基于多损伤感知全光网络rwa算法探究

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1、基于多损伤感知全光网络RWA算法探究　　摘要：全光网络中如何规避物理层损伤实现光信号高质量传输是一个关键问题，本文在构建多约束OSNR模型的基础上，提出了一种基于分层图的多损伤感知MIA-RWA算法，仿真结果表明，MIA-RWA算法能获得较低的阻塞率，有效改善网络的传输质量。Abstract：Howtoavoidthetraumaofphysicallayerandachievehighqualitytransmissionofopticalsignalinall-opticalnetworksarethekeyissu

2、es，basedontheconstructionofmulti-constraintOSNRmodel，thepaperproposesamultipleinjuriesperceptionMIA-RWAalgorithmbasedonthelayeredgraph，simulationresultsshowthatMIA-RWAalgorithmcanobtainlowerblockingrateandeffectivelyimprovethetransmissionqualityofthenetwork.关键词：物

3、理层损伤；路由波长分配；全光网络；阻塞率Keywords：traumaofphysicallayer；routingwavelengthassignment；all-opticalnetwork；blockingrate中图分类号：TP312文献标识码：A6文章编号：1006-4311（2013）35-0203-020引言随着通信网络业务驱动需求的日益增长，对光传送网的传输质量和传输速率的要求不断提高，透明光网络成为未来光网络发展的主流，WDM技术的应用使全光网络中无需进行O-E-O转换，减少了信号损伤，降低了建设运营成

4、本，提高了传输效率。在理想全光网络中，利用经典的路由和波长分配算法（RWA）进行光路连接时可以获得较好的阻塞率。但由于实际网络中传输设备不理想，不可避免地存在物理层传输损伤，导致噪声的引入和信号畸形，并在沿光路传输时不断积累加深，从而引起误码率增加，甚至光路阻塞。因此，研究基于物理层损伤的RWA算法非常有必要。1物理层损伤6在实际的全光网络中，光信号会因为一些非理想的光器件和传输链路产生多种物理损伤从而影响光路径的传输质量。常见的物理损伤分为线性和非线性两类。其中重要的线性损伤有色散（CD）、偏振模色散（PMD）、放大自

5、发辐射噪声（ASE）、光纤串联（FC）、串扰（XT）、光纤衰减（FA）、光器件插入损耗（DIL）等。线性损伤与信号强度无关，独立影响波长。常见的非线性损伤包括自相位调制（SPM）、交叉相位调制（XPM）、四波混频（FWM）、受激布里渊散射（SBS）、受激喇曼散射（SRS）等。非线性损伤比较复杂，除影响单一光路径外，还会导致光路径之间的失调和串扰。目前提出的物理层损伤模型主要是Q值模型和OSNR模型，大部分研究对光网络中物理层损伤的考虑比较单一。考虑各种物理损伤对光信号的影响，本文提出一种基于XT、FA、DIL、ASE、F

6、WM等多损伤约束的OSNR模型，将损伤的影响量化为噪声能量，精确评估光路损伤情况。2多约束OSNR模型假设一条光通路经过N个节点，每个节点配置光开关、放大器、分接器、复用/解复用器等，可以依次计算每个节点处的信号功率和噪声功率，第i个节点的信号功率和噪声功率可分别表示为：p■=■P■（1）N■=■N■+■N■+■N■+■N■+■N■+N■（2）其中，N■、L■分别表示光信号经过光开关因相干串扰产生的噪声能量和能量衰减，L■、L■、L■分别表示光信号经过复用器、解复用器和分接器产生的能量衰减，G■、N■分别表示第i个节点放

7、大器增益及ASE噪声能量，N■表示FWM噪声能量，L■表示第i-1个与第i个节点间光纤造成的信号衰减。则每个节点的光信噪比可表示为：OSNR■=■（3）6当i=N时，OSNR■即为目的节点光信噪比。如果OSNR■低于设定的质量门限值OSNR■，则光通路产生阻塞。3MIA-RWA算法描述基于网络分层图的经典RWA算法能够很好地解决光网络中的路由分配和波长分配问题。本文提出的MIA（MultiImpairment-aware）-RWA算法以网络分层图为基础，在经典首次命中FF（First-Fit）-RWA算法中加入损伤验证模

8、块来计算选取路径目的节点的OSNR■值，验证其是否满足OSNR■≥OSNR■。根据损伤验证模块在波长分配前后位置，列出算法两种流程，如图1（a）、（b）所示。4仿真分析对提出的算法采用14个节点、21条链路的NSFNet网络进行仿真分析，链路长度（单位：km）如图2所示，各条链路可用波长数为8。假设连接请求按泊松分布