CN104065573A - 一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由算法，属于光网络通信技术领域。本方法针对现有多域路径路由算法耗时长、阻塞率高等缺点，在分层PCE的网络结构下，应用单节点拓扑汇聚方法，首先通过最小跳数确定K条域序列，然后应用最小二乘法将这K个域序列生成K个圆心点，最后通过权值公式确定最优圆心点，也即最优域序列。在确定域序列后，为业务路由时采用了具有波长冲突感知的BRPC算法。本发明提出的多域路由方法具有耗时少，阻塞率低等优势，便于大规模多域光网络的应用。

Description

一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法

技术领域

本发明属于光网络技术领域，涉及一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法。

背景技术

随着互联网普及率日益增高，网络规模日益扩大，路由负荷也随之剧增，单一路由域中大量的设备给路由管理和连接带来了很多的问题，例如每个节点都要维护一个庞大的路由数据库，这些信息的更新和维护以及巨大的计算压力将会给信令网和设备的计算能力带了沉重的负担；此外，单个域网络的扩展性也是一个重要的问题。因此，网络多域化是光网络发展的必然趋势。多域的网络结构使得运营商们可以自主设置域内网络结构、路由信息和信令实现，而不影响其他域，从而提高了整个光网络的可靠性和可扩展性；另外，一个域的故障不会对其他域的功能产生影响，降低了单个节点故障对整个网络的影响，从而提高了可靠性和安全性；再者，各域可以屏蔽自己域内的详细拓扑信息，只提供一个抽象化的路由信息，域内信息的保密性得到了保障。

然而，多域光网络屏蔽域内细节这种方法给跨域路径的计算带来了新的问题，在建立跨域路径时，由于保密性要求，各个域之间没有域内信息的交流，因此网络上没有一个节点能够掌握全网的拓扑结构以及流量工程信息，这不仅导致计算的端到端的光路径不能达到最优化，由于无法获得其它域的波长等资源的使用情况，也导致了源点无法对整条路径进行统一波长的分配。因此，对多域光网络的路由研究具有重要意义。

目前，多域光网络的寻路方法主要有两类。一类是在域间传递经过拓扑抽象后的虚拟拓扑和流量工程数据库(Traffic Engineering Database，TED)信息，这种方法通常用在基于外部网络-网络接口的控制层中，所得路径是否最优，取决域所用拓扑抽象方法。如Q.Liu等人提出的分层路由模式。该模式将下层多域网络通过拓扑抽象，将其抽象成一个虚拟的单域，然后在虚拟的单域内为业务路由，路由完成后再映射到下层的物理拓扑中。所得路径是否最优，取决域所用的拓扑抽象方法。而实际中，究竟用哪种拓扑抽象方法，IETF并没有给出详细的规定。

另一类是基于受限制的路径计算，如每域的路径计算和基于PCE(Path ComputationElement，PCE)的回溯递归(Backward Recursive PCE-based Computation，BRPC)。这种方法通常分两步进行。首先，通过拓扑抽象信息，计算出从源域到目的域所通过域的顺序(简称域序列)或边界节点的顺序(简称边界节点序列)；然后在确定的域序列下计算出端到端路径。可见，这种方法所得的路径在全网是否最优与域序列的合理选取有直接关系。如ShengfengZhang等人提出的受限制路由模式。该模式在分层PCE(Hierarchical PCE，H-PCE)架构上，将下层网络进行全拓扑抽象，设计优选策略(如所经域的个数最少或所经域的域间可用波长数最多)来确定不同域的边界节点序列，然后在此确定的序列上为业务路由。然而，在大规模网络，上层需要维护一个庞大的虚拟拓扑边界节点信息，这将导致业务的路由时间急剧增加，使网络的服务质量得不到保障，甚至会带来业务阻塞。因此，对于多域网路由时，如何降低阻塞率，减少路由时间，仍是目前亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，该方法用单节点拓扑抽象方法代替传统的全拓扑抽象方法，极大的减少了路由时间和计算复杂度。同时，在域序列的确定过程中联合考虑了域间链路数和域间可用波长数，降低了网络阻塞率。

该方法包括域序列的确定和确定域序列后的业务的路由两个部分。域序列的确定是根据父PCE数据库中保存的下层虚拟拓扑，应用最小二乘拟合算法计算出域序列。路由是在确定域序列后，用带有波长冲突感知的BRPC算法为业务路由。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，包括以下两个步骤：1)确定域序列；2)确定域序列后的业务的路由；所述确定域序列包括在分层PCE网络架构下，下层通过单节点拓扑抽象，将其抽象后的信息保存在上层p-PCE的流量工程数据库TED中，在上层虚拟拓扑上应用K算法和最小二乘拟合算法确定域序列；所述确定域序列后的业务的路由包括采用带有波长冲突感知的BRPC算法为业务路由。

