基于线性预测算法的PON系统动态资源调度matlab仿真

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#matlab #线性预测算法 #PON系统 #动态资源调度

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1.程序功能描述

在无源光网络（PON）系统中，高效的资源调度是保障网络带宽利用率与业务服务质量（QoS）的核心环节。传统静态资源调度方式因无法适配终端用户（ONU）流量的动态变化，易导致带宽浪费或业务延迟。基于线性预测算法的动态资源调度技术，通过对ONU上行流量的精准预测，实现资源的按需分配，成为解决这一问题的关键方案。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

预测算法和真实值对比：

采用预测算法进行调度之后，系统的延迟改善：

3.部分程序

figure;
plot(mean(ttl1,2),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

%画图吐吞量
hold on
plot(ttl2,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

xlabel('波长数量');
ylabel('吐吞量');
grid on
legend('普通','预测');


figure;
plot(mean(delay1,2),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

%画图延迟
hold on
plot(delay2/1e8,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

xlabel('波长数量');
ylabel('延迟');
grid on
legend('普通','预测');


figure;
plot(mean(LYL1,2),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

%画图利用率
hold on
plot(LYL2,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

xlabel('波长数量');
ylabel('利用率');
grid on
legend('普通','预测');


%普通
X1 = [Lemda_num',mean(ttl1,2),mean(delay1,2),mean(LYL1,2)]


%利用率提升
X2 = [Lemda_num',ttl2',delay2'/1e8,LYL2']
12_068

4.算法理论概述

PON系统由光线路终端（OLT）、光分配网络（ODN）和光网络单元（ONU）三部分组成，上行方向（ONU 到 OLT）采用 “时分多址（TDMA）” 技术实现多用户共享带宽。在传统调度模式中，OLT通常根据ONU历史上报的缓存数据量分配带宽，但该方式存在明显滞后性 —— 当ONU 突发大量数据时，已分配的带宽无法满足需求，导致数据缓存堆积；而当ONU流量骤减时，已分配的带宽又会闲置，降低整体网络利用率。

基于线性预测算法的动态资源调度，核心是在“历史流量数据”与“未来流量需求”之间建立数学关联模型。通过分析ONU过往上报的缓存数据（反映实际流量），利用线性预测模型推算出未来一个或多个周期内的流量规模，再结合ONU当前实际缓存数据量，综合确定带宽分配额度。这种 “预测+实时缓存”的双重考量，既避免了滞后性导致的资源错配，又能提前预留带宽以应对突发流量，实现资源调度的动态性与精准性。