面向光传送网的算法服务系统及方法技术方案

技术编号:46414006 阅读:5 留言:0更新日期:2025-09-16 20:02
本发明专利技术涉及光通信技术领域,具体为面向光传送网的算法服务系统及方法,包括:光网感知模块用于采集光传送网的光层性能参数、业务流量数据及节点设备运行状态;深度算法决策中枢基于时空图卷积网络预测业务流量,通过强化学习优化路由波长分配;策略适配模块用于根据预测结果与优化方案,动态生成运维策略及节能调度指令;风险评估单元用于实时评估链路故障风险、业务中断风险及网络拥塞风险,通过层次分析法量化风险权重,结合历史故障数据,优化所述运维策略;智能资源重构单元用于根据所述优化后的运维策略进行光通道重构,动态分配光层资源或切换冗余传输路径。由此,解决现有技术中策略适应性差、资源调度效率低与故障容错能力不足等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光通信,具体为面向光传送网的算法服务系统及方法


技术介绍

1、光传送网作为现代通信网络的核心承载基础设施,承担着海量数据跨区域传输的关键任务,其运行效率与可靠性直接关系到通信服务的连续性和质量。在长期服役过程中,受网络流量激增、业务类型多元化(如高清视频、工业互联网)、拓扑结构动态调整及复杂电磁环境等因素影响,易出现路由优化滞后、资源分配失衡、故障定位迟缓等问题,导致传输时延增加、带宽利用率下降,甚至引发区域性通信中断风险。5g-a、算力网络等新兴技术的快速演进,对光传送网在动态带宽调整、毫秒级故障恢复、跨域资源协同及能效优化等方面提出了更高标准,亟需一种能够实时感知网络多维度状态、智能适配业务需求、高效调度全网资源的算法服务系统,以支撑光传送网在复杂场景下的高性能运行。

2、然而,传统光传送网算法服务存在固有局限:路由与资源调度策略固化,多依赖静态拓扑与预设规则,未深度融合实时流量特征、业务优先级及物理层参数(如光信噪比、色散)等多源信息,难以适配动态变化的网络工况,导致资源利用率偏低、业务阻塞率较高;算法与硬件协同不足,对光本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向光传送网的算法服务系统,其特征在于,包括:光网感知模块、深度算法决策中枢、策略适配模块、风险预判单元、智能资源重构单元;其中,

2.根据权利要求1所述的一种面向光传送网的算法服务系统,其特征在于,所述光网感知模块包括光层参数采集单元、业务流量感知单元、状态监测模块,其中,所述光层参数采集单元用于实时采集光传送网核心链路的光功率波动、信噪比劣化、偏振模色散值及色散补偿余量光层性能参数;所述业务流量感知单元用于采集各波长通道的时隙占用率、实时带宽需求及业务优先级标签;所述状态监测模块用于实时采集设备运行温度、端口误码率、供电电压及风扇转速状态参数。

3.根...

【技术特征摘要】

1.一种面向光传送网的算法服务系统,其特征在于,包括:光网感知模块、深度算法决策中枢、策略适配模块、风险预判单元、智能资源重构单元;其中,

2.根据权利要求1所述的一种面向光传送网的算法服务系统,其特征在于,所述光网感知模块包括光层参数采集单元、业务流量感知单元、状态监测模块,其中,所述光层参数采集单元用于实时采集光传送网核心链路的光功率波动、信噪比劣化、偏振模色散值及色散补偿余量光层性能参数;所述业务流量感知单元用于采集各波长通道的时隙占用率、实时带宽需求及业务优先级标签;所述状态监测模块用于实时采集设备运行温度、端口误码率、供电电压及风扇转速状态参数。

3.根据权利要求1所述的一种面向光传送网的算法服务系统,其特征在于,所述深度算法决策中枢包括流量预测单元、路由波长优化单元,其中,所述流量预测单元采用时空图卷积网络中的注意力机制加权不同链路的重要性,预测各波长通道的流量峰值、持续时间及波动范围;所述路由波长优化单元基于ppo算法,以最小化端到端时延和最大化频谱效率为目标函数,动态生成目标路由路径与波长分配方案。

4.根据权利要求1所述的一种面向光传送网的算法服务系统,其特征在于,所述策略适配模块包括运维策略生成单元、节能调度指令生成单元,所述波长调整策略生成单元用于根据流量预测结果和路由优化方案,生成波长资源调配运维策略;所述节能调度指令生成单元用于基于链路负载预测和设备运行状态,生成针对性的节能指令。

5.根据权利要求1所述的一种面向光传送网的算法服务系...

【专利技术属性】
技术研发人员:王东旭赵闯刘洋杨博宇薛剩杰臧蕊
申请(专利权)人:中芯科技哈尔滨有限公司
类型:发明
国别省市:

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