Оптимизация параметров ВОЛС для магистральных сетей связи в условиях высокой плотности трафика

Актуальность исследования

В условиях стремительного роста объемов передаваемой информации, вызванного массовым внедрением облачных технологий, развитием интернета вещей (IoT), систем видеонаблюдения, а также внедрением технологий 5G и перспективных 6G-сетей, существенно возрастают требования к пропускной способности и надежности магистральных сетей связи. Волоконно-оптические линии связи (ВОЛС) остаются основным средством передачи данных на большие расстояния благодаря высокой скорости, помехоустойчивости и энергоэффективности. Однако с увеличением плотности трафика возрастает нагрузка на оптическую инфраструктуру, что приводит к необходимости пересмотра и адаптации существующих параметров ВОЛС для обеспечения требуемого уровня качества обслуживания (QoS).

Современные системы передачи, основанные на технологиях спектрального уплотнения (DWDM) и продвинутых модуляционных форматах, требуют тонкой настройки оптических компонентов с учётом таких факторов, как дисперсия, затухание, нелинейные эффекты и поляризационно-модовая дисперсия. Оптимизация параметров ВОЛС становится ключевым условием для повышения эффективности магистральной сети, продления срока эксплуатации существующей инфраструктуры и снижения капитальных и эксплуатационных затрат операторов связи. В этом контексте исследование путей повышения производительности и надежности ВОЛС приобретает особую актуальность.

Цель исследования

Целью данного исследования является разработка и обоснование методических подходов к оптимизации параметров волоконно-оптических линий связи в магистральных сетях при условиях высокой плотности трафика.

Материалы и методы исследования

В процессе проведения исследования использовались как теоретические, так и прикладные методы научного анализа. Была осуществлена систематизация существующих подходов к построению и оптимизации волоконно-оптических линий связи, а также изучены особенности функционирования магистральных сетей в условиях высокой плотности трафика. Методологической основой работы стали принципы системного и комплексного подхода к исследованию телекоммуникационных сетей. Применялись методы сравнительного анализа технических характеристик различных конфигураций ВОЛС, а также методов управления качеством передачи данных.

Результаты исследования

В последние десятилетия наблюдается устойчивый рост объёмов телекоммуникационного трафика, что обусловлено цифровизацией экономики, массовым использованием потокового видео, развитием облачных сервисов и мобильных сетей пятого поколения (5G) [3, с. 629].

На рисунке 1 представлена динамика изменения плотности мобильного трафика (в гигабайтах на квадратный километр, Гб/км² или сокращённо ГкМ) в шести крупнейших мегаполисах мира (Сеуле, Токио, Нью-Йорке, Сан-Франциско, Лондоне и Шанхае) в период с 2011 по 2018 год [1].

Рис. 1. Плотность мобильного трафика в мегаполисах (2011–2018 гг.)

В таких условиях ключевую роль в обеспечении высокоскоростной передачи данных играют волоконно-оптические линии связи (ВОЛС), формирующие основу магистральной сетевой инфраструктуры.

Высокая плотность трафика приводит к усилению нагрузки на оптические компоненты сети. Одним из главных вызовов становится увеличение битовой скорости при сохранении приемлемого уровня битовых ошибок (BER), сигнального отношения OSNR (Optical Signal-to-Noise Ratio) и допустимого уровня дисперсии. При этом необходимо учитывать особенности нелинейных эффектов в оптическом волокне, таких как четырёхволновое смешение (FWM), эффект Керра, самофокусировка и модуляционно-фазовая нестабильность. Эти явления существенно ограничивают дальность передачи без использования регенераторов или усилителей, особенно в системах с DWDM.

Оптимизация параметров ВОЛС в условиях высокой плотности трафика требует комплексного подхода. Основными параметрами, подлежащими регулировке, являются:

• Тип используемого волокна. Например, волокно G.655 обеспечивает низкую дисперсию в C-диапазоне, что делает его предпочтительным для DWDM-систем, в отличие от более распространённого G.652, у которого пиковое затухание совпадает с рабочим диапазоном.
• Тип модуляции. Модуляционные форматы типа DP-QPSK или 16-QAM обеспечивают высокую спектральную эффективность, но предъявляют жёсткие требования к OSNR. Применение форматирования сигнала с адаптивной коррекцией ошибок (FEC) позволяет компенсировать деградацию сигнала на больших расстояниях.
• Сетевые протоколы и управление ресурсами. Использование протоколов GMPLS, когерентного приёма, а также систем мониторинга качества канала (Q-monitoring) повышает отказоустойчивость и позволяет в реальном времени перенастраивать рабочие параметры системы.

Сравнение параметров ВОЛС при различных конфигурациях представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение параметров ВОЛС при различных конфигурациях

Следовательно, правильно подобранный тип волокна и формат модуляции может увеличить дальность и ёмкость линии в несколько раз.

