防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法,包括：工作光通道分配光信噪比裕度的方法和保护光通道分配光信噪比裕度的方法，其中根据工作光通道分配光信噪比裕度的方法计算出满足流量需求的第一频隙数目以及工作光通道可消耗裕度；根据保护光通道分配光信噪比裕度的方法计算出满足流量需求的第二频隙数目以及保护光通道可消耗的裕度；根据所述第一频隙数目以及所述第二频隙数目评估频谱资源的利用率，根据所述工作光通道可消耗裕度评估光通道的可靠性。本发明专利技术在实际的网络应用时更加稳定。

【技术实现步骤摘要】
防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法及系统
本专利技术涉及通信的
，尤其是指一种防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法及系统。
技术介绍
在预测光通道传输质量(QoT)的过程中，采用人工智能(AI)技术可以获得相对于传统方法更精确的预测，因此可以降低光网络中光通道的光信噪比(OSNR)裕度的设置，从而有效提高网络资源利用率。但是，许多基于AI预测的方法是仅基于实验室测试的数据，是处于稳定的已知环境中，因此存在基于AI的QoT预测失败高的风险，导致在实际的网络应用中存在不稳定的问题。
技术实现思路
为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中基于AI的QoT预测失败高，导致实际的网络应用中存在不稳定的问题，从而提供一种预测失败低，实际网络应用稳定的防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法及系统。为解决上述技术问题，本专利技术的一种防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，包括：工作光通道分配光信噪比裕度的方法和保护光通道分配光信噪比裕度的方法，其中根据工作光通道分配光信噪比裕度的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于，包括：工作光通道分配光信噪比裕度的方法和保护光通道分配光信噪比裕度的方法，其中/n根据工作光通道分配光信噪比裕度的方法计算出满足流量需求的第一频隙数目以及工作光通道可消耗裕度；/n根据保护光通道分配光信噪比裕度的方法计算出满足流量需求的第二频隙数目以及保护光通道可消耗的裕度；/n根据所述第一频隙数目以及所述第二频隙数目评估频谱资源的利用率，根据所述工作光通道可消耗裕度评估光通道的可靠性。/n

【技术特征摘要】
1.一种防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于，包括：工作光通道分配光信噪比裕度的方法和保护光通道分配光信噪比裕度的方法，其中
根据工作光通道分配光信噪比裕度的方法计算出满足流量需求的第一频隙数目以及工作光通道可消耗裕度；
根据保护光通道分配光信噪比裕度的方法计算出满足流量需求的第二频隙数目以及保护光通道可消耗的裕度；
根据所述第一频隙数目以及所述第二频隙数目评估频谱资源的利用率，根据所述工作光通道可消耗裕度评估光通道的可靠性。


2.根据权利要求1所述的防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于：所述工作光通道可消耗裕度和所述保护光通道可消耗的裕度共同评估出光通道业务可靠性。


3.根据权利要求1所述的防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于：所述第一频隙数目和所述第二频隙数目共同评估光通道的利用率。


4.根据权利要求1所述的防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于：所述光通道业务可靠性的计算公式：Rlp＝1-Fw·Fp，其中Fw和Fp分别是工作光通道的失败率和保护光通道的失败率。


5.根据权利要求1所述的防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于：所述工作光通道分配光信噪比裕度的方法包括：利用信道参数计算出所述光通道的光信噪比；在信号传输的过程中，每经过一个链路增加一个随机高斯分别的误差值，模拟产生真实的实际数据；通过人工神经网络训练建立光信噪比模型，预测出光通道的光信噪比；根据所述光信噪比计算出满足流量需求的第一频隙数目以及工作光通道可消耗裕度。


6.根据权利要求1或5所述的防止基于人工智能的传输质量预测失败的保护方法，其特征在于：所述计算第一频隙数目以及工作光通道可消耗裕度的公式为：
FEClimit+Umargin≤OSNRlightpath-Smargin＝OSNRlightpath-4.7dB
Umargin≤OSNRlight...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈纲祥，郭宁宁，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32