面向彈性光網絡的新型光節點升級策略研究

符小東，李泳成，沈綱祥

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面向彈性光網絡的新型光節點升級策略研究

符小東1,2，李泳成1，沈綱祥1

（1. 蘇州大學電子信息學院，江蘇 蘇州 215006；2. 中天寬帶技術有限公司，江蘇 南通 226000）

在波分復用光網絡向彈性光網絡演進過程中，需要將傳統的光節點升級為支持無柵格特性的新型可重構光分插復用器（ROADM）。然而，對于一個大型網絡來說，其節點不可能一次性全部升級，而是存在一個逐步升級的過程。針對該問題，重點研究了升級光節點的選擇策略，并采用頻域子波段虛級聯技術實現不同代ROADM節點間的互通互聯。同時，通過建立整數線性規劃（ILP）優化模型和提出高效的啟發式算法來完成對這些升級節點的選擇。仿真結果表明，提出的升級光節點選擇策略十分有效，可達到與ILP優化模型接近的網絡頻譜使用效率。

光網絡升級；頻域子波段虛級聯；可重構光分插復用器；節點升級

1 引言

由于云計算、大數據、物聯網和人工智能等新興信息技術的興起，全球網絡流量呈現爆發式的增長。根據美國思科公司的預測，全球IP流量將2016年至2021年間，以24%的復合年均增長率快速增長[1]。為高效地承載這些急速增長的網絡業務流量，對現有光網絡的升級變得十分重要。目前，密集波分復用（DWDM）技術由于其高效的傳輸帶寬已被廣泛地應用于骨干網和城域網中，但依舊存在兩大瓶頸：1) DWDM頻譜柵格通常為50 GHz[2]，無法實現更細粒度的靈活頻譜分配，從而影響了頻譜使用效率；2) DWDM網絡采用了大量50 GHz間隔的陣列波導光柵（AWG），限制了其對頻譜帶寬超過50 GHz的超級光通道的支持。

為克服傳統DWDM網絡中的瓶頸，提高光網絡頻譜使用效率，近年來，新型光纖傳輸技術和光交換技術層出不窮。首先，在傳輸方面，新一代具有靈活頻譜帶寬分配能力的彈性光網絡（EON）技術[3-5]得到高速發展，被認為是替代傳統DWDM傳輸技術的下一代光網絡技術。其次，隨著可重構光分插復用器（ROADM）技術[6]的不斷演進，ROADM正從最初的“有色、有方向性”，漸漸朝著支持“有色、無方向性”“無色、無方向性”和“無色、無方向性、無阻塞性”的“三無”特性發展。目前，為支持EON的無柵格特性，ROADM技術正進一步朝著“無色、無方向性、無阻塞、無柵格”的“四無”特性演進[7]。

為支持從DWDM光網絡向EON的演進，需要對傳統DWDM光網絡中的ROADM節點進行升級，以支持EON的靈活帶寬分配和頻譜交換。然而，受制于勞動力資源和成本等因素，對于一個大型光網絡來說，通常無法一次性地完成其全部ROADM節點的升級，而往往采取階段性逐步升級的方式。所以，這就存在一個重要研究問題：如何選擇各階段進行升級的ROADM節點，以實現DWDM光網絡的高效演進。

針對上述問題，本文研究了ROADM節點升級的選擇策略，并采用頻域子波段虛級聯（sub-band VCAT）技術實現不同代ROADM節點間的互通互聯。針對升級節點的選擇和網絡頻譜資源的分配問題，本文也建立了ILP優化模型，并提出了高效的啟發式算法，以實現對節點升級策略的性能評估。

2 研究現狀

2.1 ROADM技術

得益于各類光器件及技術的發展，ROADM正從“無色、無方向性、無阻塞”，逐步向靈活柵格/無柵格特性演進。針對ROADM技術已存在大量的相關研究，Way等[8]提出了具有小尺寸和低能耗的“無色、無方向性、無阻塞”的ROADM架構。基于×波長選擇開關，Gumaste等[9]提出了支持無色、無方向性、無阻塞和無柵格特性的“四無”ROADM架構。此外，針對ROADM無柵格特性對網絡性能的影響，Thiagaraian等[10]研究了節點的內部阻塞對由“無色、無方向性”ROADM組成的網絡性能影響。類似地，She等[11]通過使用無向ROADM評估網絡碎片整理和共享保護CAPEX優勢，并驗證了ROADM無阻塞特性的價值。Woodward等[12]則評估了無柵格ROADM節點的性能優勢，并與其他方案進行了比較。針對傳統ROADM和支持無柵格型ROADM并存的網絡，Yu等[13]提出了從固定柵格向靈活柵格節點升級的不同策略。

