（信号与信息处理专业论文）波分复用光网络的优化及应用的研究.pdf

摘要 摘要 互联网业务量的快速增长以及用户对光纤通信高容量带宽需求的不断增大， 使波分复用( w a v e l e n g t hd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，w d m ) 技术成为光通信网络的主 要传输技术。w d m 网络可以使用业务疏导方法进行波长路由配置( r o u t i n ga n d w a v e l e n g t ha s s i g n m e n t ，r w a ) 。w d m 光网络的业务疏导就是指通过复用、解 复用及交叉连接处理，将低颗粒度速率的业务流汇聚到高容量光路的行为，它在 物理拓扑基础上构建的虚拓扑能对o c - n 颗粒度的业务量进行业务整合，从而可 以使网络中的波长资源得到合理配置并解决流量拥塞等问题。另外，在w d m 光 网络中，由于每条光纤链路承载了多个大容量光通道，光纤链路的故障会使大量 的高层业务被中断，导致整个网络的拥塞率急剧增大，所以光网络的业务恢复机 制研究显得非常重要。 光纤无线电( r a d i oo v e rf i b e r ，r o f ) 技术是无线通信技术发展的一个新的方 向，它先对基带信号进行电光调制，并把光信号进行上调频处理调制为毫米波， 然后用光纤链路传输信号，在接受端恢复出射频信号并把该信号从天线发射出 去。由于光纤的色散特性会使链路中的光信号脉冲展宽，降低了光纤链路的传输 距离，所以整个r o f 系统的传输性能受到光纤链路的色散影响非常大，合理地 引入色散补偿机制能大大改善r o f 系统的传输性能。另外，考虑到r o f 系统的 成本及网络管理复杂性等问题，在r o f 系统的基础上应用w d m 传输技术可以 构建单个中心站连接多个基站的大型r o f 系统。该系统的优点是能实现单中心 站对多个基站的波长集中分配管理，并节约了中心站的成本。 本文的工作分为四个部分，第一部分提出基于自适应免疫算法( a d a p t i v e i m m u n ee v o l u t i o n a r ya l g o r i t h ma i e a ) 的业务疏导方法，把该业务疏导方法应用 于多个结构互不相同的光网络拓扑中，仿真结果的分析表明，该方法具有良好的 业务疏导能力，通过寻找出全局业务收敛能力最优的虚拓扑，有效降低网络的阻 塞率。第二部分将a i e a 算法应用于业务恢复机制，并对该业务恢复机制进行系 统仿真，结果分析表明a i e a 算法可以使网络具有足够的冗余波长资源，当光纤 链路发生故障时，网络可以迅速利用冗余波长资源恢复光路。第三部分对基于光 广东丁业大学硕十学位论文 倍频的r o f 系统引入了色散补偿光纤和布拉格色散补偿光栅，并对该系统进行 仿真分析。第四部分实现了一种新型多基站r o f 系统。 本文具体研究内容包括：第一章对业务疏导，业务恢复和r o f 技术进行综述。 第二章介绍把a i e a 算法运用于w d m 网络的业务疏导，并对其收敛效果和阻塞 率进行分析。第三章介绍把a i e a 算法运用于w d m 网络业务恢复，并分析其业 务恢复能力。第四章在基于光倍频的r o f 系统中引入色散补偿技术，并对该系 统的传输性能进行了分析。第五章对设计的多基站r o f 系统进行了系统仿真， 并对系统的传输性能进行了分析。 关键词：w d m 网状网；业务疏导；安全性；自适应免疫算法；r o f 技术 n a b s t r a c t a b s t r a c t t h e r a p i dg r o w t ho fi n t e m e tt r a f f i ca n dt h ee x p l o s i v ed e m a n do fh i g h c a p a c i t y b a n d w i d t hi no p t i c a lf i b e rc o m m u n i c a t i o ns y s t e mf r o mu s e r sl e tw a v e l e n g t hd i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ( w d m ) b et h em a i nt r a n s m i s s i o nt e c h n i q u ei no p t i c a ln e t w o r k w d m n e t w o r kc a nu s et r a f f i cg r o o m i n gt oc o m p l e t er o u t i n ga n dw a v e l e n g t ha s s i g n m e n t ( r w a ) t r a f f i cg r o o m i n go fw d mo p t i c a ln e t w o r ki st h ea c t i o nm a k i n gl o ws p e e d g r a n u l a r i t y t r a f f i cs t r e a mi n