一、WDM疏导网络中的动态光路保护算法（论文文献综述）
刘鑫[1]（2020）在《弹性光网络碎片感知共享通路保护算法》文中进行了进一步梳理弹性光网络（Elastic Optical Network,EON）采用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术,具有灵活的频谱分配方式和支持多速率传输等诸多优点,被看作是光网络灵活化、智能化发展的方向。路由与频谱分配（Routing and Spectrum Assignment,RSA）问题是EON中的核心问题,由于光路动态建立与拆除,使链路上的空闲频谱资源离散化而产生频谱碎片,因此,如何减少碎片和提高频谱利用率是RSA问题中亟需解决的重要问题。EON中光纤链路承载大量业务连接,一旦出现故障,将造成难以估计的损失,因此,考虑生存性的RSA问题尤为重要。共享通路保护（Shared Path Protection,SPP）允许保护资源共享,可以减少频谱资源占用,已得到业界极大关注。本文针对EON中基于SPP的RSA问题进行研究,结合碎片感知因素,提出两种有效算法,并对算法进行了仿真分析。本文首先介绍了 EON的研究背景和发展现状,讨论了 EON的RSA问题和生存性问题,着重分析了 EON的碎片感知RSA算法和生存性RSA算法,并归纳和总结了一些典型RSA算法的主要思想。其次,针对已有基于SPP的RSA算法往往只考虑如何提高共享资源利用率,却忽略了空闲碎片和保护碎片的问题,提出一种基于自适应调制的碎片感知共享通路保护（Adaptive Modulation and Fragmentation-Aware Shared Path Protection,AMFA-SPP）算法。该算法利用频谱块承载权重衡量不同频谱块接纳业务的能力,优先选择频谱块承载权重大的链路构成候选工作路径,并利用分配前后承载权重差值最小的频谱块建立工作路径,有利于减少空闲碎片。然后选择可用频谱块和已预留保护频谱块承载能力大的链路构成候选保护路径,建立保护路径时优先使用分配前后承载权重差值最小的已预留保护频谱块,建立失败时才选择分配前后承载权重差值最小的可用频谱块,有助于提高共享资源利用率,同时减少空闲碎片和保护碎片。随后,针对已有考虑链路故障概率的SPP算法备用容量冗余较高、可靠性概率计算模型不精确的问题,提出一种碎片感知区分可靠共享通路保护（Fragmenation-aware Shared PathProtectionwith Differentiated Relaibility,FSPP-DR）算法。该算法基于业务连接联合故障概率,建立了 SPP的可靠性概率计算模型。在满足业务可靠性要求的基础上,首先尝试通过单路径来建立业务连接,建立失败时才选择基于SPP的方式建立连接,有利于降低备用容量冗余。在选路阶段,优先选择故障概率小和频谱块承载权重大的链路,以提高成功建立路径概率。在频谱分配阶段,优先选择分配前后承载权重差值最小的频谱块,可以提高共享资源利用率,减少产生空闲碎片和保护碎片。最后,利用Visual C++搭建EON仿真平台,在动态业务模型下对提出的两种算法进行仿真分析,并与文献中典型算法进行对比,仿真结果验证了算法的有效性。
李娜娜[2]（2020）在《弹性光网络中多跳路由和频谱资源分配算法研究》文中进行了进一步梳理如今诸多学者聚焦于弹性光网络的相关研究。然而弹性光网络在带来灵活性的同时,也带来了新的挑战。由于网络中存在着不同业务类型、不同调制格式、不同频隙容量,导致难以合理高效的控制弹性光网络的动态情况。因此,弹性光网络面临的重要问题是如何在满足业务传输质量的前提下提高网络的频谱利用率?其中,路由,调制等级和频谱分配（Routing,Modulation Level and Spectrum Allocation,RMSA）问题是需要解决的关键问题之一。由于在路由频谱资源分配的过程中需要满足多种限制条件,如频谱邻接性限制、频谱连续性限制以及频谱不冲突性限制条件,使得弹性光网络中的RMSA问题变得复杂。针对弹性光网络中的RMSA问题,本论文分别从路由选择和频谱分配角度出发,深入研究了多跳路由和频谱资源分配技术,以保障业务请求传输质量的同时,降低网络阻塞率,提高网络承载容量。主要研究内容如下:（1）从路由角度出发,提出了最少节点多跳路由和频谱分配算法。该算法考虑全网络路由上节点数目,找出网络中的最少节点路由,若多条路由上节点数目相同则选择其中距离最短的一条路由,然后通过多跳路由的光-电-光转换器将最少节点的路径划分为一定数量的子光路径,最后在每条子光路径上根据距离自适应调制技术为业务请求进行频谱分配。该算法从路由选择方面使得业务请求占用最少的频谱资源,从而提高频谱利用率。（2）从频谱角度出发,提出了频谱和能耗效率均衡的多跳路由算法。该算法考虑了频谱位置和调制格式对能耗的影响。首先将整个光路分成多段独立的子光路径,其子光路径的数目为路径上链路数目,然后以所需的最少频隙数量为前提选择最低级别的调制格式,最后根据链路上频谱资源使用情况选择频谱时隙的位置。该算法实现了频谱利用率和能源消耗之间的均衡。（3）在弹性光网络背景下,同时考虑路由选择和频谱分配两个因素,提出了一种新的自适应调制多跳路由RMSA算法。仿真结果表明,所提算法能够在降低网络阻塞率的同时实现节能,并提高了频谱资源的利用率。
于浩[3]（2020）在《业务驱动的移动承载网络资源联合优化技术研究》文中进行了进一步梳理随着高清视频、自动驾驶等新兴应用的出现,5G时代的移动业务呈现出高带宽、低时延、高可靠的特性,业务驱动下的移动承载网正在不断演进并朝着多技术、多资源异构融合的方向发展。目前移动承载网中仍存在的一个关键问题是,如何优化移动承载网络资源配置,以满足业务带宽、时延、安全性等多方面需求,同时提高网络的经济效益。本论文围绕网络资源的联合优化问题,以提升不同场景下的资源利用效率为目标,进行了优化算法设计与实验验证。主要研究内容和创新点包括以下三个方面:（1）提出一种面向潮汐业务的高能效光路调整策略。针对移动潮汐流量下的网络静态配置造成的资源利用低效问题,提出了能源高效的动态光路调整策略。该策略根据网络负载的动态变化,在一种基于AWGR的无源WDM前传网络架构上进行动态光路调整,通过光路调整将移动业务进行聚合操作,提高了网络的能源效率。该策略的特点在于,采用了基于AWGR的路由规则下的动态光路调整方法,并同时考虑了网络与计算资源约束,对带宽与处理资源的能耗进行联合优化。仿真结果表明,相比于静态配置,所提出的动态光路调整策略能够平均减少30%的网络能耗。