Obiettivo
Sustained 2-digit growth in internet traffic is raising the need for new photonic technologies enabling Petabit/s network capacities, whereas suppressed operator margins call for new concepts to make these networks more efficient. QAMeleon aims at a holistic solution towards scaling metro/core networks to the next decade. A new generation of SDN-programmable photonic components, modules and subsystems will be delivered, employing sliceability as a means of optimizing resource utilization and cutting operator costs by >30%.
At the transponder side, QAMeleon will develop components for 2 generations ahead: Operating at 128 Gbaud, they will bring significant savings in footprint (>13×), energy/bit (10.4×) and cost/bit (>4.3×). At the ROADM side, QAMeleon will develop large-scale flex-grid wavelength-selective switches (1×24 WSS) and transponder aggregators (8×24 TPA), reducing footprint and cost/port by more than 40% and 28% respectively, with energy savings per ROADM node reaching 4×. Addressing the emerging needs of 5G network backhaul and datacenter interconnect (DCI) metro-access networks where dynamicity is pivotal, QAMeleon will develop an integrated flex-grid 1×4 WSS with nanosecond-scale switching time. The fast 1×4 WSS will be scalable to large channel counts (i.e. full C-band) and will enable savings in footprint, energy consumption and cost by 20×, 11.5× and 36% respectively.
QAMeleon will integrate its innovative photonic components into functional subsystems: A 3 Tb/s sliceable bandwidth-variable transponder (S-BVT), a flexible ROADM with large-scale WSSs and TPAs, and a fast ROADM for metro-access. All necessary SDN software extensions, plugins and application interfaces will be developed, providing a complete functional SDN framework for the sliceable “white box” subsystems. QAMeleon’s devices will be integrated with the SDN software and validated in scalable demonstrators at Nokia’s lab infrastructure and on TIM’s deployed regional network fiber plant
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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