一、基于统一控制平面的异构自动交换光网络（论文文献综述）
刘博妍[1]（2021）在《5G移动承载网络中面向隔离需求的切片映射策略研究》文中研究表明5G时代,多样化的业务场景驱动移动通信网络朝着可定制化、异构资源融合的方向发展。融合SDN/NFV技术,网络切片已成为5G网络支持多业务、管控多资源的重要解决方案之一。在网络切片映射过程中,如何将移动承载网络的资源共享与业务隔离统一规划,保障切片服务质量的同时,最大化移动承载网络的经济效益,是运营商面临的关键问题。本文围绕具备隔离特性的网络切片映射策略展开研究,设计并实现了切片全生命周期管理平台,主要研究工作和创新点如下:（1）本文针对网络切片的隔离需求,提出适合5G移动承载网络的切片多粒度隔离模型,综合考虑切片在带宽、时延、隔离性及服务时间等方面的差异化需求,联合光网络资源和节点处理资源,以优化切片阻塞率及物理资源利用为目标,设计了基于辅助图的负载均衡切片映射策略及其优化方案,并与目前常用的三种映射策略进行对比。仿真结果表明,基于负载均衡的思想,在不同流量负载和光网络资源条件下,本文提出的映射策略可有效提高切片成功率和收益开销比。（2）本文从异构资源统一管控的角度出发,融合SDN/NFV技术,设计了支持网络切片全生命周期管理的资源管控平台解决方案,在实现切片隔离映射功能的基础上,扩展切片资源监控模块,以实现动态场景下切片自适应调整功能。本人在完成编排及控制平面中核心模块的开发工作基础上,结合已有网络设备搭建实验平台,验证了切片隔离部署和自适应资源调整功能的可行性,以及核心策略对提升网络资源利用率的有效性。
张宇[2]（2021）在《卫星光网络组网技术研究》文中研究说明随着全球化时代的到来,人们需要便捷和高质量的通信服务。近些年,地面通信网络快速发展,为用户提供了更便捷、更高速率、更大带宽的通信服务。但地面通信网络依赖地面基站,因而面临着覆盖范围有限、易受地面灾害影响等问题。卫星网络不依赖地面基站,能够实现全球覆盖且不受地面灾害影响。但现有卫星网络所使用的微波无线通信有天线尺寸大、功率消耗大、速率有限、带宽有限、频谱资源紧张、较易受到星间环境干扰等缺点,难以满足新时代对通信网络提出的高数据速率、大通信容量、抗干扰等新需求。卫星光网络在卫星网络中使用空间光通信来弥补微波无线通信的不足,不仅具有卫星网络的全球覆盖能力,还具有数据速率高、通信容量大、功耗低、天线尺寸小、抗干扰能力强等优点,能够满足通信新需求。同时,卫星光网络组网面临着网络拓扑动态变化、网络资源有限、硬件资源有限等问题,进而限制了其在未来通信网络中的应用和发展。为解决上述问题,本文分别从天地一体化网络仿真平台和基于星间激光链路的组网协议两个角度对卫星光网络组网技术展开了研究,其研究内容和创新点如下:1)基于拓扑优化和预判保护的业务传输保障设计卫星光网络拓扑结构的动态变化导致星间激光链路的频繁中断,进而影响卫星光网络中的业务传输。针对该问题,本文设计了考虑链路可用时间的拓扑构建算法,该算法能够有效增加所建立网络拓扑中星间链路的可用时间;设计了预判保护机制,该机制能够预判网络拓扑规律性变化导致的星间链路中断,提前建立新的业务路径。结果表明,拓扑构建算法使得在其所构建的网络拓扑中,各时间片内稳定不变的动态链路占所有动态链路的70%以上,从而增加了网络拓扑的稳定性;预判保护机制能够保障拓扑规律性变化时的业务的稳定传输。2)基于OSPF优化的链路状态数据库自更新机制和单向链路机制卫星光网络中较长的链路传输时延增加了传统OSPF（Open Short Path First,开放最短路径优先）协议的收敛时间;同时其网络拓扑的动态变化使得传统OSPF协议需要频繁产生泛洪信息来更新网络拓扑变化。针对上述问题,本文对OSPF协议进行了优化,设计了链路状态数据库自更新机制,该机制能够根据网络拓扑变化规律自行更新本地链路状态数据库,以有效提高路由收敛速度并减少网络资源消耗;设计了单向链路机制,该机制使得OSPF协议能够识别单向链路并将其链路状态更新到链路状态数据库,从而提高网络资源利用率。3)基于标签交换的AOS帧转发机制卫星光网络通信多遵循 CCSDS（Consultative Committee for Space Data Systems,空间数据系统咨询委员会）框架,其中AOS（Advanced Orbiting Systems,高级在轨系统）帧在各节点转发时需要进行拆包、组包、高层协议处理等操作,从而占用有限的卫星平台硬件处理能力。针对该问题,本文设计了基于标签交换的AOS帧转发机制,该机制使得中间节点通过标签交换实现AOS帧的转发,从而能够避免上述操作并对AOS帧进行快速转发。结果表明,AOS帧转发机制能够加快中间节点转发效率并减少硬件性能消耗。其中在相同的FPGA逻辑和CPU资源消耗下,该机制处理IPv6和IPv4报文的速度分别比传统机制快3.6倍和2.9倍。综上,本文从不同角度对卫星光网络组网技术进行了研究,为当前卫星光网络组网中面临的一些问题提供了解决方案,也为未来卫星光网络的组网和应用提供了一些分析与参考。
李进[3]（2020）在《智能感知光网络中光性能监测与信号处理关键技术研究》文中研究指明近年来,随着新兴数据业务、复杂高阶调制、动态波长切换、灵活频谱栅格与混合传输技术的发展,光网络正朝着动态化、复杂化与异构化的方向演进,对光网络的管理控制能力提出了更高要求。在传统光网络管控中,传输系统自适应能力薄弱,网络管控可信有效数据缺乏,且传输系统与网络管控间缺乏跨层感知与智能反馈功能。面对上述问题,在人工智能（AI）与软定义网络技术的支持下,具有网络状态立体感知、网络数据智能分析以及网络组件自适应控制优势的智能感知光网络（CON）成为研究热点之一。本文以智能感知光网络中的光性能监测与信号处理技术为核心,围绕AI驱动的智能感知光网络架构、光传输系统损伤自适应监测与补偿、面向智能感知光网络数据库的数据增强,以及基于物理层感知与网络层反馈的资源管控等问题,提出了若干技术创新方案。主要论文工作与创新点如下:1、基于感知光网络中核心思想即“感知-学习-动作”闭环控制,设计了一种AI驱动的智能感知光网络结构,规范了网络状态监测中数据源、监测方式、数据存储与数据表示的实现方式。此外,在网络管理控制中引入了各类AI驱动型智能网络管控应用,包括光性能监测、物理损伤补偿、网络设备控制、传输链路质量估计、网络资源分配、网络流量预测与网络故障管理。