弹性光网络中频谱资源分配方法与流程

本发明涉及光网络通信技术领域，具体涉及弹性光网络中频谱资源分配方法。

背景技术：

为了弥补传统光网络中频谱利用率和带宽灵活性的不足，2008年9月日本首次提出了频谱切片弹性光网络的概念，迅速受到了研究者的广泛关注，给光网络的频谱灵活问题解决提供了一种重要思路；与此同时，欧洲及美国也提出了类似的概念，例如弹性光网络(elasticopticalnetwork,eo-net)、灵活波分复用网络(flexiblewavelengthdivisionmultiplexing,fwdm)等；基于正交频分复用(orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,ofdm)的频谱灵活光网络技术，可以使用网络根据业务需求灵活合理地分配频谱资源，并根据物理损伤等信息选用合适的调制格式，为进一步提高光网络的传输速率和效率提供了新的可能。

在弹性光网络的研究领域中，路由与频谱资源分配方法显得尤为重要；方法的不同选择会直观地影响网络阻塞率，资源利用率等网络性能；方法的设计上需要遵循以下两个限制条件：1)频谱一致性，光路建立后，每条链路上的占用的带宽是相同位置的；2)带宽资源连续性，每个业务占用的频谱资源是连续的；由于这些条件的限制，在传统的弹性光网络中，一般采用的首次命中算法为不同业务分配频谱资源，这会使得低速率业务(所需频隙数少)比高速率业务(所需频隙数多)更容易分配到连续的空闲频隙，导致低速业务的阻塞率远小于高速业务的阻塞率。

正交频分复用(ofdm)是一种特殊的多载波调制技术，与一般多载波调制技术不同的是，ofdm使用的子载波是相互正交的；在实际应用中，ofdm信号除了有效的子载波调制模块以外，还包含了许多其他的部分；比较常见的系统框图如图1所示；该系统为ofdm信号的发送机和接收机的基本结构；加入导频的主要作用是用于相位纠正；在没有先验信息的时候，导频就可以用来进行信道估计；解调时可以通过导频来判断哪个地方是符号周期的开始；在系统中，通过引入循环前缀(cyclicprefix，cp)使得信号计时通过多径信道，其各个子信道间的正交性仍能够得到完美的保持；cp的做法就是将ofdm码元的最后一部分复制到各码元的前端，且cp的长度必须要大于信道的衰落时间长度；这种可使要传输的ofdm信号呈现出周期性，cp对消除码间干扰和保持子载波间的正交性均起着关键性的作用；另外，cp作为一种保护间隔，实际上它相对于原始数据是一种冗余信息，也需要占用一定额外的频谱和功率资源，但是ofdm系统正是通过牺牲这一部分的频谱资源来实现降低系统的复杂度。

技术实现要素：

本发明提供一种提高网络公平性并具有较低阻塞率损伤的弹性光网络中频谱资源分配方法。

本发明采用的技术方案是：一种弹性光网络中频谱资源分配方法，包括以下步骤：

s1、判断资源分段是否成功，如果是则转入步骤s4，如果否转入步骤s2；

s2、计算分给不同类别业务的资源大小nbsi，将所有频谱资源分成对应给不同类别业务频谱段，频谱段分别有nbsi个带宽槽；

s3、计算共享模块带宽槽数量nsbs，并将未分配的nsbs个带宽槽设置成共享模块，资源分段成功并转入步骤s4；

s4、获取业务基本信息，寻找链路集上所有链路分配给该业务的频谱段；

s5、判断这些频谱段内是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则分配第一个可用资源块给该业务，业务安置成功，如果否则转入步骤s6；

s6、判断共享模块中是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则分配第一个可用资源块给该业务，业务安置成功，如果否则业务阻塞。

进一步的，所述步骤s2中业务的资源大小nbsi的计算方法如下式：

式中：b为每条链路带宽槽数，i为业务请求的子载波数，为1到n之间的整数；请求的带宽槽数为i的业务出现的概率为pi。

进一步的，所述步骤s3中共享模块带宽槽数量nsbs计算方法如下式：

进一步的，所述步骤s5中判断这些频谱段内是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则还包括以下步骤：