t oh i g h - c a p a c i t yl i g h t p a t ht h r o u g ht h ep r o c e s s i n go f m u l t i p l e x i n g ，d e m u l t i p l e x i n ga n dc r o s s i n g v i r t u a lt o p o l o g yw h i c hi s b u i l tb yt r a f f i c g r o o m i n gb a s e do np h y s i c a lt o p o l o g yc a ni n t e g r a t et r a f f i ca so c - ng r a n u l a r i t y , s ot h a t i tc a na s s i g nw a v e l e n g t hr e s o u r c e o fn e t w o r kf i t l ya n ds o l v et h ep r o b l e mo ft r a f f i c b l o c k i n g i na d d i t i o n ，i nt h ew d m o p t i c a lt h e r ea r es e v e r a lh i g h c a p a c i t yl i g h t p a t h si n e a c ho p t i c a ll i n k ，a n dt h ee r r o ro ft h ef i b e rw i l lm a k el o t so ft r a f f i ci nh i g hl a y e rb e b r o k e no f f s ot h er e s e a r c ho fr e s t o r a t i o nm e c h a n i s mo fo p t i c a ln e t w o r ki sv e r y i m p o r t a n t r a d i oo v e rf i b e r ( r o f ) t e c h n i q u ei san e wd e v e l o p m e n td i r e c t i o no fr a d i o c o m m u n i c a t i o n i tm o d u l a t e sb a s e - b a n ds i g n a lt h r o u g ho ec o n v e r s i o np r o c e s s i n ga t f i r s t i tm o d u l a t e st h eo p t i c a ls i g n a li n t om i l l i m e t e r - w a v er a d i os i g n a l t h e ni t t r a n s m i t st h es i g n a li no p t i c a lf i b e r f i n a l l y , i tr e s u m e st h er a d i of r e q u e n c ys i g n a li n t h er e c e i v i n ge n da n ds e n d st h es i g n a lt h r o u g ht h ea n t e n n a t h ed i s p e r s i o na f f e c t i o no f o p t i c a lf i b e rw i l lm a k et h eo p t i c a ls i g n a lp u l s eb eb r o a d e n i n ga n d r e s t r i c tt h ed i s t a n c e o ft h eo p t i c a lf i b e rl i n k ，s ot h ed i s p e r s i o no fo p t i c a lf i b e ra f f e c t st h et r a n s m i s s i o n p e r f o r m a n c e o ft h ew h o l er o fs y s t e m g r e a t l y p u td i s p e r s i o nc o m p e n s a t i o n m e c h a n i s mi n t or o fs y s t e mr e a s o n a b l yc a ni m p r o v et h et r a n s m i s s i o np e r f o r m a n c e g r e a t l y w h a t sm o r e ，a c c o u n t i n gc o s ta n dc o m p l e x i t yo fn e t w o r km a n a g e m e n t ，u s i n g w d m t e c h n i q u eb a s e do nr o fs y s t e mc a l