【摘要】：由于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的爆炸式增長而倍增的帶寬需求以及WDM技術(shù)帶來的新型的光帶寬資源的復(fù)用,智能光網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生并得到飛速發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)阻塞率的高低是衡量網(wǎng)絡(luò)性能的一個(gè)非常重要的指標(biāo),如何最大程度地減少智能光網(wǎng)絡(luò)的阻塞率,提高網(wǎng)絡(luò)的資源利用率是研究智能光網(wǎng)絡(luò)的核心問題之一。部分稀疏有限范圍波長變換網(wǎng)絡(luò)模型能夠降低網(wǎng)絡(luò)的阻塞率,同時(shí)最小化網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)。本文主要研究智能光網(wǎng)絡(luò)中基于部分稀疏有限范圍波長變換網(wǎng)絡(luò)模型的擁塞控制問題并提出了一些創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)。智能光網(wǎng)絡(luò)擁塞產(chǎn)生的原因可以分為有限的波長資源、波長連續(xù)性限制和鏈路的級(jí)聯(lián)效應(yīng)三大類。首先,為了消除網(wǎng)絡(luò)的波長連續(xù)性限制,在波長轉(zhuǎn)換代價(jià)和網(wǎng)絡(luò)阻塞率之間取得折中,論文設(shè)計(jì)了基于部分稀疏有限范圍波長變換網(wǎng)絡(luò)模型的波長變換器配置算法；其次,為了降低網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間不均衡性,論文在基于部分稀疏有限范圍波長變換網(wǎng)絡(luò)模型的波長變換器配置算法的基礎(chǔ)上加入波長緩存策略,設(shè)計(jì)了基于波長緩存的擁塞控制路由算法。同時(shí)設(shè)計(jì)了阻塞率分解法解決波長緩存策略中的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)阻塞率關(guān)鍵問題。再次,為了解決網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c業(yè)務(wù)傳輸請求的空間分布不均衡而造成網(wǎng)絡(luò)資源的不充分利用,論文將波長緩存策略與軟搶占策略相結(jié)合,設(shè)計(jì)了基于波長緩存和軟搶占策略的擁塞控制路由算法,并通過負(fù)載加權(quán)法和交換路由法分別解決了軟搶占策略中的擁塞定位和重路由計(jì)算兩大關(guān)鍵問題。該算法更好地保護(hù)已有業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量,當(dāng)且僅當(dāng)被搶占業(yè)務(wù)找到新路徑進(jìn)行傳輸時(shí),才會(huì)中斷該業(yè)務(wù)傳輸請求并釋放其資源給新的業(yè)務(wù)使用。論文最后對設(shè)計(jì)的三種擁塞控制算法進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn),對不同選路方案的性能進(jìn)行了對比分析。仿真結(jié)果表明：基于部分稀疏有限范圍波長變換網(wǎng)絡(luò)模型的波長變換器的配置算法可以在很大程度上提高網(wǎng)絡(luò)性能改善度,較之基于稀疏部分波長變換網(wǎng)絡(luò)模型的波長變換器配置算法網(wǎng)絡(luò)性能改善度提高了大約20%；基于波長緩存的擁塞控制路由算法以及基于波長緩存和軟搶占的擁塞控制路由算法都可以有效減少網(wǎng)絡(luò)阻塞率,提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率,較之沒有波長緩存策略和軟搶占的擁塞控制算法,網(wǎng)絡(luò)阻塞率分別降低了13%和10%。
[Abstract]:Due to the explosive growth of data services and the multiplication of bandwidth requirements and the reuse of new optical bandwidth resources brought by WDM technology, intelligent optical networks emerge as the times require and develop rapidly. The network blocking rate is a very important index to measure the network performance. How to reduce the blocking rate of the intelligent optical network to the greatest extent and improve the network resource utilization is one of the core problems in the research of the intelligent optical network. The partially sparse finite range wavelength conversion network model can reduce the blocking rate of the network and minimize the network cost. In this paper, the problem of congestion control based on partially sparse finite range wavelength conversion network model in intelligent optical networks is studied and some innovative designs are proposed. The causes of congestion in intelligent optical networks can be divided into three categories: limited wavelength resource, wavelength continuity limitation and cascading effect of link. Firstly, in order to eliminate the limitation of wavelength continuity and make a compromise between wavelength conversion cost and network blocking rate, a wavelength converter configuration algorithm based on partially sparse finite range wavelength conversion network model is designed. Secondly, in order to reduce the time imbalance of the network, this paper adds the wavelength buffer strategy to the wavelength converter configuration algorithm based on the partially sparse finite range wavelength conversion network model. A congestion control routing algorithm based on wavelength buffer is designed. At the same time, the blocking rate decomposition method is designed to solve the critical problem of computing the network blocking rate in the wavelength buffer strategy. Thirdly, in order to solve the problem of uneven spatial distribution of network topology and traffic request, this paper combines wavelength cache policy with soft preemption strategy. A congestion control routing algorithm based on wavelength cache and soft preemption strategy is designed, and two key problems of congestion location and rerouting calculation in soft preemption strategy are solved by load weighting method and switching routing method, respectively. The proposed algorithm can better protect the quality of service of the existing service. If and only if the preemptive service finds a new path for transmission, it will interrupt the traffic request and release its resources to the new service. Finally, three congestion control algorithms are simulated, and the performance of different routing schemes is compared and analyzed. The simulation results show that the configuration algorithm of wavelength converter based on partially sparse finite range wavelength conversion network model can greatly improve the performance of the network. Compared with the wavelength converter configuration algorithm based on sparse partial wavelength conversion network model, the network performance is improved by about 20%. The congestion control routing algorithm based on wavelength buffer and congestion control routing algorithm based on wavelength cache and soft preemption can effectively reduce the congestion rate and improve the utilization of network resources. Compared with the congestion control algorithm without wavelength buffer and soft preemption, the blocking rate of the network is reduced by 13% and 10%, respectively.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN929.1

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本文編號(hào)：2423013