另外,总结了软定义网络组件的工作原理与实现方案,以闭环形式实现“观察-学习-动作”的功能设计,为智能感知光网络的实现提供基础架构支持。2、针对光传输系统中物理损伤补偿算法缺乏智能学习能力、依赖传输链路信息且自适应性不足等问题,提出了两种基于机器学习的自适应损伤监测与补偿算法。面向光纤传输系统,论文提出了一种基于深度神经网络（DNN）的自适应色散（CD）监测与补偿算法。仿真结果表明该算法在2000ps/nm动态范围内的平均监测误差约为20ps/nm,与基于CD扫描与频域均衡的经典方法相比,计算复杂度显着降低,需要的乘法器,加法器和比较器的数量分别减少了 98.6%,98.8%和64.4%。另外,面向自由空间光传输系统,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的大气湍流监测与轨道角动量键控（OAM-SK）自适应解调方案。该方案对于8-OAM-SK系统的自适应解调误差约为0.86%,比传统方案的解调精度提高了 19.2%。同时,首次提出基于CNN的大气湍流监测方案,对6种典型大气湍流信道的监测精度达到95.2%。3、针对光网络智能管控中AI驱动型应用缺乏有效可信网络流量数据,以及实际网络故障数据严重不均衡的难题,提出了基于深度学习的自适应时序数据增强算法与基于生成对抗网络（GAN）的网络故障数据均衡算法。实验数据表明,对于接入网与核心网中6种典型流量类型,合成的增强流量数据与对应实际流量数据关于均值,方差和Hurst指数平均偏差分别为0.7%,1.3%与7.0%,明显低于传统的统计参数配置法（SPC）的对应值。另外,实验结果显示,当在基于支持向量机（SVM）的故障识别模型中采用本文所提出的基于GAN的网络故障均衡算法时,相对于采用原始不均衡数据集的情况,故障漏报率从24.7%降低至3.8%。对于基于SVM、K最近邻算法（KNN）、决策树（DT）、随机森林（RF）以及梯度下降树（GBDT）的故障识别算法,结合了本方案所提出的故障数据均衡算法的GBDT模型在漏报率、准确率与召回率指标上综合优于其他算法,有效减少了数据不均衡对网络故障识别的影响。4、针对光网络中网络资源控制技术依赖人工干预、缺乏响应反馈以及动态建模能力薄弱的局限,提出了基于物理层感知与网络层反馈的资源管控机制,并通过引入基于深度强化学习（DRL）的数字孪生技术,有效提高了可编程光收发机（POT）的动态建模与智能控制能力,实现了 POT中调制格式、波特率与前项纠错（FEC）编码按需自动调整。与经典的基于最大传输容量（MaxCap）的POT相比,本文所提出的DRL-POT可以节约19.4%的频谱资源,并可以获得类似的网络时延性能。受益于双引擎DRL中的双神经网络结构和反馈控制机制,本文所提出的DRL-POT有效建立动态POT模型,以适应随时间变化的流量负载和链路传输质量,并且根据最大传输效能选择对应的最佳POT控制动作,反馈控制物理空间的POT,以确保满足业务网络时延需求并提高频谱资源使用效率。
崔璐[4]（2020）在《边缘计算光网络中分布式数据处理与聚合策略研究》文中研究说明随着物联网、虚拟现实、智慧城市等各种新兴业务的出现及其广泛应用,对网络结构的演变起到了极大的推动作用。传统的云计算模式已经无法满足业务在带宽、时延和可靠性等方面的需求。边缘计算因其可以将核心网的计算和存储能力下沉到网络边缘,为大带宽、低时延和高可靠性的业务提供了一种全新的解决方案。但是由于边缘数据中心存储和处理能力有限,多个跨异地分布的边缘数据中心协作将是边缘计算中的主要工作模式之一。本文将这种基于多个跨异地数据中心协作的处理模式抽象为边缘计算光网络中分布式数据处理和聚合任务,其中每个任务中通常包含多个并行处理的子任务。如何联合优化在多边缘数据中心协作过程中计算和带宽资源分配,以及减小平均任务完成时间是一个亟待解决的问题。针对该问题,本文提出了一种联合计算、带宽资源调整和任务调度的启发式算法,同时设计并搭建了面向分布式数据处理和聚合的资源管控平台,并对提出的算法进行了实验验证。本文的研究工作和创新点如下:（1）本文提出了一种联合计算、带宽资源调整和任务调度的启发式算法。在分析分布式数据处理和聚合任务面临的问题和挑战基础之上,同时结合边缘计算光网络的特性,本文对边缘计算光网络中分布式数据处理和聚合任务的各个流程分别进行了数学建模。然后,针对边缘数据中心协作过程中的计算和带宽资源部署问题,本文提出了一种联合计算、带宽资源调整策略。针对任务调度问题,本文提出了一种基于子任务“插队”的任务调度策略。仿真结果表明,本文提出的算法极大的减少了平均任务完成时间,同时提升了网络资源利用率。（2）面向分布式数据处理和聚合的资源管控平台的设计和实现。在分析边缘光网络中多维度异构资源协同处理和边缘数据中心协作的需求之上,本文设计了一种基于SDN/NFV技术以及多种开源项目的面向分布式数据处理和聚合的资源管控平台,并结合已有的可编程光通信设备完成了实验平台的搭建。在该平台中实现了边缘计算光网络中多维资源的灵活管控,以及实现了边缘计算光网络中分布式数据处理和聚合过程。同时,在实验平台上实验验证了提出的联合计算和带宽调整策略的有效性和可行性。
于浩[5]（2020）在《业务驱动的移动承载网络资源联合优化技术研究》文中研究说明随着高清视频、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。