lb u i l du pab i gr o fs y s t e mw h i c hu s e sa c e n t r a ls t a t i o nl i n k ss e v e r a lb a s i cs t a t i o n s t h ea d v a n t a g eo ft h a tr o fs y s t e mi st h a ti t c a nn o to n l ym a n a g es e v e r a lb a s i cs t a t i o n si nac o n c e n t r a t ew a v e l e n g t ha s s i g n m e n t i i i 广东t 业大学硕士学位论文 m e t h o d ，b u ta l s os a v et h ec o s to ft h ec e n t r a ls t a t i o n t h ew o r kw ed i dc a l lb ed i v i d e di n t o4p a r t s ，p a r to n er a i s e sa d a p t i v ei m m u n e e v o l u t i o n a r ya l g o r i t h m ( a i e a ) t r a f f i cm e t h o d i tu s e st h em e t h o di n t os e v e r a l t o p o l o g i e s 、而t 1 1d i f f e r e n ta r c h i t e c t u r e t h es i m u l a t i o nr e s u l ts h o w st h a tt h em e t h o dh a s ag o o dt r a f f i cg r o o m i n ga b i l i t ya n di tc a nf i n do u tt h ev i r t u a lt o p o l o g yw i t ht h eb e s t g l o b a lg r o o m i n ga b i l i t yw h i c hm a k e st h eb l o c k i n gr a t el o w e r p a r tt w ou s e sa i e a a l g o r i t h mi n t ot r a f f i cr e s t o r a t i o nm e c h a n i s ma n ds i m u l a t e st h em e c h a n i s m t h e s i m u l m i o na n a l y z e ss h o w st h a ta i e aa l g o r i t h mc a nm a k en e t w o r kh a v ee n o u g h r e d u n d a n tw a v e l e n g t hr e s o u r c e w h e nt h eo p t i c a ll i n ki sb r o k e n ，t h em e c h a n i s mc a n u s er e d u n d a n tw a v e l e n g t hr e s o u r c et or e s u m et h ee r r o rl i g h t p a t h p a r tt h r e ep u t d i s p e r s i o nc o m p e n s a t i o nt e c h n i q u eu s i n gd i s p e r s i o nc o m p e n s a t i o nf i b e ra n db r a g d i s p e r s i o nc o m p e n s a t i o ng r a t i n gi n t or o fs y s t e mb a s e do no p t i c a lf r e q u e n c y m u l t i p l i c a t i o nt e c h n i q u e t h i sp a r ta l s oa n a l y z e st h es i m u l a t i o nr e s u l t p a r tf o u r p e r f o r m san e w r o fs y s t e mw i t l lm u l t i s t a t i o n t h i sa r t i c l ei n c l u d e st h e s ec o n t e n t s ：c h a p t e ro n es u m m a r i z e dt r a f f i cg r o o m i n g ， r e s t o r a t i o na n dr o ft e c h n i q u e c h a p t e rt w oi n t r o d u c e da i e au s e di nt r a f f i