[发明专利]一种具有信号功率衰减限制的全光网内的组播RWA方法无效
申请号: | 200910083901.0 | 申请日: | 2009-05-08 |
公开(公告)号: | CN101547381A | 公开(公告)日: | 2009-09-30 |
发明(设计)人: | 王建萍;周贤伟;袁俊岭 | 申请(专利权)人: | 北京科技大学 |
主分类号: | H04Q11/00 | 分类号: | H04Q11/00;H04B10/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 具有 信号 功率 衰减 限制 全光网内 rwa 方法 | ||
技术领域
本发明属于全光网中的组播路由选择和波长分配的技术领域,尤其适用于网络规模不是太大且节点之间连接比较稠密的全光网络,如全光城域网等。
背景技术
光网络中的组播技术一般着眼于最小化组播通信的花费:组播通信要在整个网络中寻找一个能够连接源节点和所有目的节点的组播森林(特殊情况下组播森林中只有一棵树,图2给出一个实例),这个组播森林是由很多条链路组成的,使用每条链路都会产生一定的花费,则链路的花费之和就是组播通信的花费,设计者的目的是让这个花费最小。这个问题是一个Sterner最小树(SMT,Steiner Minimum Tree)问题。
在实际应用中,除了组播通信的花费之外,还有很多其它的问题需要考虑。在一般情况下,总是忽略非线性效应,认为光信号的各种性能都是线性的。但是,当光信号功率大到一定程度时,由于光的色散以及其它非线性效应所引起的信号衰减会呈指数级数增加。这就限制了源节点发出信号的最高功率。另一方面,目的节点要想把接收到的信号正确地解调,此信号的功率就不能太低,即信号到达目的节点时的功率不能太小。这两方面的因素就要求信号在传输过程中的衰减不能太大,亦即在建立组播树的时候还要考虑到信号的最大衰减。
在已有的技术中,只有很少一部分考虑了组播中的信号功率衰减。Du和Hu在他们的著作Steiner Tree problem in Computer Communication Networks中详尽讨论了Steiner k-tree路由问题:对于给定的源节点和目的节点集合,构建一个最小花费的组播森林,使得其中的每棵树中最多包含k个目的节点。这个问题在光网络中可以看成在网络的每个节点都安装有分光比可调的分光器,要求源节点发出的信号在到达目的节点时至多衰减成原来的1/k。但是由于分光比可调的分光器比较昂贵且技术还不是很成熟,这种方法在实现时有很大的难度。
Wu等人在其论文Multicast routing with power consideration in sparse splitting WDMnetworks中介绍了一种使源节点到各个目的节点的最大信号衰减最小的近似方法。但是,在进行通信时,只要接收到的信号足够强就行了,而不需要衰减最小。这种方法把主要精力放在最小化最大衰减上,有些舍本逐末了。
发明内容
本发明的目的是提供一种具有信号功率衰减限制的全光网内的组播RWA(RWA,Routingand WavelengthAssignment)方法。由于城域网的网络规模相对较小且节点之间的连接相对稠密,故此在进行网络规划时我们假设在网络中不使用信号放大器和波长转换器,即关键的光学器件只有分光器。由于分光率固定的分光器将信号等功率地分为几份输出,信号衰减非常大,故此在进行组播路由选择时需要考虑信号功率的限制。
为解决以上问题,本发明提出一种具有信号功率衰减限制的全光网内的组播RWA方法。此方法根据目的节点对最小接收信号功率的限制,在进行路由选择和波长分配时考虑链路上的信号功率和最小功率限制。具体步骤如下:
(1)从可用波长集合中选择一个波长,从源节点出发,在这个波长的逻辑网络拓扑上,着手建立一棵组播树。
(2)当一条链路的始端已加入组播树而链路本身未加入组播树,则称这条链路为边缘链路;将从源节点发出的边缘链路分为三类:活动链路、休眠链路、死亡链路;活动链路是始端为源节点、或者为具有组播能力的非源节点、或者为加入组播树且未固定的无组播能力的非源节点,终端为未加入组播树的节点的边缘链路;休眠链路是始端为源节点、或者为具有组播能力的非源节点、或者为加入组播树且未固定的无组播能力的非源节点,终端为已加入组播树且未固定的节点的边缘链路;其余的边缘链路为死亡链路,这些链路至少满足下面两个条件中的一个:始端为已固定非源节点,或者终端为已固定任意节点。
(3)给每条活动链路e分配一个临时功率Power(e)和一个临时下限功率PowConst(e)。
(4)给每一条活动链路指定一个标签,标签所标数值等于由源节点到链路e=(u,v)的始端在组播树上的距离Dist(u)加上它自身的花费Cost(e),即Label(e)=Dist(u)+Cost(e)。
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