郑宇[6]（2019）在《软件定义分层光接入网及其应用技术研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着移动通信、数据中心、物联网和工业互联网等信息物理系统（CPS）建设高潮的到来,对可集数据采集、融合、交换与处理为一体的高速大容量光接入网的需求激增。由于接入根节点产生的海量数据时空分布的多源化、离散化和异构性,传统光接入网已难以满足需求。本文以上述应用需求为牵引,通过软件定义和光电混合交换技术,研究新型光接入网架构、节点与交换技术,贯通物理层与媒质接入控制（MAC）层,满足海量数据接入与处理的需求。首先,论文提出了软件定义分层光接入网（SD-HOAN）方案,对核心与接入两类网络域实现统一控制,上、下行和控制信道分别采用不同的波段,对簇、集、域及核心四层信号实现分层分布式光电混合交换,使得物理层与媒质接入控制层无缝贯通,从而实现海量多源异构数据的汇聚融合、分层交换和统一控制。研制了网络仿真器,基于SDHOAN架构提出了周期信令传输机制与时隙密排调度算法,仿真验证了SD-HOAN具有高吞吐量、低时延等性能。接着,论文分别提出了单/双纤双向两种无源光分配节点（PODN）和输出端口带宽可重构光电混合核心交换节点（HOECSN）结构。通过PODN,搭建了HOECSN与边缘接入节点（EAN）间和EAN之间的传输通路。研究了PODN、HOECSN与MAC融合技术,实现了集内、域内和核心层海量异构数据交换,基于流量统计信息动态配置了输出端口带宽,提高了输出带宽利用率,降低了节点功耗。然后,论文研究了SD-HOAN技术在两种具体场景中的应用。设计了大规模数据中心SD-HOAN系统方案,PODN与簇间交换节点分别构成无源光接入与电接入层,实现了双MAC分层交换,基于负载感知双模态（LSDM）调度算法实现了簇内高效通信,具有高扩展与低功耗特性。设计了智能变电站SD-HOAN系统方案,研制出边缘、核心节点原型样机,搭建了智能变电站面向SV业务的SD-HOAN现场实验系统,实验测得系统具有低时延、单向组播、协议转换与光域信号汇聚等功能。最后,论文给出全文总结以及有待开展的工作。
江涛[7]（2019）在《面向5G应用的认知数据中心互连网络架构设计与关键技术研究》文中研究说明近年来,随着数字信息技术的高速发展,诸如高清视频,虚拟现实等新兴数据业务呈现出爆发式增长,并对移动通信基础网络性能提出更高的要求。在此背景下,第五代移动通信（5G）系统应运而生,旨在解决未来海量的终端接入和复杂的端到端服务质量需求。为达到上述目标,5G提出更宽泛的应用场景和更高的通信标准,并因此对承载网提出更高要求。以数据中心互连为核心的承载网成为提供云计算和边缘计算服务以支撑5G新型数据业务的关键。然而,面向5G应用的数据中心互连网络面临着严峻挑战,需要新的网络架构和技术,包括超大传输容量、集中控制平面和智能的控制算法才能满足未来5G业务的端到端服务需求。针对上述挑战,本论文探索面向5G应用的新型数据中心互连网络架构与关键技术。结合当前光网络技术演进途径,论文提出了认知数据中心互连网络的架构,并开展了以下几方面技术内容的研究:1)采用容量提升空间更大的空分复用光传输构建底层物理网络;2)采用软件定义光网络的架构提供集中的控制平面以支撑高效快速的网络切片;3)引入认知平面和智能算法提升网络自适应处理事件的能力;4)为了验证论文所提出的技术方法,我们设计了基于空分传输的数据中心互连光网络物理拓扑结构,并基于此网络拓扑,进行大量的仿真验证。研究内容和创新点如下:基于空分复用光传输的网络性能分析。由于光纤内在传输机理不同,空分复用光传输有不同的范式。根据光纤传输元素的耦合效应,空分复用光传输分为三种不同的范式,即独立传输,联合传输和部分联合传输。在数据传输过程,每种传输范式有不同的资源分配方式。独立传输中每个传输资源独立成为信道,数据包可以被分配到不同的信道中传输。联合传输中所有传输资源组成一个信道,数据包依次在这个信道中传输。部分联合传输将传输资源划分为若干个相互独立的组,每个组成为一个信道。不同的传输范式带来不同的网络性能,包括吞吐量,丢包率,平均传输时延等。基于空分复用光传输组网的数据中心互连网络需要考虑每种传输范式的性能。基于此,论文对不同的空分复用光传输范式建立数学模型,利用排队理论和马尔科夫链推导出系统稳定状态下的网络性能,并进行了不同方面的数值仿真对比。仿真结果显示在资源相同的情况下,独立传输具有最高的传输效率,联合传输可以提供最高的传输速率但不能保证最低平均传输时延。在不同传输资源情况下,通过合理的传输粒度设计,部分联合传输可以提供最佳的传输性能。平均光数据包的大小对传输性能有重要影响。相比于其它光传输组网,空分复用光传输更有利于构建灵活粒度传输的全光网络。基于深度学习的自适应路由设计。传统光网络控制层面采用基于链路状态的路由协议,将相同业务映射到固定的传输路径。这种路由算法并没考虑传输路径中节点负载的变化,当这条最短路径上的负载严重时,数据包被大量丢弃,导致丢包率性能下降严重,无法保证5G业务的端到端的服务质量。基于此,文章提出基于深度学习自适应的路由算法。认知平面可以获取网络节点的负载数据,深度神经网络对大量节点负载数据对应的丢包率样本进行学习,输出对应不同网络流量分布的最佳传输路径,实现传输路径的动态调整,进而避免网络拥塞。仿真验证了基于深度学习的自适应路由算法的有效性,相比于传统的路由协议,基于深度学习的自适应路由算法显示出了更佳的丢包率性能和拥塞避免能力。基于深度学习的传输时延优化。网络切片是实现不同5G业务端到端传输时延的重要保证。当前5G网络切片采用物理层信道带宽划分的方案,这种方案可以快速的实现业务的隔离承载,然而并不一定能保证端到端传输时延。这是因为物理层的切片方案没有考虑网络层的流量负载变化,当切片网络中的负载严重时,网络很难保证时延敏感型业务的传输时延。因此论文提出了基于网络层的动态切片方案。认知平面获取网络节点负载信息数据,并通过多个深度神经网络组合训练,得到适合当前网络状态的切片方案。仿真结果显示,基于网络层的动态切片算法比传统物理层切片方案具有更好的传输时延性能。
周宇[8]（2018）在《面向IP及光网络融合的控制技术研究》文中认为随着人们生活需求和技术发展的不断变化,当今社会的信息传递已经渗透到生活的每一个角落。小到即时聊天通信、在线游戏,中有在线流媒体、网络电视,大即异地数据备份、内容分发,信息网络所承载的业务不仅其类型在不断增多,同时业务流量也在快速增长。面对这一变化,网络服务提供商也在寻找着能够提高网络服务提供能力的解决方案。大型服务提供商通常支持两种网络基础设施—处于3层的IP网络和处于1/0层的光传输网络。当前,不同层的网络都是由不同人群所规划和设计,并且是分开运维的。这一方面是由于网络本身在功能上的角色不同—三层网络适用于小粒度大规模的分布式交互,而光传输网则侧重于大粒度长距离的高可靠性数据传输。另一方面两层网络的技术也非常不同—IP网络是采用分组交换技术,而光传送网则采用电路交换。然而,这样使用两种不同的机制来操作两个网络显然比运维一个具有统一控制机制的融合网络更加昂贵和低效。