Optical Spectrum as a Service (OSaaS) spanning over multiple transparent optical network domains, can significantly reduce the investment and operational costs of the end-to-end service. Based on the black-link approach, these services are empowered by reconfigurable transceivers and the emerging disaggregation trend in optical transport networks. This work investigates the accuracy aspects of the channel probing method used in Generalized Signal to Noise Ratio (GSNR)-based OSaaS characterization in terrestrial brownfield systems. OSaaS service margins to accommodate impacts from enabling neighboring channels and end-of-life channel loads are experimentally derived in a systematic lab study carried out in the Open Ireland testbed. The applicability of the lab-derived margins is then verified in the HEAnet production network using a 400 GHz wide OSaaS. Finally, the probing accuracy is tested by depleting the GSNR margin through power adjustments utilizing the same 400 GHz OSaaS in the HEAnet live network. A minimum of 0.92 dB and 1.46 dB of service margin allocation is recommended to accommodate the impacts of enabling neighboring channels and end-of-life channel loads. Further 0.6 dB of GSNR margin should be allocated to compensate for probing inaccuracies.


翻译:摘要:跨越多域透明光网络的光谱即服务(OSaaS)可显著降低端到端服务的投资与运营成本。基于黑链路方法,这类服务依托可重构收发器及光传输网络新兴的去聚合趋势得以实现。本研究聚焦于棕色地带陆地系统中基于广义信噪比(GSNR)的OSaaS表征所采用的信道探测方法的精度问题。通过在Open Ireland测试平台开展的系统性实验室研究,实验推导了OSaaS服务余量,以应对启用相邻信道及生命周期信道负载带来的影响。随后,利用400 GHz宽频OSaaS在HEAnet生产网络中验证了实验室推导余量的适用性。最后,通过在HEAnet现网中利用同一400 GHz OSaaS进行功率调整耗尽GSNR余量,测试了探测精度。建议分配至少0.92 dB和1.46 dB的服务余量,以分别应对启用相邻信道及生命周期信道负载的影响。此外,应额外分配0.6 dB的GSNR余量用于补偿探测误差。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年3月31日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
最新内容
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
0+阅读 · 今天3:58
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
12+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员