任雪琦，沈天雨，史成林，朱 敏，晏春平，周怡君，顧萍萍

(1.東南大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210096；2.東南大學(xué) 微電子學(xué)院，江蘇 南京 210096；3.東南大學(xué) 移動通信國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210096；4.太倉市同維電子有限公司，江蘇 太倉 215400；5.東南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京 210096)

0 引言

近年來，新興互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，這些應(yīng)用通常需要特定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)以提供特定的比特率和服務(wù)質(zhì)量(QoS)，光網(wǎng)絡(luò)虛擬化概念的提出很好地解決了這個問題[1-3]。具體來說，它可以將底層物理網(wǎng)絡(luò)虛擬化后的資源分配給不同的虛擬光網(wǎng)絡(luò)(VON)請求，提供專用的VON服務(wù)，以滿足不同應(yīng)用的特定服務(wù)質(zhì)量的要求，這個過程稱為虛擬光網(wǎng)絡(luò)映射(VONE)[4]。在公共物理基礎(chǔ)設(shè)施上，為了使多個VON服務(wù)高效共存，需要靈活、協(xié)調(diào)地利用所有虛擬化的底層資源，包括每條底層光纖鏈路(SFL)中的頻譜槽資源、每個底層交換節(jié)點(diǎn)(SN)中收發(fā)器的子載波資源和調(diào)制器資源。作為一種新型的底層物理網(wǎng)絡(luò)，彈性光網(wǎng)絡(luò)(EON)是近幾年很有前景的一項(xiàng)技術(shù)，與傳統(tǒng)的波分復(fù)用(WDM)光網(wǎng)絡(luò)相比，EON通過采用靈活的頻譜和調(diào)制方案，提供了更好的靈活性和服務(wù)粒度。它允許光纖鏈路的光譜資源以較小的頻譜粒度進(jìn)行靈活的分段和聚合，在某種意義上實(shí)現(xiàn)了物理鏈路層的光譜虛擬化。

在現(xiàn)有的VONE方案中，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的朱祖勍等人設(shè)計(jì)了兩種不同彈性光網(wǎng)絡(luò)上的VONE嵌入算法，兩種算法基于傳輸距離進(jìn)行調(diào)制器的分配，并提出了一種分層輔助圖(LAG)的方法[5]。東南大學(xué)的朱敏等人提出了一種基于資源虛擬化的集成虛擬光網(wǎng)絡(luò)嵌入方案，并設(shè)計(jì)了一種新的路由、頻譜、子載波和調(diào)制器分配算法來建立虛擬鏈路映射的光路[6]。巴西利亞大學(xué)的Lucas R.Costa等人提出一個新穎的方法來解決路由、調(diào)制器、頻譜分配(RMSA)問題，采用距離自適應(yīng)調(diào)制方案，消除頻譜連續(xù)性和傳輸距離限制問題[7]。在上述的工作中，進(jìn)行虛擬鏈路(VOL)映射過程中，RMSA通常采用相對簡單的調(diào)制格式配置方法，如按傳輸距離配置調(diào)制格式或限制調(diào)制器數(shù)量降序分配[5-9]。然而，此類方法無法準(zhǔn)確地判斷非線性損耗(NLI)帶來的影響，采用更保守的調(diào)制格式，從而導(dǎo)致光譜利用效率的降低。因此，在VONE中，考慮到實(shí)際傳輸路徑NLI干擾情況的RMSA方案，可以有效提高底層物理網(wǎng)絡(luò)鏈路的光譜利用效率。因此，本文在EON中對考慮到NLI的集成式虛擬網(wǎng)絡(luò)映射機(jī)制進(jìn)行研究，引入了基于OFDM的比特負(fù)載技術(shù)，即每個子載波基于信道狀態(tài)獨(dú)立配置調(diào)制格式，承載不同比特率的負(fù)載。仿真結(jié)果證明，該方案可以顯著提高光譜利用率和數(shù)據(jù)傳輸效率。