Одним из критических параметров для магистральных ВОЛС является уровень битовых ошибок (BER). Он определяет количество ошибочно переданных битов на миллион или миллиард битов данных. На рисунке 2 наглядно представлена зависимость BER от длины линии при различных модуляционных форматах: NRZ 10G, QPSK 100G и 16-QAM 400G.

Рис. 2. Зависимость уровня ошибок BER от длины линии при разных форматах модуляции

Как видно, при увеличении протяжённости ВОЛС растёт значение BER. При этом модуляционные форматы более высокой кратности (например, 16-QAM) начинают терять устойчивость раньше, чем менее плотные. Это связано с их высокой чувствительностью к фазовому шуму, OSNR и нелинейным эффектам. Например, при длине в 2500 км:

• NRZ уже достигает порога BER ≈ 1×10⁻⁶, требуя регенерации,
• QPSK остаётся в рабочем диапазоне (BER ≈ 1×10⁻⁸),
• 16-QAM близко к выходу за пределы корректируемого диапазона (BER ≈ 3×10⁻⁹).

В системах 100 Гбит минимальное значение OSNR должно быть на 10 дБ выше, чем для сигналов в системах 10 Гбит. Без определенной коррекции или компенсации OSNR ограничивает 100G передачу данных до очень коротких расстояний, на данный момент максимальная дальность передачи составляет 40 км по стандартному одномодовому оптоволокну. Однако благодаря современным методам коррекции ошибок (Forward Error Correction – FEC), особенно алгоритму Soft decision FEC, возможно расширение передачи высокоскоростных сигналов на протяженные расстояния.

FEC является техникой кодирования/декодирования сигнала с возможностью обнаружения ошибок и коррекцией информации методом упреждения. Таким образом, приемное оборудование может выявлять и исправлять ошибки, возникающие в канале передачи. FEC резко снижает количество битовых ошибок, что позволяет увеличить расстояние передачи сигнала без регенерации [4].

Одним из трендов в построении высокоэффективных магистралей является переход от фиксированной частотной сетки (Fixed-Grid DWDM) к гибкой (Flex-Grid). Действительно, оптические усилители, присутствующие в конце каждого последовательного отрезка, составляющего оптическую линию связи и в узлах коммутации, разработаны и спроектированы для сети Fixed- Grid WDM сети. Поскольку технология Flex-Grid позволяет уменьшать расстояние между каналами, это дает возможность создавать новые оптические каналы на сохраненном спектре. Однако это увеличение числа оптических каналов увеличивает оптическую мощность, вводимую в оптические каналы, и может вызвать нежелательные ухудшение качества из-за насыщения некоторых усилителей в уже развернутой сети [2].

Проектирование современных высокоскоростных ВОСП подразумевает обязательное проведение предварительного имитационного моделирования с целью оптимизации ее технико-экономических характеристик. Неправильный выбор компонентной базы может привести к выбору неоптимальной, а иногда и неработоспособной схемы ВОСП.

Для проведения имитационного моделирования ВОСП могут быть использованы известные специализированные программные продукты, такие как Optiwave OptiSystem, RSoft OptSim, VPIPhotonics VPItransmissionMaker и другие. При анализе возможностей и особенностей данных продуктов, а также опыта их использования в отечественных компаниях телекоммуникационной отрасли (ООО Т8, АО НТЦ ВСП «Супертел ДАЛС»), были выявлены основные недостатки данных продуктов: высокая цена, сложность освоения, большое время расчета, отсутствие кроссплатформенности [5, с. 293].

С ростом сложности сетевых архитектур и плотности трафика, ручное конфигурирование и мониторинг ВОЛС становятся неэффективными. В ответ на это операторы внедряют системы программно-определяемых сетей (SDN) и элементы искусственного интеллекта (AI) для автоматизации процессов настройки и оптимизации параметров.

Программно-определяемые сети – это часть более широкой концепции программно-определяемого всего. Сторонники этой концепции рассматривают её как следующее поколение динамического управления сетью на основе программного обеспечения. Программно-определяемые сети избавляют ИТ-специалистов от необходимости посещать каждое рабочее место для физической настройки сетевых устройств. В результате получается очень гибкая сеть, которая может адаптироваться к меняющимся схемам трафика.

SDN обеспечивает централизованное управление оптической инфраструктурой за счёт абстрагирования аппаратного уровня. Это позволяет:

• оперативно перераспределять ресурсы полосы пропускания в зависимости от текущей нагрузки,
• адаптировать модуляционные форматы в режиме реального времени,
• уменьшать энергопотребление за счёт динамического отключения неиспользуемых каналов.

AI/ML-модели, обученные на телеметрии с каналов ВОЛС, применяются для:

• прогнозирования перегрузок,
• выявления деградации качества сигнала (например, по OSNR, BER),
• построения рекомендательных систем маршрутизации с учётом задержек и уровня ошибок.

Согласно исследованиям, около 22% операторов уровня Tier-1 в Европе и Азии внедрили элементы предиктивной аналитики на основе машинного обучения в своих магистральных DWDM-сетях.

