【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤通信系统，具体为一种基于多子系统的带宽分配算法。
技术介绍
1、随着经济的迅速发展，网络的核心部分发生了翻天覆地的变化，无论是交换、还是传输都已更新换代，而接入网由于经济性问题如用户的业务需求、用户密度、用户的经济承受能力等多方面原因发展缓慢，成为制约网络向宽带化、全业务化发展的瓶颈。接入网是用户进入城域网/骨干网的桥梁，是信息传送通道的“最后一公里”，高带宽的消耗业务逐步涌现，带宽提速成为迫切需求。为了满足用户的需求，各种新技术不断涌现，接入网技术已成为设备制造商、运营商和电信研究部门关注的焦点和投资的热点。
2、rnn，是一种循环神经网络，具有记忆能力，能够通过先验知识学习获得预测能力，并通过在线学习，实时修改参数，提高非线性数据预测精度。onu向olt发送数据过程如图1所示，在t1-t5这段等待时间内，onu仍然会接收上行数据，这一部分数据量并没有包含在请求帧内，造成请求信息与实际需求不符的现象，所以这部分数据包只能累计到下一次轮询周期发送，不仅增加了平均队列时延，还会影响业务的实时性。
3、电信网络主要由核心网、接入网和用户驻地网组成，接入网是连接核心网和用户的网络，被称为“最后一公里”或“最初一公里”。接入网技术的主流pon(passiveopticalnetwork，无源光网络)技术已经得到了大规模的部署，包括epon和gpon技术得到了很大的发展，尤其是gpon技术已经占据了光纤接入技术的较大份额。一种有效的带宽分配机制在gpon系统中具有重要意义，它可以提高gpon的上行
4、经检索，中国专利公开号为cn102395060a的专利公开了一种应用于正交频分复用无源光网络(ofdm-pon)系统中的一种动态带宽分配算法，属于光纤通信系统的范畴。该方法利用中断申请响应的方法来实现带宽请求和分配过程，将系统中的多个子载波分为三部分：控制信道部分、onu默认带宽部分及存储在动态池中的部分。在链路负载轻时，各onu通过将本地流量与本地阈值进行比较来决定是否发起中断申请所需的额外带宽，在链路负载重时，olt在优先满足各onu额定带宽的情况下，对剩余的子载波按各onu所需比例进行分配，以实现带宽的动态分配。本专利技术可以保证高优先级业务的低时延及低丢包率，同时可以很好的进行带宽的按需分配，在链路业务流量负荷很重时也能很好的满足各onu及同优先级业务之间带宽的公平分配。
5、上述专利存在以下不足：与其他接入网技术相比，多接入光纤网络的高容量特性是光技术进步的主要动力，越来越多的低延时密集型任务如实时通讯、高清视频播放和游戏等出现在日常生活中，日益增长的带宽需求给网络基础设施建设带来了严峻挑战，资源分配是pon的基本任务，并且必须有一个有效的方案来减少延时，使带宽使用率最大化、资源浪费最小化，随着用户的日益增加，带宽分配方式的选择对于避免冲突，确保高优先级业务的服务要求十分关键。因此，本专利技术提出一种基于rnn结构模型，能够预测高优先级业务，并在确保高优先级业务的前提下，一定程度上保证其他业务的服务质量，同时减小队列时延以及提高上行带宽利用率的epon动态带宽分配算法。
6、鉴于此，我们提出一种基于多子系统的带宽分配算法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多子系统的带宽分配算法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多子系统的带宽分配算法，包括以下步骤：
3、步骤一、上报带宽请求：将向olt上传数据的onu分别按照ef、af、be三种业务类型分别缓存到ef队列、af队列和be队列中，并向olt上报三个队列的带宽请求；
4、步骤二、建立网络：获得网络的路由矩阵，并为各个t-cont分配固定带宽；
5、步骤三、业务判断：为ef队列执行带宽预测并获取实际需要带宽，af队列和be队列则以请求的带宽作为实际需要带宽；
6、步骤四：ef队列带宽计算：对ef队列的流量进行预测，获取ef队列的预测带宽结果后，累加上ef队列的请求带宽，获取ef队列的实际需要带宽；
7、步骤五、实际带宽生成：依据ef队列、af队列和be队列的实际需要带宽进行带宽分配；
8、步骤六、用户判定：根据用户愿意支付的费用以及需求的服务质量选择服务等级，确定用户类别；
9、步骤七，剩余带宽分配：对剩余带宽进行分配；
10、步骤八、结束：循环执行直到剩余带宽为0或者所有的带宽请求都已被满足。
11、进一步的，步骤四中对ef队列的流量进行预测的方法包括：采用rnn结构模型对等待时间twait内到达的流量进行预测，将历史带宽请求做差分计算，设j周期内到达数据包为则j周期内的数据包到达的平均速率为其中tcycle为轮询周期，则预测得到的流量数据为
12、
13、进一步的，步骤四中获取ef队列的预测带宽结果的方法包括：ef队列的预测带宽结果为
