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申请/专利权人：苏州爱雄斯通信技术有限公司

摘要：本申请提供一种光通信网络的动态带宽分配与管理方法及系统，涉及光通信设备管理领域，该方法包括：基于光通信网络中各个目标光通信装置分别所部署的全光监测设备，相应采集各个目标光通信装置中的光信号所对应的光信号属性特征；提取相应的光信号流量模式特征；基于各个光信号属性特征和光信号流量模式特征构建图结构；基于图神经网络更新图结构中的各个图节点；将经更新的各个图节点的节点特征输入至网络流量预测模型，以分别输出对应未来的预设时间段的网络预测流量；根据各个目标光通信装置的网络预测流量，动态调整带宽资源。由此，通过全局动态调整带宽资源，优化光通信网络中用户体验的同时也能提高带宽资源的利用率。

主权项：1.一种光通信网络的动态带宽分配与管理方法，包括：基于光通信网络中各个目标光通信装置分别所部署的全光监测设备，相应采集各个目标光通信装置中的光信号所对应的光信号属性特征；所述光信号属性特征包含：波长、功率、相位和信噪比；所述目标通信装置包含以下中的任意一者：光纤交换机、光放大器和光路由器；基于光频域反射算法和光时域反射算法处理各个目标光通信装置中的光信号，以提取相应的光信号流量模式特征；所述光信号流量模式特征包含：光纤损耗、反射率、散射信号、传输延迟和光纤衰减系数；基于各个所述光信号属性特征和所述光信号流量模式特征构建图结构；所述图结构包含多个图节点和边连接，每个图节点分别与各个目标光通信装置唯一对应；每个所述图节点分别是由相应目标光通信装置的光信号属性特征而定义的，每个边连接分别是由所连接的图节点所指示的光信号流量模式特征定义的；基于图神经网络更新所述图结构中的各个图节点；将经更新的各个图节点的节点特征输入至网络流量预测模型，以针对各个图节点所对应的目标光通信装置分别输出对应未来的预设时间段的网络预测流量；根据各个目标光通信装置的网络预测流量，动态调整各个所述目标光通信装置的带宽资源；其中，所述根据各个目标光通信装置的网络预测流量，动态调整各个所述目标光通信装置的带宽资源，包括：根据各个目标光通信装置的网络预测流量和随机波长分配算法，生成初始种群： 其中，表示初始种群，表示初始种群中的个体数量；表示个体，个体由相应的综合波长分配方案而定义，所述综合波长分配方案包含针对所述光通信网络中各个目标光通信装置的网络预测流量和随机生成的分配波长；表示第个光通信装置的分配波长，表示第个光通信装置的预测流量，表示光通信网络中光通信装置的数量；在初始种群中，不同初始个体具有互异的和相同的；对所述初始种群进行迭代遗传操作，以更新种群，具体包括：基于适应度函数，计算种群中每个个体所对应的适应度值；根据适应度值选择适应度排序靠前的预设数量个个体进行单点交叉操作和变异操作，通过交换父代的个体中对应的基因，并保持的基因恒定，以生成新个体；将父代的个体与进行单点交叉操作，以生成新个体： 式中，表示通过交叉操作生成的新个体；表示父代个体对第个位置所对应光通信装置的分配波长，表示交叉点的位置；变异操作通过下式表达： 式中，表示第个光通信装置的变异后的分配波长，表示可用波长集合，为变异概率；其中，在每次生成新个体时，限制新个体所对应的总带宽使用量不超过光通信网络的总带宽资源： 式中，表示第个光通信装置在分配波长和预测流量下的实际带宽使用量，表示光通信网络的总带宽资源；根据新个体的适应度值，确定是否利用该新个体来更新种群；在检测到迭代次数达到预设的迭代次数阈值的情况下，停止继续迭代，并根据当前种群中对应最大适应度值的个体来确定最优的综合波长分配方案；其中，所述基于光频域反射算法和光时域反射算法处理各个目标光通信装置中的光信号，以提取相应的光信号流量模式特征，包括：使用快速傅里叶变换算法将光信号所对应的时域信息转换为频域信号，并使用逆傅里叶变换算法将光信号所对应的频域信息转换为时域信号；通过分析所述频域信号的能量分布，以提取相应的第一流量模式特征；所述第一流量模式特征包含光纤损耗、反射率和散射信号；针对所述时域信号进行时域分析，以得到第二流量模式特征、脉冲宽度和信号上升时间；所述第二流量模式特征包含传输延迟和光纤衰减系数；基于所述脉冲宽度和所述信号上升时间校准所述第二流量模式特征： 式中，表示经校准的传输延迟，表示未校准的传输延迟，表示脉冲宽度；为信号上升时间，表示时域信号从10%峰值上升到90%峰值所需的时间；表示校准后的光纤衰减系数；表示目标光通信装置的输入光信号的功率，表示目标光通信装置的输出光信号的功率，表示光信号在目标光通信装置之间传播的光纤长度。

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