1 問題描述和理論分析

1.1 集成式虛擬網(wǎng)絡(luò)映射機(jī)制

光網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)可以為不同應(yīng)用提供特定QoS要求的專屬VON服務(wù)，多個VON服務(wù)之間可以共享物理網(wǎng)絡(luò)資源，包括整個網(wǎng)絡(luò)中的鏈路和節(jié)點(diǎn)資源。一個VON請求通常由幾個虛擬節(jié)點(diǎn)(VN)組成，而這些VN通過虛擬光鏈路(VOL)相互連接，將底層物理網(wǎng)絡(luò)資源分配給每個VON請求的過程稱為VONE。在VONE中，每個VN映射到一個SN，每條VOL映射到一條光路，而一條光路一般由一條或多條SFL組成[9]。在我們前面的工作中，我們提出了集成式的VONE，節(jié)點(diǎn)映射與鏈路映射以集成的方式實(shí)現(xiàn)，即當(dāng)一個新的VN節(jié)點(diǎn)被映射后，繼而映射新VN節(jié)點(diǎn)與所有已映射節(jié)點(diǎn)之間的一條或多條VOL。圖1為集成式VONE的示例。在圖1中，一個三節(jié)點(diǎn)的VON請求，試圖映射到一個五節(jié)點(diǎn)的簡單網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲小Ｊ紫?，將該請求的VN-a映射到SN-E，接著把VN-b映射到SN-B，在映射完VN-b之后，將VOL(a,b)映射到光路(B-E)。接著，將VN-c映射到SN-C，由于新映射的VN節(jié)點(diǎn)c與VN-a和VN-b間均存在VOL，因此分別執(zhí)行(b,c)→(B-C)和(a,c)→(E-D-C)的虛擬鏈路映射。

圖1 集成式VONE中的節(jié)點(diǎn)映射和鏈接映射示例

1.2 基于OFDM的比特負(fù)載技術(shù)

1.2.1 非線性損耗模型。GN模型是計(jì)算無色散補(bǔ)償NLI的解析模型。在GN模型中，由克爾效應(yīng)引起的在同一光纖鏈路上傳輸?shù)亩鄠€請求間的NLI被建模為加性高斯噪聲，它與光纖放大器引入的加性自發(fā)輻射(ASE)噪聲非相干地結(jié)合在一起[11-13]。本文采用文獻(xiàn)[14]中的損耗模型，考慮了ASE和NLI的干擾，若將請求i分配給光路ri，則它的信噪比(SNR)可由(1)式計(jì)算

(1)

其中

(2)

(3)

(4)

(5)

式中各參數(shù)具體細(xì)節(jié)見表1。式(5)第一項(xiàng)為自通道干擾(SCI)，因單信道系統(tǒng)中的自相位調(diào)制(SPM)引起頻譜展寬而導(dǎo)致的，第二項(xiàng)交叉通道干擾(XCI)則是由多信道系統(tǒng)中交叉相位調(diào)制(XPM)而引起的[14]。考慮到接收均衡器補(bǔ)償，諸如偏振模色散引起的信號衰退被忽略，故本文非線性效應(yīng)僅考慮SPM和XPM[14]。

表1 GN模型相關(guān)參數(shù)

1.2.2 基于OFDM的比特負(fù)載技術(shù)。針對基于OFDM調(diào)制的光路請求，傳統(tǒng)的RMSA算法通常給所有子載波分配統(tǒng)一的調(diào)制格式，而不獨(dú)立考慮影響每個子載波通道的NLI等帶來的影響。本文引入了基于OFDM的比特負(fù)載技術(shù)，該技術(shù)提供了很好的靈活性，每個子載波可以根據(jù)信道優(yōu)劣狀態(tài)獨(dú)立調(diào)制，使每個子載波負(fù)載不同的比特速率。這種使每個子載波負(fù)載不同比特速率的技術(shù)，在OFDM中通常被稱為比特負(fù)載[15]。注意，本文中OFDM系統(tǒng)采用單偏振模式。