14、进一步的，步骤七中对剩余带宽进行分配的方法包括：在分配af队列和be队列的带宽时，把预测得到的带宽需求和t-cont汇报的带宽需求做比较，如果差距过大，则以t-cont汇报得到的带宽需求为准进行分配；如果二者的差距不大，则用预测得到的带宽需求为准进行分配。
15、进一步的，差距是否过大的依据是比较预测得到的带宽需求与t-cont汇报得到的带宽需求之间的变化率。
16、进一步的，步骤五中af队列和be队列所分配带宽分别为raf＝min{raf,gaf}、rbe＝min{rbe,gbe}，其中raf和rbe分别为af队列和be队列所请求的带宽，gaf和gbe分别为af队列和be队列的最小保证带宽。
17、进一步的，步骤五中ef队列所分配带宽为ref＝ref+f，其中ref为ef队列所请求的带宽，f为ef队列的预测带宽。
18、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
19、该一种基于多子系统的带宽分配算法，在rnn结构模型的基础上对高优先级的ef业务进行带宽预测和带宽分配，提高了预测准确性，且在确保高优先级业务的前提下，对af业务、be业务进行带宽分配，最后对三种业务剩余的带宽请求通过排队调度的方式进行带宽分配，在一定程度上保证了其他业务的服务质量，提高了预测准确性的同时减小了队列时延并提高了上行带宽利用率。
20、该一种基于多子系统的带宽分配算法，以效用函数为基础，统筹考虑用户需求和业务需求两方面因素。根据网络中各种业务的效用函数，分析出带宽对各种业务效用的影响，从而为各种业务分配权重。根据internet提供商制定的收费策略，得到各类用户在分配带宽时的权重。利用层次分析法，将业务权重和用户权重统一成特定用户特定业务的权重，作为网络带宽分配时的依据。
21、为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤四中对EF队列的流量进行预测的方法包括：采用RNN结构模型对等待时间Twait内到达的流量进行预测，将历史带宽请求做差分计算，设j周期内到达数据包为则j周期内的数据包到达的平均速率为其中Tcycle为轮询周期，则预测得到的流量数据为
3.根据权利要求2所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤四中获取EF队列的预测带宽结果的方法包括：EF队列的预测带宽结果为
4.根据权利要求1所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤七中对剩余带宽进行分配的方法包括：在分配AF队列和BE队列的带宽时，把预测得到的带宽需求和T-CONT汇报的带宽需求做比较，如果差距过大，则以T-CONT汇报得到的带宽需求为准进行分配；如果二者的差距不大，则用预测得到的带宽需求为准进行分配。
5.根据权利要求4所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：差距是否过大的依据是比较预测得到的带宽需求与T-CO
6.根据权利要求1所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤五中AF队列和BE队列所分配带宽分别为rAF＝min{RAF,GAF}、rBE＝min{RBE,GBE}，其中RAF和RBE分别为AF队列和BE队列所请求的带宽，GAF和GBE分别为AF队列和BE队列的最小保证带宽。
7.根据权利要求1所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤五中EF队列所分配带宽为rEF＝REF+F，其中REF为EF队列所请求的带宽，F为EF队列的预测带宽。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤四中对ef队列的流量进行预测的方法包括：采用rnn结构模型对等待时间twait内到达的流量进行预测，将历史带宽请求做差分计算，设j周期内到达数据包为则j周期内的数据包到达的平均速率为其中tcycle为轮询周期，则预测得到的流量数据为
3.根据权利要求2所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤四中获取ef队列的预测带宽结果的方法包括：ef队列的预测带宽结果为
4.根据权利要求1所述的一种基于多子系统的带宽分配算法，其特征在于：步骤七中对剩余带宽进行分配的方法包括：在分配af队列和be队列的带宽时，把预测得到的带宽需求和t-cont汇报的带宽需求做比较，如果差距过大，则以...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯焕鹏，李永杰，陆继钊，许东蛟，梁畅，张丹丹，党丽薇，魏向欣，李林，宗静，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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