PPE-Assisted Silent Failure Awareness in Optical Transport Networks
Notice bibliographique
Résumé
The detection of silent failures in optical networks is inherently difficult, and their presence may jeopardize network reliability and operational efficiency, particularly as these networks scale to meet increasing bandwidth demands. Among the most elusive silent failure types are forwarding errors in wavelength selective switches (WSSs), which may misroute optical signals without triggering alarms, leading to prolonged service interruptions. In this work, we propose a novel failure detection and localization framework that leverages the distributed chromatic dispersion (CD) profile of the signal path using longitudinal power profile estimation (PPE) technique. PPE enables span-by-span reconstruction of the lightpath’s optical characteristics with resolution of a few tens of ps/nm for typical coherent signals, allowing for precise estimation of CD accumulation at each segment. By comparing the measured distributed CD profile against a topology-aware digital twin of the network, discrepancies caused by forwarding errors at specific WSS nodes are unambiguously identified and localized. Our method bypasses the limitation of total CD estimation and enhances fault localization resolution as validated by the experiment. To the best of our knowledge, this is the first experimental demonstration of silent failure identification and localization in optical networks based on PPE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».