JP2014236503A

JP2014236503A - 光信号処理装置及び光信号処理方法

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Publication number: JP2014236503A
Application number: JP2013119280A
Authority: JP
Inventors: 斉藤　卓; Taku Saito; 卓斉藤; 勝巳福滿; Katsumi Fukumitsu; 理竹内; Osamu Takeuchi; 洋文荒木; Hirofumi Araki; 寛治内藤; Kanji Naito; 翔一村上; Shoichi Murakami
Original assignee: Fujitsu Ltd; Fujitsu Telecom Networks Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd; Fujitsu Telecom Networks Ltd
Priority date: 2013-06-05
Filing date: 2013-06-05
Publication date: 2014-12-15
Anticipated expiration: 2033-06-05
Also published as: US20140363154A1; JP6225493B2; EP2811669A1; US9564964B2; EP2811669B1

Abstract

【課題】正確な位相雑音を算出できる光信号処理装置等を提供する。【解決手段】光受信器内の最適化部は、光信号内に含まれるシンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、シンボル領域のシンボル中心座標からシンボル領域を複数の分割領域に分割する。更に、最適化部は、当該シンボル領域内の分割領域毎に、シンボル情報の信号点を集計する。更に、最適化部は、分割領域毎の信号点の集計数に基づき、光信号の位相雑音を算出する際の位相推定部の平均化長を制御する。【選択図】図２

Description

本発明は、光信号処理装置及び光信号処理方法に関する。

近年、４０Ｇｂｐｓや１００Ｇｂｐｓの光伝送システムでは、ＤＰ−ＱＰＳＫ（ＤｕａｌＰｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ−ＱｕａｄｒａｔｕｒｅＰｈａｓｅＳｈｉｆｔＫｅｙｉｎｇ）変調方式を用いたデジタルコヒーレント信号処理技術が採用されている。デジタルコヒーレント信号処理技術では、例えば、雑音耐力及び周波数利用効率の向上は勿論のこと、長距離伝送の実現が図れる。

例えば、デジタルコヒーレント信号処理技術を採用した光受信器の位相推定回路は、光信号の受信信号からシンボル情報を抽出するのに搬送波位相を推定する際、逓倍法を用いて位相雑音を算出する。図１２は、位相推定回路の一例を示すブロック図である。図１２に示す位相推定回路１００は、位相推定部１０１と、位相補償部１０２と、モニタ部１０３とを有する。位相推定部１０１は、搬送波位相θＣ及び信号位相θＳを含む受信信号（θＣ＋θＳ）から搬送波位相θＣを推定する。更に、位相推定部１０１は、受信信号を逓倍することで位相雑音を算出する。そして、位相補償部１０２は、推定された搬送波位相θＣ及び算出された位相雑音に基づき、受信信号（θＣ＋θＳ）から位相雑音を含む搬送波位相θＣを除去して信号位相θＳを取得する。モニタ部１０３は、位相補償部１０２で取得された信号位相θＳに基づきシンボル情報を取得する。

尚、逓倍法は、Ｎ値ＰＳＫ方式で変調された受信信号をＮ逓倍し、Ｎ逓倍した信号を１／Ｎ分周することで位相雑音を算出する方法である。図１３は、ＱＰＳＫ方式で変調された受信信号の位相雑音を算出する際の４乗法の処理の一例を示す説明図である。図１３では、ＱＰＳＫ方式で変調された受信信号の場合、直交軸のＱ成分と同相軸のＩ成分とで直交するコンスタレーションの各象限の信号点を４逓倍し、４逓倍した信号を１／４分周することで位相雑音を算出する。

ここで、ＱＰＳＫ方式で変調された各受信信号は、ｅ^{｛ｊ（ωｔ＋θ）｝}で表現できる。θは、ＱＰＳＫの各シンボルに対応する位相を意味し、具体的には、シンボルの位相は、π／４、−π／４、３π／４、−３π／４の４種類ある。各受信信号を４乗した場合、（数１）の通りである。

そして、ｅ^{ｊ（４θ）}のθに具体的な値を代入する。θ＝π／４の場合、シンボルは、ｅ^ｊπ＝ｃｏｓπ＋ｊｓｉｎπ＝−１である。θ＝−π／４の場合、シンボルは、ｅ^−ｊπ＝ｃｏｓ（−π）＋ｊｓｉｎ（−π）＝−１である。θ＝３π／４の場合、シンボルは、ｅ^３ｊπ＝ｅ^ｊπ＝−１である。θ＝−３π／４の場合、シンボルは、ｅ^−３ｊπ＝ｅ^−ｊπ＝−１である。

