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Artificial Neural Network-Based QoT Estimation for Lightpath Provisioning in Optical Networks 광 네트워크에서 Lightpath 프로비저닝을 위한 인공 신경망 기반 QoT 추정

Min ZHANG, Bo XU, Xiaoyun LI, Dong FU, Jian LIU, Baojian WU, Kun QIU

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요약 :

광 전송 네트워크의 용량은 꾸준히 증가해 왔으며 네트워크는 더욱 역동적이고 복잡하며 투명해지고 있습니다. 물리 계층에서 전송 품질(QoT)을 추정하기 위해 최악의 가정을 사용하는 것이 일반적이지만 과도한 프로비저닝으로 인해 마진 요구 사항이 높아집니다. 구축될 라이트 경로에 대한 QoT에 대한 정확한 추정은 프로비저닝 마진을 줄이는 데 중요합니다. 기계 학습(ML)은 네트워크 데이터 분석을 수행하고 자동화된 네트워크 자체 구성을 가능하게 하는 가장 강력한 방법론적 접근 방식 중 하나로 간주됩니다. 본 논문에서는 구축하려는 광 경로의 광신호 대 잡음비(OSNR)를 추정하기 위한 ML의 한 분야인 인공 신경망(ANN) 프레임워크를 제안합니다. 이는 스펙트럼 인접 채널 간의 비선형 간섭과 광학 모니터링 불확실성을 모두 고려합니다. Lightpath의 링크 정보 벡터는 입력으로 사용되며 Lightpath의 OSNR은 ANN 출력의 대상입니다. 추정 정확도에 대한 인접 채널 수의 비선형 간섭 영향이 고려됩니다. 광범위한 시뮬레이션 결과는 제안된 OSNR 추정 방식이 모든 RWA 알고리즘과 함께 작동할 수 있음을 보여줍니다. 충분한 학습 데이터가 제공되면 98% 이상의 높은 추정 정확도와 0.5dB 미만의 추정 오차를 얻을 수 있습니다. ANN 모델 R=보다 정확한 OSNR 추정치를 얻으려면 4개의 인접 채널을 사용해야 합니다. 결과를 바탕으로 새로운 광 경로 프로비저닝을 위해 제안된 ANN 기반 OSNR 추정은 미래 광 전송 네트워크의 마진 감소 및 저비용 운영을 위한 유망한 도구가 될 수 있을 것으로 예상됩니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E102-B No.11 pp.2104-2112
발행일
2019/11/01
공개일
2019/05/16
온라인 ISSN
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2018EBP3325
원고의 종류
PAPER
범주
네트워크

작성자

Min ZHANG
  University of Electronic Science and Technology of China
Bo XU
  University of Electronic Science and Technology of China
Xiaoyun LI
  University of International Business and Economics
Dong FU
  University of Electronic Science and Technology of China
Jian LIU
  Nanjing University of Finance and Economics
Baojian WU
  University of Electronic Science and Technology of China
Kun QIU
  University of Electronic Science and Technology of China

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