本论文以面向IP网络和光网络融合的控制为核心,针对服务提供商网络的不同组网方式,围绕着自动化智能化的服务提供问题,在架构设计、实现方式和控制策略方法三个方面深入展开,并在软件定义异构网络实验平台和仿真平台进行了实验和性能验证。本论文具体包含以下几点工作:（1）对于面向IP网络和光网络的融合控制问题,综合考虑多种网络的组网模式,提出了一种具有通用性的通用模块化混合架构（GMHA）,设计了支持该架构的通用控制器模型,以及该架构下的控制机制和典型工作流程。通过在开源项目工作的基础上,通过对其进行扩展设计,实现了通用控制器模型的实例。并进一步的针对使用基于通用多协议标签交换（GMPLS）控制平面的光传输网络平滑接入的问题,提出了一种可支持抽象模式和全局模式的GMPLS网络适配单元。通过搭建软件定义的多层异构网络实验与仿真平台,验证了通用模块化混合架构和通用控制器模型的可行性和有效性。（2）在服务提供网络场景下,针对差异化服务提供和资源分配动态优化问题,创新性提出了一种基于OpenFlow中GroupTable控制的虚拟传输链路（VTL）的概念,并在此基础上进一步提出了一种动态带宽调整的方法（VTL-DBA）。VTL可以支持异构的光传输资源的聚合,并以虚拟链路的方式提供给OpenFlow使能的边界IP层设备。通过使用VTL可以极大的简化了动态带宽调整所带来的操作复杂度,简化了运维。而VTL-DBA通过支持差异化的服务提供、共享闲置资源、动态约束低等级业务占用带宽等方法,提高了网络带宽资源的使用效率,降低了服务提供阻塞率,降低了传输资源的占用。（3）在服务提供网络场景下,围绕着服务提供时延问题,重要研究了光层传输通道的动态拆建对服务提供性能的影响。提出了资源延迟释放策略,即当传输信道不再承载任何业务时,通过延迟光通道的方法来提高服务提供时间性能。通过分析服务持续时间不同、业务类型比例不同时,设定的延时时间值对策略的影响。根据将影响因素设置为参数,通过公式计算得出不同网络情况下需设定延时时间的值,从而能够更好的降低服务提供时延,并降低网络阻塞率。
曹毅宁,王俊华,罗青松[9]（2018）在《基于软件定义的“IP+光”协同控制研究》文中认为为适应5G、云计算等业务宽带化持续发展,I P网络和光网络软件化、融合化成为发展趋势。针对I P网络和光网络缺乏动态交互机制的问题,首先分析了软件定义I P网络和软件定义光网络技术特征,探讨了将软件定义网络架构引入多层协同控制的必要性。然后设计了一种基于软件定义的"I P+光"层次协同控制模型,并比较分析了层次控制模型和现有对等控制模型的优缺点。最后分析了新的层次协同控制模型能够为大规模异构网络提供有效的层间交互,从而提高网络效率,降低网络运维成本。
廖振宇[10]（2018）在《SDN在光传送网中的应用与实现》文中提出宽带数据业务的爆发式增长带动了光传送网络（OTN）的大规模扩展,同时使OTN面临体系扩展与路由协同难,网络利用率低等多方面的问题。软件定义网络（SDN）技术开放接口,转控分离,集中控制的特征为提高当前光传送网络资源利用率,简化光传送网管理维护等方面提供了新的解决思路。本文针对简化光传送网络运维,提高光网络资源利用率,就SDN在光传送网中的应用进行了研究与设计。本文基于对SDN技术与光传送网络发展的研究,论述了软件定义光传送网的可行性与技术特征,总结了软件定义光网络的应用场景,开展了基于IP与光协同解决方案的研究。本文基于对软件定义网络控制器设计技术的研究,结合项目组研究课题与工程平台,设计了基于软件定义的光传送网控制器。搭建了基于现网运行设备的测试环境,通过对测试结果分析,验证了控制器的相关功能,得出了网络业务开通效率提高的结论。本文基于软件定义网络在光传送网络中的应用进行了研究,主要研究及工作内容如下:（1）研究了软件定义网络技术,深入调研了光网络智能化的发展,分析了光传送网引入软件定义网络的可行性与软件定义光传送网的技术特征。（2）总结了软件定义光传送网的应用场景,研究了IP层与光层融合的技术方案,提出了基于SDN的IP与光协同解决方案。（3）研究了软件定义网络的控制器设计技术,提出了基于软件定义网络的光传送网控制器整体设计方案,各模块组成与模块功能并通过测试验证了控制器相关功能。
二、基于统一控制平面的异构自动交换光网络（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、基于统一控制平面的异构自动交换光网络（论文提纲范文）
（1）5G移动承载网络中面向隔离需求的切片映射策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 关键挑战及研究内容 |
| 1.2.1 网络切片的隔离粒度划分问题 |
| 1.2.2 面向隔离需求的网络切片映射问题 |
| 1.2.3 网络切片异构资源的灵活管控问题 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 NG-RAN网络架构及切片隔离特性 |
| 1.3.2 网络切片映射策略 |
| 1.3.3 面向网络切片的资源灵活管控平台 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 端到端网络切片相关技术 |
| 2.1 NG-RAN基带功能分割模型 |
| 2.2 网络切片及相关技术概述 |
| 2.2.1 软件定义网络技术及网络功能虚拟化 |
| 2.2.2 5G前/中/回传网络的承载技术 |
| 2.2.3 移动边缘计算技术 |
| 2.2.4 网络切片的资源分配 |
| 2.3 网络切片隔离技术 |
| 2.3.1 虚拟网络功能隔离技术 |
| 2.3.2 网络传输资源隔离技术 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 面向隔离需求的5G移动承载网络切片映射策略 |
| 3.1 切片隔离模型 |
| 3.2 网络模型及优化目标 |
| 3.2.1 数学模型 |
| 3.2.2 优化目标及约束条件 |
| 3.3 面向隔离需求的5G移动承载网络切片启发式映射策略 |
| 3.3.1 基于辅助图的负载均衡切片服务链映射策略 |
| 3.3.2 基于辅助图的负载均衡切片分级映射策略 |