すなわち、シンボルに依存することなく、全て−１に集約される。更に、シンボル毎に異なる位相成分θが除去されると、雑音成分（ωｔ）だけが残る。そして、位相推定部１０１は、所定個数分の雑音成分を積算することで位相雑音を算出する。尚、位相推定回路１００の推定精度は、受信信号の４乗である４乗信号を積算する個数に大きく依存する。従って、４乗法では、１象限内の位相推定範囲が±４５度に限定され、４５度以上変化した場合、当該象限から外れた位相スリップが生じるため、ＢＥＲ（ＢｉｔＥｒｒｏｒＲａｔｅ）の劣化を招く。

そこで、位相スリップの頻度を減らすためには、より多くの４乗信号を積算して、高い精度で位相雑音を推定する必要がある。すなわち、より多くの４乗信号を積算する場合、位相推定部１０１の平均化長を長くする必要がある。しかしながら、平均化長を長くし過ぎると、４乗信号の信号分布が広がるため、当該象限から隣接する他の象限に分布し、推定精度の劣化を招く。従って、平均化長は、単純に長く設定すればよいものではなく、最適な長さに設定する必要がある。

図１４は、ＱＰＳＫ方式のコンスタレーションの一例を示す説明図である。図１４では、直交軸のＱ成分と同相軸のＩ成分とで直交して原点座標（Ｉ，Ｑ）を（０，０）とする。更に、第１の象限Ａ１内のシンボル中心座標Ｘ１は、（＋０．５，＋０．５）、第２の象限Ａ２のシンボル中心座標Ｘ２は、（−０．５，＋０．５）である。また、第３の象限Ａ３のシンボル中心座標Ｘ３は、（−０．５，−０．５）、第４の象限Ａ４のシンボル中心座標Ｘ４は、（＋０．５，−０．５）である。

そして、各シンボルの信号点は、第１の象限Ａ１、第２の象限Ａ２、第３の象限Ａ３及び第４の象限Ａ４の何れか一つに属し、各象限Ａ１〜Ａ４のシンボル中心座標Ｘ１〜Ｘ４周辺に分布する。従って、各信号点は、各象限Ａ１〜Ａ４のシンボル中心座標に接近する程、ＢＥＲも小さく、理想的な状態である。しかしながら、実際の光伝送システムでは、受信信号の伝送距離も長く、例えば、光伝送路上の信号劣化も生じ、各信号点は、シンボル中心座標Ｘ１〜Ｘ４から広がるように分布する。従って、信号点の集合分布であるコンスタレーションの形状毎に、平均化長及びＢＥＲの特性も変化する。

図１５は、コンスタレーションの形状毎の平均化長及びＢＥＲの特性の一例を示す説明図である。図１５に示すコンスタレーション“Ａ”では、各象限Ａ１〜Ａ４内のコンスタレーション形状が三角形であって、平均化長が短く、ＢＥＲも大である。コンスタレーション“Ｂ”では、各象限Ａ１〜Ａ４内のコンスタレーション形状が円形であって、平均化長が最適、ＢＥＲも小である。コンスタレーション“Ｃ”では、各象限Ａ１〜Ａ４内のコンスタレーション形状が隣接する他の象限の信号点と近接した変形形状であって、平均化長が長く、ＢＥＲも大である。尚、コンスタレーション“Ｃ”の形状は、象限内の信号点と隣接する他の象限内の信号点と近接するため、象限Ａ１〜Ａ４全体から見ると、ドーナツ型である。

図１５に示す平均化長に着目すると、平均化長を変えることで、各象限Ａ１〜Ａ４内のコンスタレーション形状が三角形、円形、隣接象限の信号点と近接した変形形状に変化することは勿論のこと、ＢＥＲも変化する。

