掺铋光纤放大器有助于将光纤通信系统拓展至新的传输波段。然而,其增益和噪声性能存在相互制约的关系,提升增益往往会导致噪声性能的恶化,反之亦然。因此,提出一种结合反向传播神经网络(BPNN)和带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标优化方法,通过对两级掺铋光纤放大器结构进行设计,实现了增益和噪声性能的同时优化。使用经过训练的BPNN对增益和噪声系数预测的均方根误差分别为0.191和0.084,具有较高预测精度。以高增益和低噪声系数为目标,使用NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到包含500个解的Pareto最优解集。优化后,放大器所能实现的平均增益范围为15~37 d B,相应的平均噪声系数范围为4.95~5.31 d B。利用BPNN代替求解耦合微分方程来评价个体适应度,使得优化时间较传统方法由106s左右降低为80 s左右,大幅提升了优化效率。所提方法也为其他掺杂光纤放大器的高效率、多目标结构优化设计提供了一种新的思路。
当底层无线接入网(Radio Access Network,RAN)发生多链路故障时,为了提高网络切片的恢复能力并且提高网络资源利用率,提出一种基于业务类型的可生存网络切片资源部署(Survivable Network Slice Resource Deployment algorithm Based on ...
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当底层无线接入网(Radio Access Network,RAN)发生多链路故障时,为了提高网络切片的恢复能力并且提高网络资源利用率,提出一种基于业务类型的可生存网络切片资源部署(Survivable Network Slice Resource Deployment algorithm Based on Service Types,SNSRD-BST)算法。该算法基于节点核心度完成节点映射,区分切片所承载的业务类型。在链路映射阶段,为高可靠、低时延类型切片寻找备份路径,预留备份资源,在故障发生后,如果备份路径可用,则直接迁移至备份路径,否则,采取基于熵权法的多属性路径排序方法进行重映射;对于受故障影响的高带宽类型切片,基于路径资源关键度模型对虚拟链路进行重映射,恢复故障链路。仿真结果表明,在稳定运行后,所提算法的请求接受率为92%,故障恢复率为93%,平均网络故障恢复时延为0.09个时间单元,长期平均收益开销比为0.62,物理链路利用率为63%。与相关算法相比,所提算法的网络切片恢复能力与网络资源利用率较高。
为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanc...
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为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)切片和高可靠低时延(Ultra Reliable&Low Latency Communication,uRLLC)切片,根据eMBB用户和uRLLC用户功率之间的函数关系求得最佳功率,采用ES算法获得两种用户的最佳带宽,并使用HA实现最佳信道匹配。仿真结果表明,与基于集群的资源块共享和功率分配(Cluster-based Resource Block Sharing and Power Allocation,CROWN)算法、基于基准算法的资源分配策略在总吞吐量、传输任务时延、链路容量及最小吞吐量方面进行对比,该策略在满足车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路用户高容量需求的同时,能够提高下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延。
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