OTN技术及华为OTN设备简介城域波分环四环五即将进行建设,本次工程采用华为华为下一代智能光传送平台OTN设备OptiXOSN8800和OptiXOSN6800。
本文主要对OTN技术涉及的网络结构、复用方式、帧结构、ROADM技术和OptiXOSN8800和OptiXOSN6800设备特点及本次工程配置主要单元盘作个简要介绍。
一、OTN技术光传送网OTN(OpticalTransportNetwork)是由ITU-TG.872、G.798、G.709等建议定义的一种全新的光传送技术体制,它包括光层和电层的完整体系结构,对于各层网络都有相应的管理监控机制和网络生存性机制。
OTN的思想来源于SDH/SONET技术体制(例如映射、复用、交叉连接、嵌入式开销、保护、FEC等),把SDH/SONET的可运营可管理能力应用到WDM系统中,同时具备了SDH/SONET灵活可靠和WDM容量大的优势。
除了在DWDM网络中进一步增强对SONET/SDH操作、管理、维护和供应(OAM&P)功能的支持外,OTN核心协议ITUG.709协议(基于ITUG.872)主要对以下三方面进行了定义。
首先,它定义了OTN的光传输体系;
其次,它定义了OTN的开销功能以支持多波长光网络;
第三,它定义了用于映射客户端信号的OTN的帧结构、比特率和格式。
OTN技术是在目前全光组网的一些关键技术(如光缓存、光定时再生、光数字功能监视、波长变换等)不成熟的背景下基于现有光电技术折中提出的传送网组网技术。
OTN在子网内部通过ROADM进行全光处理而在子网边界通过电交叉矩阵进行光电混合处理,但目标依然是全光组网,也可认为现在的OTN阶段是全光网络的过渡阶段。
1.OTN网络结构按照OTN技术的网络分层,可分为光通道层、光复用段层和光传送段层三个层面。
另外,为了解决客户信号的数字监视问题,光通道层又分为光通路净荷单元(OPU)、光通道数据单元(ODUk)和光通道传送单元(OTUk)三个子层,类似于SDH技术的段层和通道层。
如下图所示:2.OTN复用结构OTN复用结构也类似SDH复用结构,如图所示:OTU、ODU(包括ODU串联连接)以及OPU层都可以被分析和检测。
按照ITUG.709之规定,当前的测试解决方案可以提供三种线路速率:OTU1(255/238x2.488320Gb/s≈2.666057143Gb/s)也称为2.7Gb/sOTU2(255/237x9.953280Gb/s≈10.709225316Gb/s)也称为10.7Gb/sOTU3(255/236x39.813120Gb/s≈43.018413559Gb/s)也称为43Gb/s每种线路速率分别适用于不同的客户端信号:OC-48/STM-16通过OTU1传输OC-192/STM-64通过OTU2传输OC-768/STM-256通过OTU3传输空客户端(全为0)通过OTUk(k=1,2,3)传输PRBS231-1通过OTUk(k=1,2,3)传输对于不同速率的G.709OTUk信号,即OTU1,OTU2,和OTU3具有相同的帧尺寸,即都是4´4080个字节,但每帧的周期是不同的,这跟SDH的STM-N帧不同。
SDHSTM-N帧周期均为125微妙,不同速率的信号其帧的大小是不同的。
G.709已经定义了OTU1,OTU2和OTU3的速率,关于OTU4速率的制定还在进行中,尚未最终确定。
如下表所示:3.OTN帧结构当OTU帧结构完整(OPU、ODU和OTU)时,ITUG.709提供开销所支持的OAM&P功能。
OTN规定了类似于SDH的复杂帧结构OTN有着丰富的开销字节用于OAMOTN设备具备和SDH类似的特性,支持子速率业务的映射、复用和交叉连接、虚级联4.ROADM技术ROADM是一种类似于SDHADM光层的网元,它可以在一个节点上完成光通道的上下路(Add/Drop),以及穿通光通道之间的波长级别的交叉调度。
它可以通过软件远程控制网元中的ROADM子系统实现上下路波长的配置和调整。
目前,ROADM子系统常见的有三种技术:平面光波电路(PlanarLightwaveCircuits,PLC)、波长阻断器(WavelengthBlocker,WB)、波长选择开关(WavelengthSelectiveSwitch,WSS)。
三种ROADM
2020/2/15 8:29:55 1.16MB OTN原理
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其中包含详细的网络结构计划和拓扑图PKT文件,详细的源代码。
2016/5/3 2:49:33 1.24MB 拓扑图
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神经网络灵敏度分析对网络结构设计、硬件实现等具有重要的指点意义,已有的灵敏度计算公式对权值和输入扰动有一定限制或者计算误差较大。
基于Piché的随机模型,通过使用两个逼近函数对神经网络一类Sigmoid激活函数进行高精度逼近,获得了新的神经网络灵敏度计算公式,公式取消了对权值扰动和输入扰动的限制,与其他方法相比提高了计算精度,实验证明了公式的正确性和精确性。
2022/9/17 15:43:31 965KB 论文研究
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图卷积相关ppt下载经过图结构数据中部分有标签的节点数据对卷积神经网络结构模型训练,使网络模型对其余无标签的数据进行进一步分类。
