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1.
针对灾难下空分复用弹性光网络中业务的保护成功率低、保护开销以及芯间串扰高的问题,提出一种基于机器学习的区分可用性抗灾难保护策略.首先,使用基于线性判别式分析的支持向量机感知业务可用性需求;然后,在此基础上采用动态竞争优先级分配,在确保业务可用性需求的前提下,为多链路故障提供最大化保护频谱的共享;最后,为了降低芯间串扰,设计了交替式频谱纤芯选择方案.仿真结果表明:该保护策略在提高业务保护成功率的同时,可以取得较低的频谱冗余率和芯间串扰.  相似文献   
2.
为降低空分复用弹性光网络(SDM-EONs)资源分配过程中的芯间串扰,并减少光路频繁拆建所产生的时间和频谱维度碎片,提出了一种分层图辅助的路由、纤芯和频谱分配策略.该策略主要分为离线预测与在线调度两个阶段:首先结合网络中业务序列的时间特性,利用基于门控循环单元的循环神经网络模型完成未来业务属性的离线预测;然后根据图染色理论建立考虑芯间串扰的分层图架构三维网络资源模型;最后利用离线预测结果和分层间的不同特性,设计综合度量时间和频谱维度的自适应在线资源分配算法,从而实现资源的高效调度.仿真结果表明:该策略在提高资源利用率的同时,显著降低了网络芯间串扰和阻塞率.  相似文献   
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