【摘 要】
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新世纪以来,光网络智能化控制技术先后经历了自动交换光网络(ASON)、路径计算单元(PCE)、软件定义光网络(SDON)等多个发展阶段,光层智能管控的功能与范畴被不断扩展。在5G加速推进物联网、云计算、大数据等新兴技术发展的背景下,光网络作为重要的支撑技术,正面临新的需求与挑战,其中具体表现为:从单一的网络资源变为存储、计算、网络等多维度资源,导致资源维度进一步扩展;从光层的连接到链路、存储、计算
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新世纪以来,光网络智能化控制技术先后经历了自动交换光网络(ASON)、路径计算单元(PCE)、软件定义光网络(SDON)等多个发展阶段,光层智能管控的功能与范畴被不断扩展。在5G加速推进物联网、云计算、大数据等新兴技术发展的背景下,光网络作为重要的支撑技术,正面临新的需求与挑战,其中具体表现为:从单一的网络资源变为存储、计算、网络等多维度资源,导致资源维度进一步扩展;从光层的连接到链路、存储、计算能力的跨层连接,导致连接能力要求提升;从固化地关注带宽、时延、丢包、抖动等网络参数,到用户只关注内容服务的体验质量,导致传输参数动态变化。综上所述,实现光网络自学习、自适应、自优化是光网络智能管控技术的下一发展方向。因此,本论文从策略视角出发,围绕基于意图驱动下的光网络智能策略展开研究,取得若干关于意图驱动光网络闭环控制的创新性研究成果,主要包括:第一,针对现有的光网络传输策略难以适应多样化意图需求的难题,本论文研究了意图关键词提取算法,设计了意图请求报文,实现了对意图的精准表述;同时,在意图请求报文约束下,重点研究了基于强化学习的智能策略生成算法,通过组合细粒度策略,生成对光网络新的配置手段。仿真结果表明,所提算法在满足意图请求的前提下,网络资源利用率较高,实现了意图与策略的最优适配。第二,针对智能策略下发执行时,可能面临与突变的光网络环境无法适配的难题,本论文重点研究了基于高精度故障定位方法的意图保障机制,通过引入深度神经进化网络,提出一种面向大规模告警集的高精度故障定位方法,有效实现对光网络故障节点的精准定位,辅助策略层及时隔离故障。仿真结果表明,所提算法在十万量级告警信息下,故障定位精确度达到92%,定位时延可缩短0.5s。第三,为验证所提出的意图解析、策略生成、故障定位算法的可行性与联动性,本论文开发了意图驱动光网络平台(Intent-driven Optical Network Platform,IDONP),完成了 IDONP 的结构设计,细化了交互流程,实现了各个功能模块的正常运转。依托IDONP分别验证了意图识别、智能策略生成与故障定位效果,实现了各功能模块间的联动,形成了意图驱动光网络的完整架构。
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