除此之外,本文还针对高能效动态光路调整方法进行了控制平面开发与实验验证,结果显示光路调整操作能够将基带处理资源的能耗减少50%。（2）提出一种面向业务隔离需求的低成本RAN切片部署方案。针对切片业务的隔离需求,提出了面向业务隔离的RAN切片部署策略。该策略针对业务的隔离等需求,通过节点排序的方式进行RAN功能放置与流量路由,优化了 RAN切片部署所需的网络资源成本。该方案的特点在于,重点考虑了切片部署过程中的功能隔离与流量隔离约束,提出了不同隔离等级下的RAN切片部署方法。仿真结果显示,提出的策略能够有效地控制网络资源的部署成本,与通过数学模型求得的最优化成本相差不超过10%。此外,对于不同的切片隔离等级需求,结果显示随着隔离等级的提高,网络中最高需要多部署6倍的计算资源与4倍的带宽资源。（3）提出一种面向业务需求动态变化的RAN切片调整方案。针对业务资源需求的动态变化,提出了一种基于流量预测的RAN切片调整策略。该策略根据移动流量的预测信息,在切片扩缩容过程中对资源进行预先配置,避免了因资源不足扩容失败所导致的服务降级。该方案的特点在于,相比于无预测的方案,本方案根据流量预测信息,对网络中切片进行预先的“动态”资源冗余配置,提高了切片扩容的成功率。该策略利用了不同流量模式间的互补性,避免了因切片扩缩容而带来不必要的切片迁移。仿真结果显示,相比于“静态”配置,基于流量预测的切片调整策略能够最高减少38%因扩容失败带来的服务降级,并能够最高减少32%的切片迁移。
亚威[4]（2020）在《弹性光网络中动态业务的光电混合疏导》文中认为近年来,云计算,大数据和人工智能等新业务呈指数性增长,传统的波分复用光网络（Wavelength Division Multiplexing,WDM）由于在其在业务疏导方面有着频谱分配不灵活,频谱利用率不高的情况,已经不能满足未来高速率,容量大和可扩展的光传送网。针对WDM网络中业务疏导方面面临的问题,人们提出了基于正交频分复用的弹性光网络（Elastic Optical Network,EON）。EON根据业务的实际带宽要求,采用粒度更小的频谱栅格,同时考虑物理传输路径的长度和信号质量,动态分配频谱资源,设置最佳调制格式,极大的提高了频谱利用率。本文根据已有的弹性光网络框架,物理器件的发展,和业务疏导的策略及算法,从多个角度出发,主要以降低弹性光网络中的阻塞率,提高收发机使用率和提高网络的承载能力为目标,主要研究弹性光网络下动态业务的疏导问题,工作内容如下:1、介绍了光网络的发展历程,业务疏导的意义。在WDM光网络业务疏导的基础上进一步研究弹性光网络中的业务疏导,点明业务疏导的优势,并与WDM光网络进行对比分析。分析了实现业务疏导的现有的技术支持和从WDM光网络到弹性光网络的业务疏导的不同。2、介绍了现有的弹性光网络条件下业务疏导策略和辅助图算法,分析了业务光电混合疏导的可行性,提出了最大化电层/光层疏导算法,并以辅助图算法为对比算法进行了仿真。在此基础上,从资源分配的角度出发,通过合理配置网络资源,进一步优化了最大化电层/光层疏导算法,提高了光网络的实用性。仿真结果表明,在相同的资源总量和相同的环境条件下,基于资源分配的最大化电层/光层疏导算法比原有算法进一步的降低了光网络中的阻塞率。3、在基于资源分配的最大化电层/光层疏导算法的基础上,从动态业务的角度出发,利用分而治之的分治思想,进一步提出了基于动态业务分类的光电混合业务疏导算法。采取了完全独立的疏导策略,在与基于资源分配的最大化电层/光层疏导算法的仿真对比中表明,在相同的资源总量和相同的环境条件下,基于动态业务的光电混合业务疏导算法比现有的疏导算法要更进一步的降低了光网络的阻塞率。
贺进有[5]（2020）在《空分复用弹性光网络中基于光路管理的能耗感知策略研究》文中指出随着大数据、云计算等新型网络服务的不断涌现,网络流量呈指数级增长。采用单芯光纤的传统弹性光网络的传输容量已逼近其香农极限。为实现更高的通信传输容量,空分复用弹性光网络应运而生,并成为一种应对网络中高带宽需求的有效解决方案。与此同时,网络流量的增长将使网络能耗问题愈加突出。针对空分复用弹性光网络进行全网节能设计将对构建绿色网络具有重要意义。本文的创新之处以及研究内容主要包括下述几点:为有效降低空分复用弹性光网络中的能耗、阻塞率及多芯光纤中相邻纤芯间串扰,针对空分复用弹性光网络中的提前预留业务和即时预留业务,在光路建立前,提出一种基于纤芯分区的光路共享节能策略。即尽最大努力将网路中的两种业务进行打包,然后根据打包后的业务在预建立光路上的加载状态计算相应的芯间串扰值,最后在满足串扰限制的情况下建立新光路。仿真结果表明,相对于传统节能策略,在满足空分复用弹性光网络串扰限制的前提下,所提策略能够达到更好的节能效果,且能使阻塞率得到降低。然而,上述节能方法适用于光路建立前,而在光路建立后,特别是在网络运行一定时间后,网络中会产生大量的空闲光路,为尽最大努力地重新利用网络中的空闲光路进行节能,提出一种预测空闲光路的节能策略。首先使用极限学习机模型预测网络中各光路的业务量,得出空闲光路集合与各空闲光路的维持时刻阈值;然后通过预测算法感知空闲光路的实际维持时刻;最后在实际维持时刻不超过最小维持时刻阈值且芯间串扰低于串扰阈值的空闲光路中,加载能耗最小的空闲光路被选来分配给新业务。仿真结果表明,相对于传统节能策略,在满足空分复用弹性光网络串扰限制的前提下,所提策略能够达到更佳的节能效果,且能使阻塞率维持在一个合理的范围。
刘晓玲[6]（2019）在《弹性光网络中路由选择和频谱分配算法及其优化方案研究》文中认为随着云计算、网络视频直播、高清多媒体等带宽密集型业务的快速发展,传统的波分复用光网络由于受到固定栅格资源分配的限制,已不能适应当今高速发展的网络需求。弹性光网络采用正交频分复用技术,其高带宽利用率和按需分配资源的特性可以满足新型业务的需求。随着互联网流量的快速增长,人们越来越关注频谱资源的利用率和网络能耗问题。针对弹性光网络中的路由选择和频谱分配问题,本文采用理论建模和实验仿真等方法进行了全面深入的研究。论文首先简述了弹性光网络的基本概念、系统架构和关键技术,详细讨论和分析了弹性光网络中现有的路由和频谱分配算法。针对弹性光网络中的频谱碎片和能耗问题,论文提出了一种基于多域感知的弹性光网络节能路由算法。通过采用频谱域和空间域的碎片度量参数来评价新业务的阻塞率;将新到达的业务疏导至已有链路以减少新建光路以及工作网络元件,通过统计业务以及链路的持续工作时间,筛选出额外工作时间较短的路由,以达到节能的目的。理论分析和数值仿真结果表明,相比于传统节能算法,改进算法可以有效地降低业务的带宽阻塞率,节约网络能耗。论文还提出了一种基于频谱候选窗的弹性光网络改进频谱分配方案,对到达的业务寻找可用的频谱候选窗,按空闲频谱块连续度进行筛选以后再进行频谱分配。理论分析和仿真结果表明,该算法可以提高频谱资源占用的连续性,从而减少网络中的频谱碎片,降低网络的带宽阻塞率。
