Page 31 - 网络电信2022年7/8月刊

光 通 信

优化空间光通信网络时,需要优先考虑降低算法复杂程度, 图 ２ 单波长光信号传输时延波动值测量结果
确保计算过程中能够实现快速收敛,所以需要选择较为成熟的优
化算子。遗传算法性能良好,计算速度快且精度高,搜索到目标
函数最佳匹配结果之前迭代次数先设定为5000次。算法流程见
图1所示。
图１ 基于遗传算法的空间光通信网络优化流程

波长光信号传输时延波动值。
为进一步确定测量光信号传输时延的性能，在仿真实验平
台上在空间光通信网络传输过程中添加５００ｄＢ高斯噪声干
扰，分别使用本方法以及三种对比方法测量单波长光信号传输
时延波动值，测量结果见图３所示。
从图３中能够看出，受到噪声干扰影响，三个对比方法

图３ 噪声干扰下单波长光信号传输时延波动值测量

遗传算法具有特殊性，因此，历次优化都会发生微小差
异，所以每次计算都重复 １０ 次，获得平均计算结果。

三．实验结果与分析
为验证本方法的可行性，使用某省应用于电力公司系统
的空间光通信网络，该电力公司已经运行１０年，为全省三分
之一的区域提供电力相关服务，该公司所使用的空间光通信
网络于 ２０１９年更新，该网络的使用提升该公司的办公系
统运行速度，使得办公效率得到巨大提升。 收集该电力系统
的单波长光信号传输时延波动均出现升高趋势，且各对比方法
２０２０年空间光通信网络数据传输相关资料作为实际值，以
测量值与实际值之间的差异较大，时延波动值测量结果不够准
便在实验过程中与实验结果形成对比。 使用实验模拟平台，输
确。使用本方法测量时延波动值与实际结果最为接近，时延波
入该电力公司系统的空间光通信网络相关数据，构建模拟实验
动最多相差０.００２ｓ，且受到噪声干扰影响并不大。
平台，使用本方法优化该电力公司系统的空间光通信网络。为
2. 时延波动校正结果
使实验结果更加客观、更加具有对比性，分别使用基于 ＭＥＣ 针对图２中单波长光信号传输时延波动值测结果使用本方
的无线通信网络优化方法（参考文献 ［８］ ）、ＡＳＯＮ 光传输 法作出校正，校正结果见图４所示。
网络优化方法（参考文献 ［９］ ）、激光器光网络单元的优化方
法（参考文献 ［１０］ ），同时优化该电力公司系统的空间光通信 图４ 光信号传输时延波动校正结果
网络，实验结果如下：
1.信号时延测量结果
本方法使用双波长光信号时延差推导，实现出单波长时延
波动值，因此，该节实验主要针对单波长光信号传输时延波动
值测量结果，实验结果见图２所示。
从图２中能够看出，每个方法测量单波长光信号传输时延
波动值后，测量结果与实际值保持一致趋势，说明各方法均能
有效实现单波长光信号传输时延波动值测量。但是各对比方法
测量单波长光信号传输时延波动值与实际值差异较大，只有本
方法测量单波长光信号传输时延波动值结果与实际值最接近，
最多相差０.００１ｓ，由此可以看出本方法能够准确测量出单

52 网络电信 二零二二年七，八月