为了有效解决纤芯中的串扰问题并降低网络阻塞率，提出了一种自适应阈值和频谱优先（AT-SF）算法，采用纤芯分组的方式使每组中的纤芯不相邻，将典型的7 芯光纤分成3 组,第三组纤芯的优先级在业务到达过程中是可变的；同时，AT-SF 算法引入了频隙（FS）阈值参数，将大于FS 阈值的业务分配在第一、第二或者第三组纤芯上，小于等于FS 阈值的业务只分配在第三组纤芯上。分别在NSFNET、USNET 网络中进行了仿真实验，对比了首次匹配（FF）、三维资源分配（3D-RA）、路径优先（aW-PF）、共轭梯度频谱优先（CG-SF）算法性能。仿真结果表明，与其它算法相比，AT-SF 算法在网络处于高负载状态时能获得更好的阻塞率和串扰性能。
空分复用弹性光网络 串扰 频隙阈值 space division multiplexing elastic optical networ
南京邮电大学 通信与信息工程学院，南京 210003
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。
弹性光网络 路由选择 频谱分配 碎片整理 触发门限 elastic optical network, routing, spectrum assignm
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为了有效降低弹性光网络的频谱碎片程序和阻塞率, 提出一种基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法。首先, 对弹性光网络建立图着色模型, 将频谱分配问题转化为带权值的图上色问题, 然后提出了2种改进的上色算法(链式搜索法和改进的贪心算法)。仿真结果表明: 与度最大着色算法相比, 改进的2种上色算法能更好地优化频谱资源并降低平均链路阻塞率。
弹性光网络 频谱分配 图着色模型 贪心算法 算法设计 elastic optical network spectrum allocation graph coloring model greedy algorithm algorithm design
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传统空分复用弹性光网络中仅考虑纤芯频谱资源的无保护分配, 缺少对业务生存性的保障。提出了一种基于共享风险组的生存性路由纤芯频谱分配(RCSA)改进算法, 该算法基于共享风险纤芯组的设想, 在单根多芯光纤中同时分配业务的工作频隙和保护频隙, 并基于纤芯间串扰机理引入了业务分配优先度参数, 根据优先度选择引起串扰最小的频隙分配方案。仿真结果表明, 所提算法可以在保障业务生存性的同时有效减少带宽阻塞率和芯间串扰。
空分复用弹性光网路 共享风险组 路由纤芯频谱资源分配 生存性 space division multiplexing elastic optical networ
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在基于多芯光纤(MCF)的空分复用弹性光网络(SDM-EON)中, 针对纤芯间串扰导致的传输信号物理损伤问题, 从频谱分配和纤芯选择角度出发, 提出了一种串扰感知的SDM-EON频谱分配算法。该算法在为业务请求分配频谱资源时通过避免填充相邻纤芯来尽量减少单个请求内部的串扰以及请求与请求之间的串扰。数值仿真结果表明: 在NSFNet和USNet 2种网络拓扑中, 该算法能够在维持较低带宽阻塞率水平的同时有效改善串扰问题。
多芯光纤 空分复用 弹性光网络 串扰 multicore fiber, space division multiplexing, elas
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在TFT制程中, 曝光工艺直接影响到薄膜的最终图案质量。为了分析与解决曝光色差问题, 需对面板的点灯现象与制备工艺进行调查与研究。首先, 通过扫描电子显微镜分析、错位曝光试验、数据分析等方法进行不良原因调查。同时, 借助开源软件GIMP和Fiji进行图像处理得到面板灰度数据, 对色差程度进行定量评价。然后, 通过调整曝光设备照度均一性与管控最优生产路径, 曝光色差发生率从10%以上降至1%以内, 有效改善面板显示品质。最后, 结合ExpertLCD光学模拟数据与电容耦合效应分析, 进一步阐述曝光色差的形成机理。研究发现, 像素电极临界尺寸应管控在一定范围并且需保证较好的均一性, 像素电极临界尺寸过小、过大都会使曝光色差更易显现。同时, 各导电层的临界尺寸也需保证较好的均一性, 以减小耦合电容对显示的影响。
曝光色差 图像处理 照度均一性 馈入电压 TFT TFT exposure Mura image processing illumination uniformity feedthrough voltage
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弹性光网络(EON)中的传统路由频谱分配(RSA)算法多考虑路由跳数或频谱资源占用情况，缺乏时域与相邻链路的信息有效利用。提出一种结合预测的多维感知RSA算法，对持续时间已知业务的历史时间信息通过后向传播神经网络预测未来业务的时间信息，在路由时综合考虑时间、频谱和相邻链路资源占用程度。仿真结果表明：与传统RSA算法相比，多维感知RSA算法能有效降低带宽阻塞率。
弹性光网络 路由和频谱分配 后向传播神经网络 多维感知 elastic optical networks routing and spectrum allocation back propagation neural networks multi-dimension-aware
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基于卷积神经网络的网络流量分类算法中, 为了提高分类准确度, 其结构设计日趋复杂, 容易出现梯度下滑甚至梯度消失, 导致预测准确度不升反降。文章提出了一种基于残差网络的改进流量分类算法, 引入残差网络层代替传统卷积神经网络中的卷积层和池化层, 不仅缓解了传统卷积网络因层次太深导致难以训练的问题, 同时与传统卷积运算相比, 所提出的残差网络在训练时学习到的数据特征信息更加全面, 训练后的模型也更加准确。仿真结果表明, 改进后的算法比常规的神经网络算法表现更佳, 分类准确度从92.05%提高到了96.18%。
网络流量分类 卷积神经网络 残差网络 network traffic classification convolutional neural network residual network
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针对当前海量数据传输在数据中心光网络应用场景下的优化需求, 提出在数据中心流量发送前使用机器学习方法对所要发送的流量类型进行分类, 将一种改进的贪婪遗传算法(IGGA)引入数据中心光网络重构问题并进行优化。仿真结果表明: 在相同节点分布的情况下, 与传统遗传算法(GA)所构建的拓扑结构链路相比, IGGA平均长度明显减小, 在20节点和50节点拓扑情况下分别减少了3.06%和6.37%, 且改进效果随拓扑节点数量增加而提高。
数据中心光网络 机器学习 流量分类 拓扑重构 改进的贪婪遗传算法 data center optical network machine learning traffic classification topology reconstruction improved greedy genetic algorithm
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弹性光网络(EON)中的业务频谱分配需要同时满足子载波频谱一致性和连续性约束, 不同带宽需求的业务分配或释放后会产生大小不同的频谱碎片, 影响后续业务的分配和频谱资源利用率。提出一种改进的基于资源节约策略(RSS)的EON碎片整理算法。进行碎片整理时, 能够使得整理出来的连续可用频隙数与到达业务所需频隙数尽可能相等, 避免产生新的频谱碎片。理论分析和仿真结果表明: 在100~600 Erl内, 改进的碎片整理算法与传统碎片整理算法相比, 带宽阻塞率最优可降低8.54%。
弹性光网络 碎片整理 带宽阻塞率 elastic optical networks defragmentation bandwidth blocking probability