2.2 混合柵格光網絡

光網絡將最終從DWDM光網絡演化為靈活柵格光網絡，然而在演化升級過程中，將出現多種類型的ROADM節點（包括傳統的DWDM節點和新型的EON節點）并存的局面，這將形成一種混合柵格的局面。在此類網絡中，未升級節點只支持傳統的波分復用技術，而升級后的新型EON節點將支持靈活柵格技術。所以，如何使支持不同柵格粒度的傳輸技術共存，并達到頻譜最佳的使用效率已成為此類網絡最為關注的問題。Tahon等[14]從網絡靈活性和成本兩方面分別對DWDM migrate、Flexgrid和Flexgrid migrate 3種情形的升級方案進行了研究比較。類似地，Zami等[15]通過對齊傳輸鏈路上各光通道使用的柵格，減少頻譜碎片，進而提高網絡頻譜資源利用率。此外，Rofoee等[16]提出了一種適用于固定柵格和靈活柵格共存的新型城域網絡架構，并通過固定柵格和靈活柵格共享頻譜資源的方式，降低網絡動態業務的阻塞率。Yu等[17]則解決了混合柵格網絡中的路由和頻譜資源分配問題，最小化光纖鏈路中所需的總頻譜數。

需要指出的是，上述研究往往都要求光通道的源節點、目的節點的ROADM類型必須保持一致，均未很好地解決不同代ROADM節點之間互通互聯問題。這極大地制約了此類網絡建立光通道業務的靈活性，也降低了其頻譜資源的使用效率。

3 頻域子波段虛級聯技術

本文采用sub-band VCAT技術實現了不同代ROADM節點間的互通互聯。圖1給出了一個在不同代ROADM節點間互通互聯的例子。

在圖1（a）中，由于源節點、目的節點均為WDM節點，因此只能支持WDM光通道；在圖1（c）中，源節點、目的節點均為EON節點，且中間節點也為EON節點，因此，可以采用頻譜最高效的方式建立光通道，即將6個子載波聚合在一起，使用最少的頻譜資源完成傳輸；在圖1（b）中，由于光通道即包含DWDM節點又包含EON節點，為支持不同類型ROADM節點間的互通互聯，采用sub-band VCAT傳輸技術，將組成超級光通道的6個子載波拆分成2個獨立的子波段進行傳輸，并在目的節點進行匯聚。多流帶寬可變收發器（MF-BVT）可支持sub-band VCAT傳輸技術，并且該技術也允許2個子波段經過不同的路徑，最后在目的節點進行匯聚，這極大地提高了組網的靈活性[18]。

4 升級節點的選擇

在本節中，我們首先通過一個例子展示選擇不同升級節點對網絡頻譜資源使用效率的影響，如圖2所示。該例子中需要在6節點網絡中選擇2個節點，將其升級為“四無”ROADM節點。如圖2（a）所示，網絡中鏈路（節點2-節點3）使用最多的頻譜資源，如果選擇升級節點0和節點1，升級后鏈路（節點0?1）節約了一個頻隙（FS），但鏈路（節點2?3）上依舊需要6個DWDM波長，整個網絡鏈路上所需的最大頻譜資源并未減少。在圖2（b）中，如果升級節點2和節點3，則鏈路（節點2?3）可節約8個頻隙，對于整個網絡，最大的使用頻隙也減少8個，有效地提高了網絡的頻譜使用效率。由此可見，如何有效地選擇光網絡升級節點，對于提高網絡的頻譜使用效率十分重要。接下來，將具體解決光網絡升級節點選擇問題。首先對光網絡升級節點選擇的問題進行定義，然后基于整數線性規劃方法和啟發式算法分別提出解決方法。

圖1 不同代ROADM節點間的互通互聯

圖2 升級節點的選擇

4.1 光網絡升級節點選擇問題定義輸入信息

5) 可用的調制格式包括：BPSK、QPSK和8-QAM，它們單個FS的傳輸容量和光通道無中繼最遠傳輸距離如表1所示[19]。

表1 3種調制格式的FS容量和無中繼傳輸距離

假設條件

1) 對于DWDM網絡，每條鏈路上的可用波長數為80，每個波長的頻譜帶寬為50 GHz。對于EON網絡，每條鏈路上可用的數為320，每個的頻譜帶寬為12.5 GHz。