杨子健[7]（2019）在《弹性光网络中虚拟网络服务链部署研究》文中研究说明随着网络功能虚拟化技术的出现,业界提出利用软件实现的虚拟网络功能（virtual network function,VNF）来替代目前网络中所采用的专有硬件中间件。灵活部署的VNF与弹性光网络结合,可以显着降低网络的运营费用。在本文中,我们以虚拟网络功能服务链作为业务需求,研究弹性光网络中的VNF服务链部署问题。本文首先介绍了弹性光网络和虚拟网络功能服务链部署的研究背景以及研究现状,然后阐述了弹性光网络以及网络功能虚拟化的关键技术。在容量有限的弹性光网络中,本文提出了在弹性光网络中距离自适应调制格式VNF服务链部署的整数线性规划（Integer Linear Programming,ILP）算法来最大化网络吞吐量。仿真结果显示距离自适应调制格式下的VNF服务链部署的吞吐量优于单一调制格式下的VNF服务链部署。在资源充足的弹性光网络中,本文在静态业务场景中进行了VNF服务链部署的能耗研究。本文比较了基于VNF的服务链部署ILP算法和基于专有硬件中间件的服务链部署ILP算法,仿真结果表明基于VNF的服务链部署能耗更低。最后,针对服务链部署的ILP算法高复杂度的问题,提出了一个基于深度强化学习方法的VNF服务链部署方法,仿真结果显示在六节点网络中,基于深度强化学习的部署方法的性能可以达到ILP的90%。本文还在十四节点NSFNET网络中对基于强化学习的部署方法与启发式算法NFF（Nearest Service Function first）的性能进行了比较,仿真结果显示基于强化学习的部署方法的能耗要低于NFF的能耗,并且随着业务数量的增加,前者在能耗方面的优势更加明显。
张宇馨[8]（2019）在《面向可靠弹性光网络的多故障多层集成优化研究》文中指出随着互联网业务的快速增长,网络通信对带宽的需求量急速上升,采用固定频谱栅格进行频谱分配的波分复用（Wavelength Division Multiplexing,WDM）网络,已经无法满足未来光网络高速率、长距离、超级光路等需求。因此具有更高频谱分配灵活性和资源利用率的弹性光网络（Elastic Optical Network,EON）逐渐成为光网络领域关注的焦点。本研究面向弹性光网络,结合网络生存性技术,针对多故障保护和多层集成优化问题进行了深入的研究。考虑到生存性光网络中单故障问题研究的局限性,本文将故障独立路径保护（Failure-Independent Path-Protecting,FIPP）技术拓展到双故障保护网络中,基于不同的双故障保护情景,以最小化网络备用容量为目标,构建双故障网络保护的线性规划（Integer Linear Programming,ILP）模型,实现网络链路上备用资源的优化分配。仿真结果显示,相较于其它双故障保护技术（1+1:1网络保护技术与1:1:1网络保护技术）,采用FIPP p-Cycle双故障保护技术的网络具有更低的备用容量冗余度和更快的网络恢复速度。结合弹性光网络的子波长业务流量疏导和网络生存性两大需求,本文面向IP over EON展开支持网络生存性的子波长业务流量疏导的研究。通过考虑跨层（IP层+EON层）的网络保护资源（OEO再生能力以及频谱资源）优化共享,提出了面向信号再生与流量疏导集成优化的启发式算法,实现了在对IP层业务提供保护的同时,最小化所需的网络成本。仿真结果表明,本文提出的启发式算法能够显着减少网络中需要的再生器以及收发器的数量,实现网络成本最小化,同时还可以提高网络频谱资源的利用率。
毕晓雪[9]（2019）在《流量疏导在200G/400G WDM网络中的应用》文中研究说明随着大数据、云计算的广泛应用以及用户对高速网络需求的不断升级,传输网中的数据量正以指数增长,运营商为了满足业务需求进行了大规模的建设网络,但随之而来的问题是绝大多数光信道承载低速的网络业务,导致大量网络资源闲置,并且网络碎片化严重,由此提出了流量疏导的需求,也就是通过一定的算法将低速信号整合至高速通道中,以此来提高网络资源的利用率,降低网络的碎片化程度。传统的流量疏导采用光电光转换的方式完成,但随着网络规模的不断扩大以及单个业务颗粒的粒度不断增加,使得采用这种方式进行流量疏导的成本急剧升高,甚至流量疏导本身的建设成本大于网络疏导后所节省的成本。因此需要提出新的疏导方法来解决建设成本的问题。随着灵活频谱技术的提出,流量疏导在它的身上看到了曙光。灵活频谱采用新的频谱调制方式,根据业务带宽动态调整占用的频谱颗粒数。再加上与之相配套的光器件在进行低速信号打包至高速光隧道信号的过程中无需光电转换,因此节省了流量疏导本身的部署成本。另外,近年来200G/400G网络逐步由实验室走向商用,势必要对现网进行扩容以支持200G/400G,但若将原设备拆除重新建设必定会造成大量浪费,若采用流量疏导技术将原来网络中40G/100G的业务通过疏导进入200G/400G网络,则只需在网络中的某些点增加疏导设备即可实现整个网络的扩容升级。本论文基于灵活频谱和光网络流量疏导两种技术,重点阐述了一种基于层结构的200G/400G WDM网络的流量疏导方法和实现过程。文章主要论述了:（1）200G/400G光网络系统。用于描述本论文所作用的目标网络,主要阐述了200G/400G光网络的实现原理、硬件组成以及其所使用的灵活频谱技术,此技术为在光域上实现流量疏导的关键。（2）光网络中流量疏导的方法,主要介绍了光网络流量疏导中的常用方法,包括对环网、MESH网法及层结构MESH网的流量疏导方法,简要介绍了这些方法的形式化表达、实现原理及优点,确定了适合本论文所要使用的基础疏导方式。（3）200G/400G WDM网络的流量疏导原理,给出了在使用灵活频谱的情况下,流量疏导问题的形式化表达,并提出了一种新的流量疏导方式,这种疏导方式将原来的层结构疏导与灵活频谱条件下的疏导结合并加以改造,形成了在弹性光网络条件下使用层结构流量疏导的方法,并给出了该方法形式化表达和设计思路。（4）200G/400G网络流量疏导方案的实现。通过一个疏导实例具体介绍了200G/400WDM网络实现层结构流量疏导的过程,给出了实现流程图及核心伪代码,同时提出了两种适用于当前设备的路由频谱分配算法。（5）实验结果及对比分析。主要展示了本论文所用方案的有益效果及相应结果的解释。
