🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Model of optimal distribution of light paths in optical transport networks

Capa
  • Autores: Boiko A.P.1
  • Afiliações:
    1. Associate Professor of the Department, in Voennaya akademiya svyazi im. S.M. Budennogo.
  • Edição: Volume 11, Nº 209-210 (2025): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
  • Páginas: 139-151
  • Seção: Articles
  • URL: https://journals.rcsi.science/2306-1456/article/view/361272
  • ID: 361272

Citar

Texto integral

Resumo

Modern optical transport networks are built using wavelength-division multiplexing technology with a flexible frequency grid and software-controlled spectral resource allocation. The challenge in designing such networks is routing and interference assignment for composite optical channels called lightpaths. An extended lightpath model is proposed, in which the lightpath operates not only as a route through a fiber-optic line from the network source to the receiver, but also as an associated continuous spectral range distributed along the entire route. The novelty lies in the formulation and solution of an optimization problem for lightpath distribution in the network, taking into account requirements for spectral continuity, frequency interval connectivity, and spectral non-overlap.

Sobre autores

A. Boiko

Associate Professor of the Department, in Voennaya akademiya svyazi im. S.M. Budennogo.

Autor responsável pela correspondência
Email: varenyxa89@gmail.com

Candidate of Sciences

Rússia

Bibliografia

  1. Lupez V., Velasco L. Elastic Optical Net­works: Architectures, Technologies, and Control. Springer, 2016. 299 с.
  2. Bijoy C.C., Eiji O. Elastic Optical Net­works: Fundamentals, Design, Control, and Manage­ment. New Delhi: South Asian University, 2020. 232 с.
  3. Фокин В.Г., Ибрагимов Р.З. Гибкие оптические сети: учеб. пособие. СПб.: Лань, 2022. 252 с.
  4. Mukherjee B. Optical WDM Networks. University of California, Davis. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/0-387-29188-1 (дата обращения: 20.07.2025).
  5. Фокин В.Г. Когерентные оптические сети. 2-е изд., испр. СПб.: Лань, 2023. 440 с.
  6. Shimada T., Iiyama N., Kimura H., Hada­ma H. Dynamic Control Method of Queuing Delay with/without OEO Conversion in a Multi-Stage Access Network // Proc. of 2012 World Telecommuni­cations Congress. Miyazaki, Japan, 2012. Pp. 1–6.
  7. Wang Y., Cao X., Pan Y. Routing and Spect­rum Allocation in Elastic Optical Path Networks with Spectrum-Slicing // 2011 Proceedings IEEE INFOCOM. Shanghai, China, 2011. Pp. 1503–1511.
  8. Behera S., Das G. Dynamic Routing and Spectrum Allocation in Elastic Optical Networks with Minimal Disruption // 2020 National Confe­rence on Communications (NCC). Kharagpur, India, 2020. Pp. 1–5.
  9. Cheng B. et al. Routing and Spectrum Assignment Algorithm based on Spectrum Fragment Assessment of Arriving Services // 2019 28th Wireless and Optical Communications Conference (WOCC). Beijing, China, 2019. Pp. 1–4.
  10. Adhikari D.A Dynamic Spectrum Allo­cation Scheme to Limit the FWM Effects in Elastic Op­tical Networks // 2022 International Conference on Smart Applications, Communications and Net­working (SmartNets). Palapye, Botswana, 2022. Pp. 1–6.
  11. Карапузов А.Н., Панкин А.А., Курочкин П.В., Кузин П.И. Модель оценки вспомогательного служебного трафика при сетевом конт­роле // Известия Высшей военной школы Генерального штаба Вооруженных сил Республики Ангола. 2025. № 3. С. 43–45.
  12. Кузин П.И., Челахов Д.М., Miguel Domingos P. Предложения по применению беспроводных сенсорных сетей в военной отрасли // Известия Высшей военной школы Генерального штаба Вооруженных сил Республики Ангола. 2025. № 1. С. 34–38.
  13. Бойко А.П., Шевченко А.А., Кузин П.И. Модель оптической транспортной сети специального назначения в условиях деструктивных воздействий // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2025. Т. 22, № 1 (247). С. 42–50.
  14. Бойко А.П., Ясинский С.А., Одоевс­кий С.М. Обобщенная модель светового пути в оптических транспортных сетях на основе реконфигурируемых оптических мультиплексоров ввода/вывода // Электросвязь. 2024. № 7. С. 43–48.
  15. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях; пер. с англ. П.Л. Бузыцкого и др.; под ред. А.А. Фридмана. М.: Мир, 1974. 519 с.
  16. Таха Х.А. Введение в исследование операций; пер. с англ. М.: Вильямс, 2001. 912 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».