Superchannels leverage the flexibility of elastic optical networks and pave the way to higher capacity channels in space division multiplexing (SDM) networks. A superchannel consists of subchannels to which continuous spectral grid slots are assigned. To guarantee superchannel operation, we need to account for soft failures, e.g., laser drifts causing interference between subchannels, wavelength-dependent performance variations, and filter misalignments affecting the edge subchannels. This is achieved by reserving spectral guardband between subchannels or by employing a lower modulation format. We propose a process that dynamically retunes the subchannel transmitter (TX) lasers to compensate for soft failures during operation and optimizes the total capacity or the minimum subchannel quality of transmission (QoT) performance. We use an iterative stochastic subgradient method that at each iteration probes the network and leverages monitoring information, particularly subchannels signal-to-noise ratio (SNR) values, to optimize the TX frequencies. Our results indicate that our proposed method always approaches the optima found with an exhaustive search technique, unsuitable for operating networks, irrespective of the subchannel number, modulation format, roll-off factor, filters bandwidth, and starting frequencies. Considering a four-subchannel superchannel, the proposed method achieves 2.47 dB and 3.73 dB improvements for a typical soft failure of +/- 2 GHz subchannel frequency drifts around the optimum, for the two examined objectives.


翻译:超信道利用弹性光网络的灵活性,为空分复用(SDM)网络中的更高容量信道铺平了道路。超信道由连续频谱网格时隙分配的子信道组成。为保证超信道运行,需考虑软故障,例如子信道间因激光漂移引起的干扰、波长相关性能变化以及影响边缘子信道的滤波器失准。目前通过预留子信道间保护频带或采用更低阶调制格式来应对这些问题。我们提出一种动态重调子信道发射机(TX)激光器的流程,以补偿运行中的软故障,并优化总容量或最小子信道传输质量(QoT)性能。该方法采用迭代随机次梯度算法,每次迭代通过探测网络并利用监控信息(特别是子信道信噪比(SNR)值)来优化发射机频率。结果表明,无论子信道数量、调制格式、滚降因子、滤波器带宽及起始频率如何,所提方法始终趋近于穷举搜索技术(不适用于运行网络)找到的最优解。以四子信道超信道为例,针对±2 GHz子信道频率漂移的典型软故障,本方法在两种优化目标下分别实现了2.47 dB和3.73 dB的改善。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
106+阅读 · 2019年10月9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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
VIP会员
最新内容
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员