A Novel Framework of Fast and Unambiguous Link Failure Localization via Monitoring Trails
Notice bibliographique
Résumé
The concept of monitoring trail (m-trail) has been proposed for achieving Fast and Unambiguous Link-failure Localization (FULL) in all-optical WDM (Wavelength Division Multiplexing) mesh networks. Previous studies on m-trails assumed the presence of alarm dissemination at each node such that a remote routing entity can collect the flooded alarm bits and form the alarm code to localize the failed link. This obviously leads to additional delay and extra control complexity in the electronic domain process. In this paper, we propose a novel framework based on m-trails for FULL, aiming at avoiding any possible alarm flooding and electronic domain mechanism such that each individual monitoring node (MN) can localize a single link failure according to locally available alarm bits. To save the supervisory wavelength-links, the proposed framework enables that the status of an m-trail can be monitored by multiple MNs along the m-trail by tapping the optical supervisory signal, rather than only by the destination node of the m-trail. An ILP (Integer Linear Program) is formulated and solved in a case study to verify the ILP and show the effectiveness of the proposed framework. We demonstrate that the status sharing among MNs of a common m-trail can effectively suppress the increase of supervisory wavelength-links as the number of MNs increases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».