[发明专利]基于逻辑移位和异或运算的多维全光网络编码方法在审

专利信息
申请号: 201510578811.4 申请日: 2015-09-14
公开(公告)号: CN105245980A 公开(公告)日: 2016-01-13
发明(设计)人: 曲志坚;刘晓红 申请(专利权)人: 山东理工大学
主分类号: H04Q11/00 分类号: H04Q11/00;H04B10/516
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 255086 山东省淄*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 逻辑 移位 运算 多维 网络 编码 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种在基于网络编码全光组播环境下,能够在全光条件下基于全光异或门和全光移位寄存器实现的多维网络编码方法,尤其涉及一种能够满足逻辑移位和逻辑异或运算的网络编码向量设计方法,以及在该编码向量基础上根据组播树分离路径数目自适应调整网络编码向量维度的方法,满足不同分离路径数目的组播树对基于网络编码数据传输的需求,本发明内容属于光交换网络技术领域。

背景技术

随着宽带多媒体网络和终端技术的不断发展,新型点对多点的组播通信业务,如IPTV(网络电视)、视频会议、数据和资料分发、网络音频应用、网络视频应用、多媒体远程教育等在整个数据业务中所占的比重在不断增加。这类组播业务具有宽带、实时以及互动等主要特征。在新技术不断发展,新业务不断涌现的条件下,人们对高品质组播质量的追求也在不断提高,导致对网络带宽的需求越来越高。另一方面,数据中心已经成为云服务的主要提供者,而数据中心内部网络中存在非常广泛的组播通信模式,例如分布式集群系统的高效数据复制、分发与状态同步,云环境下虚拟机镜像安装,文件备份与分发等等。在数据中心内部的组播业务,可以减少数据中心内部的数据发送量,降低网络流量,提高网络资源使用效率,提高数据中心服务能力。

传统IP组播由于其自身带宽不足以及数据处理速度低等原因将难于满足组播业务可靠性传输要求。光网络正以其高速率、大容量的数据传输能力,智能和灵活的网络管理能力,良好的健壮性和生存性成为未来网络发展的必然趋势。另一方面,网络编码具有提高网络吞吐量、均衡网络负载、增加网络带宽的利用率、减少网络资源损耗、提高网络安全性、减少能量消耗等优点,网络编码技术能够提高数据传输过程中的稳定性、可靠性和安全性,在组播场景中具有广泛的应用。因此,融合光网络和网络编码实现基于网络编码的组播机制是解决传统IP组播不足的有效手段。

目前由于光域中缺乏全光随机存储设备,难以实现基于线性运算的全光网络编码运算。但是,由于有全光逻辑运算器件的支持,光域中可以实现快速、高效的全光逻辑移位和异或运算。因此,在光网络中利用全光逻辑异或和移位运算从而避免使用光-电-光转换实现光层网络编码已成为目前唯一切实可行的高效解决方案。

通常逻辑异或和移位运算适合进行二元运算,而难以支持多元运算,使得基于逻辑运算的全光网络编码机制通常仅仅支持组播树中具有两条分离路径的两路(二维)网络编码操作。本发明将针对这一问题,设计全新的网络编码向量集合,拓展光层网络编码的维度。

发明内容

本发明的目的在于针对基于逻辑异或和移位运算的光层网络编码机制仅仅支持两路网络编码操作的问题,设计并实现满足光层逻辑异或和移位运算并且支持多路网络编码操作的网络编码向量集合,并且在该编码向量集合的基础上设计网络编码向量维度的自适应调整方法。

为实现上述的发明目的,本发明采用下述的技术方案:

一种支持基于逻辑异或和移位运算多路网络编码的多维网络编码向量,其特征在于:

所述的光层网络编码向量能够支持实现光域中基于逻辑异或和逻辑移位运算的多路(大于等于2路)全光网络编码机制。设该编码向量集合为,其取值如公式(1)所示:

(1)

上式中i=1…k(k为自然数),其中i每取一个值,将对应一个多维编码向量集合;当i为某一确定值时,可由该值确定n个编码向量,当i值改变以后又可以确定另外n个不同的编码向量;每个编码向量集合中的编码向量的数量由n确定,其中n为组播树中分离路径的数量(需要编码的路径数量,本发明中称为编码维度),因此编码向量集合为n行n列矩阵,矩阵每一个行向量的转置作为一个编码向量;该编码向量的设计方法能够保证编码向量空间有足够的编码向量可用,并且2i便于通过逻辑移位操作实现;此外,在上述编码向量集合的基础上,还定义一个基础编码向量。

为了保证通过逻辑异或和移位运算实现多路网络编码运算并正确解码,当基于网络编码的多分离路径组播树(n维)中确定有m(m<=n+1)个编码节点时,为了保证编解码的正确性通常需要为这m个编码节点分别分配不同的编码向量,编码向量选取规则如下所述:

(a)当m=n+1时,编码向量的选取方式是:首先选择基础编码向量,然后令i=1并从矩阵中任选m-1个编码向量(任选m-1行)与基础编码向量一起组成m个n维编码向量;

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