包水灵[10]（2015）在《多层多域业务疏导光网络中恢复策略及算法设计与仿真实现》文中认为在多层多域业务疏导网络中,一旦出现突发故障会导致大量业务中断,带来严重的后果。因此,针对生存性问题的研究极为重要。生存性技术的重要内容之一是恢复机制,而业务量疏导技术的实质是利用已建光路的可用资源将多个低速的业务连接请求汇聚到一个高速的光路上进行传输。由于恢复技术与业务量疏导技术在本质上具有共同点,因而将两者进行结合具有可行性。目前,对业务量疏导问题的研究还主要集中在单域网络中,另外,以往考虑多域网络的故障恢复时,通常将重点放在解决因网络分域所造成的域间拓扑信息缺失的问题上,本文结合IP over WDM网络的层次性,重点研究多层多域业务疏导网络的层域恢复算法。本文设计了新的域间疏导算法,并将其与网络的恢复机制相结合,针对路由器故障、OXC故障、光纤故障及混合故障等四种网络故障,提出了一种新的层域故障恢复算法。仿真结果表明,该算法可以提高多层多域业务疏导光网络的故障恢复率与资源利用率。具体工作包括:首先,构建多层多域网络模型,针对域内业务疏导的情况,设计了域内疏导算法;其次,针对域间业务疏导的情况,设计了域间疏导算法;再次,将域内疏导算法与恢复机制相结合,综合IP层、WDM层故障恢复两种算法的优势和特点,提出了层间协调恢复策略及算法,在业务QoS和业务开销间达到平衡。最后,针对多域网络的域间拓扑信息缺失的局限以及资源配置的复杂性的特点,结合所设计的域间疏导算法和层间协调恢复算法,给出了完整的层域恢复算法。本文设计了四个实验,对所提出的各项工作进行了仿真,并分析和对比了实验数据。为了验证层间恢复算法的性能,实验一比较了层间协调算法（ICRA）、IP层恢复算法与WDM层恢复算法的性能随负载的变化情况。为了验证层域恢复算法（MMRA）的性能,实验二比较了层域恢复算法、跨域IP层、WDM层恢复算法的性能指标随负载的变化情况,实验三分析了层域恢复算法性能指标随故障发生率的变化情况。为了验证算法的稳定性,实验四包括了两个子实验,分别验证网络拓扑和网络配置对层域恢复算法性能的影响。所有的仿真结果表明,本文所设计的层域恢复算法在多种网络状态下,均能保持较高的故障恢复率和资源利用率,较低的阻塞率和较短的平均故障恢复时间。
二、WDM疏导网络中的动态光路保护算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、WDM疏导网络中的动态光路保护算法（论文提纲范文）
（1）弹性光网络碎片感知共享通路保护算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 弹性光网络概述 |
| 1.3 弹性光网络的RSA问题 |
| 1.3.1 根据业务类型特征分类 |
| 1.3.2 根据应用时机分类 |
| 1.4 弹性光网络的生存性问题 |
| 1.4.1 网络恢复技术 |
| 1.4.2 网络保护技术 |
| 1.4.3 生存性机制评判标准 |
| 1.5 论文主要工作及结构安排 |
| 2 弹性光网络生存性RSA算法 |
| 2.1 碎片感知RSA算法 |
| 2.1.1 碎片整理RSA算法 |
| 2.1.2 碎片避免RSA算法 |
| 2.2 恢复RSA算法 |
| 2.2.1 全带宽恢复 |
| 2.2.2 带宽压缩恢复 |
| 2.3 保护RSA算法 |
| 2.3.1 p-Cycle保护 |
| 2.3.2 1+1保护 |
| 2.3.3 共享通路保护(SPP) |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于自适应调制的碎片感知共享通路保护算法 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 问题分析 |
| 3.2.1 变量定义 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.3 AMFA-SPP算法描述 |
| 3.3.1 工作路径建立 |
| 3.3.2 保护路径建立 |
| 3.3.3 算法时间复杂度分析 |
| 3.4 仿真及结果分析 |
| 3.4.1 仿真参数设置 |
| 3.4.2 算法性能评价指标 |
| 3.4.3 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 碎片感知区分可靠共享通路保护算法 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 问题分析 |
| 4.2.1 变量定义 |
| 4.2.2 可靠性概率计算模型 |
| 4.2.3 问题描述 |
| 4.3 FSPP-DR算法描述 |
| 4.3.1 工作路径建立 |
| 4.3.2 保护路径建立 |
| 4.3.3 算法时间复杂度分析 |
| 4.4 仿真及结果分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 算法性能评价指标 |
| 4.4.3 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（2）弹性光网络中多跳路由和频谱资源分配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 调制格式自适应频谱分配算法研究 |
| 1.2.2 路由和频谱分配算法研究 |
| 1.2.3 能耗和频谱资源利用率均衡的频谱分配算法研究 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 弹性光网络路由和频谱分配算法分析 |
| 2.1 弹性光网络概述 |
| 2.1.1 弹性光网络概念 |
| 2.1.2 弹性光网络架构及节点结构 |
| 2.1.3 弹性光网络主要器件 |
| 2.2 路由和频谱分配问题 |
| 2.3 调制格式等级的选取 |
| 2.4 距离自适应调制格式多跳路由技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 最少节点多跳路由和频谱分配算法研究 |
| 3.1 最少节点多跳路由系统模型 |
| 3.1.1 弹性光网络模型 |
| 3.1.2 多跳路由距离自适应调制技术 |
| 3.2 最少节点多跳路由和频谱分配算法设计 |
