10G EPON協(xié)議分析儀中前向糾錯與業(yè)務識別的研究.pdf

1、隨著人們對網(wǎng)絡帶寬不斷增長的需求，萬兆以太網(wǎng)無源光網(wǎng)絡（10G EPON）接入網(wǎng)技術在近年得到了飛速發(fā)展并且已經(jīng)試點部署，但10G EPON協(xié)議分析儀研究卻滯后。
　　目前10G EPON協(xié)議分析儀功能單一，僅根據(jù)協(xié)議標準解碼數(shù)據(jù)，然后打包成相應的以太網(wǎng)協(xié)議報文輸出，這就導致傳統(tǒng)10G EPON協(xié)議分析儀只能用于接入網(wǎng)側捕獲以太網(wǎng)協(xié)議報文。但分析無源光網(wǎng)絡（PON）接入側的網(wǎng)絡信道和業(yè)務承載狀況，實現(xiàn)對不同協(xié)議和業(yè)務精細化控制和管

2、理，對以太網(wǎng)上層協(xié)議和業(yè)務進行分析是其工程應用關鍵所在。
　　為了完善10G EPON協(xié)議分析儀的功能，本文提出了一種協(xié)議分析儀新方案，除了解析10G EPON協(xié)議外，還能實現(xiàn)業(yè)務識別功能。10G EPON協(xié)議解析模塊解碼10G EPON協(xié)議，其關鍵是前向糾錯譯碼。業(yè)務識別模塊是通過相關技術識別業(yè)務報文類型，分析PON網(wǎng)絡的業(yè)務分布狀況，為實現(xiàn)智能管道和提高用戶服務質量提供基礎。
　　針對10G EPON協(xié)議分析儀方案設計與

3、功能完善，本文主要研究內容與貢獻包括：
　　(1)通過對前向糾錯譯碼的分析，利用QuartusII13.0軟件和Verilog語言編寫硬件代碼并進行驗證。通過代碼優(yōu)化，降低了資源消耗。本文所設計譯碼器最多能糾正16個錯誤碼元且完成一個前向糾錯碼塊的譯碼時間只有72個周期，滿足10Gbps高速數(shù)據(jù)處理的性能需求。
　　(2)研究了PON網(wǎng)絡中的業(yè)務識別技術，提出了基于深度學習的業(yè)務識別方案。本文采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和降

4、噪自編碼（DAE）作為識別模型來驗證方案的可行性，并且根據(jù)應用場景改進了CNN結構以及兩種模型的訓練方式，最后使用MATLAB通過調試網(wǎng)絡結構和參數(shù)完成了驗證。對于公開數(shù)據(jù)集，兩種模型都達到了97％的準確率；對于私有數(shù)據(jù)集，兩種模型都達到了99%的準確率，但DAE在訓練時間上比CNN更具優(yōu)勢。本文中CNN和DAE的研究結果表明，對于特征數(shù)據(jù)，CNN和DAE體現(xiàn)了較強的分類能力；對于業(yè)務報文數(shù)據(jù)，CNN和DAE體現(xiàn)了較強的提取特征能力。因