进一步，在步骤1)中，在从多条跳数相等的域序列中选取最优域序列时，采用最小二乘拟合算法，联合考虑域间可用波长数和域间链路数，通过比较各个域序列的圆心点来确定最优域序列。

进一步，在选择最优域序列时，首先通过最小跳数选择K(K≥1)条域序列，同时考虑域间链路数和域间可用波长数。

进一步，在选择最优域序列时，将域间链路数和域间可用波长数拟合成一个圆心点，通过选择最优圆心点来达到选择最优域序列的目的。

进一步，在确定最优圆心点时，采用公式W＝αA+B。

本发明的有益效果在于：本发明所述方法在构建上层虚拟拓扑时采用单节点拓扑抽象方法，在虚拟拓扑上确定域序列时联合考虑了域间可用波长数和域间链路数，确定域序列后的路由用了带有波长冲突感知的BRPC算法。相比其它跨域路由计算方法，本方法不仅能更快的为业务路由，而且能显著的降低域间阻塞率。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为基于最小二乘拟合的快速路由算法流程图；

图2为分层PCE网络架构图；

图3为单节点拓扑抽象图；

图4为域间资源参数坐标轴图；

图5为多域网及其汇聚图；

图6为最小二乘算法拟合图。

具体实施方式

本发明所述方法包括以下两个步骤：

域序列的确定：首先下层网络经过单节点抽象生成一个虚拟拓扑，此虚拟拓扑保存在p-PCE的流量工程数据库中，然后在此虚拟拓扑上计算从源域到目的域的最短域序列，由于多域网的连通性较强，因此可能计算出多条跳数相等且最小的域序列，这里假设为K(K≥1)条，并设每条域序列的跳数为h。如果K＝1则此域序列就是所要求的域序列，如果K＞1，则对每条域序列用最小二乘拟合算法得出相应的圆心点，然后将相应的圆心点带入权值公式中，计算出最大的权值，则此圆心点对应的域序列就是所要求的域序列。

业务的路由：在上述确定出的域序列上，用带有波长冲突感知的BRPC算法为业务路由。

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

一、网络模型

(1)分层PCE网络架构

本发明是在图2所示的分层PCE网络构架下进行的。

H-PCE架构由处于逻辑上p-PCE(parent PCE，p-PCE)、位于各个子域的c-PCE(child PCE，c-PCE)，以及各个子域组成。p-PCE维护一个流量工程数据库(Traffic Engineering Database，TED)，该TED包含了各个子域以及域之间的链路拓扑图。但子域的资源以及网络拓扑等信息对p-PCE而言是不透明的。由于各个子域之间的域间链路是p-PCE的拓扑图中所维护的对象之一，所以域间链路的流量工程对p-PCE而言是完全可知的。

(2)拓扑抽象

目前对多域光网络中域序列的确定主要用的技术是拓扑抽象。通过拓扑抽象将每个域的资源信息虚拟化来保证每个域的私密性。如图3中(3a)是一个包括三个域的多域网，图3中(3b)是经过单节点拓扑抽象后的拓扑。从图中可以看出单节点拓扑抽象方法将一个域转化为一个节点，作为抽象拓扑的节点；忽略所有的域内链路，将多条域间链路合并为一条虚拟链路来处理。单节点拓扑抽象方法的计算复杂度低、汇聚时间快，同时还保证了每个域的私密性。

二、域序列的确定

(1)最小二乘法

最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和最小。在求平面圆圆心时常用此方法，即给定平面上的几个点，求这几个点所对应近似圆的圆心。图1为基于最小二乘拟合的快速路由算法流程图。

对于给定的圆度测量数据(x_i,y_i)(i＝1,2,...,m-1)，则理想圆圆心(u₁,u₂)的最小二乘估计值是方程

${(x_i-\widehat{u_1})}^2+{(y_i-\widehat{u_2})}^2=R^2---\left(1\right)$

的最小二乘解。

式(1)是一个非线性方程组，其求解比较困难，由式(1)得

${(x_i-\widehat{u_1})}^2+{(y_i-\widehat{u_2})}^2={(x_{i+1}-\widehat{u_1})}^2+{(y_{i+1}-\widehat{u_2})}^2---\left(2\right)$