2) 在為DWDM光通道分配波長時，需遵守波長連續性的要求；在為EON光通道分配頻譜資源時，需遵守頻譜連續性、鄰接性的要求。

3) 在為光通道選擇調制格式時，總是選擇最遠無中繼傳輸距離大于光通道距離且頻譜效率最高的調制格式。

目標

最小化網絡中使用的的最大索引值。這里需要指出，新型光節點的使用能有效地提高光網絡的頻譜使用效率。因此，對新型光節點的升級問題，以“網絡中使用的的最大索引值”作為優化目標能有效評估不同節點升級策略對于提高網絡頻譜使用效率的益處。當然，我們也可從網絡成本、能耗等其他方面對節點升級問題展開優化研究。

針對升級光節點的選擇問題，本文建立了ILP優化模型，并提出了相應的啟發式算法。其中，啟發式算法包含了升級節點、路由及調制格式的選擇和頻譜分配（RMSA）2個過程。

4.2 ILP優化模型

ILP優化模型的集合、參數和變量如下。

1) 集合

2) 參數

3) 變量

4) 目標函數

5) 約束條件

實際上，升級節點的總數不超過允許升級的節點總數。

每個節點對間，在多條路徑上傳輸的業務流量之和等于節點對間業務流量的總需求。

(6)

確保在包含DWDM節點的路由上建立的光通道的容量足夠承載分配到該路由上的業務流量需求。

計算在經過DWDM節點路由上建立的光通道的起始索引值。

(10)

確保在皆為EON節點的路由上建立的光通道的容量足夠承載分配到該路由上的業務流量需求。

計算在皆為EON節點的路由上建立的光通道的起始索引值。

確保任意2條光通道分配的頻譜資源在它們的共享鏈路上不重疊。

計算網絡中使用的的最大索引值。

4.3 啟發式算法

ILP優化模型可為小型網絡找到最優的升級節點，保證最小化使用的FS的最大索引值。但是，對于大規模網絡來說，ILP優化模型的計算復雜度高，無法在較短的時間內獲得最優解。因此，本文也提出了一個高效的啟發式算法，它包含了升級節點的選擇策略和基于頻譜窗平面的RMSA算法[20]。由于基于頻譜窗平面的RMSA算法相對較為成熟，本文不作詳細介紹，讀者可參考文獻[20]。接下來，我們具體介紹以下3種升級節點選擇策略。

1) 隨機選擇策略（random），即隨機地從拓撲中選擇升級節點。

2) 基于節點物理維度策略（ND, node degree），即將節點按照物理維度由高到低排序，然后從最高維度的節點開始依序升級。

3) 基于節點升級收益策略（NUG, node upgradation gain），即嘗試升級每個節點，然后采用RMSA算法確定升級后網絡使用的FS的最大索引值，最后選擇索引值最小的節點首先升級。對于每個節點升級均采用上述過程，直到足夠數量的節點完成升級。具體操作如下。

NUG策略具體操作

5 仿真和結果分析

5.1 測試條件

為比較不同節點升級選擇策略的性能，本文基于ILP優化模型和啟發式算法，評估了混合柵格網絡的頻譜資源使用效率。圖3~圖5分別給出了本文的測試網絡：6節點，9鏈路的n6s9網絡；10節點，22鏈路的smallnet網絡；14節點，21鏈路的NSFNET網絡。其中，每條鏈路上的數字表示相鄰節點間其物理距離，單位為km。

圖3 n6s9網絡

圖4 smallnet網絡

圖5 NSFNET網絡

此外，我們假設每個網絡中每條光纖鏈路可提供320個，每個的頻譜帶寬為12.5 GHz。光通道可選擇的3種調制方式如表1所示。每個節點對之間的業務帶寬需求在[200,] Gbit/s的范圍內均勻分布，其中，表示節點對間的最高帶寬需求。

針對ILP優化模型采用鏈路不相交KSP路由算法，為每個節點對找到條無共享鏈路的最短路由，形成可選路由集合。在2.4 GHz CPU和8G內存的64位服務器上，利用AMPL/Gurobi軟件求解ILP優化模型，其MIPGAP設置為5%。同時，采用JAVA語言開發了啟發式算法。

5.2 使用的FS的最大索引值

n6s9網絡在=400和=800的情況下網絡中使用的的最大索引值如圖6所示。其中，“random”“ND”和“NUG”分別對應于3種升級節點選擇策略的結果，“ILP”表示ILP模型的結果，數字2表示節點對之間存在2條鏈路不相交的可選路由。

圖6 n6s9網絡在X=400和X=800使用的FS最大索引值

從圖6（a）中可以發現，隨著升級節點總數的增加，網絡中使用的的最大索引值逐漸變小。這是因為隨著網絡中升級節點數的增加，網絡中頻譜分配的靈活度不斷提升，從而改善了網絡的頻譜資源使用效率。當全部節點均升級為新型“四無”ROADM光節點時，整個網絡便升級為完全的彈性光網絡，所以其使用的FS的索引值最小。