また、光受信器は、受信信号と局発信号との間の周波数偏差、すなわち周波数オフセット量に応じて信号位相が時間変化する場合がある。そこで、光受信器内の位相推定回路１００の前段に周波数オフセット量を除去するオフセット補償回路を配置しているものの、多少の周波数オフセットが残留し、位相雑音の発生源となる。更に、光伝送システムでは、光伝送路上で複数の位相雑音の発生源が存在する。その結果、位相雑音の影響を受けると、各信号点は、原点座標（０，０）を中心に回転する。位相推定回路１００は、各象限の信号点の状態を見ながら位相雑音を取り除く処理を行うが、位相雑音の積算における平均化長を変えることで、更新の時間間隔が変化する。

例えば、時間間隔が短くなると、平均化長も短く、原点座標を中心とした回転量も小さくなるため、コンスタレーション形状は三角形に近くなる。これに対して、例えば、時間間隔が長くなると、平均化長も長く、原点座標を中心とした回転量も大きくなるため、そのコンスタレーション形状は、隣接する他の象限の信号点分布に近接した変形形状となる。従って、時間間隔を最適化すべく、平均化長を最適化することが求められる。

そこで、平均化長を最適化する方法として、ＥＶＭ（Error Vector Magnitude）を用いた方法が知られている。図１６は、ＥＶＭを用いて、ＱＰＳＫ方式の平均化長を選定する方法の一例を示す説明図である。

ＥＶＭは、象限毎のシンボル中心座標から各信号点までの距離が最小となるように集計し、最適値を選択する方法である。図１６の（Ａ）に示すコンスタレーション形状は、三角形であるため、ＢＥＲは大である。図１６の（Ｂ）に示すコンスタレーション形状は、円形であるため、ＢＥＲは小である。図１６の（Ｃ）に示すコンスタレーション形状は、
隣接する象限の信号点に近接する変形形状であるため、ＢＥＲは大である。

この際、図１６の（Ｃ）のコンスタレーション形状のＥＶＭ値は、図１６の（Ａ）及び（Ｂ）のコンスタレーション形状のＥＶＭ値に比較して大きく、そのＢＥＲも、図１６の（Ａ）及び（Ｂ）のＢＥＲに比較して大きい。従って、ＥＶＭ値が所定値を超えた場合に、ＢＥＲも大であるため、平均化長を短くして、最適な平均化長を設定できる。

特開２０１１−１６６５９７号公報特開２００８−２１１８０１号公報特開２０１２−４９９６４号公報特開２０１０−２８７９５号公報

しかしながら、図１６の（Ａ）及び図１６の（Ｂ）のコンスタレーション形状では、ＥＶＭ値に差分が生じないため、コンスタレーション形状の三角形と円形とを区別できない。その結果、位相推定部１０１では、例えば、コンスタレーション形状が三角形でＢＥＲが大であるにも関わらず、円形と判断されてＢＥＲが小と判断され、正確な位相雑音を算出できない。

一つの側面では、正確な位相雑音を算出できる光信号処理装置及び光信号処理方法を提供することを目的とする。

一つの案では、光信号処理装置が、光信号内に含まれるシンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割し、当該シンボル領域内の分割領域毎に、前記シンボル情報の信号点を集計する集計部を有する。更に、光信号処理装置は、前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する制御部を有する。

開示の態様では、平均化長を最適化することで正確な位相雑音を算出できる。

図１は、光伝送システムの一例を示すブロック図である。図２は、位相推定回路の一例を示す説明図である。図３は、実施例１のＱＰＳＫ方式のコンスタレーションの一例を示す説明図である。図４は、実施例１の第１の象限内の各分割領域の信号点数の一例を示す説明図である。図５Ａは、実施例１の平均化長設定処理に関わる最適化部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図５Ｂは、実施例１の平均化長設定処理に関わる最適化部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図６は、実施例２のＱＰＳＫのコンスタレーションの一例を示す説明図である。図７Ａは、実施例２の平均化長設定処理に関わる最適化部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図７Ｂは、実施例２の平均化長設定処理に関わる最適化部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図８は、実施例２のコンスタレーション形状の一例を示す説明図である。図９は、実施例３の８ＰＳＫ方式のコンスタレーションの一例を示す説明図である。図１０Ａは、実施例３の平均化長設定処理に関わる最適化部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１０Ｂは、実施例３の平均化長設定処理に関わる最適化部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１１は、光信号処理プログラムを実行する光伝送装置の一例を示す説明図である。図１２は、位相推定回路の一例を示すブロック図である。図１３は、ＱＰＳＫ方式で変調された受信信号の位相雑音を算出する際の４乗法の処理の一例を示す説明図である。図１４は、ＱＰＳＫ方式のコンスタレーションの一例を示す説明図である。図１５は、コンスタレーションの形状毎の平均化長及びＢＥＲの特性の一例を示す説明図である。図１６は、ＥＶＭを用いて、ＱＰＳＫ方式の平均化長を選定する方法の一例を示す説明図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する光信号処理装置及び光信号処理方法の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。

