【摘 要】
:
随着多媒体和云计算等高带宽服务需求的不断增加,通信带宽的逐年剧增给当前通信网带来了巨大的挑战。传统的波分复用(Wavelength Division Multiplexing,WDM)网络由于其粗糙
论文部分内容阅读
随着多媒体和云计算等高带宽服务需求的不断增加,通信带宽的逐年剧增给当前通信网带来了巨大的挑战。传统的波分复用(Wavelength Division Multiplexing,WDM)网络由于其粗糙的颗粒度分配,导致频谱利用率不高。针对以上问题,研究者们提出具有大容量、高速率和频谱灵活等特性的弹性光网络。在弹性光网络中,频谱资源被分割成较小的栅格粒度,可以根据请求大小动态地分配频谱资源,有效地提高了频谱利用率。另一方面,组播是网络中一种重要的传输方式,被广泛应用于支持如云计算、物联网、视频会议等应用,成为互联网流量的重要组成部分。相对于传统的IP层组播,光层组播避免了光电光转换,可以为组播提供更好的支持。然而,由于弹性光网络在频谱分配时受到诸多的约束,如:频谱连续性、频谱一致性约束等,使得弹性光网络中的组播路由和频谱分配问题更加复杂。论文对弹性光网络中的组播路由和频谱分配问题进行研究。针对稀疏分光配置下的组播路由和频谱分配问题,论文在第3章进行了深入研究。综合考虑了调制方式、网络中具有组播能力(multicast capable,MC)节点个数、组播节点选取等因素,提出有效的预计算最短路径树的组播路由和频谱分配算法(PSPT-DMRSA),在组播路由之前,在网络中预先放置适当的MC节点,然后建立源节点到目的节点的最小生成树,以减少整个组播请求所占用的链路条数和传输距离。此外,频谱资源分配时采用距离自适应的调制方式。仿真结果表明:所提的算法在频谱资源利用率和带宽阻塞率方面获得了较优的性能。链路动态的建立与拆除过程使得可用的频谱资源离散化,不可避免的产生频谱碎片。对于具有时延容忍的大容量数据传输,论文在第4章提出了持续时间感知的大容量数据组播路由和频谱分配算法。在二维时间频谱域中,综合考虑业务的到达时间、截止期限和业务的数据量,通过改变分配给业务的带宽来控制业务的持续时间,使得相邻业务的持续时间差值最小,减少网络中频谱碎片的产生。仿真结果表明:论文所提的算法可以有效地降低业务阻塞率,提高频谱资源利用率。
其他文献
压缩感知凭借高效的信息采样机制受到了研究者们的广泛关注,在实践中具备巨大的应用潜力。传统压缩感知将感知能量分散在整个信号区间造成利用效率相对较低,特别是在感知能量
随着移动医疗、智能家居和云计算等多种技术的快速发展,智能终端的迅速普及,传统的MIMO技术无法满足未来移动通信系统中更高速率的需求。作为下一代通信领域的研究热点,大规
目的:探索MNK2(MAPK signal-integrating kinases-2)在胃癌组织中的表达情况及其临床意义。方法:收集2017年在南华大学附属第一医院胃肠外科行手术治疗的16例胃癌患者新鲜肿瘤组织及相对应的癌旁组织标本及收集2010年12月至2013年12月在南华大学附属第一医院肿瘤外科行胃癌根治术的120例患者的石蜡标本纳入本研究组;利用RT-PCR检测16例新鲜胃癌组织及相配对
数据流在生活中无处不在,每时每刻都在快速产生数据流数据,如ATM交易、传感器网络和股票交易等众多应用领域都会产生数据流。数据流可视为随时间变化的连续到达的数据序列,是一种海量的动态数据。不同于普通的数据挖掘技术,数据流挖掘要求一次扫描、快速处理,并且模型要具有动态更新的能力,因此采用一种高效的自适应学习策略是数据流挖掘的重点研究问题。目前的数据流挖掘算法主要面临两大问题:概念漂移与特征漂移。数据流
近年来,随着互联网的飞速发展,各种新型互联网应用相继出现,同时计算能力和应用程序逐渐向云迁移,网络需要处理的流量也日益增加。在这种情况下,如何最大化地利用网络资源是
近几十年来,地球臭氧层的破坏导致人们遭受越多越多的紫外辐射伤害。紫外辐射尤其是来自日光的中波紫外线(UVB)能够引起皮肤光老化、黑色素沉积、光敏性疾病、水肿、炎症甚至
内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)是一种新型的网络架构,其重要特征之一是通过在路由器上部署高速缓存来提高内容分发的效率。通常情况下,路由器缓存容量越大,
目的:通过构建心力衰竭(HF)大鼠模型,探讨黄芪温心组方对HF大鼠心室重塑的作用及其分子机制。材料与方法:将40只SPF级SD大鼠随机分为空白对照组(空白组,n=10)和心力衰竭组(n=
软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)是一种新兴的网络架构,其主要特点为逻辑上集中控制,控制平面与数据平面解耦合,各平面间通过开放的、可编程的接口相连接,可
本文,我们提出了一个带有接种和两时滞的周期登革热传染病模型.我们首先引入了这个模型的基本再生数R0,然后证明了R0充当疾病全局灭绝和一致持久的阈值.更确切地来说,如果R01