В центрах обработки данных и строительстве сетевой инфраструктуры мы часто слышим о передаче 400G, и когерентная оптическая связь является основным технологическим направлением для достижения этой скорости. Он играет большое преимущество в магистральной передаче на стороне линии.

Свет с той же частотой и тем же направлением вибрации можно назвать когерентным светом. Когерентная модуляция и технология гетеродинного обнаружения в основном используются в когерентной оптической связи, а когерентный приемопередатчик является основным продуктом, основанным на этой технологии.

Цифровые сигнальные процессоры (DSP) выполняют:

• компенсацию хроматической и поляризационной дисперсии,
• устранение нелинейных искажений (в том числе самофазовой модуляции, XPM и FWM),
• реализацию адаптивных фильтров и коррекции фазы.

Переход к интегрированным фотонным схемам позволяет совмещать оптические и электронные модули на одном чипе, что критично для снижения энергопотребления и увеличения плотности портов в магистральных узлах. Это особенно важно в ЦОДах и маршрутизаторах уровня backbone, где требуется совмещение высоких скоростей с низким тепловыделением.

При проектировании магистральной оптической сети большое значение приобретает оптимизация энергетического профиля. Существует два технических направления для оптических модулей 200G, одно – это сеть PAM4 50x4G в QSFP56 упаковка; другой – сеть 8x25G NRZ в пакете QSFP-DD.

NRZ (non-return to zero) – это технология модуляции с двумя уровнями напряжения для представления логического 0 и логической 1. Напряжение буквально не «возвращается к нулю»; логический 0 – это отрицательный PAM4, который использует четыре уровня напряжения для представления четырех комбинаций 2-битной логики: 11, 10, 01 и 00.

По сравнению с технологией PAM4, 200G NRZ (8X25G) обладает такими преимуществами, как низкое энергопотребление, низкая задержка и простота развертывания, поэтому 200G NRZ может реализовать недорогое оптическое соединение в центрах обработки данных. Среди оптических модулей 200G NRZ обычно доступны QSFP-DD LR4 и QSFP-DD ER4.

При грамотной оптимизации (например, укрупнении каналов) возможно существенное снижение стоимости передачи единицы информации – один из важнейших KPI для операторов.

В магистральных сетях всё чаще реализуется мультисервисная агрегация трафика: объединение потоков разной природы (IP, Ethernet, MPLS, OTN) в одном оптическом канале. Это требует настройки синхронизации, управления буферами и приоритизации, особенно при работе в условиях перегрузки.

Введение гибкой OTN-агрегации (FlexO) на базе ITU-T G.709 позволяет логически делить 400G-канал на несколько субканалов с разной QoS, тем самым избегая недозагрузки и снижая избыточность маршрутов. При этом:

• коэффициент использования полосы возрастает на 20–35%,
• упрощается управление аварийными ситуациями (например, при переключении трафика в обход неисправного канала).

Также стоит отметить, что оптимизация ВОЛС невозможна без рационального выбора топологии сети. Сети кольцевого, ячеистого и комбинированного типа по-разному реагируют на рост трафика и аварийные ситуации. В современных реалиях приоритет отдают топологиям с резервированием каналов и узлов (Mesh + Protection Paths). Это позволяет сохранить связность при единичных сбоях и при этом равномерно распределить нагрузку.

Сравнение базовых топологий магистральных ВОЛС представлено в таблице 2.

Таблица 2

Сравнение базовых топологий магистральных ВОЛС

Следовательно, ячеистая топология является предпочтительной для опорных сетей в агломерациях и на международных направлениях, особенно при наличии динамически меняющегося трафика.

Выводы

Исследование подтвердило необходимость комплексной оптимизации параметров ВОЛС для магистральных сетей в условиях высокой плотности трафика. Основные выводы следующие:

1. Тип волокна и модуляции существенно влияют на дальность и пропускную способность: использование волокон G.655 и G.654.E в сочетании с модуляцией DP-QAM позволяет увеличить длину без регенерации до 6000 км.
2. FEC-коррекция и когерентный приём обеспечивают снижение уровня BER и повышение надёжности передачи без увеличения физической инфраструктуры.
3. Flex-Grid и мультисервисная агрегация позволяют повысить коэффициент использования полосы на 20–35% и эффективно управлять приоритетом трафика.
4. SDN и AI-технологии открывают возможности для автоматизированной адаптации параметров ВОЛС к текущим нагрузкам, прогнозирования отказов и снижения энергопотребления.
5. Топология сети играет ключевую роль в устойчивости к отказам и масштабируемости: ячеистая структура с резервированием доказала наилучшие характеристики для высоконагруженных участков.

Таким образом, оптимизация ВОЛС требует учёта множества взаимосвязанных параметров – от физического уровня до интеллектуальных систем управления. Полученные данные могут быть положены в основу проектирования устойчивых и энергоэффективных магистральных сетей нового поколения.