计算选择的资源块中路径碎片化指数fd，分配使得路径fd最小资源块给该业务。

进一步的，所述碎片化指数计算方法如下：

式中：b为链路上总共的带宽槽数，maxpass为可以通过的最大业务粒度，freeblock为链路上可用的带宽槽总数。

本发明的有益效果是：

(1)本发明解决了可变带宽光网络不通粒度业务之间的服务公平性问题；

(2)本发明将频谱分段细化，结合频谱碎片减少的方法，提高了网络公平性，阻塞损伤率较低。

附图说明

图1为现有正交频分复用ofdm系统框图。

图2为实施例1中的流程结构示意图。

图3为实施例2中的流程结构示意图。

图4为实施例3中的链路示意图。

图5为业务到达概率服从标准正态分布时阻塞率仿真结果图。

图6为业务到达概率服从标准正态分布时业务公平性系数fi仿真结果图。

图7为业务到达服从均匀分布时阻塞率仿真结果图。

图8为业务到达服从均匀分布时业务公平性系数fi仿真效果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

实施例1

如图2所示，一种弹性光网络中频谱资源分配方法，以下方法为基于公平性感知的频谱资源分配方法，简称afa，包括以下步骤：

s1、判断资源分段是否成功，如果是则转入步骤s4，如果否转入步骤s2；

s2、计算分给不同类别业务的资源大小nbsi，将所有频谱资源分成对应给不同类别业务频谱段，频谱段分别有nbsi个带宽槽；业务的资源大小nbsi的计算方法如下式：

式中：b为每条链路带宽槽数，i为业务请求的子载波数，为1到n之间的整数；为业务从源节点s到目的节点d之间的经过的路径集合；

计算业务资源大小即给业务i(请求带宽槽数i)的业务分配的子载波数时，建立网络物理拓扑无向图g{v,e,b}，其中v为网络中的节点集合，e为链路集合；假设频谱单元的最小粒度为一个带宽槽(bs)；业务请求c{i,ps-d}，表示从源节点s∈v到目的节点d∈v之间建立业务访问；假设请求的带宽槽数为i的业务出现的概率为pi；

s3、计算共享模块带宽槽数量nsbs，并将未分配的nsbs个带宽槽设置成共享模块，资源分段成功并转入步骤s4；共享模块带宽槽数量nsbs计算方法如下式：

s4、获取业务基本信息，寻找链路集上所有链路分配给该业务的频谱段；例如新业务c{i,ps-d}，获取业务基本信息包括频谱段类别i，请求带宽槽数i，s-d链路集；

s5、判断这些频谱段内是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则分配第一个可用资源块(频谱段内i个连续可用带宽槽)给该业务，业务安置成功，如果否则转入步骤s6；

s6、判断共享模块中是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则分配第一个可用资源块(频谱段内i个连续可用带宽槽)给该业务，业务安置成功，如果否则业务阻塞。

实施例2

如图3所示，一种弹性光网络中频谱资源分配方法，以下方法简称基于公平性感知和碎片减少的动态资源分配方法，简称fafr，包括以下步骤：

s1、判断资源分段是否成功，如果是则转入步骤s4，如果否转入步骤s2；

s2、计算分给不同类别业务的资源大小nbsi，将所有频谱资源分成对应给不同类别业务频谱段，频谱段分别有nbsi个带宽槽；业务的资源大小nbsi的计算方法如下式：

式中：b为每条链路带宽槽数，i为业务请求的子载波数，为1到n之间的整数；为业务从源节点s到目的节点d之间的经过的路径集合；

计算业务资源大小即给业务i(请求带宽槽数i)的业务分配的子载波数时，建立网络物理拓扑无向图g{v,e,b}，其中v为网络中的节点集合，e为链路集合；假设频谱单元的最小粒度为一个带宽槽(bs)；业务请求c{i,ps-d}，表示从源节点s∈v到目的节点d∈v之间建立业务访问；假设请求的带宽槽数为i的业务出现的概率为pi；

s3、计算共享模块带宽槽数量nsbs，并将未分配的nsbs个带宽槽设置成共享模块，资源分段成功并转入步骤s4；共享模块带宽槽数量nsbs计算方法如下式：

s4、获取业务基本信息，寻找链路集上所有链路分配给该业务的频谱段；例如新业务c{i,ps-d}，获取业务基本信息包括频谱段类别i，请求带宽槽数i，s-d链路集；

s5、判断这些频谱段内是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则计算选择的资源块(频谱段内i个连续可用带宽槽)中路径碎片化指数fd，分配使得路径fd最小资源块(频谱段内i个连续可用带宽槽)给该业务，业务安置成功，如果否则转入步骤s6；