ca n d s i m u l a t e dt h ep e r f o r m a n c e c h a p t e rt h r e ei n t r o d u c e da i e au s e di nr e s t o r a t i o na n d s i m u l a t e dt h er e s t o r a t i o n a b i l i t yo ft h a ta l g o r i t h m c h a p t e rf o u rp u td i s p e r s i o n m a n a g e m e n ti n t or o fs y s t e mb a s e di nm u l t i - - o p t i c a l - - f e q u e n c y ，a n da n a l y z e dt h e t r a n s m i s s i o np e r f o r m a n c e c h a p t e rf i v ea c h i e v e dan e w l o n gd i s t a n c er o fs y s t e m b a s e di n m u l t i o p t i c a l f r e q u e n c yw i t hm u l t ib a s e s t a t i o n s i ta l s o a n a l y z e dt h e t r a n s m i s s i o np e r f o r m a n c e k e yw o r d s ：w d mm e s hn e t w o r k ；t r a f f i cg r o o m i n g ；s e c u r i t y ；a d a p t i v ei n q l t l u n e e v o l u t i o n a r ya l g o r i t h m ( a i e a ) ；r o f i v 广东t 业大学硕士学位论文 独创性声明 秉承学校严谨的学风与优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了中文特别加以 标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写过的研究成果，不包 含本人和其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明，并表示了谢意。 本学位论文成果是本人在广东工业大学读书期间在导师的指导下取得的，论 文成果归广东工业大学所有。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任，特此声明。 指剥雠：铷仉 篡 乎者芋名数幽式 洲7 啊月严日 u 第一章绪论 第一章绪论 在w d m 光网络中，网络优化需要解决的问题包括：如何使网络的带宽资源 得到充分地利用；如何使整个网络的抗毁性更好；如何使网络资源成本最小等等。 其中一个主要内容是研究w d m 光网络业务疏导方法( t r a f f i cg r o o m i n g ) 。业务 疏导是将低颗粒度速率业务流汇聚到高容量光路的过程，在规定的网络资源环境 下实现波长资源合理分配，并完成光网络的拥塞控制。而w d m 光网络优化的另 一个主要内容是业务恢复机制，所谓业务恢复机制是指网络链路发生故障时，可 重新分配波长和路由，使网络业务恢复到正常水平。 r o f 技术是无线通信技术新的发展趋势，它的传输性能受到光纤色散特性的 限制，所以适当地引入色散补偿机制是r o f 系统研究的一个重点内容。本章首先 介绍w d m 光网络业务疏导的发展情况，以及w d m 光网络保护恢复技术，然 后介绍目前r o f 技术的主要研究情况，最后简单说明本文的主要贡献和内容安 排。 1 1w d m 光网络概述 近年来，i p 业务快速增长，对网络带宽的要求越来越高。光传输设备正经历 着一场从s o n e t s d h 到i po v e rd w d m 转变的革命。s o n e t s d h 是应单波 长环型拓扑结构内语音业务传输要求而产生的，而新一代光传输网络是面向高效 传送i p 数据业务而设计的多波长光网络，这是传统s o n e t s d h 传输网络与新 一代的w d m 网络的根本区另s j t , j 。 为了提高光纤的利用率，人们提出了各种光复用方法，如光波分复用，光时 分复用，光频分复用，光码分复用等，其中，被认为最具有潜力的技术是波分复 用技术。波分复用技术是一种传输技术，它利用了一根光纤可以同时传输多个不 同波长的光载波的特点，把光纤可能应用的波长范围划分成若干个波段，每个波 段用作一个独立的通道，传输一种预定波长的光信号【2 】。w d m 的系统框图如图 1 1 。w d m 技术不仅极大的提高了网络系统的通信容量及充分利用了光纤的带 宽，而且它具有扩容简单和性能可靠等诸多优点，并可以直接接入多种业务。 