| 3.2.1 算法描述 |
| 3.2.2 算法示例分析 |
| 3.3 算法仿真分析 |
| 3.3.1 仿真环境 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 频谱和能耗效率均衡的多跳路由算法研究 |
| 4.1 系统描述 |
| 4.1.1 基于距离自适应调制技术的频谱消耗 |
| 4.1.2 能耗模型 |
| 4.2 频谱和能耗效率均衡的多跳路由和频谱分配算法设计 |
| 4.2.1 算法描述 |
| 4.2.2 算法示例分析 |
| 4.3 算法仿真分析 |
| 4.3.1 仿真环境 |
| 4.3.2 仿真结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多参数优化的自适应调制多跳路由和频谱分配算法研究 |
| 5.1 系统描述 |
| 5.2 一种新的自适应调制多跳路由RMSA算法设计 |
| 5.2.1 算法描述 |
| 5.2.2 算法示例分析 |
| 5.3 算法仿真分析 |
| 5.3.1 仿真环境 |
| 5.3.2 仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）业务驱动的移动承载网络资源联合优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 面向业务驱动的移动承载网络 |
| 1.1.1 移动承载网络的产生背景 |
| 1.1.2 移动承载网络中的关键组网技术 |
| 1.1.3 业务驱动下的移动承载网络特点 |
| 1.2 移动承载网面临的挑战与关键问题 |
| 1.2.1 面向业务多样性的资源部署问题 |
| 1.2.2 面向业务动态性的资源调整问题 |
| 1.2.3 面向资源异构性的联合优化问题 |
| 1.3 移动承载网的研究现状 |
| 1.3.1 移动承载网的相关研究工作 |
| 1.3.2 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的组成和主要研究内容 |
| 1.4.1 论文组成 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 第二章 面向潮汐业务的高能效动态光路调整策略研究 |
| 2.1 面向高能效的动态光路调整问题的提出 |
| 2.2 基于AWGR的无源WDM前传架构介绍 |
| 2.2.1 C-RAN模型简介 |
| 2.2.2 AWGR分解技术简介 |
| 2.2.3 无源WDM前传架构简介 |
| 2.3 最小化能源消耗问题 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 最小化能源消耗ILP模型 |
| 2.4 面向高能效的动态光路调整方案 |
| 2.5 仿真结果分析 |
| 2.5.1 仿真设置 |
| 2.5.2 能源消耗分析 |
| 2.5.3 部署成本分析 |
| 2.5.4 插损和时延分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 面向业务隔离需求的RAN切片部署策略研究 |
| 3.1 城域网中基于隔离的RAN切片映射问题的提出 |
| 3.2 网络模型 |
| 3.2.1 计算与带宽开销模型 |
| 3.2.2 时延开销模型 |
| 3.2.3 隔离等级模型 |
| 3.3 基于隔离的RAN切片映射问题 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 最小化开启节点ILP模型 |
| 3.4 基于隔离的RAN切片映射方案 |
| 3.4.1 隔离约束下的RAN映射机制 |
| 3.4.2 基于隔离的RAN切片映射方案 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 仿真设置 |
| 3.5.2 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 面向业务动态需求的RAN切片调整策略研究 |
| 4.1 动态RAN切片调整问题的提出 |
| 4.2 网络模型与问题描述 |
| 4.2.1 WDM/OTN城域聚合网络模型 |
| 4.2.2 切片请求模型 |
| 4.2.3 计算开销模型 |
| 4.2.4 带宽开销模型 |
| 4.2.5 问题构建 |
| 4.3 基于流量预测的动态RAN切片调整策略 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 仿真设置 |
| 4.4.2 结果讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向高能效光路调整的控制平面开发与演示 |
| 5.1 软件定义的移动承载网络 |
| 5.1.1 软件定义移动承载网架构 |
| 5.1.2 开源项目及OpenFlow介绍 |
| 5.2 移动承载网络控制平面使能技术 |
| 5.2.1 移动承载网络控制平面设计 |
| 5.2.2 针对移动承载网络的OpenFlow协议扩展 |
| 5.3 高能效光路调整实验演示 |
| 5.3.1 实验场景搭建 |
| 5.3.2 实验设计以及信令交互流程 |
| 5.3.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 |
（4）弹性光网络中动态业务的光电混合疏导（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 弹性光网络的发展 |
| 1.2.1 弹性光网络框架的发展 |
| 1.2.2 弹性光网络的重要物理器件的发展 |
| 1.3 弹性光网络中的关键研究方向 |
| 1.4 论文的结构 |
| 第二章 业务疏导的研究基础 |
| 2.1 业务疏导的研究意义 |
| 2.2 业务疏导的技术基础 |
| 2.2.1 复用技术 |
| 2.2.2 控制平台的技术 |
| 2.3 业务疏导技术的进展 |
| 2.3.1 在WDM光网络中的业务疏导技术 |
| 2.3.2 在弹性光网络中的业务疏导技术 |
| 2.4 业务疏导的优势 |
| 2.5 业务疏导面临的问题 |
| 2.5.1 静态业务疏导的问题 |
| 2.5.2 动态业务疏导的问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 弹性光网络中动态业务的业务疏导策略及算法 |