圖2 節(jié)點(diǎn)i處請求比特負(fù)載的示例

圖3 單條鏈路上的非線性干擾NLI

圖2為某一個節(jié)點(diǎn)i處的比特負(fù)載的示例。光纖鏈路上的頻譜資源以12.5 GHz的粒度，被靈活地配置給各個請求。其中m(框內(nèi)數(shù)字表示)為第k個頻譜資源塊(框下數(shù)字表示)使用的調(diào)制格式，m=1，2，3，4分別表示BPSK、QPSK、8-QAM和16-QAM。當(dāng)采用基于OFDM的比特負(fù)載技術(shù)時，分配給同一個請求的各個頻譜塊，可以分配不同的調(diào)制格式，進(jìn)行獨(dú)立調(diào)制。在BER為10-9的前提下，我們設(shè)置不同調(diào)制格式的SNR閾值分別為12.6、15.6、19.2和22.4 dB[15]。以請求(s1，d1)為例，該請求將占用3個子載波資源(即該條鏈路上的第3、4、5的頻譜資源塊)。如圖3所示，利用式(1)至(5)，計(jì)算各頻譜塊的SNR值，若分別為22.6、22.3和22.2 dB，通過SNR閾值對比，最終給這3個子載波分別分配調(diào)制格式16-QAM、8-QAM、8-QAM。一般來說，對于傳統(tǒng)的RMSA算法，受到非線性干擾影響嚴(yán)重的子載波決定了該請求所有子載波的調(diào)制格式。而當(dāng)采用比特負(fù)載技術(shù)時，分別獨(dú)立對待各個不同的子載波信道情況，通過選擇適當(dāng)?shù)恼{(diào)制格式，最大化每個子載波所承載的比特速率，從而最大限度地提高總體頻譜利用率，并最小化所需的子載波總數(shù)。

2 算法設(shè)計(jì)

2.1 VAG輔助圖

本文首先根據(jù)VON請求帶寬，建立了一個虛擬分層輔助圖(VAG)，將底層拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)分解成若干層輔助圖，以幫助鏈路和頻譜資源的分配。當(dāng)VON請求到達(dá)時，根據(jù)頻譜粒度帶寬f=12.5 GHz和各種調(diào)制格式譜利用率SU(m)，先將VON請求比特率bw轉(zhuǎn)化為采用不同的調(diào)制格式下所需的頻譜資源塊的數(shù)量Ns

(6)

算法1用于構(gòu)建第f層虛擬輔助圖，鏈路上頻譜資源塊slot的使用情況用該條鏈路的“位掩碼”

算法1 VAG輔助拓?fù)?/p>

來表示，某一資源塊已被占用，則為1，可用則為0。通過掃描所有SFL的頻譜資源情況，查詢每條SFL在第f個到第(f+Nslots-1)個頻譜資源塊上是否存在連續(xù)可用的資源。若存在，則將該鏈路插入第f層輔助圖中；否則，該條SFL將被刪除，從而建立第f層輔助圖。

算法2 節(jié)點(diǎn)映射

算法3 鏈路映射

算法4 BL-VONE算法

2.2 節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射算法

在某一輔助層上映射某一個虛擬節(jié)點(diǎn)VN時，按照該輔助層上物理節(jié)點(diǎn)SN的節(jié)點(diǎn)度降序的次序，依次選擇一個節(jié)點(diǎn)度滿足要求的備選節(jié)點(diǎn)SN，即備選節(jié)點(diǎn)SN的節(jié)點(diǎn)度不小于該虛擬節(jié)點(diǎn)VN的節(jié)點(diǎn)度(節(jié)點(diǎn)度θ為該節(jié)點(diǎn)向外延伸鏈路數(shù)量)。然后，如果該虛擬節(jié)點(diǎn)VN與所有已經(jīng)映射成功的虛擬節(jié)點(diǎn)VN之間存在虛擬光路VOL，則開始對一條或多條VOL進(jìn)行鏈路映射。只有這樣的所有VOL都映射成功了，才被認(rèn)為該虛擬節(jié)點(diǎn)VN成功地映射在備選節(jié)點(diǎn)SN上。否則，就選擇下一個備選節(jié)點(diǎn)SN。算法2給出了節(jié)點(diǎn)映射的詳細(xì)過程。