广东工业大学硕十学位论文 图1 1 单纤双向w d m 原理图 f ig 1 1t h ei m a g eo ff u l l d u p l e xw d mi ns i n g l ef i b e r 1 2 运用于w d m 网络的业务疏导 1 2 1 波长路由( r w a ) 优化算法 在w d m 网络中，波长路由分配算法就是以物理拓扑为基础，在每个节点 对之间按一定的算法分配波长【3 】。这个过程为每个节点对建立了光通道。所有光 通道的集合就是一个以波长为基础的虚拓扑。波长路由分配算法在此虚拓扑上按 一定的路由算法进行路由配置。由此可见波长路由分配算法是一个n p h a r d 问题 【，】。由于计算资源有限，我们大多数用启发式算法对规模有限的网络优化做出波 长路由分配解答。启发式算法属于智能优化算法的范畴【】，其特点是它试图一次 提供一个或全部目标解答的算法，并可在合理时间内解出答案，然而它不是每次 都能以相同的速度求出最优解。本文使用的a i e a 算法属于其中一种智能优化算 法。 r w a 问题可分为静态业务和动态业务两类。相应解决方法就是： 1 ) 静态业务：先分配好波长和光路再接入业务。 2 ) 动态业务：根据业务的变化去建立光路再进行路由配置。 具体的r w a 算法种类将在第二章被介绍。 1 2 2 基于w d m 网络业务疏导 在w d m 网络中，业务疏导( t r a f f i cg r o o m i n g ) 技术是指以光分插复用器 2 第一章绪论 ( o a d m ) 和光交叉连接器( o x c ) 为平台，通过该平台对波长进行复用、解 复用及交换处理，将低速率的业务流汇聚到高容量光路。w d m 网络业务疏导的 研究包括两个方面1 2 7 1 ，一是以提高网络吞吐量为目标，研究如何减少资源占用、 如何平衡不同资源的使用。二是在多优先级业务环境中，以满足连接的特殊要求 为目的( q o s 保证，低阻塞接入保证等) ，研究疏导路径的选择问题，以及如何使 用抢占等技术达到预定目标。o a d m 和o x c 的结构如图1 - 2 所示。 光纤1 1 光纤1 - - 1 ， i - i - 一 f b g 光纤 4 ； a ) 光分插复用器 、j 。 一九w ； ?。 一 、二- - - 一 ， 光纤n；f 。光纤n b ) 光分插复用器 图1 2o a d m 和o x c 框图 f i g 。1 2t h ei m a g eo f o a d m a n do x c 业务疏导方法带来下列优点： 具有流量工程能力。 业务恢复能力。 按需动态分配带宽能力。 可提供新型服务类型。 前面提到，业务疏导方法大部分属于n p - h a r d 问题，这类问题没有确切解， ， ： 需要通过一些最优化算法，如启发式算法进行求解。目前运用于w d m 的业务疏 导方法的优化算法主要有：基本模拟退火的业务疏导【8 】，基于遗传算法的业务疏 导1 9 1 ，基于神经网络的业务疏导【一0 】。模拟退火是近年来提出的一种适合于解决大 规模组合优化问题的通用而有效的近似算法，它主要应用于随机搜索的全局寻优 系统。遗传算法借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机 制，实现各个个体的适应性的提高，在与业务疏导的结合中，它摒弃了传统的搜 索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标虚拓扑进行随机 化搜索。神经网络是模拟生物的神经结构以及其处理信息的方式来进行计算的一 种算法，它与业务疏导相结合的特点是它会在寻找最优路由过程中对波长的选择 具有学习能力，自适应能力，自组织能力及很强的检索能力。 广东t 业大学硕上学位论文 目前，国内外学者对业务疏导方法进行了大量的研究，例如，文献 1 1 1 研究 了具有稀松疏导能力的w d m 网络中联机组播业务疏导方法，该方法以动态改变 的光树作为区块，采用辅助图表的模式来实现。文献 1 2 1 利用整数线性规划为各 种业务疏导方法提供了综合数学定义，然后为解决这些优化问题提出了基于模拟 退火算法的启发式方法。文献 1 3 1 研究了在光网络中以减少收发器数目为目标函 数的业务疏导方法，该文献认为业务疏导等同于一个业务最大化问题，并基于此 提出了一种以收发器数目最小化为目标的贪婪算法业务疏导方法。文献【1 4 提出 了一种基于二元搜索和整数线性规划的l pr e l a x a t i o n 的启发式近似算法，仿真结 果分析了网络所需波长数和疏导因子之间的关系。文献【1 5 】为动态组播业务配置 提出了遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，g a ) 策略，这种算法把将要到达的业务请 求作为遗传适应目标函数进行问题求解，并得到最终优化结果。 1 3w d m 光网络中的生存性问题 光网络的生存性是指网络在受到各种故障后能够维持可接受业务质量的能 力，特别是在战争，失火，地震，光纤断裂，有害辐射以及其他人为的或自然的 灾难中能维持业务质量的能力。光网络生存性是网络完整性的一部分。尽管人们 在网络设计和运营中采用各种各样的方法来保证网络的完整性，但网络从来没达 到1 0 0 的生存性【，6 】。 目前，光网络生存性能越来越引起人们的关注。