| 3.1 弹性光网络光电混合疏导及业务疏导的模型 |
| 3.1.1 弹性光网络光电混合疏导 |
| 3.1.2 弹性光网络的光电混合业务疏导模型 |
| 3.2 弹性光网络中动态业务疏导的传统辅助图算法 |
| 3.2.1 传统辅助图算法的主要思想 |
| 3.2.2 传统辅助图算法步骤 |
| 3.2.3 算法流程图 |
| 3.3 最大化光层疏导算法(MOLG) |
| 3.3.1 最大化光层疏导算法的基础及主要思想 |
| 3.3.2 最大化光层疏导算法步骤及流程图 |
| 3.3.3 仿真环境,参数及条件介绍 |
| 3.3.4 仿真结果分析 |
| 3.4 最大化电层疏导算法(MELG) |
| 3.4.1 最大化光层疏导算法的基础及主要思想 |
| 3.4.2 算法实现步骤及流程图 |
| 3.4.3 仿真环境条件及结果分析 |
| 3.5 最大化光层疏导算法和最大化电层疏导算法的对比 |
| 3.5.1 算法内容和思想的分析对比 |
| 3.5.2 仿真对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于资源分配的疏导算法和基于动态业务分类的疏导算法 |
| 4.1 基于网络资源分配的最大化光层疏导算法(BRA-MOLG) |
| 4.1.1 算法的创新点思想及主要思想 |
| 4.1.2 算法步骤 |
| 4.1.3 算法流程图 |
| 4.1.4 仿真结果及分析: |
| 4.2 基于网络资源分配的最大化电层疏导算法(BRA-MELG) |
| 4.2.1 算法的创新点思想及主要思想 |
| 4.2.2 算法步骤 |
| 4.2.3 算法流程图 |
| 4.2.4 仿真结果及分析 |
| 4.3 基于动态业务分类的光电混合疏导算法(BTAMLG) |
| 4.3.1 算法的主要思想和创新点 |
| 4.3.2 算法步骤 |
| 4.3.3 算法流程图 |
| 4.3.4 仿真结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 论文总结与下一步展望 |
| 5.1 论文的总结 |
| 5.2 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）空分复用弹性光网络中基于光路管理的能耗感知策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 空分复用弹性光网络概述 |
| 1.1.1 光网络传输容量的发展 |
| 1.1.2 WDM光网络到EONs的过度 |
| 1.1.3 SDM技术 |
| 1.2 SDM-EONs中的关键问题 |
| 1.2.1 路由、纤芯及频谱分配问题 |
| 1.2.2 芯间串扰问题 |
| 1.2.3 网络能耗问题 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 |
| 第2章 EONs中的节能策略 |
| 2.1 面向硬件器件的节能技术 |
| 2.1.1 器件的改进与部署 |
| 2.1.2 睡眠策略的应用 |
| 2.2 网络层的节能路由机制 |
| 2.3 典型的节能技术 |
| 2.3.1 光旁路技术 |
| 2.3.2 业务疏导技术 |
| 2.4 面向网络全局的节能策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于纤芯分区的光路共享节能策略 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 能耗模型与问题分析 |
| 3.2.1 能耗模型 |
| 3.2.2 问题分析 |
| 3.3 LSCP节能算法 |
| 3.3.1 业务预测 |
| 3.3.2 业务模型 |
| 3.3.3 算法描述 |
| 3.4 仿真验证与结果分析 |
| 3.4.1 仿真环境 |
| 3.4.2 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 预测空闲光路的节能策略 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 能耗模型与问题分析 |
| 4.2.1 能耗模型构建 |
| 4.2.2 问题分析 |
| 4.3 EPIL算法 |
| 4.3.1 业务预测 |
| 4.3.2 算法描述 |
| 4.4 仿真验证与结果分析 |
| 4.4.1 仿真环境 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 主要工作与创新 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（6）弹性光网络中路由选择和频谱分配算法及其优化方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 |
| 1.3.1 论文主要工作 |
| 1.3.2 论文内容安排 |
| 第二章 弹性光网络中的路由和频谱分配问题 |
| 2.1 弹性光网络的基本概念 |
| 2.1.1 弹性光网络的基本原理 |
| 2.1.2 弹性光网络的架构 |
| 2.2 弹性光网络中的关键问题 |
| 2.2.1 RSA问题 |
| 2.2.2 能耗问题 |
| 2.2.3 碎片问题 |
| 2.3 路由选择和频谱分配问题 |
| 2.3.1 路由选择问题 |
| 2.3.2 频谱分配问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多域感知EON节能路由算法 |
| 3.1 弹性光网络节能策略 |
| 3.1.1 面向硬件设备的节能技术 |
| 3.1.2 网络层的节能路由机制 |
| 3.2 碎片度量因子 |
| 3.2.1 频域度量因子 |
| 3.2.2 空域度量因子 |
| 3.2.3 时域度量因子 |
| 3.3 EON节能路由算法(MDAR) |
| 3.3.1 能耗模型 |
| 3.3.2 算法描述 |
| 3.4 仿真实验和性能分析 |
| 3.4.1 仿真环境与参数 |
| 3.4.2 结果讨论与性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于频谱候选窗的频谱分配方案 |
| 4.1 频谱分配算法 |
