基于增强型高斯噪声模型的传输质量感知光网络

摘要： 我们提出了一种用于光网络规划的新型联合路由、波长和功率分配方法。与常见线性规划技术相比，所引入的基于梯度的凸优化方法具有更低的计算复杂度，适用于静态及对快速收敛有要求的时效性动态网络规划。该方案采用增强型高斯噪声非线性模型来考虑物理层损伤。与利用理论全链路频谱利用率假设（完全占用光纤C波段频谱）的方法不同，我们专注于最大化链路采用部分频谱利用的网络可达速率（AR）和最小信噪比（SNR）裕量，这与大多数实际城域网场景相关。数值结果表明：相较于为所有光路优化单一平坦（等值）发射功率，通过对各光路独立发射功率进行功率优化，网络可达速率可提升约17%。此外，仿真网络的最小SNR裕量提高了约2.3 dB。最后观察到：要实现网络最小SNR裕量的最大化，需要使每个光路的发射功率与影响该光路的总非线性干扰噪声效率成正比。