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通信技术已经成为引领信息潮流的重要力量,强劲地推动着人类社会向信息化社会方向的迈进。光网络凭借着其自身的巨大优势,已经发展成建设未来国家信息基础设施的重要基石。自动交换光网络ASON作为智能光网络技术的典型代表,赋予了光网络前所未有的灵活性和扩展能力,被认为是下一代光网络的演变方向。网络的生存性是智能光网络设计和运行维护过程中特别需要关注的问题之一,ASON上承载的多种业务要求网络具有快速、智能和多样化的故障恢复能力,同时要求网络能够合理有效地分配有限的资源,提供快速的故障恢复能力,这也是ASON的核心功能需求和关键优势所在。实现网络生存性的两种机制分别是保护机制和恢复机制。相对于保护机制,恢复机制由于不需要预先分配带宽资源,能够动态寻找网络中的剩余资源,因此有更高的资源利用率,同时还具有较好的灵活性。目前,基于传统光传送网设计的一系列恢复机制还不能满足ASON对网络生存性的要求。因此,对ASON生存性机制中恢复问题的研究是ASON研究的重点方向之一。本文在深入研究ASON体系结构和网络生存性相关问题特别是恢复机制以及现有的几种基于SRLG约束的生存性算法的基础上,通过将网络中的各链路的SRLG代价以及共享恢复带宽代价利用混合战略博弈论原理均衡分配构成链路代价,利用D*算法的思想构造动态的估价函数,提出了一种基于SRLG约束的动态均衡恢复算法—DRRSC(Dynamitic Routing Restoration with SRLG Constraint)。目的是在对故障快速恢复的同时,合理地分配网络中有限的资源,提高网络的资源利用率。通过在GLASS平台上对DRRSC算法进行仿真验证,综合对比分析了DRRSC算法和SPR算法在阻塞率、恢复率、资源利用率以及恢复时间等性能指标,仿真结果显示DRRSC算法降低了网络的阻塞率,提高了网络的故障恢复率和资源利用率,进而在很大程度上增强了网络的生存性。