在進(jìn)行虛擬鏈路VOL映射時，我們?yōu)槊恳粭l物理鏈路SFL定義一個權(quán)重值cost，即為鏈路中所有頻譜資源塊slot上GNLI的總和。

(7)

在兩個SN之間，為每一條VOL找到3條最短路徑，按first-fit原則依次選擇。在所選路徑上，基于比特負(fù)載技術(shù)由式(1)至(5)，分別計(jì)算每一個資源塊slot上的SNR，并根據(jù)各調(diào)制器閾值，為每一個頻譜塊slot分配最佳調(diào)制格式。再根據(jù)所有分配slot的總的傳輸帶寬能力是否能滿足該VON請求的比特率帶寬要求，來決定鏈路映射是否成功，算法3解釋了鏈路映射算法的具體細(xì)節(jié)。

2.3 非線性集成式虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法

在本文提出的非線性集成式虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法中，我們假設(shè)，每個具有特定比特率要求的請求是預(yù)先隨機(jī)生成的。我們定義一個參數(shù)Ω來衡量各個VON請求的優(yōu)先級，Ω為每一個VON請求的虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)與虛擬鏈路數(shù)的總和乘以該請求的比特率bw

(8)

根據(jù)參數(shù)Ω將待配置的VON請求降序排列。對于每個VON請求，首先獲取其比特率帶寬bw，分別根據(jù)16-QAM和BPSK這兩種調(diào)制格式，通過式(6)計(jì)算該請求所需頻譜資源塊slot的最大數(shù)量和最小數(shù)量。這是因?yàn)樵谙嗤柭实那疤嵯?，采用越高階的調(diào)制格式，頻譜利用率就越高，所需的頻譜資源塊的數(shù)量就越少。然后，利用算法1，從第一層開始，建立VAG輔助拓?fù)?，采取first-fit策略逐層查詢。在每一層VAG中，分別計(jì)算SN和VN的節(jié)點(diǎn)度，在滿足節(jié)點(diǎn)度條件下，以集成式的方式進(jìn)行節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射。若節(jié)點(diǎn)映射成功，進(jìn)行下一個VN映射，若失敗則選擇下一SN節(jié)點(diǎn)重新映射。直到所有VN節(jié)點(diǎn)全部映射成功，則該VON請求映射成功；并繼續(xù)下一個VON請求，直至所有請求映射完成，具體細(xì)節(jié)見算法4。

3 仿真與數(shù)據(jù)分析

如圖4所示，仿真采用一個小型的6節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，每條鏈路包含雙向的一對光纖，圖中數(shù)字表示為跨度的個數(shù)，單個跨度長度設(shè)置為100 km。仿真設(shè)置如下：本文假設(shè)網(wǎng)絡(luò)在193.6 THz波段上運(yùn)行，每個頻譜資源塊的帶寬f為12.5 GHz，總帶寬為4.375 THz，即總資源塊數(shù)F為350個[15]。信號功率譜密度G=13 mW/THz，噪聲系數(shù)NF=4.5 dB，每個跨度的長度L=100 km，功率損耗α=0.22 dB/km，光載波頻率v=193 THz，非線性系數(shù)γ=1.32(Wkm)-1，色散系數(shù)β2=-22.7 ps2/km。有4種調(diào)制格式可用：BPSK、QPSK、8-QAM、16-QAM，對應(yīng)SNR閾值分別為12.6、15.6、19.2和22.4 dB[15]。本次仿真隨機(jī)生成100至700 Gbps的請求，仿真結(jié)果來源于10次相似結(jié)果的均值。

圖4 簡單6節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋱D(圖中數(shù)字為跨度個數(shù))