図１は、光伝送システムの一例を示すブロック図である。図１に示す光伝送システム１は、光送信器２と、光受信器３と、光送信器２と光受信器３との間を接続する光伝送路４とを有する。光送信器２は、クライアント信号処理回路１１と、伝送信号処理回路１２と、光源１３と、変調器１４Ａ，１４Ｂと、光カプラ１５とを有する。クライアント信号処理回路１１は、例えば、１００ＧｂＥのクライアント信号にクライアント信号処理を施す回路である。伝送信号処理回路１２は、クライアント信号処理回路１１で処理されたクライアント信号に伝送信号処理を施して伝送信号を得る回路である。光源１３は、例えば、搬送光を出力するレーザーダイオード等である。変調器１４Ａは、光源１３からの搬送光を伝送信号の信号光で変調してＸ偏波の光信号を光カプラ１５に出力する。また、変調器１４Ｂは、光源１３からの搬送光を伝送信号の信号光で変調してＹ偏波の光信号を光カプラ１５に出力する。光カプラ１５は、Ｘ偏波の光信号とＹ偏波の光信号とを合波して光伝送路４に出力する。

光受信器３は、局発光源２１と、９０度光ハイブリッド回路２２と、ＡＤＣ（Analog Digital Converter）２３と、デジタル信号処理回路２４と、クライアント信号処理回路２５とを有する。局発光源２１は、例えば、局発光を出力するレーザーダイオード等である。９０度光ハイブリッド回路２２は、局発光の位相を遅延させることなく、そのまま受信した光信号と混合して得られたＸ偏波及びＹ偏波のＩ成分の光信号を電気信号に夫々変換する。また、９０度光ハイブリッド回路２２は、局発光の位相を遅延させて受信した光信号と混合して得られたＱ成分の光信号を電気信号に夫々変換する。各ＡＤＣ２３は、各電気信号をデジタル信号に変換する。デジタル信号処理回路２４は、デジタル変換された電気信号に各種デジタル信号処理を施す回路である。更に、クライアント信号処理回路２５は、各種デジタル信号処理が施された電気信号にクライアント信号処理を施してクライアント信号を出力する。

デジタル信号処理回路２４は、歪等化回路３１と、オフセット補償回路３２と、位相推定回路３３と、識別判定回路３４とを有する。歪等化回路３１は、光伝送路４上で生じる光信号の歪み成分を補償する回路である。オフセット補償回路３２は、光信号と局発光との間の周波数オフセット分を補償する回路である。

位相推定回路３３は、光信号から搬送光の位相成分θｃを推定し、光信号から搬送光の位相成分θｃを除去して信号光の位相成分θｓを抽出する。そして、位相推定回路３３は、抽出された信号光の位相成分θｓに基づき、シンボルから信号点の位置を特定する。識別判定回路３４は、信号点の位置の特定結果に基づき、例えば、シンボル点のビットエラーを識別して判定する。

図２は、位相推定回路３３の一例を示す説明図である。図２に示す位相推定回路３３は、位相推定部４１と、位相補償部４２と、モニタ部４３と、最適化部４４とを有する。位相推定部４１は、受信信号である光信号から搬送光の位相成分θｃを推定する。尚、受信信号は、オフセット補償回路３２で周波数オフセット成分を補償した光信号である。位相補償部４２は、位相推定部４１で推定された搬送光の位相成分θｃに基づき、受信信号の搬送光の位相成分θｃ上に重畳された信号光の位相成分θｓを抽出する。モニタ部４３は、位相補償部４２で抽出された信号光の位相成分θｓに基づき、シンボルの信号点を特定する。最適化部４４は、モニタ部４３で特定された信号点の信号分布に基づき、位相推定部４１の平均化長を最適化すべく、位相推定部４１を制御する。