| 4.2 基于频谱候选窗的频谱分配方案(SCW-SA) |
| 4.2.1 频谱候选窗定义 |
| 4.2.2 空闲频谱连续度定义 |
| 4.2.3 算法描述 |
| 4.2.4 算法示例 |
| 4.3 仿真实验与性能分析 |
| 4.3.1 仿真环境与参数 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文主要工作小结 |
| 5.2 未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（7）弹性光网络中虚拟网络服务链部署研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.1.1 弹性光网络产生的背景和优势 |
| 1.1.2 网络功能虚拟化以及服务链部署的研究背景 |
| 1.1.3 弹性光网络中虚拟网络功能服务链部署的研究意义 |
| 1.2 研究的现状 |
| 1.2.1 弹性光网络的研究现状 |
| 1.2.2 虚拟网络功能服务链部署的研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作和结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 弹性光网络中VNF服务链部署的关键技术 |
| 2.1 虚拟化技术 |
| 2.1.1 虚拟化 |
| 2.1.2 网络功能虚拟化 |
| 2.1.3 虚拟网络功能以及服务链的概念 |
| 2.2 IP over EON网络中的关键技术 |
| 2.2.1 OFDM技术 |
| 2.2.2 距离自适应调制技术 |
| 2.2.3 路由与频谱分配技术 |
| 2.2.4 流量疏导技术 |
| 2.3 强化学习 |
| 2.3.1 马尔可夫决策过程 |
| 2.3.2 Q-learning算法 |
| 2.3.3 DQN算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 弹性光网络中VNF服务链部署的吞吐量研究 |
| 3.1 基于吞吐量优化的ILP算法 |
| 3.1.1 IP over EON网络结构 |
| 3.1.2 距离自适应调制格式VNF服务链部署表达式 |
| 3.1.3 单一调制格式VNF服务链部署表达式 |
| 3.2 仿真结果与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 弹性光网络中VNF服务链部署能耗研究 |
| 4.1 路由能耗模型 |
| 4.2 基于能耗优化的弹性光网络中服务链部署ILP模型 |
| 4.2.1 基于VNF服务链的ILP模型 |
| 4.2.2 基于硬件中间件的服务链部署ILP模型 |
| 4.3 基于DQN强化学习系统的VNF服务链部署算法 |
| 4.3.1 深度强化学习算法VNF服务链部署模型 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 ILP算法仿真结果与分析 |
| 4.4.2 深度强化学习算法仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）面向可靠弹性光网络的多故障多层集成优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 光网络发展介绍 |
| 1.2 网络生存性 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织安排 |
| 第2章 面向双故障FIPP P-CYCLE保护网络优化设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 p-Cycle保护技术 |
| 2.2.1 p-Cycle保护技术的工作原理 |
| 2.2.2 FIPPp-Cycle保护技术的基本概念及工作原理 |
| 2.3 面向双故障FIPP p-Cycle保护网络的资源分配 |
| 2.3.1 基于完全跨接的双故障保护 |
| 2.3.2 问题描述 |
| 2.3.3 ILP优化模型 |
| 2.4 仿真与结果分析 |
| 2.4.1 仿真条件 |
| 2.4.2 不同双故障保护技术备用容量冗余度比较 |
| 2.4.3 网络备选环数目对网络备用容量冗余度的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 光层信号再生和电层流量疏导的集成优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光信号再生方式 |
| 3.2.1 光层OEO再生 |
| 3.2.2 IP层再生 |
| 3.3 再生器选择和共享 |
| 3.3.1 带宽负载阈值策略 |
| 3.3.2 再生器节点的选择 |
| 3.4 弹性光网络的流量疏导 |
| 3.4.1 电层流量疏导 |
| 3.4.2 光层流量疏导 |
| 3.4.3 光电层混合流量疏导 |
| 3.5 光层信号再生与电层流量疏导的集成优化 |
| 3.5.1 问题描述 |
| 3.5.2 启发式算法 |
| 3.6 仿真与结果分析 |
| 3.6.1 仿真条件 |
| 3.6.2 带宽负载阈值对网络再生器使用数量的影响 |
| 3.6.3 带宽负载阈值对网络频谱使用效率的影响 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 总结和展望 |
| 4.1 本文工作总结 |
| 4.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语对照表 |
| 攻读硕士期间的学术成果 |
| 致谢 |
（9）流量疏导在200G/400G WDM网络中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 国内外研究现状 |
| 1.1.1 国外研究概况 |
| 1.1.2 国内研究概况 |
| 1.2 本文研究内容及章节安排 |
| 1.2.1 本文研究内容 |
| 1.2.2 本文的章节安排 |
| 2 200G/400GWDM光网络系统 |
| 2.1 200G/400GWDM网络调制技术 |
| 2.1.1 调制与解调 |
| 2.1.2 200G/400G的调制方案 |