它主要分为对故障网络的 保护和恢复两个方面。随着科学和技术的发展，现代社会对网络通信的依赖性越 来越大，从而导致通信的中断与故障的影响也越来越大。 1 3 1 光网络保护技术 为了提高光网络的生存性能，可以从以下几方面考虑： 1 ) 降低网络单元脆弱性，特别是硬件，软件故障以及过程差错引起的脆弱 性。 2 ) 提高网络对网络单元失效的鲁棒性，提高网络拓扑结构的可靠性。 3 ) 通过网络保护恢复技术来实现网络的生存性。 其中，光网络保护技术是指利用节点间预先分配的容量实施网络保护，即 4 第一章绪论 当一个工作通路失效时，利用备用设备的倒换，使工作信号通过保护通路维持正 常传输。保护往往处于本地网元或远端网元的控制下，无需外部网管系统的介入。 保护倒换的优点是恢复时间很短，但缺点是备用资源无法在网络范围内共享，资 源利用率低。 点到点的光保护技术主要有以下三种： a ) 1 + 1 光层保护如图1 3 所示，当遇到单一的链路故障时，在接收端的光开 关就把线路切换到保护光纤。由于在这里没有电的复制和操作，所以除了当发射 机和接收机发生故障时会丢失业务外，一切链路故障都可以恢复。 b ) l ：1 光层保护如图1 - 4 所示，它与1 + 1 方案相类似，但业务流量并不是被永 久地桥接到工作和保护光纤上，只有在出现故障的时候，工作光纤和保护光纤才 进行切换。 c ) l ：n 光层保护如图1 5 所示，它与1 ：1 的保护结构相类似，但它是n 条光链 路共享同一条保护光纤。如果有多条光纤断裂，只有其中的一条光纤承载的业务 量可以恢复。 桥接器 倒换开关 w ，分别表示o c - l ，o c - 3 ，o c 一1 2 。 蹈7 是在以s ，d 为源宿节点的光通道上第t 个o c y ，建立时，y , t 取1 ，否则畅y , t 取0 。m a x i m i z e 是网络在业务疏导后，光通道上连接成功的o c 1 ，o c 3 ，o c 1 2 总业务量。m a x i m i z e 的定义1 3 7 是： m a x i m i z e ：y 幸蹈 y ，s ，d r 1 6 0 l 2 3 4 5 6 7 l 9 m n o 2 3 4 5 6 7 s 9 m 他硌 liliilillfifj 加o o o o o o o o o o i o o l l l o o l l o ”o o 0 o o 0 o o o o o o o 1 o o o l l o l 硌o o o 0 o o 0 o 0 o o 0 o o o 0 0 l o l l o o o o o o o o o o o o o o 0 o o l o ：呈o o 0 o o o o 0 o o 0 o o 0 l l 0 0 o o o 硌o o o o o o o o o o o0oo o o h o o o 0 0 o o 0 0 0 o l o o 0 l l l 0 o l ”o o o o o o l l o o o o 0 o o 0 o 0 o l l 幢o 0 o o o o o l 0 l o l o o o l o 0 o o l 0 o o o o o o o 0 o o l o l 0 0 o o 0 0 o o o o o o o 0 o 0 o o 0 o o 0 o o 9 o o o o 0 l o 0 l o ，o ，o 0 o o o 0 o o b o o o o o o 0 l o o o o o o o o o o o 7 o o o o o l o 0 l l l o o 0 o o 0 0 6 0 0 o 0 0 0 l o o 0 o o l o 0 o o o o o 5 o o o i ，o o o o l o o o o o 0 o o o o o 4 0 o 0 0 o l o o l 0 o 0 0 o o o o o 0 o o 3 o o o 0 l o l o o 0 o o o o 0 o o o o 2 l l 0 l o 0 o 0 o 0 0 o 0 o o o o o 0 o o i l o 1 0 o o l l o o 0 o o o o o 0 0 0 o o o o l l o 0 0 o o o o o o o 0 o o o o o 0 o o 2 3 4 ，6 7 b 9 m u 珏珏b m 博侉抛 、，i， 5 o o l 0 l o 4 o o l o l ，l l o 0 l 0 o 0 o l o o o l 2 3 4 5 第二章w d m 光网络业务疏导的研究 m a x i m i z e 越大，网络的吞吐量越大，因此m a x i m i z e 是我们的优化目标，也 是本章的仿真结果。 本章用四个数组定义了图2 3 的四个拓扑结构。这四个数组的结构如图2 - 4 所示。在数组中，行号和列号分别表示拓扑中的源宿节点。行和列对应的元素 为l 表示这两个节点之间有一条双向的光纤链路，该元素为零，表示这两个节点 之间没有光纤链路。 2 3 基于a i e a 算法的w d m 光网络业务疏导 2 3 1 以a i e a 为启发式算法的业务疏导介绍 免疫算法是抽取了生物免疫系统独有的自适应、自组织、多样性、免疫记 忆等进化学习机理形成的智能优化算法，与遗传算法相比，具有收敛速度快的特 点。