基于可扩展EPON接入网络的沉浸式XR体验优化：IPACT动态带宽分配的性能分析与优化策略

本研究针对扩展现实(XR)应用对高带宽、低延迟(de2e)和低抖动(J)的严苛需求，创新性地将3GPP定义的截断高斯分布XR流量模型引入10G-EPON系统，通过IPACT动态带宽分配(DBA)算法的有限/门限服务策略优化，确定了最佳帧率(rf)与数据率(rd)参数组合，显著提升带宽利用率(BWU)并降低端到端延迟，为下一代沉浸式应用的光接入网部署提供关键技术支撑。

　　

随着元宇宙概念兴起和5G/6G网络部署，扩展现实(XR)技术正加速渗透教育、医疗、工业等领域。然而这类实时交互的沉浸式应用对网络性能提出极致要求：单帧数据可达数百KB，端到端延迟(d_e2e)需低于10ms，抖动(J)必须控制在毫秒级——这相当于要求数据在光纤中"零卡顿"传输。传统基于帕累托分布的动态带宽分配(DBA)算法已难以满足XR流量的周期性高突发特性，导致现有无源光网络(EPON)在支持XR用户数量(N_XR)时面临严峻挑战。

印度理工学院坎普尔分校电气工程系的研究团队在《Optical Fiber Technology》发表重要成果，首次将3GPP定义的截断高斯分布XR流量模型引入10G-EPON系统，通过创新性地优化IPACT(带自适应周期的交错轮询)算法参数，成功突破现有光接入网对沉浸式应用的支持瓶颈。研究采用OMNeT++仿真平台构建符合IEEE 10G-EPON标准的测试环境，通过对比有限服务与门限服务两种带宽分配策略，系统分析了帧率(r_f)、数据率(r_d)等关键参数对6项核心指标的影响规律。

技术方法上，研究团队建立了包含32个光网络单元(ONU)的仿真系统，采用3GPP TR 38.838定义的XR流量模型，重点监测端到端延迟(d_e2e)、归一化抖动(J_n)、平均授权大小(G_size)等参数。通过调节r_f(30-120fps)和r_d(5-50Mbps)的108种组合，采用控制变量法评估带宽利用率(BWU)与延迟的权衡关系。

文献调研部分揭示了EPON在"最后一公里"接入网的成本优势，其TDM机制通过OLT集中控制可实现μs级重配置。但现有DBA算法针对帕累托分布优化，与XR的周期性特征存在根本性 mismatch。

问题陈述部分量化了XR体验的"运动-光子"(MTP)延迟链，指出PON系统需同时满足d_e2e<10ms和J<1ms的严苛指标。研究通过引入3GPP定义的EF(加速转发)服务类别，建立了包含授权利用率(GU)、周期时间(C_time)等维度的综合评价体系。

带宽分配方法部分对比显示：门限服务在r_d=20Mbps时可使d_e2e降低42%，但会牺牲15%的BWU；而有限服务在r_f=90fps时实现最佳平衡，支持N_XR=12用户/ONU时仍保持d_e2e=8.3ms。

仿真模型部分验证了关键发现：当r_f/r_d=90fps/25Mbps时，系统达到帕累托最优，BWU提升至78%的同时J_n稳定在0.85ms。这种参数组合使平均授权大小(G_size)保持在48KB，完美匹配XR流量的188KB典型帧长。

这项研究为光接入网支持元宇宙应用提供了三大突破：首次建立XR流量与IPACT算法的适配模型；发现门限服务更适合低延迟场景而有限服务更利于高吞吐量；提出r_f-r_d参数优化矩阵。这些成果不仅解决了现有EPON对XR支持不足的痛点，更为ITU-T正在制定的IMT-2030标准提供了关键技术参考。未来工作将探索AI驱动的动态参数调整机制，进一步推动"全息互联网"时代的到来。