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时间:2019-05-15
《基于SOA的光包交换节点分组头提取技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要摘要下一代光网络的研究重点己由传输域延拓到交换域。传统静态互联网交换粒度大、端口和链路利用率较低,已不能满足突发业务和高速、大容量实时数据的交互需求。光分组交换(oPs)技术以交换粒度小以及灵活的带宽利用能力,已成为下一代光网络的支撑技术。异步OPS技术可避免大规模系统同步的问题,更好地满足突发业务的实时传输需求,已成为光通信技术的研究热点。高速、比特率透明以及能够满足异步、变长分组交换需求的全光分组头提取及分离技术是OPS的重要组成部分,已成为目前急需解决的关键问题。本文提出,基于反射式半导体光放大器(RsoA)和多模干涉耦合器(M
2、MI),可以构成全光分组头提取结构。论文首先建立了SOA载流子浓度速率方程和SOA中光脉冲传播方程,推导得出了时延参考系中SOA信号增益、功率、相位及放大数学模型。在此基础上,提出了异步分组交换网络比特率透明的RSOA型全光分组头提取结构。数值模拟结果表明,对于速率40Gb/s的净荷,当分组头速率分别为2.5Gb/s、10Gb/s时,开关比(CR)可达22dB、18dB。接着,论文基于SOA和MMI,提出马赫.曾德型全光分组头结构和净荷分离方法,该法基于MMI自映像原理,采用两只载流子寿命不同的SOA,可实现分组头和净荷的分离。仿真结果表
3、明,该结构开关比大于15dB。最后,通过分析各参数对系统开关比影响,得到了ROSA型全光分组头提取结构和马赫曾德型全光分组头和净荷分离结构的优化参数,表明两种结构能够实现高速、比特率透明分组头的全光提取及分组头与净荷的全光分离,适用于变长分组及异步OPS的突发业务交换需求。关键词:全光网络,异步光分组交换,分组头提取,半导体光放大器(soA),多模干涉耦合器0mm)ABSTRACTABSTRACTTheresearchemphasisofthenext-generationopticalnetwork(NGo№hasextendedtot
4、heopticalswitchingfieldfromopticaltransmission.OpticalPacketSwitching(OPS)networkhasbeenrecognized舔thesupportingtechnologyforNGONowingtoitsspecialcharacteristics,suchassmallgranularityandflexibleusageofbandwidth,whichCallsatisfytherequirementsforthedatacommunicationwithhi
5、ghspeedandlargecapacitycorrespondingtothetraditionalstaticinterconnectionnetwork.AsynchronousOPShasbecomingtheresearchhotspotoffutureopticalcommunicationasitcanavoidlarge—scalesynchronizationandsatisfytherequirementsofreal-timetransportofsuddenservices.Allopticalpackethea
6、d-extractiontechniqueasoneofthemostimportanttechniquesinsignalprocessingespeciallyinunslottedOPSisunavoidableinhi【ghbit-ratecommunicationsystem.ThispaperpresenttwoschemesofheaderprocessingbasedonSOA,includingaschemeofheader-extraction,andanotherschemeofheadersandpayloadss
7、eparation.Acoupledequationgroupofthegain,theopticalpowerandthephaseofSOAintheretardedreferenceframeisderivedbasedonthecarrierdensityrateequationandtheequationsofelectromagneticfieldundertheconditionsofignoringnonlineargaincompression.Onthebasisofthat,adifferentialequation
8、oftheamplificationfunctionisderivedbyignoringthenonlineargaincompressioneffect.Differentialequat
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