卫星弹性光网络（SEON）具有容量大、抗干扰能力强和资源管控灵活等优点，是卫星互联网重要的发展方向。路由和频谱分配（RSA）问题是SEON的核心关键问题之一，针对SEON中的RSA问题，提出了一种基于路径状态感知的动态路由和频谱分配算法（PIV-SSA），PIV-SSA算法由分段频谱分配（SSA）算法和基于路径影响值的路由选择（PIV）算法组成，在SSA算法中，根据业务所需要的传输速率来分配不同位置的频谱资源，在PIV算法中，基于SSA算法预分配频谱结果，综合考虑频谱资源消耗、链路频谱状态和路径存活时间等因素来选择最佳传输路径。仿真实验结果表明，在不同负载强度下，相较于经典的KSP-FF算法，PIV-SSA算法在网络阻塞率上平均降低了4.60%以及在网络频谱利用率上平均提高了4.78%。

为了在保持帧结构完整性的同时，低代价地传输管理和控制信号，提出面向高速频分复用相干无源光网络（FDM-CPON）的两种传输管理和控制信号传输机制，即数字端辅助管理和控制通道（AMCC）和数据通道的相加和相乘。通过将AMCC传输的通断键控（OOK）信号映射为数据通道信号幅值的变化，完成数据通道信号幅值再调制，成功将AMCC与数据通道相结合，实现了管理和控制信号与数据通道信号的同步传输。实验结果表明，在基于16QAM传输20 km光纤的200 Gbit/s FDM-CPON系统中，当AMCC的带宽和调制因子（MI）相同时，乘性AMCC对于信号性能的影响更小，自身传输信号的质量也更高。在AMCC的MI为26.1%、带宽为24.4 MHz时，乘性AMCC对信号灵敏度的惩罚比加性AMCC小3 dB。以上研究为未来高速相干频分复用无源光网络AMCC传输与系统设计提供重要参考。

为了利用模分复用（MDM）和超奈奎斯特（FTN）传输技术提高无源光网络（PON）的传输容量和频谱效率，同时也为了保证系统具有良好的误码率性能，本文提出了基于矩阵分解预编码和MIMO预均衡器的联合损伤补偿方法，用于消除超奈奎斯特模分复用无源光网络（FTN-MDM-PON）中存在的MDM信道损伤和FTN传输损伤。对于矩阵分解预编码技术，本文采用奇异值分解（SVD）预编码、带功率预分配的奇异值分解（SVD PA）预编码和Cholesky分解（Chol）预编码方式，分别将它们与MIMO预均衡器结合后对比三种联合方案降低FTN-MDM-PON系统误码率的效果。仿真实验结果表明：采用SVD PA预编码、Chol预编码与MIMO预均衡器结合的联合损伤补偿方法时，FTN-MDM-PON系统中的4个线偏振（LP）模式的FTN信号经过5 km少模光纤（FMF）传输后，接收端误码率能够低于7%硬判决-前向纠错（HD-FEC）门限3.8×10^-3。其中，Chol预编码与MIMO预均衡器结合的联合补偿方案降低误码率的效果最优，相比于表现较优的SVD PA预编码结合MIMO预均衡器方案，接收光灵敏度提升了1 dB~3 dB。

为了提高弹性光网络的性能，提出一种时频域及阻塞门限联合触发的周期碎片整理(PDT-TFDBT)策略，该策略在触发条件方面采用改进碎片化指数的阻塞延迟触发机制，减少未阻塞时进行无效整理的负载量；在整理顺序方面综合考虑业务的时域和频域特征，合理分配业务的重构顺序，同时引入启发式深度学习辅助的路由及频谱分配(DKA-RSA)算法。仿真结果表明，PDT-TFDBT策略不仅可以减少重构业务数量和频谱碎片，而且进一步降低了业务阻塞率，提高了频谱利用率。

针对光网络资源分配中频谱资源利用率不高的问题，提出了一种改进的深度Q网络(DQN)强化学习算法。该算法基于ε-greedy策略，根据动作价值函数和状态价值函数的差异来设定损失函数，并不断调整ε值，以改变代理的探索率。通过这种方式，实现了最优的动作值函数，并较好地解决了路由与频谱分配问题。此外，采用了不同的经验池取样方法，以提高迭代训练的收敛速度。仿真结果表明：改进DQN强化学习算法不仅能够使弹性光网络训练模型快速收敛，当业务量为300 Erlang时，比DQN算法频谱资源利用率提高了10.09%，阻塞率降低了12.41%，平均访问时延减少了1.27 ms。

针对DCO-OFDM(DC-Biased Optical OFDM)系统能量效率低以及高阶信号调制复杂度高的问题, 提出一种基于子载波索引功率调制(Subcarrier Index-Power Modulated, SIPM)的分层非对称限幅OOFDM(Layered Asymmetrically Clipped Optical OFDM, LACO-OFDM)技术。该技术对高低功率子载波分别采用8-PSK和QPSK低阶星座映射格式, 同时结合LACO技术, 有效避免了直流偏置带来的OFDM系统能量损耗, 增加了信号的传输容量。仿真结果表明：SIPM-LACO-OFDM技术可以在不降低频谱效率的前提下, 提高系统能量效率, 具有更好的误码率性能和非线性容忍度。在25 km SSMF IMDD PON信道下, SIPM-LACO-OFDM系统相较于传统SIPM-OOFDM系统, 在接收光功率上有1.8 dB左右的优势, 为下一代光接入网提供了一种有效的可行性方案。

为了吸纳业务的不确定性并将业务网络灵活高效地映射到数据中心的物理网络中，研究了弹性光数据中心网络中业务模型为软管模型的动态虚拟数据中心映射问题。首先建立了软管虚拟机在弹性光数据中心网络中的映射模型，然后提出了基于虚拟拓扑图的虚拟机放置算法（VT-VMPA）。VT-VMPA首先将软管模型转化为管道模型，再由业务量最大化原则寻找核心虚拟机。然后按照业务量降序，将满足资源约束条件且与核心虚拟机相连的虚拟机合并成簇，以减少簇映射到服务器后的通信带宽需求。最后将构成簇集按跳距自适应和最短路径原则映射到弹性光数据中心网络的服务器和光路上。仿真结果显示，该算法与其他算法相比，平均带宽消耗减少了21%、阻塞率减少了27%、时间平均收益提高了117%。这表明该算法能够降低网络带宽资源的消耗、提高网络映射率。

频谱碎片已成为影响弹性光网络频谱利用率的主要因素。为减少频谱碎片，有效的频谱碎片化度量必不可少。基于此，本文通过对碎片资源的产生机理以及产生概率进行详细分析，构建了时-频碎片感知模型，并提出相应频谱分配算法，为连接请求选择了碎片化程度最小的频谱。仿真结果表明，相较于对比算法，提出算法在有效降低频谱碎片率的同时，能够降低业务阻塞率，以及提高频谱利用率。