式(2)是一个m-1方程组成的方程组，其解可以用代数式的方法求出。由式(2)有

$2(x_{i+1}-x_i)\widehat{u_1}+2(y_{i+1}-y_i)\widehat{u_2}=x_{i+1}^2+y_{i+1}^2-x_i^2-y_i^2---\left(3\right)$

令

$\left\{\begin{array}{c}2(x_{i+1}-x_i)=a_i\\ 2(y_{i+1}-y_i)=b_i\\ x_{i+1}^2+y_{i+1}^2-x_i^2-y_i^2=c_i\end{array}\right.---\left(4\right)$

此时，的最小二乘估计值应使误差函数

$\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i^2=\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{(a_i\widehat{u_1}+b_i\widehat{u_2}-c_i)}^2---\left(5\right)$

达到最小，经过求解可得理想圆圆心坐标为：

$\left\{\begin{array}{c}\widehat{u_1}=\frac{\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i^2\·\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{c}_i-\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i{c}_i\·\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{b}_i}{\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^2\·\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{b}_i\right)}^2}\\ \widehat{u_2}=\frac{\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^2\·\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i{c}_i-\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{c}_i\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{b}_i}{\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^2\·\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{b}_i\right)}^2}\end{array}\right.---\left(6\right)$

从上面的推导可知，是平面圆圆心的最佳线性无偏估计。

(2)域序列的平衡拟合

如图4所示，其中横轴表示域间链路数A(A≥1)，纵轴表示域间可用波长数B(B≥0)。

在确定域序列的过程中，p-PCE首先根据自己维护的TED信息选出跳数最小的域序列，设跳数最小并且相等的域序列有K(K≥1)条，其中每条序列的跳数为h(h≥3)(当h≤2时，跳数较小，可随机按域间可用波长数多的选择一条)。这样，每条域序列在二维坐标系上都有h个点，也即这h个点分别代表了这条域序列每一段域间链路所具有的可用波长数和链路条数。同理剩下的K-1条域序列也分别有h个点。

正如前所述，最小二乘法具有将多个点拟合为一个圆心点来表示这些点平均值的特点，故这些参数的数据拟合也可通过圆的最小二乘法来实现。为此，可按以下步骤执行。

Step1：如果h个点的横坐标或纵坐标相等，则直接求其平均值，作为各自域序列对应的点；如果h个点不在同一条直线上则分别对每一条域序列的h个点用圆的最小二乘算法拟合出各自域序列对应的圆心点。例如其中一条域序列跳数h为3，得到的三个点为(A₁,B₁)、(A₂,B₂)和(A₃,B₃)，如图4所示，通过圆的最小二乘拟合算法得到的圆心点为M₁。

Step2：通过下面的权值公式分别比较拟合所得的圆心点，可得出最优圆心点，也即此点所代表的最优域序列。

W＝αA+B (7)

这里α(α＞0)为调节因子。

(3)权值的确定

无论一条域序列有多少个点，最后通过最小二乘拟合算法，都能得到一个圆心点。而无论有多少圆心点最后都转换为只比较两个圆心点的结果。两个圆心点的比较，此处设为(A₁,B₁)和(A₂,B₂)。可分如下两种情况：

情况1：一个圆心点的横坐标和纵坐标都大于或等于另一个圆心点的横坐标和纵坐标。即A₁≥A₂且B₁≥B₂或者A₁≤A₂且B₁≤B₂时，不用确定α的值，可直接带入公式(7)取权值大的W就是所要求的域序列；

情况2：一个圆心点的横坐标大于另一个圆心点的横坐标，但纵坐标小于另一个点的纵坐标。即A₁＞A₂且B₁＜B₂或A₂＞A₁且B₂＜B₁。此时两个点的权值分别为W₁＝αA₁+B₁和W₂＝αA₂+B₂，由于α的值未确定，故W₁和W₂不能确定。现提出如下解决方法，此处以A₁＞A₂且B₁＜B₂说明(A₂＞A₁且B₂＜B₁的情况类似)。A₁＞A₂且B₁＜B₂时可分为：

(1)当A₂＝1时，直接选取(A₁,B₁)

A₂＝1时，说明(A₂,B₂)所代表的域序列的域间只有一条链路相连，这种域序列的物理生存性很差，只要域间链路出现故障，业务就会发生阻塞，而恢复的时候在此域序列中又没有别的可选路径，故此处我们直接选取(A₁,B₁)