図３は、実施例１のＱＰＳＫ方式のコンスタレーションの一例を示す説明図である。図３では、同相軸のＩ成分と、直交軸のＱ成分とを直交し、（Ｉ，Ｑ）＝（０，０）の原点座標を中心に、第１の象限Ａ１と、第２の象限Ａ２と、第３の象限Ａ３と、第４の象限Ａ４とを有する。更に、各象限は、原点座標（Ｉ，Ｑ）＝（０，０）を中心に反時計回りで、第１の象限Ａ１から第２の象限Ａ２、第３の象限Ａ３及び第４の象限Ａ４の順に配置される。

第１の象限Ａ１のシンボル中心座標Ｘ１は、（Ｉ，Ｑ）＝（＋０．５，＋０．５）である。第１の象限Ａ１は、シンボル中心座標Ｘ１を中心に第１のシンボル領域Ｃ１を含む。
第２の象限Ａ２のシンボル中心座標Ｘ２は、（Ｉ，Ｑ）＝（−０．５，＋０．５）である。第２の象限Ａ２は、シンボル中心座標Ｘ２を中心に第２のシンボル領域Ｃ２を含む。第３の象限Ａ３のシンボル中心座標Ｘ３は、（Ｉ，Ｑ）＝（−０．５，−０．５）である。第３の象限Ａ３は、シンボル中心座標Ｘ３を中心に第３のシンボル領域Ｃ３を含む。第４の象限Ａ４のシンボル中心座標Ｘ４は、（Ｉ，Ｑ）＝（＋０．５，−０．５）である。第４の象限Ａ４は、シンボル中心座標Ｘ４を中心に第４のシンボル領域Ｃ４を含む。

また、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１は、シンボル中心座標Ｘ１を中心に、第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４に分割する。尚、第１の分割領域Ｂ１は、原点座標（０，０）から一番離れた領域である。そして、シンボル中心座標Ｘ１を中心に、第１の分割領域Ｂ１から反時計回りで第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４を配置する。また、第２のシンボル領域Ｃ２を含む第２の象限Ａ２、第３のシンボル領域Ｃ３を含む第３の象限Ａ３及び第４のシンボル領域Ｃ４を含む第４の象限Ａ４は、第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４が分割配置される。

最適化部４４は、モニタ部４３のモニタ結果に基づき、監視対象を第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１とし、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１内に分類された信号点を監視する。尚、監視対象の象限は、第１の象限Ａ１〜第４の象限Ａ４から適宜指定可能である。実施例１では、説明の便宜上、監視対象の象限を第１の象限Ａ１とする。この場合、第２の象限Ａ２、第３の象限Ａ３及び第４の象限Ａ４は、分割領域Ｂ１〜Ｂ４に分割しなくても良い。更に、最適化部４４は、監視対象の第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３又は第４の分割領域Ｂ４単位で分類される信号点の数を集計する、例えば集計部である。

最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属する場合、第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４の何れか一つに分類する。尚、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、かつ、Ｑｎ≧Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、かつ、Ｑｎ≧Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、かつ、Ｑｎ＜Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、かつ、Ｑｎ＜Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第４の分割領域Ｂ４に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

最適化部４４は、第１の分割領域Ｂ１の信号点数と第３の分割領域Ｂ３の信号点数とを加算して第１の信号点数αを算出する。更に、最適化部４４は、第２の分割領域Ｂ２の信号点数と第４の分割領域Ｂ４の信号点数とを加算して第２の信号点数βを算出する。尚、調整量ＴＨは、例えば、監視対象の象限である第１の象限Ａ１全体の信号点数の１０％とする。

最適化部４４は、α≧（β＋ＴＨ）の条件が成立した場合、図４の（Ａ）に示すように、第２の分割領域Ｂ２及び第４の分割領域Ｂ４の信号点数がほぼ均等で、第１の分割領域Ｂ１の信号点数が極端に少なく、第３の分割領域Ｂ３の信号点数が極端に多い場合のコンスタレーションの形状である。最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定する、例えば、判定部である。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が、例えば“３”と短く、ＢＥＲが大と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定されると、位相推定部４１の平均化長を、例えば、“５”と長くするように設定する。最適化部４４は、例えば、制御部である。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき平均化長を長くする。