遗传算法在寻优过程中容易发生预成熟，很容易在寻优的早期阶段陷入局部 最优，这导致了遗传算法的寻优效果和寻优效率比不上a i e a 算法【3 1 】。 基于a i e a 算法的疏导方法定义虚拓扑为免疫系统中的独特受体细胞，将 网络容纳的业务量与业务矩阵的总业务量的比值作为细胞亲和力程度( 适应度) ， 通过模仿免疫系统的进化原理对其随机产生的一系列虚拓扑进行免疫进化，最终 产生吞吐能力最优的虚拓扑结构，使其能容纳更多的业务量。本文讨论的方法以 d i j k s t r a 算法作为路由分配算法，以f i r s t f i t 算法作为波长分配算法。 图2 5 经过r w a 的光网络虚拓扑结构 f ig 2 - 5t h ev i r t u a lt o p o l o g yo fw d mn e t w o r ka f t e rr w a 举例说明，图2 5 中w d m 网络每条链路承载两个波长，经过r w a 步骤后 1 7 广东工业大学硕士学位论文 建立了个由图中虚通路组成的虚拓扑。这个虚拓扑结构作为个体以m a x i m i z e 为适应度函数经过多代的免疫进化，最终成为业务容量最接近上限s u m t 3 7 】的虚 拓扑。其中： s 聊2 莩军莩y * o c _ 畎f 灯) ；1 3 1 2 1 9 2 ( 2 1 ) 2 3 2 仿真结果分析 本小节将基于a i e a 算法的业务疏导方法应用于四种具有代表性的光网络 拓扑结构中，并对该业务疏导方法进行仿真分析。这四个拓扑结构是1 4 节点环 形结构，6 节点网状结构，以及美国和欧洲的n s f n e t 、u k n e t 结构。 本文对这四个拓扑结构进行系统仿真，得到的业务疏导结果分别如图2 - 6 ， 2 7 所示。图2 - 6 ，2 - 7 分别表示了当t w 为固定值时，各个拓扑结构在a i e a 算 法的业务疏导下，其业务容量与网络资源对应的收敛情况。其中，t 表示网络中 各节点收发器的个数，w 表示网络中可用波长数目。 对于其中三种网状结构( 图2 3 b ) ，2 3 c ) ，2 - 3 d ) ) ，当t = 4 ，w = 6 时，6 节 点网状型结构的m a x i m i z e 是9 3 0 ，n s f n e t 的m a x i m i z e 是5 5 9 9 ，而u k n e t 的 m a x i m i z e 是6 1 2 9 。6 节点环型结构比另外两个拓扑的m a x i m i z e 要少得多。这是 因为拓扑的节点数越少，能建立的光通道就越少，而且它的业务需求也较少，最 终导致它能疏导的业务量较少。 w = 0w = 1w = 2w = 3w = 4w = 5w = 6w = 0- 2 1w = 2w = 3w = 4w = 5w = 6 波长个数 波长个数 a )b ) 图2 - 6t 固定时各拓扑业务疏导容量分析图 f i g 2 6t r a f f i cg r o o m i n gc a p a c i t ya n a l y s i so fe v e r yt o p o l o g y , w h e nt i s 血e d 1 8 o o 0 o o 0 o o o o o 0 o 0 0 0 o o 7 6 5 4 3 2 呔_君孵罄离 第二章w d m 光网络业务疏导的研究 7 0 0 0 6 0 0 0 5 0 0 0 球 爿4 0 0 0 雹 肪3 0 0 0 堪 营2 0 0 0 t = 0t = 1t = 2t = 3t = 4t = 5 佝t = 0t = i t = 2 t = 3 t = 4t = 5t = 6 收发器个数 收发器个数 + 6 节点 + 1 4 节点环 + n s 嗍 - 一u l ( n e t a )b ) 图2 7w 固定时各拓扑业务疏导容量分析图 f i g 2 - 7t r a f f i cg r o o m i n gc a p a c i t ya n a l y s i so fe v e r yt o p o l o g y , w h e nw i sf i x e d 另外，图2 6 a ) 中的变化斜率趋势表示，在w 从0 向1 过渡时u k n e t 的变化斜 率最大，算法以较大的变化趋势收敛于总业务量，n s f n e t 次之，而6 节点拓扑 的变化斜率最小。在w 从1 向2 过度时，u k n e t 的变化斜率仍是最大，n s f n e t 次 之，6 节点拓扑的变化斜率仍是最小，图2 6 b ) 显示的业务收敛情况与图2 6 a ) 大 致相同。 上述分析说明了a i e a 算法的业务疏导方法比较适合应用于具有复杂结构的 光网络，它能更好地使m a x i m i z e 向网络极限容量s u m 收敛，其原因在于当网络 的节点越多，拓扑结构越复杂，a i e a 算法中虚拓扑的多样性就越丰富。 图2 7 得到的算法收敛趋势与图2 6 基本类似，当t 从0 过渡到1 时，u k n e t 的 业务收敛性比在图2 6 中弱，而当t 从2 至1 j 3 过渡时，业务收敛性较优。