基于光前传网PON的C-RAN网络架构节能机制数学模型设计

摘要

近年来，随着移动业务和智能设备量的急剧增长，网络数据的激增致使网络能耗呈现出指数型增长，其发展可持续性面临严峻的挑战，革新传统网络架构成为必然选择。在这种情况下，基于光前传网PON的C-RAN网络架构被提出，它充分融合了集中式数据中心技术与光传输网络的优势。本论文聚焦于“基于光前传网PON的C-RAN网络架构节能机制数学模型设计”，旨在提高1)位于中心局端的基带单元(BBU)池和2)无源光前传网PON中光网络单元(ONU)的资源利用率，提高系统的节能效率和降低移动运营商的运营成本。本研究对未来环保型C-RAN网络的发展具有重要意义和应用价值。 本论文着眼于节能效率和数据处理延迟这两项指标，对基于光前传网PON的C-RAN网络架构中局端的BBU池和用户端的ONU设备进行数值仿真和分析，同时引入归一化成本函数，综合权衡优化上述性能指标。本论文的研究点及主要贡献包括：(1)基于光前传网PON的C-RAN网络架构设计。综合考虑C-RAN和PON的逻辑共性并将两者有机融合，设计了以PON为前传传输网的新型C-RAN网络架构；(2)新型C-RAN集中式BBU池的动态节能数学模型设计。基于Markov链设计了集中式BBU池的数学分析模型，使BBU池能依据网络数据量的潮汐效应动态调度池中的BBU资源，在满足特定性能指标的前提下使处于活跃状态的BBU数最少，以达到节能的目的。通过数值仿真分析和论证了BBU池的性能与业务负载之间的变化关系，并确定出最佳参数配置结果；(3)光前传网PON中光网络单元ONU的动态节能数学模型设计。设计了两种数学分析模型：状态概率模型和Markov链模型，使ONU能依据网络数据量的潮汐效应变化，自适应地调节工作状态。通过数值仿真，分析和论证了ONU的性能与业务负载之间的变化关系，并根据特定性能指标要求，确定出了最佳的参数配置。最后还针对ONU的两种数学分析模型进行了对比分析，发现基于Markov链的设计模型比状态概率方法高效。本论文完成了既定的设计目标，并取得了较好的研究成果。 本论文为新型“基于光前传网PON的C-RAN网络架构”在当前及未来的应用提供了重要的节能策略和性能分析方法，并取得较好结果，为现有网络升级和下一代网络的建设给出了相应的参考，具有重要的指导意义和实践应用价值。

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