基準(zhǔn)算法比較：與本文提出的BL-VONE算法做對比的是，采用單一調(diào)制格式的集成式虛擬光網(wǎng)絡(luò)嵌入算法(UM-VONE)。為了提高頻譜利用率，該算法首先從最高階的調(diào)制格式進(jìn)行分配，由此計(jì)算該請求所需的頻譜資源塊slot的數(shù)量，再按照first-fit策略，依據(jù)VAG輔助圖確定頻譜資源塊slot的具體位置，計(jì)算其SNR，判斷該SNR值是否滿足所分配的調(diào)制格式的門限值。若滿足，則成功配置該VON請求；若不滿足，則選擇低一階調(diào)制格式，重復(fù)上述步驟，直至選至最低級調(diào)制格式。

表2 BL-VONE和UM-VONE在不同請求數(shù)下的子載波使用總量

表3 BL-VONE和UM-VONE不同請求數(shù)下所有鏈路中使用到的最大頻譜資源塊的序號

在表2和圖5中，我們分別驗(yàn)證了當(dāng)VON請求數(shù)為15、20、25、30、35時，BL-VONE和UM-VONE算法使用到的子載波總數(shù)的性能差異。子載波總數(shù)定義為

(9)

圖5的橫坐標(biāo)為VON請求個數(shù)，縱坐標(biāo)為使用到的子載波總個數(shù)。從圖5中可以看出，相比UM-VONE算法，BL-VONE算法使用的子載波總數(shù)減少9%，BL-VONE算法有利于提高子載波資源的利用率，這是因?yàn)锽L-VONE算法可以充分利用每一個子載波的SNR的情況，選擇合適的調(diào)制格式，最大化子載波資源的數(shù)據(jù)承載能力。

在表3和圖6中，呈現(xiàn)的是在不同VON請求數(shù)下，BL-VONE和UM-VONE算法在所有鏈路中使用到的最大頻譜資源塊的序號。圖6中橫坐標(biāo)為VON請求個數(shù)，縱坐標(biāo)為所有鏈路中使用到的最大頻譜資源塊的序號。值得一提的是，圖表中的數(shù)據(jù)是10次仿真運(yùn)行后，平均后得到的數(shù)據(jù)，因此不是整數(shù)。當(dāng)請求數(shù)為35時，BL-VONE與UM-VONE算法使用到的最大頻譜資源塊的序號達(dá)到10.2%的差距。從圖6中可以看出，本文采用的BL-VONE算法大大壓縮了請求所占頻譜帶寬，隨著請求數(shù)增多，優(yōu)化率呈上升趨勢。這是因?yàn)殡S著請求數(shù)增多，BL-VONE算法優(yōu)化頻譜利用率的優(yōu)勢變得越來越顯著。

圖5 BL-VONE和UM-VONE不同請求數(shù)下子載波總數(shù)

圖6 不同請求數(shù)下使用到的最大頻譜資源塊的序號

表4 不同請求數(shù)下傳輸效率ω (Gbps/每個子載波)

表5 BL-VONE和UM-VONE不同入纖功率下子載波使用總量

表4和圖7展示了BL-VONE和UM-VONE算法在不同VON請求數(shù)下，每個子載波的平均頻譜效率ω，即每個子載波平均可攜帶的信息量，如式(10)所示。圖7中橫坐標(biāo)為VON請求個數(shù)，縱坐標(biāo)為傳輸效率ω。由圖7可以看出，在我們提出的BL-VONE算法中，每個子載波平均可攜帶的信息量明顯優(yōu)于UM- VONE算法，優(yōu)化率提高了約9%，這再一次說明了本文中采用的比特負(fù)載技術(shù)可以自適應(yīng)地利用各個子載波信道的SNR限制條件，有效地提高頻譜利用率

(10)

圖7 BL-VONE和UM-VONE不同請求數(shù)下傳輸效率ω

圖8 BL-VONE和UM-VONE不同入纖功率下子載波總數(shù)