| 3.4 小规模网络拓扑下仿真结果及分析 |
| 3.4.1 小规模网络拓扑下仿真设置 |
| 3.4.2 小规模网络拓扑下仿真结果及分析 |
| 3.5 大规模网络拓扑下仿真结果及分析 |
| 3.5.1 大规模网络拓扑下仿真设置 |
| 3.5.2 大规模网络拓扑下仿真结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 支持切片隔离映射及自适应调整的资源管控平台 |
| 4.1 平台功能及系统架构 |
| 4.1.1 平台功能实现及系统架构 |
| 4.1.2 开源项目及接口协议 |
| 4.2 核心功能模块设计及工作流程 |
| 4.2.1 编排平面功能模块设计 |
| 4.2.2 控制平面功能模块设计 |
| 4.2.3 系统工作流程 |
| 4.3 实验方案设计及实验结果展示 |
| 4.3.1 实验拓扑及参数设置 |
| 4.3.2 实验流程设计 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 进一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）卫星光网络组网技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 背景综述 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 卫星光通信发展现状 |
| 1.2.2 卫星光网络发展现状 |
| 1.3 本文研究工作 |
| 1.4 本文结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 卫星光网络组网关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SDN技术 |
| 2.2.1 SDN技术基础 |
| 2.2.2 SDN技术在卫星网络中的应用 |
| 2.3 MPLS技术 |
| 2.3.1 MPLS技术基础 |
| 2.3.2 MPLS技术在卫星网络中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 天地一体化网络仿真平台研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 仿真平台架构 |
| 3.2.1 平台模块组成 |
| 3.2.2 平台内部交互 |
| 3.2.3 平台管控架构 |
| 3.3 功能设计 |
| 3.3.1 网络物理架构 |
| 3.3.2 网络拓扑构建 |
| 3.3.3 网络路由计算 |
| 3.4 仿真和分析 |
| 3.4.1 星座性能分析 |
| 3.4.2 拓扑仿真分析 |
| 3.4.3 网络性能仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于星间激光链路的组网协议研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 组网协议架构 |
| 4.2.1 平面架构 |
| 4.2.2 模块架构 |
| 4.3 管理平面设计 |
| 4.3.1 管理中心 |
| 4.3.2 网管代理 |
| 4.4 控制平面设计 |
| 4.4.1 连接控制模块 |
| 4.4.2 路由模块 |
| 4.4.3 信令模块 |
| 4.4.4 链路模块 |
| 4.5 传送平面设计 |
| 4.5.1 传送平面代理 |
| 4.5.2 硬件模块 |
| 4.6 仿真和测试 |
| 4.6.1 软件仿真 |
| 4.6.2 硬件测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 附录1: 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
（3）智能感知光网络中光性能监测与信号处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 光网络发展进程 |
| 1.1.2 光网络发展需求与问题 |
| 1.1.3 感知光网络的提出 |
| 1.1.4 感知光网络关键技术 |
| 1.2 感知光网络研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和创新点 |
| 1.4 论文各章的关联关系 |
| 参考文献 |
| 第二章 人工智能驱动的智能感知光网络架构 |
| 2.1 智能感知光网络基本概念 |
| 2.2 智能感知光网络核心要素 |
| 2.2.1 网络状态感知 |
| 2.2.2 网络管理控制 |
| 2.2.3 软定义网络组件 |
| 2.3 AI驱动型智能感知光网络总体架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 光传输系统自适应损伤监测与补偿算法研究 |
| 3.1 相干光传输系统中自适应色散监测算法 |
| 3.1.1 低复杂度自适应色散监测的意义 |
| 3.1.2 基于深度神经网络的低复杂度色散监测算法工作原理 |
| 3.1.3 仿真系统 |
| 3.1.4 仿真结果与对比分析 |
| 3.2 自由空间光通信系统中大气湍流监测与自适应解调算法研究 |
| 3.2.1 大气湍流监测与OAM-SK自适应解调的意义 |
| 3.2.2 基于卷积神经网络的大气湍流监测与自适应解调算法工作原理 |
| 3.2.3 数值仿真系统 |
| 3.2.4 数值仿真结果与对比分析 |
| 3.3 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第四章 面向智能感知光网络数据库的数据增强算法研究 |
| 4.1 基于深度学习的时序数据增强算法 |
| 4.1.1 自适应时序数据增强的意义 |
| 4.1.2 基于深度学习的自适应流量数据增强算法工作原理 |
| 4.1.3 实验数据与对比分析 |
| 4.2 基于生成对抗网络的网络故障数据均衡方案 |
| 4.2.1 网络故障数据均衡的意义 |
| 4.2.2 典型数据均衡方法 |