最適化部４４は、β≧（α＋ＴＨ）の条件が成立した場合、図４の（Ｃ）に示すように、第２の分割領域Ｂ２及び第４の分割領域Ｂ４の信号点数が第１の分割領域Ｂ１及び第３の分割領域Ｂ３の信号点数に比較して多い場合のコンスタレーションの形状である。最適化部４４は、コンスタレーション形状が隣接する他の象限の信号点分布と近接する変形形状と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が、例えば、“１１”と長く、ＢＥＲが大と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と判定されると、位相推定部４１の平均化長を、例えば、“５”と短くするように設定する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき平均化長を短くする。

最適化部４４は、−ＴＨ＜（α−β）＜ＴＨの条件が成立した場合、図４の（Ｂ）に示すように、第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４の信号点数がほぼ均等であるため、コンスタレーション形状が円形と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が、例えば、“５”と最適で、かつ、ＢＥＲが小と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と判定されると、位相推定部４１の平均化長の現在の設定を維持する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき、現在の平均化長を、例えば、“５”に維持する。

次に、実施例１の光伝送システム１内の光受信器３の動作について説明する。図５Ａ及び図５Ｂは、実施例１の平均化長設定処理に関わる最適化部４４の処理動作の一例を示すフローチャートである。平均化長設定処理は、第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４の信号点数を集計し、集計結果に基づき、コンスタレーション形状を判定する。更に、平均化長設定処理は、この判定結果に基づき位相推定部４１の平均化長を設定する処理である。

図５Ａにおいて最適化部４４は、モニタ部４３からｎ点目の信号点の座標（Ｉｎ，Ｑｎ）を取得する（ステップＳ１１）。最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属するか否かを判定する（ステップＳ１２）。尚、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属するか否かの判定処理は、第１の象限Ａ１内の座標、Ｉｎ≧０、かつ、Ｑｎ≧０であるか否かで判定するものである。

最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属する場合（ステップＳ１２肯定）、第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１、第２の分割領域Ｂ２、第３の分割領域Ｂ３及び第４の分割領域Ｂ４の何れか一つに分類する（ステップＳ１３）。尚、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、かつ、Ｑｎ≧Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、かつ、Ｑｎ≧Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、かつ、Ｑｎ＜Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、かつ、Ｑｎ＜Ｑｃの場合、ｎ点目の信号点を第４の分割領域Ｂ４に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

最適化部４４は、ステップＳ１３で信号点が分類されると、分類点数ｋのカウンタを＋１インクリメントする（ステップＳ１４）。最適化部４４は、分類点数ｋが分類点数閾値Ｋ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。尚、分類点数閾値Ｋは、分類した信号点数のサンプル上限閾値であって、例えば、９０００とする。

最適化部４４は、分類点数ｋが分類点数閾値Ｋ以上でない場合（ステップＳ１５否定）、ステップＳ１１の取得点数ｎのカウンタを＋１インクリメントし（ステップＳ１６）、取得点数ｎが取得点数閾値Ｎ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１７）。尚、取得点数閾値Ｎは、取得した信号点数のサンプル上限閾値であって、例えば、４００００とする。

最適化部４４は、取得点数ｎが取得点数閾値Ｎ以上でない場合（ステップＳ１７否定）、モニタ部４３で次の信号点、すなわちｎ点目の信号点を取得すべく、ステップＳ１１に移行する。最適化部４４は、取得点数ｎが取得点数閾値Ｎ以上の場合（ステップＳ１７肯定）、取得した信号点数のサンプル上限閾値を超えたと判断して、異常終了し（ステップＳ１８）、図５Ａに示す処理動作を終了する。

最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属しない場合（ステップＳ１２否定）、取得点数ｎを＋１インクリメントすべく、ステップＳ１６に移行する。最適化部４４は、分類点数ｋが分類点数閾値Ｋ以上の場合（ステップＳ１５肯定）、図５Ｂに示すＭ１に移行する。

図５ＢのＭ１において最適化部４４は、信号点の点数分布から信号点のコンスタレーション形状を推測する（ステップＳ１９）。尚、最適化部４４は、第１の分割領域Ｂ１の信号点数と第３の分割領域Ｂ３の信号点数とを加算した第１の信号点数α、第２の分割領域Ｂ２の信号点数と第４の分割領域Ｂ４の信号点数とを加算した第２の信号点数βとする。最適化部４４は、α≧（β＋ＴＨ）の条件が成立した場合、図４の（Ａ）に示すように、第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状を三角形と判定する。最適化部４４は、β≧（α＋ＴＨ）の条件が成立した場合、図４の（Ｃ）に示すように、第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状を変形形状と判定する。また、最適化部４４は、図４の（Ｂ）に示すように、−ＴＨ＜（α−β）＜ＴＨの場合、第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状を円形と判定する。

