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题名中国天眼的超低丢包率天文数据流传输优化
被引量：1
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作者
张钦润
郑小盈
祝永新
汪辉
朱岩
岳友岭
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机构
中国科学院上海高等研究院智能信息通信技术研究与发展中心
中国科学院国家天文台fast重点实验室
中国科学院大学
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2214-2222,共9页
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基金
科技部SKA专项基金项目(2020SKA0120202)
国家自然科学基金项目(U1831118)
上海市自然科学基金项目(19ZR1463900)。
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文摘
当前UDP已经成为以中国天眼为代表的射电天文领域进行数据分发所采用的事实标准,在流量控制、拥塞控制、丢包重传等传统手段无法应用的情况下,为解决单处理器应用现有射电大数据流接入方法损耗过高的问题,形式化地论证丢包重传机制无法应用于射电天文场景,提出一套面向以FAST为代表的射电天文场景的定制化通信优化方法,包括基于缓存行对齐的巨型帧设计、CPU亲和性绑定、网卡直访缓存、三级缓存适配的内核缓冲区调整和旁路内核等手段。在25 Gbps的实际终端网络实验和8 Gbps模拟中,该套方法分别将网络传输丢包率从60%和e-4降为e-4和e-8,性能显著提高,验证了优化策略的有效性。
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关键词
射电天文
大数据流
五百米口径球面射电望远镜(中国天眼)
定制化通信优化
数据分发
用户数据报协议
丢包率
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Keywords
radio astronomy
large data stream
five-hundred-meter aperture spherical radio telescope(FAST)
customized communication optimization method
data distribution
user datagram protocol
packet loss rate
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器学习的相干光通信系统传输性能评估
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作者
陈中盛
高冠军
刘鸿飞
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机构
北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室
中国科学院国家天文台fast重点实验室
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出处
《光通信研究》
2021年第4期15-20,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1831110)
北京邮电大学行动计划资助项目(2019XD-A15)
信息光子学与光通信国家重点实验室自主研究课题资助项目(IPOC2020ZZ02)。
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文摘
针对传统相干光通信系统中光纤链路传输性能评估方法理论计算复杂且计算时间较长的问题,文章采用机器学习技术对调制格式和输入光功率等参数各异信道的相干光传输系统传输性能进行关联式建模和精确评估。建模和评估结果表明,该机器学习模型能够代替复杂的理论计算,并且能够较为准确地给出预测值,理论计算值与模型预测Q值整体的平均误差为0.27 dB,理论计算值与模型预测光信噪比(OSNR)值整体的平均误差为0.33 dB;采用机器学习模型的计算时间稳定在4.4 s左右,而采用理论计算的时间随着干扰信道个数的增加计算时间逐渐增加。
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关键词
机器学习
相干光通信
传输性能评估
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Keywords
machine learning
coherent optical communication
transmission performance evaluation
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分类号
TN914
[电子电信—通信与信息系统]
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