2015/1/5 20:43:51 28.32MB 图卷积ppt 图卷积
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最终版本的网络工程毕业设计,另有开题报告,题目申报表,任务书。
中期答辩,实习日记目录摘要 IAbstract II第1章概述 11.1报业大厦发展背景分析 11.2数字化报业 11.3锦州报业新闻大厦网络设计的意义 1第2章需求分析 32.1工程概况 32.2应用需求 32.2.1总体需求 32.2.2功能需求 32.2.3功能需求 32.2.4业务需求 42.2.5网络管理需求 4第3章锦州报业新闻大厦网络的总体设计 53.1网络结构 53.1.1核心层 53.1.2汇聚层 53.1.3接入层 53.2网络结构的实现 53.3IP地址分配 63.3.1VLAN 63.3.2IP地址划分 7第4章锦州报业新闻大厦网络的逻辑设计 84.1计算机网络系统的设计 84.2一卡通系统设计 104.2.1一卡通系统 104.2.2一卡通系统特点 114.3监控系统设计 134.3.1监控系统 134.3.2监控系统安装原则 134.3.3监控系统组成 144.4OA系统设计 154.4.1OA系统 154.4.2OA系统的集成 154.4.3OA系统的设计 15第5章锦州报业新闻大厦综合布线系统 175.1管理间子系统 175.2设备间子系统 175.3干线子系统 185.4水平子系统 185.5工作区子系统 18第6章服务器的配置 216.1WEB配置 216.2DNS配置 266.3DHCP配置 316.4FTP配置 36第7章仿真模拟测试 417.1思科模拟器简介 417.2仿真模拟环境搭建 417.3设备配置代码 427.4仿真测试结果 44第8章总结 47参考文献 48致谢 49附录Ⅰ 50附录Ⅱ 68
2015/7/22 2:42:04 3.83MB 网络工程 综合布线 弱电系统
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*校园网主干层高速转发数据,实现策略由及管理控制流量,其设备的主要工作是交换、转发数据包。
*校园网分布层担任聚和校园内容教学区`学生宿舍区教职工宿舍区三大区域的路由路径,并且收敛数据流量后向校园网主干层汇集。
校园网访问层将流量馈入分布层网络,并且提供其他的边缘服务
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云网融合已经成为云计算领域的发展趋势。
云计算业务的开展需要强大的网络能力的支撑,网络资源的优化同样要借鉴云计算的理念。
随着云计算业务的不断落地,网络基础设施需要更好地适应云计算应用的需求,更好地优化网络结构,以确保网络的灵活性、智能性和可运维性。
近年来,以SD-WAN、云专线、对等连接为代表的云网融合技术开始衰亡,并引起人们的关注。
本白皮书是《云网融合产业发展白皮书》的第一部分,重点关注SD-WAN在云计算的应用情况。
白皮书首先从定义、特征、价值和总体技术架构方面给出了SD-WAN的概述,同时从发展历程、市场调查、市场分布格局方面梳理了SD-WAN的发展现状,然后归纳了SD-WAN在云计算的主要应用场景,并介绍了SD-WAN在云计算应用中的典型案例,最后提出SD-WAN未来发展的趋势。
2022/9/7 6:50:02 3.18MB 云网融合 白皮书
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常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性遭到影响。
引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。
仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
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本文来自于csdn,本文是主要介绍了神经网络应用在分类问题中效果,以及神经网络结构及算法,希望对您的学习有所协助。
1.1基本结构说明:通常一个神经网络由一个inputlayer,多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。
图中圆圈可以视为一个神经元(又可以称为感知器)设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer,及神经元之间
2016/7/26 8:12:58 944KB 人工神经网络(ANN)及BP算法
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人工智能高分课设,运用Matlab自行构建神经网络结构,实现对鸢尾花数据集的分类,并且进行参数对比分析,还包含对比效果图和代码流程图,可直接用在报告中。
2015/6/13 1:38:57 236KB 神经网络 人工智能 matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