| 2.1.3 波道间隔及保护频带 |
| 2.2 200G/400G光网络系统硬件组成 |
| 2.2.1 光调制模块组成 |
| 2.2.2 光交换及传输设备 |
| 2.3 200G/400G网络中的灵活频谱分配技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 光网络流量疏导的理论与方法 |
| 3.1 流量疏导的定义及形式化表述 |
| 3.1.1 RWA问题描述 |
| 3.1.2 光网络疏导定义及表述 |
| 3.2 光网络中常用的流量疏导方法 |
| 3.2.1 环形网络流量疏导方法 |
| 3.2.2 MESH网络流量疏导方法 |
| 3.2.3 层结构网络流量疏导方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 200G/400GWDM网络的流量疏导的原理与设计 |
| 4.1 200G/400GWDM网络流量疏导概述 |
| 4.2 200G/400GWDM网络流量疏导的形式化表述 |
| 4.3 200G/400GWDM网络流量疏导的方案设计 |
| 4.3.1 网络分片及汇聚结点选取 |
| 4.3.2 逻辑拓扑设计与光路构建 |
| 4.3.3 路由及频谱分配 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 200G/400GWDM网络流量疏导的实现 |
| 5.1 网络分片与汇聚点选取算法实现 |
| 5.2 逻辑拓扑设计与光路构建实现 |
| 5.3 路由频谱分配算法实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实验数据及分析 |
| 6.1 200G/400G网络流量疏导测试说明 |
| 6.2 200G/400G网络流量疏导对比参数设计 |
| 6.3 200G/400G网络流量疏导实验结果对比分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 |
| 附录2 主要英文缩写语对照表 |
（10）多层多域业务疏导光网络中恢复策略及算法设计与仿真实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关技术研究发展现况 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第2章 WDM光网络的生存性及业务量疏导技术 |
| 2.1 IP over WDM光网络概述 |
| 2.2 IP over WDM光网络的生存性技术 |
| 2.2.1 保护机制 |
| 2.2.2 恢复机制 |
| 2.3 IP over WDM光网络的业务量疏导技术 |
| 2.3.1 业务量疏导技术的定义 |
| 2.3.2 业务量疏导结构 |
| 2.3.3 几种典型业务量疏导技术 |
| 2.4 通用多协议标签交换 |
| 2.4.1 GMPLS的链路管理 |
| 2.4.2 GMPLS的路由与寻址 |
| 2.4.3 GMPLS的信令扩展 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多层多域光网络生存性技术研究 |
| 3.1 多层多域光网络的生存性 |
| 3.2 多域光网络生存性关键技术 |
| 3.2.1 信息聚合技术 |
| 3.2.2 拓扑聚合技术 |
| 3.2.3 虚链路映射方法 |
| 3.3 层间与域间生存性技术 |
| 3.3.1 层间生存性 |
| 3.3.2 域间生存性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多层多域疏导光网络恢复策略及算法设计 |
| 4.1 问题描述及符号定义 |
| 4.1.1 OXC节点模型 |
| 4.1.2 多层多域光网络模型 |
| 4.2 多域业务量疏导算法设计 |
| 4.2.1 域内疏导算法 |
| 4.2.2 域间疏导算法 |
| 4.3 域内IP层故障恢复算法设计 |
| 4.4 域内WDM层故障恢复算法设计 |
| 4.5 域内层间协调恢复策略及算法设计 |
| 4.6 层域恢复算法设计 |
| 4.7 层域恢复算法复杂度分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 仿真实现与性能分析 |
| 5.1 仿真实验总体框架 |
| 5.2 仿真实验模型 |
| 5.2.1 单域网络系统模型 |
| 5.2.2 多域网络系统模型 |
| 5.2.3 网络中业务模型 |
| 5.3 实验方案 |
| 5.4 仿真实现 |
| 5.5 仿真性能评价指标 |
| 5.6 仿真数据分析 |
| 5.6.1 实验一 |
| 5.6.2 实验二 |
| 5.6.3 实验三 |
| 5.6.4 实验四 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间发表论文情况 |
四、WDM疏导网络中的动态光路保护算法（论文参考文献）
- [1]弹性光网络碎片感知共享通路保护算法[D]. 刘鑫. 大连海事大学, 2020(01)
- [2]弹性光网络中多跳路由和频谱资源分配算法研究[D]. 李娜娜. 河北工程大学, 2020(08)
- [3]业务驱动的移动承载网络资源联合优化技术研究[D]. 于浩. 北京邮电大学, 2020(01)
- [4]弹性光网络中动态业务的光电混合疏导[D]. 亚威. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]空分复用弹性光网络中基于光路管理的能耗感知策略研究[D]. 贺进有. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [6]弹性光网络中路由选择和频谱分配算法及其优化方案研究[D]. 刘晓玲. 南京邮电大学, 2019(02)
- [7]弹性光网络中虚拟网络服务链部署研究[D]. 杨子健. 深圳大学, 2019(09)
- [8]面向可靠弹性光网络的多故障多层集成优化研究[D]. 张宇馨. 苏州大学, 2019(02)
- [9]流量疏导在200G/400G WDM网络中的应用[D]. 毕晓雪. 武汉邮电科学研究院, 2019(06)
- [10]多层多域业务疏导光网络中恢复策略及算法设计与仿真实现[D]. 包水灵. 东北大学, 2015(01)