表5和圖8展示了BL-VONE和UM-VONE算法在不同入纖功率下，使用到的子載波總個數(shù)。圖8中橫坐標(biāo)為入纖功率，縱坐標(biāo)為使用到的子載波總個數(shù)。由表5和圖8可以看出隨著入遷功率的增大，子載波總數(shù)減小，這是因?yàn)樵龃蟮娜肜w功率可以改善子載波信道的SNR，從而提升子載波的傳輸效率，大大減少所需的子載波數(shù)。當(dāng)入纖功率大于17 mW時，兩算法間所需的子載波總數(shù)差距逐漸減小直至為0。這是因?yàn)楫?dāng)入纖功率增大到某一值后，子載波信道的SNR環(huán)境大大改善，超過了所有調(diào)制格式的門限值，所有請求均選用最高級調(diào)制格式，故結(jié)果趨于一致。

表6 BL-VONE和UM-VONE不同入纖功率下的所有鏈路中使用到的最大頻譜資源塊的序號

表7 不同入纖功率下傳輸效率ω (Gbps/每個子載波)

表6和圖9為在不同入纖功率下，BL-VONE和UM-VONE這兩個算法在所有鏈路中使用到的最大頻譜資源塊的序號。圖9中橫坐標(biāo)為入纖功率，縱坐標(biāo)為使用到的最大頻譜資源塊的序號。從表6和圖9可以看到，隨著入遷功率的增大，網(wǎng)絡(luò)中使用到的最大頻譜資源塊的序號減小，并最終趨于一致。這也是因?yàn)殡S著入遷功率的增大，每個子載波信道的SNR大大改善，以至于所有VON請求均選用最高級調(diào)制格式，所兩個算法可以得到相同的結(jié)果。而當(dāng)入纖功率為11 mW時，BL-VONE算法相較于UM-VONE算法，最大頻譜資源塊序號的優(yōu)化率達(dá)到10.9%。以此說明，我們提出的BL-VONE算法的優(yōu)越性。

表7和圖10列出了BL-VONE和UM-VONE兩個算法在不同入纖功率下的傳輸效率ω。圖10中橫坐標(biāo)為入纖功率，縱坐標(biāo)為傳輸效率ω。圖10中ω隨著入遷功率的增大而增大，這是因?yàn)殡S著入纖功率的增大，VON請求分配到的調(diào)制格式級別就隨之提高，從而單個子載波攜帶的信息量增大。同時，與圖8類似，隨著功率的增加，兩算法間的傳輸效率逐漸逼近，直至趨于一致。

圖9 BL-VONE和UM-VONE不同入纖功率下最大粒度系數(shù)

圖10 BL-VONE和UM-VONE不同入纖功率下傳輸效率ω

4 結(jié)論

在彈性光網(wǎng)絡(luò)中，考慮到光纖鏈路傳輸?shù)姆蔷€性損傷，引入了基于OFDM的比特負(fù)載技術(shù)，提出了一種非線性集成式虛擬網(wǎng)絡(luò)映射BL-VONE機(jī)制。該機(jī)制在進(jìn)行虛擬鏈路配置時，根據(jù)每一個子載波信道具體的SNR情況，在保證鏈路端到端誤碼率BER為10-9的前提下，實(shí)現(xiàn)了為單個子載波獨(dú)立分配最優(yōu)的調(diào)制格式。而對于傳統(tǒng)的UM-VONE算法，在虛擬光路配置的過程中，僅僅簡單地按照光路長度配置調(diào)制格式，而且為多個連續(xù)使用的子載波統(tǒng)一配置調(diào)制格式，這就給網(wǎng)絡(luò)資源帶來了較大的冗余，造成資源浪費(fèi)。仿真結(jié)果表明，提出的BL-VONE算法相較于基于單一調(diào)制機(jī)制的UM-VONE算法，可以提高約9%的頻譜利用率和約9%的傳輸效率，證明了提出的BL-VONE算法的優(yōu)越性。