上述结果说 明了a i e a 算法业务疏导方法需要相应网络资源作为支撑，但网络资源满足a i e a 算法的多样性要求时，其收敛能力能得到很好的体现。 我们还可以从另一角度去分析a i e a 算法业务疏导方法的业务疏导能力。我 们设定参数：阻塞率( b l o c k i n gp r o b a b i l i t y ，b p ) ，这里o c j ，( i ) ( j ) 表示节点i j 之 间o cy 的业务颗粒。 b p =s u m - m a x m i z e s u m ( 2 2 ) 图2 8 表示，随着业务总量的提高，网络的阻塞率也相应提高，而在多个业 务矩阵接入的情况下，网络资源增多使可建光通道增多从而增强了虚拓扑的多样 1 9 广东t 业大学硕十学位论文 性，使阻塞率降低。 o 6 l 0 4 曲0 2 0 2 2 7 63 3 5 6 4 4 2 5 5 7 2 4 6 5 2 97 6 5 0 业务矩阵总量 图2 8 不同的网络资源情况下n s f n e t 随机业务量接入分析图 f i g 2 8r a n d o mt r a f f i ca n a l y s i so fn s f n e t i nt h es i t u a t i o no fd i f f e r e n tn e t w o r k r e s o u r c e 2 4 本章小结 在w d m 光网络中，为了充分利用带宽，需要业务疏导方法降低网络的阻 塞率，从而提高网络的吞吐量。业务疏导基于整数线性规划的疏导模型，以光网 络的最大吞吐量、最小化时延及最低设备成本等为优化目标。 本章中，我们研究光网络的业务疏导方法，首先解释了a i e a 算法的基本概 念和应用范围，给出它的具体实现步骤，然后以多个不同结构的物理拓扑为基础 建立网络模型。最后，把a i e a 算法应用于光网络的业务疏导中，寻求使光网络 业务量能最快达到饱和的最优解。具体方法是把光网络的每一个虚拓扑结构作为 一个免疫个体，经过多代的初始化，选择，扩展，突变及替换等操作，把光通道 集合优化为一个业务承载能力在各个体中最好的一个虚拓扑结构。随着拓扑节点 的增多及拓扑结构的复杂化，a i e a 算法的业务疏导能力会增强，它能迅速收敛 于该网络的业务总量极值。 第三章w d m 光网络业务恢复的研究 第三章w d m 光网络业务恢复的研究 本章针对波分复用( w d m ) 网状( m e s h ) 光网络，提出基于a i e a 算法的 光网络恢复机制。同时，本章把该算法与基于单步业务最大化算法【3 。1 ( m s t ) 和 基于资源利用率最大化算法【3 8 】( m r u ) 的光网络恢复机制进行了比较，分析了 a i e a 恢复机制与自身网络资源的相互关系。在波长冗余度和业务恢复率这两个 重要的业务恢复能力指标上，a i e a 恢复机制都体现出良好的优势。 3 1 业务恢复机制 3 1 1 光网络业务的恢复与保护 近年来w d m 光网络生存性技术作为光网络的一项关键技术引起了业界的广 泛关注与研究。就网络的生存性而言一般有两种方法：保护与恢复。保护是指利 用节点之间预留的容量进行网络保护，也就是当一个工作链路失效时，故障链路 中的业务被倒换到备用设备，使工作信号通过保护通路正常传输。保护往往受到 本地网元或远端网元的控制，无需外部网管系统的介入，保护倒换时间很短。然 而，备用设备不能被共享的缺点使网络资源利用率很低。恢复是利用节点之间可 用的任何冗余容量，包括备用的倒换资源，它需要知道故障点的位置。恢复机制 实际上是系统在故障发生后重新寻找失效路由的替代路由，它可以大大节省备用 资源，但需要网络管理系统对光网络进行路由寻优。另外，网络恢复也需要相对 较长的计算时闻，】。 保护技术和恢复技术之间的区别在于它们的实现方式各有不同。保护路由是 在故障发生前为专门的工作业务预留的，这些路由不能被其他业务所占用。而恢 复路由不是预设的，它是在故障发生情况下，根据网络拓扑结构和一定优化算法 为受损业务选取可替代的路由。 目前，大部分的网络恢复机制都是针对单一故障光通道。本文用到的a i e a 算法恢复机制可以恢复多故障链路的业务，它是基于光通道的重构而恢复全局业 务的。 2 l 广东t 业大学硕士学位论文 3 1 2w d m 光网络业务恢复的机制 在w d mm e s h 网络中，每根光纤乘载多个波长，每个波长被不同光通路占 有，所以一条光纤出现故障会导致多条光通道中断。此时可以使用d i j k s t r a 及 f i r s t f i t 算法对网络先进行初始路由波长重分配，再用a i e a 算法进行循环叠代。 图3 1 a ) 是一个六节点光网格拓扑，它表示的是节点l 与节点5 之间建立的虚拓扑。 该拓扑由4 条虚通路组成，占据了4 个波长。图3 1 b ) 表示的是链路( 3 ，5 ) 发生 故障后重新路由的虚拓扑。图3 1 c ) 表示的是链路( 3 ，5 ) 和链路( 2 ，5 ) 同时 发生故障后的虚拓扑。当网络没有故障的时候，本算法以最佳吞吐量为目标建立 虚拓扑( 图3 一l a ) ) 。当网络某一光纤发生故障时，本算法即时为现有物理链路生 成随机虚拓扑作为初始群体a ，然后，以冗余