息和性能如表1所示。显然,具有更好性能(即较高的NCG和较低的OSNR限制)的FEC类型通常具有较高的FEC开销,反之亦然。如表1所示的FEC性能,第一代FEC:RS(255,239)具有最低的FEC开销(即6.69%),但其FEC的NCG仅为5.8dB,并且所需的OSNR限制在14.5dB处最高。相反,第三代FEC LDPC(4161,3431,0.825)可以达到最佳的NCG(即11.27dB)并具有最低的OSNR限制(即9.1dB)。然而它具有最高21.2%的开销。

  FEC TypeOverheadDate Rate (Gbps)NCGCGQ limitOSNR limit

  RS(255,239)6.69%106.695.8×10-12dB6.08dB11.2dB14.5dB

  RS(255,239)/BCH(1023,963)13.34%113.347.3×10-12dB7.92dB9.0dB12.6dB

  LDPC(4161,3431,0.825)21.20%121.211.27×10-13dB12.1dB5.2dB9.1dB

  3.1基于调制格式不可调的FEC自适应选择策略

  我们用图4的一个六点网络例子来解释弹性光网络中调制格式不可调的FEC自适应选择策略。对于光通道建立,我们根据表1从所有三代FEC中选择三种FEC类型作为候选FEC类型集。建立三条光通道0-1,0-3,0-4。由于在所有的光通道中,节点对(0-3)之间的OSNR最低(即

  =10dB),所以传统的FEC选择策略将选择具有最高NCG的FEC类型3以及用于编码的最大开销所有的光通道。

  自适应选择策略,由于其调制格式不可调,从而导致每条光通道之间的本身所需求的FS个数是相同的。我们假设使用流量需求为200Gb/s的光通道,采用BPSK的调制方式,则所需要的FS个数为8。如图5所示,由于FEC类型3的开销为21.2%,因此三个光通道的FEC编码的额外FS的总数为2+2+2=6个FS。然而,我们看到FEC类型3对于光通道0-1和0-4实际上是浪费的,因为它们分别对于使用FEC类型1和类型2更有效,自适应FEC选择策略是根据每条光通道的计算OSNR选择最优的FEC类型。作为比较,将分别针对光通道0-1,0-4和0-3选择FEC类型1,FEC类型2和FEC类型3,并且因此额外FS的总数量减少到1+2+2=5个FS,在成本上节约1个FS。

  3.2基于调制格式可调的FEC自适应选择策略

  相较于调制格式不可调的FEC自适应选择策略,调制格式可调的光网络各条光通道之间所需要的FS各不相同,从而导致其选择的FEC Type又各不相同,在这里我们假设是200Gb/s的光通道,针对不同的调制格式,采用不同的FEC选择时的情况如下所示。

  当使用BPSK调制格式时。需要8个FS,采用QPSK调制格式时需要的是4个FS,8QAM调制格式时需要3个FS,16QAM调制格式时需要2个FS。再加上其传输过程中需要的报头,选择不同的FEC Type后需要的FS总数如下四图所示。

  传统的网络设计是基于最坏情况的方法。因此,出于最坏情况的任何路径在OSNR或传输损伤方面都有未使用的余量。本文所提出的设计方案是允许距离自适应比特率和频谱分配,以节省频谱资源以实现更短的路径。因此,使用包括物理层约束作为光纤损耗,OSNR限制,诸如交叉相位调制(XPM),四波混频(FWM)和任意相邻WDM信道的非线性效应的相干系统的解析公式(距离覆盖率对比特率)。

  表示以(Km)为单位的最大传输距离(MDT)范围,表示以Gbps为单位的比特率。表2总结了四种调制格式和具有25GHz带宽的单个子信道的对应子载波的最大传输距离。

  3.3启发式算法

  本节将针对RMSA问题,提出用基于频谱的窗平面启发式算法,以评估自适应FEC策略的性能。首先我们介绍一下如何创建频谱窗平面:

  在图10中,我们使用3节点3链路网络来说明频谱窗平面的概念,其中每个链路有12个FS,每个光路需要3个连续的空闲FS。我们首先生成被称为频谱窗平面(SWP)的频谱可用性虚拟拓扑。具体而言,在每条光纤链路上,如果三个连续的FS空闲,则将该链路添加到频谱窗平面上。具有相同的FS的链路放在同一个频谱窗平面中。在此示例中,创建四个频谱窗平面,每个平面至少包含一个虚拟链路。为了在一对节点之间建立3-FS光路,我们搜索每个频谱窗平面以找到最好的一个,从而分配出最优的业务。

