基于深度神经网络的EON自适应调制方法研究

王建华; 冉煜琨; 赵杰

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基于深度神经网络的EON自适应调制方法研究

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为了在弹性光网络(EON)上最大化总频谱效率,提高用户体验质量(QoE),文章提出了一种基于深度神经网络(DNN)的自适应调制方法.首先对光纤中的网络传输质量进行估计,然后利用深度学习方法,将路由长度、跳数和视频质量作为请求特征的3个参数,根据每个需求的期望QoE,选择具有最大频谱效率的调制进制.仿真结果表明,所提方法的平均频谱效率在美国国家自然科学基金会(NSF)网络中比距离自适应和整数规划方法分别高了51％和32％,在中国网络(CN)骨干网中分别高了43％和29％;且所提方法的阻塞概率比距离自适应和整数规划方法最低降低0.01.

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来源
《光通信研究》 |2021年第5期|36-4044|共6页
作者
王建华; 冉煜琨; 赵杰;
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作者单位

成都理工大学工程技术学院四川乐山 614000;

成都理工大学工程技术学院四川乐山 614000;

成都理工大学工程技术学院四川乐山 614000;

核工业西南物理研究院成都 610213;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信网;
关键词
弹性光网络; 体验质量; 深度神经网络; 频谱效率; 自适应调制;

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