| 4.2.3 基于生成对抗网络的网络故障数据增强算法工作原理 |
| 4.2.4 实验数据与对比分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于物理层感知与网络层反馈的资源管控机制研究 |
| 5.1 物理层感知与网络层反馈对于资源管控的意义 |
| 5.2 基于双引擎深度强化学习的可编程光收发机工作原理 |
| 5.3 实验与仿真平台 |
| 5.4 结果分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 附录缩略语 |
| 致谢 |
| 博士期间发表论文 |
（4）边缘计算光网络中分布式数据处理与聚合策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究内容及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 任务调度机制 |
| 1.2.2 光网络资源分配 |
| 1.2.3 面向MEC的多维资源管控平台 |
| 1.3 论文的组织架构 |
| 第二章 边缘光网络相关技术 |
| 2.1 边缘计算概述 |
| 2.1.1 边缘计算的定义 |
| 2.1.2 边缘计算的架构 |
| 2.1.3 边缘计算的特点 |
| 2.1.4 边缘计算的应用 |
| 2.2 边缘计算中的光网络 |
| 2.3 边缘计算平台相关技术 |
| 2.3.1 基于容器的虚拟化技术 |
| 2.3.2 软件定义网络技术 |
| 2.4 边缘计算光网络的系统架构 |
| 2.4.1 边缘计算光网络架构 |
| 2.4.2 分布式数据处理和聚合 |
| 2.4.3 分布式数据处理和聚合任务性能的影响因素 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 联合计算、带宽资源调整和任务调度策略 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 任务计算模型 |
| 3.1.2 任务传输模型 |
| 3.1.3 任务调度模型 |
| 3.2 联合计算、带宽、任务调度配置策略 |
| 3.2.1 选取聚合数据中心 |
| 3.2.2 联合计算和带宽调整策略 |
| 3.2.3 基于子任务“插队”的任务调度策略 |
| 3.2.4 联合计算、带宽及任务调度策略 |
| 3.3 仿真与结果分析 |
| 3.3.1 仿真环境设置 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向分布式数据处理和聚合的资源管控平台 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 平台架构设计和功能模块介绍 |
| 4.2.1 平台架构和模块交互流程 |
| 4.2.2 功能模块设计与实现 |
| 4.3 实验方案设计和实验结果 |
| 4.3.1 平台软件需求 |
| 4.3.2 平台硬件需求 |
| 4.3.3 实验拓扑及参数设置 |
| 4.3.4 实验流程 |
| 4.3.5 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（5）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 |
（6）软件定义分层光接入网及其应用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 光接入网应用需求 |
| 1.1.1 高速宽带固网接入 |
| 1.1.2 5G移动通信接入 |
| 1.1.3 数据中心网络 |
| 1.1.4 物联网 |
| 1.1.5 工业互联网 |
| 1.2 光接入网技术研究进展 |
| 1.2.1 光接入网协议标准与架构 |
| 1.2.2 基于边缘计算的光接入网 |
| 1.2.3 基于动态资源配置的高效光接入网 |
| 1.3 软件定义光接入网技术研究进展 |
| 1.3.1 SDN技术 |
| 1.3.2 软件定义光接入网技术 |
| 1.3.3 基于光电混合交换的数据中心网络 |
| 1.4 本论文的主要工作 |
| 1.4.1 本文研究意义 |
| 1.4.2 本文研究框架与路线 |
| 1.4.3 本文章节安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 软件定义分层光接入网架构与性能分析 |
| 2.1 SD-HOAN方案 |
| 2.1.1 SD-HOAN架构 |
| 2.1.2 簇、集、域分层MAC |
| 2.1.3 SD-HOAN数据格式 |
| 2.1.4 周期信令传输机制 |
| 2.1.5 时隙密排调度算法 |
| 2.2 SD-HOAN仿真器 |
| 2.2.1 SD-HOAN节点流量生成模型与统计特征 |
| 2.2.2 网络性能评估参数及定义 |
| 2.2.3 SD-HOAN仿真器设计与实现 |
| 2.3 SD-HOAN性能分析 |
| 2.3.1 仿真参数设置 |
| 2.3.2 吞吐量与帧时延 |
| 2.3.3 平均时隙长度 |
| 2.3.4 与传统光接入网对比分析 |
| 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 无源光分配层节点及媒质接入控制融合技术 |
| 3.1 单、双纤双向PODN方案 |
| 3.1.1 单纤双向PODN |
| 3.1.2 双纤双向PODN |
| 3.2 媒质接入控制与调度算法 |
| 3.2.1 单纤双向PODN-MAC |
| 3.2.2 双纤双向PODN-MAC |
| 3.3 PODN性能分析 |
| 3.3.1 单纤双向PODN |
| 3.3.2 双纤双向PODN |
| 3.3.3 单、双纤双向PODN性能对比分析 |
| 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 输出端口带宽可重构光电混合核心交换节点技术 |
| 4.1 输出端口带宽可重构HOECSN方案 |
| 4.1.1 节点结构 |