碎片化指数计算方法如下：

式中：b为链路上总共的带宽槽数，maxpass为可以通过的最大业务粒度，freeblock为链路上可用的带宽槽总数；

为了保证在公平性提高的前提下，网络整体阻塞率受影响较小，采用碎片避免的方法；频谱碎片是由于带宽资源连续性限制，在一条光线上分配的子载波必须是连续的而不能是离散的；这会让一些可用的连续频谱块被分割开来，形成碎片；碎片化指数为0-1之间的数，碎片化指数越接近1，碎片化程度越高；

s6、判断共享模块中是否有可分配的该业务请求带宽槽数i个连续带宽槽，如果是则分配第一个可用资源块(频谱段内i个连续可用带宽槽)给该业务，业务安置成功，如果否则业务阻塞。

采用opnet软件，采用14节点nsfnet网络对方案进行仿真验证；对于任意一个业务链接请求到达，源节点和目的节点等概率被选中；业务到达时间间隔服从泊松分布，业务持续时间服从负指数分布，仿真采用固定最短路由；网络中总共有十种业务，请求带宽槽数1到10；仿真了十种业务出现概率服从标准正态分布和均匀分布的两种情况下的阻塞率bp和公平性系数fi；业务到达概率就是指各类业务到达的概率，若为均匀分布就表示各类业务到达的比例相等；其结果如图5-8所示；为了衡量不同业务之间的服务公平性，引入业务公平性系数：

其中：n是网络中业务的种类，pi是请求粒度为i的业务阻塞率，fi是0-1之间的数，当fi越接近1，各类业务的阻塞率越接近，则网络的公平性越好。

由图5-8可以看出，实施例1和实施例2中的方法相对于现有的首次命中ff计算方法都可以大大提高网络公平性指数，但是fafr方法带来的阻塞率损伤较小；fafr方法会带来一定的公平性损伤，主要是因为碎片避免选择时对大业务带来的收益比小业务要大，所以对于大业务阻塞率的降低要高于小业务，其公平性较afa方法稍有不如；这两种方法均可以大大提高网络的公平性指标，并且有着较小的阻塞率损伤。

实施例3

下面通过具体实施例来说明本发明方法的效果。

网络系统中总共有10类业务，即n＝10，请求带宽槽数i分别为1，2，……，10；业务到达分布为均匀分布，即每类业务到达概率pi相等均为10％；链路带宽槽总数b为600个，这是总频谱资源；根据分段公式：

计算出分配给每类业务的带宽槽数如表1所示：

表1.计算出的每类业务带宽槽数

根据公式：

得出共享模块中带宽槽数为5个，假设业务2到达，途径链路为：链路1、链路2和链路3；

三条链路及路径带宽槽使用情况如下：为了更好示意，这里假设分配给业务2的频谱段为12个；由图4可以看出分配该业务有三种选择，分别为选择1、选择2和选择3。

afa方法直接采取选择1。

fafr方法会计算三种选择后的路径碎片化程度，选择使得路径碎片化程度最小的分配方式；

碎片化程度fd采用如下方法计算：

通过计算得出：

选择1：fd_path1-3＝1-2/4＝1/2；

选择2：fd_path1-3＝1-2/4＝1/2；

选择3：fd_path1-3＝1-3/4＝1/4。

上述碎片化程度通过dijkstra最短路径算法计算的源节点到目的节点之间经过的链路所有资源的整合，可以知道业务从源节点到目的节点需要经过哪些链路，分配这些链路上的资源来保证业务的传输。

dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。

通过上述计算可以得出如果采用fafr方法则采取选择3，分配资源给业务2。

由于弹性光网络具有频谱方向的连续性限制，导致在没有采取针对性措施的情况下，大粒度业务(即需求带宽比较大，所需分配载波比较多的业务)比小粒度业务(即需求带宽比较小，所需分配载波比较少的业务)更容易受到阻塞，而且，粒度的差距越大，不同粒度之间这种阻塞性能的差别也越大；这便是可变带宽光网络需要解决的新的服务公平性问题，即不同粒度业务之间的服务公平性问题；本发明正是针对这一问题，将频谱分段的方法细化，与频谱碎片减少的方法结合，有效提高网络公平性参数，并有着较低的阻塞率损伤。