一种光传送网络传输规划优化方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种光传送网络传输规划优化方法及系统，所述方法包括：在对不同调制模式下性能分析与仿真的基础上，对光传送链路进行建模与求解；结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型；利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络；以及通过对现有的QAM调制方案进行改进形成新的QAM调制方案进行信号传输。本发明专利技术的光传送网络传输规划优化方法及系统通过运用改进的信号调制方式，使信号在传递过程中的抗噪性得到了提高。程中的抗噪性得到了提高。程中的抗噪性得到了提高。

【技术实现步骤摘要】
一种光传送网络传输规划优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及光传送网络规划
，具体地，涉及一种光传送网络传输规划优化方法及系统。

技术介绍

[0002]目前关于光传送网络规划问题，通过研究QPSK、8QAM、16QAM三种调制方式，探索不同调制方法中的误码率与信噪比的关系；在建模方面综合考虑传输距离，传输容量以及网络拓扑等因素，以网络价值最大化为目标，求解出最优的光传播网络规划。
[0003]现有研究在定义网络价值时，通常只考虑城市的人口密度和城市间的距离，现如今网络通信等第三产业迅速发展，而且未来发展潜力大，同时与光传送网络规划密切相关，因此，在研究网络价值时将这一因素考虑在内，计算出的网络价值更具全面性和代表性。另外在信号的传输过程中，现有的三种信号调制方式的抗噪性能还有提升的空间。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种光传送网络传输规划优化方法及系统，通过运用改进的信号调制方式，使信号在传递过程中的抗噪性得到了提高。
[0005]为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
[0006]一种光传送网络传输规划优化方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]在对不同调制模式下性能分析与仿真的基础上，对光传送链路进行建模与求解；
[0008]结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型；
[0009]利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络；以及
[0010]通过对现有的QAM调制方案进行改进形成新的QAM调制方案进行信号传输。可选地，所述QPSK调制模式下的误码率和信噪比之间关系式为：式中P
e
为误码率；QAM调制模式下的误码率与信噪比之间关系式为：式中L为进制数，r
b
是每比特能量和噪声单位单边功率密度之比。
[0011]可选地，所述结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型的步骤具体包括：以网络价值最大化为目标函数，网络价值的定义为：网络价值＝∑权重*容量*人口。
[0012]可选地，所述利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络的步骤具体包括：
[0013]定义适应度函数；
[0014]生产随机的粒子种群；
[0015]更新粒子的速度和位置；
[0016]判断是否达到规定条件；
[0017]输出局部最优解；
[0018]进行选择、交叉、变异操作；
[0019]判断是否满足终止条件；
[0020]输出全局最优解。
[0021]可选地，所述适应度函数定义为：
[0022][0023][0024]式中，w
i
为每条链路的权重为1；Num
i
为各城市的人口；Dis
max
为最大传输距离；C为最大传输距离下的总容量。
[0025]可选地，所述生产随机的粒子种群的步骤具体包括：设变量为连续变量，染色体长度与设计变量的维数相同，设计变量为：X＝[x1,x2,L,x
n
]，染色体为：V
k
＝[v
k1
,v
k2
,L,v
kn
]，式中，分别为设计变量x
i
的下限和上限，m为染色体的总数，称为种群规模。
[0026]可选地，所述进行选择、交叉、变异操作的步骤具体包括：
[0027]选择算子：在对个体的适应度进行评价的基础上，通过选择操作把优化的个体直接遗传到下一代，或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代；
[0028]交叉算子：定义交叉操作的概率Pc，按概率Pc把两个父代个体的部分结构加以交换重组而产生新个体；
[0029]变异算子：定义参数P
m
作为变异操作的概率，采用非均匀变异：个体X＝x1,x2L x
k
L x
i
，若x
k
为变异点，其取值范围为[U
min
，U
max
]，在该点对个体X进行变异后，可得到一个新个体X＝x1,x2L x
k
L x
i
，其中变异点的新基因值为：
[0030][0031]式中，Random(0,1)表示以一定的概率从0，1中随机取的一个；r为[0，1]范围内符合均匀分布的一个随机数，即为Random(0,1)；G为当前代数；T为终止代数；b为调整变异步长的参数，随当前代数G而动态变化。
[0032]可选地，所述通过对现有的QAM调制方案进行改进形成新的QAM调制方案进行信号传输的步骤具体包括：通过对现有的16QAM调制模式进行星座点的位置、数量或者是每个星座点的概率进行改变，从而形成新的8QAM调制方案。
[0033]进一步地，本专利技术还提供一种光传送网络传输规划优化系统，所述系统包括：
[0034]光传送链路建模模块，用于从底层物理角度出发，在对不同调制模式下性能分析与仿真的基础上，对光传送链路进行建模与求解；
[0035]光传送网络规划模块，用于根据传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型；
[0036]信号调制改进模块，用于通过对现有的QAM调制方案进行改进形成新的QAM调制方案进行信号传输。
[0037]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0038]1、通过在规划模型中考虑城市网络通信等第三方产业的总值，采用遗传算法进行最优目标的搜索，使求解出的光传送网价值更具有全面性和代表性；
[0039]2、通过对现有的16QAM调制方案进行星座点的位置、数量或者是每个星座点的概率进行改变，得到一种新的8QAM调制方案，与原8QAM调制方案相比，该方案的抗噪性更好，传输性能更优，具备更低的SNR容限点。
附图说明
[0040]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0041]图1为本专利技术实施例提供的光传送网络传输规划优化系统结构框图；
[0042]图2为本专利技术实施例提供的光纤信号传输模型图；
[0043]图3为本专利技术实施例提供的光传送网络传输规划优化方法流程框图；
[0044]图4为本专利技术实施例提供的三种信号调制方法BER
‑
SNR对比图；
[0045]图5为本专利技术实施例提供的遗传算法流程框图；
[0046]图6为最大连接数为3的16链接分布图；
[0047]图7为最大连接数为3的33链接分布图；
[0048]图8a、图8b为原8QAM与新8QAM的发射星座对比图；
[0049]图9为原8QAM与新8QAM的BER
‑
SNR曲线对比图。
具体实施方式
[0050]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：在对不同调制模式下性能分析与仿真的基础上，对光传送链路进行建模与求解；结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型；利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络；以及通过对现有的QAM调制方案进行改进形成新的QAM调制方案进行信号传输。2.根据权利要求1所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述QPSK调制模式下的误码率和信噪比之间关系式为：式中P
e
为误码率；QAM调制模式下的误码率与信噪比之间关系式为：式中L为进制数，r
b
是每比特能量和噪声单位单边功率密度之比。3.根据权利要求1所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型的步骤具体包括：以网络价值最大化为目标函数，网络价值的定义为：网络价值＝∑权重*容量*人口。4.根据权利要求1所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络的步骤具体包括：定义适应度函数；生产随机的粒子种群；更新粒子的速度和位置；判断是否达到规定条件；输出局部最优解；进行选择、交叉、变异操作；判断是否满足终止条件；输出全局最优解。5.根据权利要求4所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述适应度函数定义为：定义为：式中，w
i
为每条链路的权重为1；Num
i
为各城市的人口；Dis
max
为最大传输距离；C为最大传输距离下的总容量。
6.根据权利要求4所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述生产随机的粒子种群的步骤具体包括：设变量为连续变量，染色体长度与设计变量的维数相同，设计变量为：X＝[x1,x2,L,x
n
]，染色体为：V
k
＝[v
k1
,v
k2
...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘金辉，沈瑾，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：