0 引言
       互联网、移动互联网和物联网的快速发展，以及虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、4K和8K等高新技术的出现，不断地推动着全球互联网流量以十倍甚至百倍的速率高速增加。根据思科视觉网络指数报告对全球网络流量的统计与预测，2022年，全球互联网每秒需要传输约105 Gb的数据流量。为了应对网络接入用户数量的增长与网络传输设备数量的增加所带来的巨大挑战，网络运营商需要不断增加网络的传输带宽。光纤通信系统承载了网络中大部分的流量，因此光纤通信系统的发展与商用化进程对互联网的进一步发展十分重要。从第一个商用光纤通信系统的问世到二十一世纪初，光纤通信系统最大传输容量都保持着每年80%左右的增速，增长速度超过摩尔定律；然而，在之后的数十年中，这一增速正在放缓，平均每年单根光纤的传输容量增长速度仅为20%[1]。而互联网中的传输流量自二十世纪九十年代开始每年的增速均超过40%，并且近年来丝毫没有减缓的趋势。由此看来，互联网流量的增速远高于光纤通信系统容量的增速。随着光网络逐渐进入"P比特级传输"阶段，迫切需要进一步研究具有突破性的光纤传输技术和系统，以应对信息通信网迅速增加的数据流量[2]。
      为了满足高容量的传输需求，需要在传统的波分复用技术和光时分复用技术的基础上，进一步挖掘光纤中其它维度的资源。空分复用技术在此背景下得到了研究者们的广泛关注。

将空分复用技术引入到传统光网络之后，虽然有效地提升了网络系统的传输容量，但由于新维度传输资源的使用，网络资源碎片化问题随之空域化，原本的多维资源分配问题变得愈加繁琐，需要针对解决多维资源碎片的研究。本文重点阐述当前空分复用技术的研究现状及多维复用光网络关键技术，包括网络架构、频谱分配方法和频谱重构技术等。

3 结束语
      为了更好地应对网络流量爆发式增长，同时复用时域、频域和空域等多维资源的光网络将是光传输网络进一步演进的方向。在多维复用光网络中，存在着芯间干扰与模间串扰、网络动态需求引起的多元资源碎片化等一系列问题，需要对多维资源进行选择与分配、对多维碎片进行整理与优化，以进一步推进多维复用光网络的发展。目前，研究学者在软件定义组网、路由与频谱分配以及频谱资源重构等方面已取得了一系列研究成果，然而多维复用光网络仍然存在较大的研究空间和应用局限，具体情况如下：
     ①基于人工智能的网络高效控制拓展研究。虽然已有部分文献采用机器学习算法用于实现多维复用光网络中资源分配与优化，但从控制层面上看，其仍存在诸多问题有待解决，如融合边缘计算、云计算等新兴技术的协同控制问题，面向多样业务形态复杂需求的高效控制问题等。特别地，当引入虚拟化等技术后，网络控制将变得异常复杂，控制效率仍亟待进一步提升。
     ②高芯密度光纤场景中资源分配与优化拓展研究。为了实现光网络传输容量的进一步提升，多芯光纤或多芯少模光纤成为未来多维复用光网络发展的必然趋势。当利用芯密度过高的多芯光纤传输时，从网络层角度出发，其资源分配与优化算法设计将变得异常复杂，特别是当网络中承载的业务种类繁多时，纤芯串扰及其评估等因素会对业务承载造成较大影响。
     ③多维复用光网络频谱重构拓展研究。虽然已有文献对多维复用光网络频谱碎片进行建模，并设计使用频谱重构方案对频谱碎片进行了有效的整理，但是对于频谱资源重构的研究中参数采用的阈值范围十分有限，使得仿真环境与实际网络仍有差异，对于深入研究具体参数对于网络状况也存在影响。同时，找到串扰在频谱重构过程中的关联关系也是未来需要攻克的难题。