云計算、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實、人工智能和5G等新技術(shù)的出現(xiàn)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長。作為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸最重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一,光網(wǎng)絡(luò)也一直面臨著高帶寬和低時延的發(fā)展需求。近年來,隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,將機器學(xué)習(xí)技術(shù)引入光網(wǎng)絡(luò)中,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化,成為新的發(fā)展趨勢。本文圍繞“利用先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測和資源分配,提高光網(wǎng)絡(luò)資源利用率”這一主旨開展了相關(guān)研究工作。具體研究內(nèi)容及創(chuàng)新如下:第一,研究了光傳送網(wǎng)絡(luò)中光路傳輸質(zhì)量（QoT）預(yù)測問題。針對鄰近信道的非線性效應(yīng)的影響,提出了一種基于鏈路—鄰近信道的特征向量表示方法,并與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）算法相結(jié)合來預(yù)測光路的QoT。仿真表明,這種表示方法與傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)的表示方法相比可提高預(yù)測精度0.7 dB。為進一步減小訓(xùn)練過程消耗的時間,提出并驗證了一種具有低計算復(fù)雜度的機器學(xué)習(xí)（ML）方法—極限學(xué)習(xí)機（ELM）算法,它與ANN具有相同的精度,但其訓(xùn)練所消耗的時間只有ANN的十分之一。仿真表明,上述基于ML的QoT預(yù)測方法還可以用于鏈路級的軟故障檢測和定位。第二,研究了光傳送網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問題�？紤]到物理層損傷對光... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：115 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－３?ＰＯＮ網(wǎng)絡(luò)組成結(jié)構(gòu)??

?ＷＤＭ－ＰＯＮ）?［１８］?〇??纖＇‘?！?１?！?（＾ＮＧ＾Ｎ??（ＴＤＭ－?Ｊ?＼ＰＯＮ３ｙ??￣１Ｇ?Ｉ?｜?／?ＯＦＤＭ＾＼?Ｉ??ｉ／Ｗ：＼ｉ?Ｉ??＼＼?ＰＯＮ?Ｊ?Ｉ?／ＴＷＤＭ＾Ｎ?Ｉ??Ｘ?！??／?Ｉ?＼?ＥＰＯＮ?／?｜?／?ＤＷＤＭ－＼?１??（ＥＰＯＮ?Ｊ?Ｉ?Ｖ．Ｐ０Ｎ＾?Ｉ??Ｉ?￣１０Ｇ?｜?￣４０Ｇ?｜?－１００Ｇ???：?ＮＧ－ＰＯＮ１?！?ＮＧ－ＰＯＮ２?：?ＮＧ－ＰｖＯＮ３??２００６?｜?２０１０?．?２０１５?Ｉ??圖１－４?ＰＯＮ網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展〖１８］??ＰＯＮ網(wǎng)絡(luò)物理層技術(shù)發(fā)展迅速，給網(wǎng)絡(luò)資源管理也提出了更高的要求，合理??的資源分配更能充分的利用物理層資源［１９＿２１］。由于ＰＯＮ網(wǎng)絡(luò)上行鏈路是多點對一??點的通信方式，固此存在著競爭。如何進行有效的帶寬分配，是ＰＯＮ網(wǎng)絡(luò)資源分??配技術(shù)的核心內(nèi)容。帶寬分配是指ＯＬＴ給每個ＯＮＵ分配一定的時隙，每個ＯＮＵ??只有在自己相應(yīng)的時隙才能發(fā)送消息，從而避免了數(shù)據(jù)的競爭。靜態(tài)帶寬分配和??動態(tài)帶寬分配是兩種常用的帶寬分配方式。其中，靜態(tài)帶寬分配方式是固定的，??不能隨著ＯＮＵ個數(shù)的變化而變化，也不能隨著應(yīng)用的流量變化而變化，因此會造??成資源的浪費［２Ｍ３］。傳統(tǒng)的動態(tài)帶寬分配通常采用帶寬請求－應(yīng)答機制，會造成上??行鏈路的時延過高》然而，基于預(yù)測的動態(tài)帶寬分配方法可以有效的降低上行鏈??路的等待時延，常見預(yù)測算法包括平均法、移動平均法、指數(shù)平滑法、自回歸模??型等［２３］。隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別、語音識別等諸多領(lǐng)域取得突破性進展，??利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進一步的降低ＰＯＮ網(wǎng)絡(luò)的上行鏈路傳輸時延，提高ＰＯＮ網(wǎng)

＾??｜ｒ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??１１?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??ｆ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??］?ｉ?１１?１１?ｉ??－Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｌｉｎｋｓ??????？?－Ｔｏｔａｌ?ｌｅｎｇｔｈ??〇?－Ｌｏｎｇｅｓｔ?ｌｉｎｋ?ｌｅｎｇｔｈ?？?Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ?？?Ｅｓｔｉｍａｔｅｄ?Ｐｐｏｓ??＾?－Ｔｒａｆｆｉｃ?ｖｏｌｕｍｅ??卜?－Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ?ｆｏｒｍａｔ??圖１－５基于網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)的ＱｏＴ模型＿??網(wǎng)絡(luò)的故障管理也是傳送網(wǎng)物理層性能預(yù)測的另ｈ個重要問題。光網(wǎng)絡(luò)故障??管理方法分類如圖１－６所示，可分為主動的方式和被動的方式。主動的方式是進行??故障預(yù)防，防止設(shè)備的故障發(fā)生而避免數(shù)據(jù)或者財產(chǎn)的損失。被動的方法是指當??故障發(fā)生后，快速對故障的等級進行評估，對故障的設(shè)備進行檢測、識別和定位，??方便進行故障的恢復(fù)［６７］？通過連續(xù)監(jiān)視光路的ＱｏＴ?（例如ＢＥＲ，ＯＳＮＲ）可以實??８??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3392473