| 4.1.2 光交换矩阵方案 |
| 4.1.3 寻址与缓存 |
| 4.1.4 输出端口带宽重构技术 |
| 4.2 静态流量节点性能分析 |
| 4.2.1 静态流量空间偏斜度 |
| 4.2.2 输出带宽分配算法 |
| 4.2.3 输出带宽利用率与时延性能分析 |
| 4.2.4 光交换矩阵配置时间对节点性能的影响 |
| 4.3 动态流量节点性能分析 |
| 4.3.1 动态流量空间偏斜度 |
| 4.3.2 准实时渐进式输出带宽分配算法 |
| 4.3.3 HOECSN与固定带宽交换机性能对比分析 |
| 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 大规模数据中心SD-HOAN系统设计与分析 |
| 5.1 大规模数据中心SD-HOAN系统方案 |
| 5.1.1 系统结构 |
| 5.1.2 PODN与光接口结构设计 |
| 5.1.3 信道分配与双MAC |
| 5.2 数据中心流量统计特征与业务分级综合流量模型 |
| 5.2.1 数据中心流量统计特征 |
| 5.2.2 数据中心业务分级综合流量模型 |
| 5.2.3 流量生成实例 |
| 5.3 LSDM调度算法与网络系统性能分析 |
| 5.3.1 LSDM调度算法[5] |
| 5.3.2 网络系统性能分析 |
| 5.3.3 与CSMA/CD算法性能对比 |
| 5.3.4 与POXN、POTORI架构性能对比分析 |
| 5.4 系统扩展性与功耗分析 |
| 5.4.1 扩展性 |
| 5.4.2 系统功耗 |
| 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 智能变电站SD-HOAN系统设计与实现 |
| 6.1 智能变电站SD-HOAN系统方案 |
| 6.1.1 过程层业务与组网模式 |
| 6.1.2 系统与节点结构 |
| 6.1.3 基于故障树的系统可靠性建模 |
| 6.1.4 可靠性仿真分析 |
| 6.2 智能变电站面向SV业务的SD-HOAN系统方案 |
| 6.2.1 系统结构 |
| 6.2.2 节点结构 |
| 6.2.3 性能仿真 |
| 6.3 智能变电站面向SV业务的SD-HOAN系统研制 |
| 6.3.1 边缘节点原型样机研制与测试 |
| 6.3.2 核心节点原型样机研制与测试 |
| 6.3.3 第三方检测 |
| 6.4 四川黄水220kV变电站SD-HOAN系统实验 |
| 6.4.1 实验系统节点部署 |
| 6.4.2 实验系统测试结果 |
| 6.4.3 分析与讨论 |
| 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文及获得的科研成果 |
| 表格索引 |
| 图形索引 |
（7）面向5G应用的认知数据中心互连网络架构设计与关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 光网络技术 |
| 1.3 DCIN所面临的挑战 |
| 1.4 DCIN研究现状分析 |
| 1.5 本论文主要研究内容和组织结构 |
| 2 认知数据中心互连光网络 |
| 2.1 构建新型DCIN所需技术 |
| 2.2 光网络技术演进分析 |
| 2.3 面向5G应用的DCIN架构设计 |
| 2.4 CDCIN业务处理逻辑过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于SDM光传输组网的DCIN建模与网络性能分析 |
| 3.1 SDM光传输背景 |
| 3.2 CDCIN网络模型及问题分析 |
| 3.3 SDM传输数学模型构建 |
| 3.4 关键网络性能推导 |
| 3.5 数值仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 认知平面中基于深度学习的自适应路由 |
| 4.1 路由协议简介 |
| 4.2 ASON路由协议及问题分析 |
| 4.3 CDCIN认知平面中路由算法设计思路 |
| 4.4 基于深度学习的自适应路由算法实现 |
| 4.5 仿真和结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 认知平面基于深度学习的传输时延优化 |
| 5.1 网络切片背景简介 |
| 5.2 5G承载网切片技术 |
| 5.3 CDCIN中基于网络层的动态网络切片设计与实现 |
| 5.4 基于多个DNN组合的动态网络切片算法实现 |
| 5.5 仿真与结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文内容及创新点总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士期间发表论文目录 |
| 附录2 缩略词汇表 |
（8）面向IP及光网络融合的控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 服务提供商网络发展现状与面临的挑战 |
| 1.1.1 服务提供网络现状 |
| 1.1.2 面临的挑战 |
| 1.2 IP网络和光网络融合关键问题 |
| 1.2.1 面向服务提供的异构多层网络的互通问题 |
| 1.2.2 面向差异服务的多层资源优化问题 |
| 1.2.3 面向动态服务提供的资源调度问题 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 国外相关研究 |
| 1.3.2 国内相关研究 |
| 1.4 本论文主要工作与论文组成 |
| 1.4.1 主要工作 |
| 1.4.2 论文组成 |
| 参考文献 |
| 第二章 面向IP网络和光网络融合的管控体系 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 GMPLS |
| 2.2.2 PCE |
| 2.2.3 OpenFlow |
| 2.3 IP网络与光传输网络的组网模式与映射关系 |
| 2.3.1 IP网络与光传送网络的组网模式 |
