摘要：
为了提高先进的C+L波段光网络的吞吐量，考虑了三个关键因素：频谱效率（SE）的提升、余量的减少以及协调这两个因素优势的资源分配技术。在余量减少方面，提出了一种精确的物理层损伤（PLI）模型，即C+L波段增强型分量高斯噪声（C+L-ECWGN）模型，该模型考虑了PLI上的调制校正项以及C+L波段传输中的频谱整形效应，从而为跨层网络资源分配中应用概率星座整形（PCS）提供了坚实的基础。所提出的模型在计算复杂度上与传统的高斯噪声增强模型（EGN）相当，后者在考虑频谱需求时忽略了其实际形状，将其视为矩形。在典型的衰减条件下，该模型可以将调制校正项的估计误差降低多达39.8%；与现有最先进模型相比，各种调制格式下的非线性干扰（NLI）估计误差最大可降低26.2%。最后，通过整合PCS技术和精确的PLI估计优势，开发了基于PLI感知的PCS跨层优化（PAPCO）算法，以实现连续且自适应的调制到频谱效率的映射。仿真结果表明，与基于传统EGN建模（矩形频谱和均匀QAM调制）的基准方案相比，所提出的PAPCO-ECWGN算法将归一化信噪比（SNR）余量降低到接近零，从而使网络吞吐量提高了41.3%，平均频谱效率提高了35.2%。