(2)当A₂＞1时，可再分为：

a.当B₂＞2B₁时， $0<\mathrm{\&alpha;}<\frac{B_1-B_2}{A_2-A_1}---\left(8\right)$

当B₂＞2B₁可知(A₂,B₂)所对应的域序列平均域间可用波长数是(A₁,B₁)所对应域序列的域间平均可用波长数的2倍，此时域间可用波长数占主导地位，并且此时两条域序列的平均域间链路数都大于1，因此优先选取(A₂,B₂)。即保证W₂＞W₁，可得

b.当B₁＜B₂＜2B₁时， $\mathrm{\&alpha;}>\frac{B_1-B_2}{A_2-A_1}---\left(9\right)$

当B₁＜B₂＜2B₁可知(A₂,B₂)所对应的域序列的平均域间可用波长数稍大于(A₁,B₁)所对应的域序列，此时设定域间链路数占主导地位，优先选取(A₁,B₁)。即保证W₂＜W₁，可得 $\mathrm{\&alpha;}>\frac{B_1-B_2}{A_2-A_1}.$

综上，可得α的取值为：

三、具体步骤

如图5(5a)是一个具有8个域的多域网，黑点代表一个域的入口边界节点或者出口边界节点，域间链路上的数字代表此链路的剩余可用波长数。S为源节点，所在的域为D1，D为目的节点，所在的域为D8。图5(5b)是经过单节点抽象后的虚拟拓扑，链路上括号内的数字，前者表示域间链路数，后者表示域间总的可用波长数。此拓扑信息保存在p-PCE的TED中。

本发明详细步骤如下：

Step1：D1域内的路径计算客户端(Path Computation Client，PCC)向本域的PCE发送路径计算请求，PCE发现目的节点D不在本域，将路径计算请求发送给关联的p-PCE；

Step2：p-PCE确定跨域路径请求的源节点和目的节点所在的域，利用自身维护的拓扑信息，如图5(b)，选择一条合适的域序列；

(1)p-PCE根据自己维护的TED信息，首先根据最小跳数选出K条域序列，共有3条，分别是：D1→D2→D5→D8，D1→D3→D6→D8，D1→D4→D7→D8。

(2)第一条域序列中D1→D2之间的链路及波长资源可用坐标(2,9)表示，即D1到D2之间有2条链路相连，这两个域之间共有9个可用波长。同理可得D2→D5的域间资源参数可用(3,13)表示，D5→D8可用(1,13)表示。因此可得到第一条域序列在坐标轴上点分别为(2,9)、(3,13)和(1,13)。同样得第二条域序列在坐标轴上的点分别为(3,14)、(2,9)和(3,15)，第三条域序列在坐标轴上的点分别为(2,15)、(3,18)和(2,17)。

(3)第一条域序列的三个点在坐标轴上的位置如图6(6a)所示，然后用圆的最小二乘拟合算法得出这三个点的平衡点M₁(x₁,y₁)，即图6(6b)中的M₁。同理可得第二条和第三条域序列的平衡点M₂(x₂,y₂)和M₃(x₃,y₃)。

(4)将M₁、M₂和M₃代入公式(7)中可得到权值最大的点，此点所对应的域序列就是所要求的域序列。

Step3：根据确定好的域序列，在源节点S，用带有波长冲突感知的BRPC算法为业务路由；

Step4：源节点所在域的子PCE将计算得到的跨域路径返回给PCC，跨域路径计算结束。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，其特征在于：包括以下两个步骤：1)确定域序列；2)确定域序列后的业务的路由；所述确定域序列包括在分层PCE网络架构下，下层通过单节点拓扑抽象，将其抽象后的信息保存在上层p-PCE的流量工程数据库TED中，在上层虚拟拓扑上应用K算法和最小二乘拟合算法确定域序列；所述确定域序列后的业务的路由包括采用带有波长冲突感知的BRPC算法为业务路由。

2.根据权利要求1所述的一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，其特征在于：在步骤1)中，在从多条跳数相等的域序列中选取最优域序列时，采用最小二乘拟合算法，联合考虑域间可用波长数和域间链路数，通过比较各个域序列的圆心点来确定最优域序列。

3.根据权利要求2所述的一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，其特征在于：在选择最优域序列时，首先通过最小跳数选择K(K≥1)条域序列，同时考虑域间链路数和域间可用波长数。

4.根据权利要求2所述的一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，其特征在于：在选择最优域序列时，将域间链路数和域间可用波长数拟合成一个圆心点，通过选择最优圆心点来达到选择最优域序列的目的。

5.根据权利要求4所述的一种多域光网络中基于最小二乘拟合的路由方法，其特征在于：在确定最优圆心点时，采用公式W＝αA+B。