| 2.3.2 IP网络和光传输网络资源的映射关系 |
| 2.4 相关研究工作分析对比 |
| 2.5 面向IP网络和光网络融合的通用模块化混合架构 |
| 2.5.1 层次划分以及层间关系 |
| 2.5.2 通用模块化混合架构 |
| 2.5.3 通用控制器模型 |
| 2.5.4 功能及工作流程设计 |
| 2.6 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第三章 面向IP网络和光网络融合的控制技术实现 |
| 3.1 支持通用模块化混合架构的通用控制器实现 |
| 3.1.1 ONOS概述 |
| 3.1.2 ONOS协调模式扩展 |
| 3.2 针对ASON/GMPLS网络的适配单元 |
| 3.2.1 适配单元功能设计 |
| 3.2.2 适配单元内部设计与工作流程 |
| 3.3 实验验证和性能分析 |
| 3.3.1 实验与仿真系统 |
| 3.3.2 集中控制模式的端到端服务提供实验验证 |
| 3.3.3 针对传统光传输平面的架构性能验证 |
| 3.4 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于虚拟传输链路的动态带宽调整方法 |
| 4.1 面向分组网络和光传送网络融合的动态带宽调整问题 |
| 4.2 动态带宽调整 |
| 4.2.1 多层网络的统一控制 |
| 4.2.2 动态链路聚合 |
| 4.3 基于虚拟传输链路的动态带宽调整策略 |
| 4.3.1 面向分组网络over光传送网场景下的服务感知架构 |
| 4.3.2 虚拟传输链路 |
| 4.3.3 基于虚拟传输链路的动态带宽调整方法 |
| 4.4 实验验证及仿真结果 |
| 4.4.1 实验平台和验证结果 |
| 4.4.2 仿真实验和结果 |
| 4.5 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第五章 资源延时释放策略 |
| 5.1 背景和相关工作 |
| 5.2 问题展示和资源延时释放策略 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 资源延时释放 |
| 5.3 仿真实验和结果 |
| 5.3.1 业务持续时间的影响 |
| 5.3.2 服务类型组合的影响 |
| 5.4 小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来相关工作展望 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）基于软件定义的“IP+光”协同控制研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 软件定义IP网的控制架构 |
| 2 软件定义光网络的发展与控制架构 |
| 2.1 发展历程 |
| 2.2 软件定义光网络的基本架构 |
| 3 引入SDN技术的必要性 |
| 4 基于软件定义的多层协同控制 |
| 4.1 对等控制模型 |
| 4.2 层次控制模型 |
| 4.3 比较分析 |
| 5 结束语 |
（10）SDN在光传送网中的应用与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 论文研究内容与结构安排 |
| 1.3 本章小结 |
| 2 SDN技术在光传送网中的应用研究 |
| 2.1 SDN技术综述 |
| 2.1.1 SDN网络架构 |
| 2.1.2 SDN网络的工作原理 |
| 2.2 软件定义光传送网综述 |
| 2.2.1 软件定义光传送的技术特征 |
| 2.2.2 软件定义光传送网的可行性 |
| 2.2.3 软件定义光传送网的应用场景 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于SDN的光传送网控制器研究与设计 |
| 3.1 基于SDN的光传送网控制器关键技术研究 |
| 3.1.1 控制器设计需求分析 |
| 3.1.2 控制器架构研究 |
| 3.1.3 控制器可靠性与安全性研究 |
| 3.2 软件定义光传送网的控制器设计 |
| 3.2.1 控制器系统功能与整体部署 |
| 3.2.2 控制器软件模块详细设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统功能测试 |
| 4.1 测试环境介绍 |
| 4.2 拓扑自动发现功能测试 |
| 4.3 基于ODUk的无保护业务的快速开通功能测试 |
| 4.4 基于ODUflex业务的BOD功能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 |
四、基于统一控制平面的异构自动交换光网络（论文参考文献）
- [1]5G移动承载网络中面向隔离需求的切片映射策略研究[D]. 刘博妍. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]卫星光网络组网技术研究[D]. 张宇. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]智能感知光网络中光性能监测与信号处理关键技术研究[D]. 李进. 北京邮电大学, 2020(04)
- [4]边缘计算光网络中分布式数据处理与聚合策略研究[D]. 崔璐. 北京邮电大学, 2020(05)
- [5]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)
- [6]软件定义分层光接入网及其应用技术研究[D]. 郑宇. 东南大学, 2019
- [7]面向5G应用的认知数据中心互连网络架构设计与关键技术研究[D]. 江涛. 华中科技大学, 2019(03)
- [8]面向IP及光网络融合的控制技术研究[D]. 周宇. 北京邮电大学, 2018(09)
- [9]基于软件定义的“IP+光”协同控制研究[J]. 曹毅宁,王俊华,罗青松. 光通信技术, 2018(04)
- [10]SDN在光传送网中的应用与实现[D]. 廖振宇. 武汉邮电科学研究院, 2018(05)