此外，比較3種升級節點選擇策略，可以發現2種非隨機策略（NUG和ND）的性能優于隨機策略，這是由于隨機策略無法保證選取較優的升級節點組合，故無法保證其較優的結果。比較2種非隨機策略，我們發現當為網絡的升級節點數大于3個后，NUG策略性能優于ND策略，并與ILP優化模型的優化結果十分接近，這表明了NUG策略的高效性。

針對n6s9測試網絡，圖6（b）比較了節點升級總數為3且=400時，不同策略升級節點選擇情況。NUG策略和ILP模型都選擇了節點2、節點3和節點4，而ND策略則選擇了節點1、節點2和節點3。能夠提供和ILP優化模型相同的結果，這再一次表明了所提出的NUG策略的有效性。

類似地，對于smallnet和NSFNET網絡，針對=400的情形進行了仿真。圖7和圖8分別給出了=400時，smallnet和NSFNET網拓的仿真結果。可以發現，在采用NUG策略的網絡中，其使用的的最大索引值始終小于或等于ND策略，這再一次證明了NUG策略的高效性。分析具體的節點選擇情形，在smallnet網絡中，當升級節點數為6時，NUG策略使用的數明顯少于ND策略，而它們的節點選擇差異在于節點0和節點4。類似地，在NSFNET網絡中，當升級的節點數為10時，NUG策略需要明顯更少的數，這主要由于2種策略在節點11和節點7上的不同選擇。

圖7 smallnet網絡在X=400時使用的FS最大索引值

圖8 NSFNET網絡在X=400時使用的FS最大索引值

6 結束語

DWDM光網絡向EON演進是目前光網絡的發展趨勢，其中涉及到光網絡節點的升級問題。然而對于一個大型網絡來說，其節點不可能一次性全部升級，存在一個循序漸進、逐步升級的過程，這將涉及到如何高效地選擇這些階段性升級節點的問題。為此，本文提出了升級光節點的選擇策略，并采用VCAT技術實現不同代ROADM節點間的互通互聯，同時也建立了ILP優化模型和提出了高效的啟發式算法。仿真結果表明，本文所提出的基于NUG的升級節點選擇策略十分有效，其性能明顯優于其他2種節點選擇策略，并實現與ILP優化模型十分相近的結果，有效提高了網絡頻譜資源使用效率。

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Novel node upgradation strategy for migration to elastic optical networks

FU Xiaodong1,2, LI Yongcheng1, SHEN Gangxiang1

1. School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215006, China 2. Zhongtian Broadband Technology, Nantong 226000, China

For migration from dense wavelength division multiplexing (DWDM) networks to elastic optical networks (EON), it is required to upgrade the traditional reconfigurable optical add-drop multiplexer (ROADM) to the new-generation ROADM that supports flexible grids. However, for a large-scale optical network, it is generally impossible to upgrade the ROADM nodes all in once; rather, they would be upgraded gradually. For this, it is critical to study different strategies for selecting the ROADM nodes to be upgraded. Also, for the interconnection between different generations of ROADM, the sub-band virtual concatenation (VCAT) technique was employed to enable an optical channel to be established via traversing different types of nodes. An integer liner programming (ILP) model and an efficient heuristic algorithm were developed to jointly select the ROADM nodes to upgraded and assign spectrum resources. Simulation studies show that the proposed strategy for the upgraded node selection is efficient to perform close to the ILP model in terms of the maximum number of FS used in the whole network.

optical network migration, sub-band virtual concatenation, reconfigurable optical add-drop multiplexer, node upgradation

TN915.02

A

10.11959/j.issn.1000?436x.2018158

符小東（1978-），男，江蘇南通人，中天寬帶技術有限公司總經理、蘇州大學產業教授，主要研究方向為光通信與網絡。

李泳成（1989-），男，江蘇南通人，博士，蘇州大學助理研究員，主要研究方向為光通信與網絡。

沈綱祥（1975-），男，浙江紹興人，博士，蘇州大學教授、博士生導師，主要研究方向為光通信與網絡。

2018?05?24；

2018?08?30

李泳成，ycli@suda.edu.cn

國家自然科學基金資助項目（No.61671313, No.61801320）；江蘇省科技成果轉化基金資助項目（No.BA2016123）

The National Natural Science Foundation of China (No.61671313, No.61801320), The Science and Technology Achievement Transformation Project of Jiangsu Province (No.BA2016123)