  接下来,基于频谱窗面平面,我们介绍一下所提出的启发式算法。如图11所示,我们给出了该启发式算法的流程图。首先,我们寻找出各节点对中的最短路由,选择出最优的传输路径;接着,我们输入网络拓扑,包含节点、链路以及链路上设置的EDFA信息,通过这种方法,我们可以计算出各条链路的OSNR大小,实现对每个光通道OSNR的计算;然后我们根据Dijkstra最短路由算法选择链路的最短路由,并且获取其传输距离,根据传输距离的大小来确定最优的调制格式;之后我们根据所选择的调制格式,计算出相应所需要的FS数量,再根据所计算出的OSNR大小自适应的选择FEC;然后我们为这些调制格式可调的光通道根据FEC类型基于频谱的窗平面启发式算法来为网络分配业务,完成了调制格式可调的光通道的自适应FEC选择策略;最后我们将调制格式可调的自适应FEC选择策略算法所得到的结果与其他几种优化方式进行了比较,并分析结果得出结论。

  第四章 结果和性能分析

  本文采用了两种测试网络,分别为(a)一个6节点9链路网络(图12);(b)24节点43链路网络(图13)。

  在每个节点对之间,选择出最短路由,假设光通道连续,其分配业务。根据节点对之间信号的传输距离选择调制格式,再由计算出的OSNR根据表1选择最有效的FEC类型。节点对之间的业务流量需求在[10,X] Gb/s范围内随机产生。使用eclipse软件,利用JAVA软件,编写了启发式算法。作为比较,本文分别对固定FEC与调制格式可调,固定FEC与调制格式不可调,自适应FEC与调制格式不可调自适应FEC与调制格式可调这四种情况的性能进行了评估。

  图14(a)显示了6节点网络中的FEC选择方案的性能。在图13(a)中,发现本文所优化的FEC选择策略与其他策略相比在相同的流量需求下所需要的最大FS个数是最少的,而既不选择调制格式,也不进行FEC选择的方式所需要的最大FS个数是最多的,可以看出其网络在传输过程中的损耗是最大的,由于本文优化的FEC选择策略在不同的流量需求下所使用的最大FS个数最少,因此6节点网络在传输过程中所需要的开销是最少的,由此可见本文的优化方案是最优的。

  图14(b)显示了24节点网络中的FEC选择方案的性能。在图13(b)中,发现本文所优化的FEC选择策略与其他策略相比在相同的流量需求下所需要的最大FS个数是最少的,而既不选择调制格式,也不进行FEC选择的方式所需要的最大FS个数是最多的,可以看出其网络在传输过程中的损耗是最大的,而这种方案在流量需求为200时最大FS个数无法计算,是由于其个数太多,超出了预设的最大FS个数而导致无法为其分配业务,从而无法统计出分配后的最大FS个数。由于本文优化的FEC选择策略在不同的流量需求下所使用的最大FS个数最少,因此24节点网络在传输过程中所需要的开销是最少的,由此可见本文的优化方案是最优的。

  第五章 总结与展望

  本次毕业设计是,开发了适用于调制格式可调的光通道的FEC选择方案来降低弹性光网络的开销成本并提高频谱利用率,在该算法中,为了计算出光通道上的OSNR大小,采用了在链路中放置EDFA方法来计算;为了选择出最适合的调制格式,采用了计算节点对之间信号的传输距离进行选择;为了选择出各节点对之间最优的FEC,根据计算出的OSNR大小进行选择;为了验证本文所提出的方案的性能,使用了基于频谱窗函数的启发式算法,以最大化满足总需求。仿真结果表明,FEC选择策略可以显著提高网络频谱使用效率。

  与固定调制格式以及固定FEC方案相比,本文提出的自适应FEC选择方案可以节省大量的总开销,减少光网络在传输过程中所需要的开销,从而节约了网络设计中的成本。

  此外,本文并未针对自适应调制格式和自适应FEC两种策略的成本和性能进行进一步比较。在未来的工作中,我们将通过研究进一步分析自适应调制格式和自适应FEC分配的成本和频谱效率方面的优缺点。

毕业论文:http://www.3lunwen.com/jsj/dzjs/5429.html

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