[发明专利]50G-PON网络中基于神经网络预测的上行带宽分配方法

说明书

本发明提供一种50G‑PON网络中基于神经网络预测的上行带宽分配方法，包括：训练LSTM神经网络；所有ONU向OLT发送报告消息，报告队列长度；OLT根据报告消息对ONU的业务进行优先级划分，并依据RTT对所有ONU和报告队列长度进行排序；根据排序结果和LSTM神经网络对所有业务进行分配；对于最后一个ONU的低优先级业务进行计算分配，保证在该轮询周期内的结束时间相同，得到分配结果；OLT将分配结果进行打包并发布给所有ONU；各个ONU根据收到的分配结果依次发送信息。该上行带宽分配方法采取神经网络预测的方式，确保了数据可以及时的转发，有效降低了传输延迟；同时，本方案考虑了不同业务对带宽大小和延迟需求的特点，对传输顺序进行合理的分配，保证了网络服务质量。

技术领域

本发明涉及光接入网通信技术领域，更具体的，涉及一种50G-PON网络中基于神经网络预测的上行带宽分配方法。

背景技术

PON网络系统是目前使用最广泛的网络结构之一，是解决光纤通信中“最后一公里”的最佳方案。其结构是点对多点的树状结构，一个光线路终端(OLT)与多个光网络单元(ONU)相连接。在其上行通信中，多个ONU共享一条上传通路，这就需要对上行通路进行合理的分配，防止各个ONU传输信息时产生冲突。带宽分配算法可以分为静态带宽分配和动态带宽分配。静态带宽分配算法是为每个ONU提前分配好固定带宽，这种算法对于轻负载ONU会造成带宽浪费，而对于重负载的ONU又会造成较大的延迟。目前，带宽分配算法主要以动态带宽分配算法(DBA)为主进行研究。IPACT是经典的带宽分配算法，该算法会将所有ONU的带宽信息收集起来，从全局进行带宽分配，保证了公平性和较低的延迟。

根据IEEE 802.3ca的最新标准，50G-PON网络根据不同的下传速率/上传速率分为三类：50G/10G，50G/25G和50G/50G。对于前两类，下传波长和上传波长均为一条波长；而对于第三种，下传波长和上传波长均有两条速率为25G的波长组成。而之前的DBA算法都是针对旧标准研究制定的，因此需要一种新的DBA算法来满足该网络的需求。

传统的离线带宽分配方式，需要将所有的ONU的带宽信息收集起来，统一进行分配调度；这种方式会导致从ONU发送带宽请求信息到实际发送数据有较长的时间间隔，而这段时间内新增加的数据不能及时发送，需要等待下一周期的调度安排，造成了延迟，虽然已经有一些方法来解决这些问题，但是这些方法都是基于线性模型，对于网络流量这种非线性特征十分明显的模型效果较差，表现在不能准确预测出流量的突变。

公开号为CN110213679A的中国发明专利申请于2019年9月6日公开了一种无源光网络系统及其实现方法，包括：光线路终端OLT确定一固定值T，依据PON系统所承载业务的特性为光网络单元ONU分配带宽，且任意相邻两个带宽之间的间隔不超过所述固定值T；该方法虽然使带宽分配不再依赖于ONU的带宽请求或者OLT对ONU流量的监控，缩短了ONU发送数据的延迟，但其对于传输延迟缩短的时间十分有限，不适用于IEEE 802.3ca的最新标准。

发明内容

本发明为克服现有的带宽分配方式在适用IEEE 802.3ca的最新标准的过程中，存在明显传输延迟的技术缺陷，提供一种50G-PON网络中基于神经网络预测的上行带宽分配方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

50G-PON网络中基于神经网络预测的上行带宽分配方法，包括以下步骤：

S1：采集相关网络数据，构建并LSTM神经网络；

S2：所有光网络单元，即ONU向光线路终端，即OLT发送报告消息，报告队列长度；

S3：OLT根据报告消息，对ONU的业务进行优先级划分，并依据往返时延，即RTT对所有ONU和报告队列长度进行排序；