最適化部４４は、ステップＳ１９の第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状の推測結果に基づき、コンスタレーション形状が三角形の場合（ステップＳ２０）、位相推定部４１の平均化長を長くと判定する（ステップＳ２１）。最適化部４４は、平均化長の判定結果に基づき位相推定部４１の平均化長を反映し（ステップＳ２２）、繰り返し回数ｒのカウンタを＋１インクリメントする（ステップＳ２３）。最適化部４４は、繰り返し回数ｒが繰り返し回数閾値Ｒ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２４）。尚、繰り返し回数閾値Ｒは、例えば、光受信器３の起動開始から繰り返し回数ｒの上限閾値であって、例えば、１０である。光受信器３の起動開始に限定されるものではなく、所定タイミング周期毎に起動しても良い。

最適化部４４は、繰り返し回数ｒが繰り返し回数閾値Ｒ以上の場合（ステップＳ２４肯定）、図５Ａに示す処理動作を終了する。更に、最適化部４４は、繰り返し回数ｒが繰り返し回数閾値Ｒ以上でない場合（ステップＳ２４否定）、図５Ａに示すＭ２に移行する。

最適化部４４は、ステップＳ２０にてコンスタレーション形状が中心から広がりを持った変形形状の場合、平均化長を短くと判定し（ステップＳ２５）、平均化長の判定結果に基づき、平均化長を反映すべく、ステップＳ２２に移行する。また、最適化部４４は、ステップＳ２０にてコンスタレーション形状が円形の場合、平均化長の変更なしと判定し（ステップＳ２６）、平均化長の変更なしの判定結果に基づき、平均化長を反映すべく、ステップＳ２２に移行する。

図５Ａにおいて最適化部４４は、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１内を第１〜第４の分割領域Ｂ１〜Ｂ４に分割し、各分割領域Ｂ１〜Ｂ４単位で信号点の分類点数を集計する。更に、最適化部４４は、集計された各分割領域Ｂ１〜Ｂ４の信号点の分類点数に基づき、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を推測する。その結果、最適化部４４は、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を正確に推測できる。

更に、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と推測された場合、位相推定部４１の平均化長を長くし、平均化長を最適化する。その結果、位相推定部４１は、平均化長を最適化することでＢＥＲを小さくして位相雑音を高精度に算出できる。

最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と推測された場合、位相推定部４１の平均化長を短くし、平均化長を最適化する。その結果、位相推定部４１は、平均化長を最適化することでＢＥＲを小さくして位相雑音を高精度に算出できる。

最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と推測された場合、位相推定部４１の平均化長が最適な状態と判定し、そのまま、平均化長を維持する。その結果、位相推定部４１は、平均化長を最適化することでＢＥＲを小さくして位相雑音を高精度に算出できる。

実施例１の最適化部４４では、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１内を第１〜第４の分割領域Ｂ１〜Ｂ４に分割し、各分割領域Ｂ１〜Ｂ４単位で信号点の分類点数を集計する。更に、最適化部４４は、集計された各分割領域Ｂ１〜Ｂ４の信号点の分類点数に基づき、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を推測する。その結果、最適化部４４は、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を正確に推測できる。

更に、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形の場合、位相推定部４１の平均化長を長くし、平均化長を最適化する。その結果、位相推定部４１は、平均化長を最適化することでＢＥＲを小さくして位相雑音を高精度に算出できる。

最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状の場合、位相推定部４１の平均化長を短くし、平均化長を最適化する。その結果、位相推定部４１は、平均化長を最適化することでＢＥＲを小さくして位相雑音を高精度に算出できる。

最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形の場合、位相推定部４１の平均化長が最適な状態と判定し、そのまま、平均化長を維持する。その結果、位相推定部４１は、平均化長を最適化することでＢＥＲを小さくして位相雑音を高精度に算出できる。

尚、上記実施例１では、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１を、シンボル中心座標Ｘ１を中心に４個の分割領域Ｂ１〜Ｂ４に分割したが、例えば、第１の象限Ａ１を、シンボル中心座標Ｘ１を中心に３個の分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３に分割しても良い。この場合の実施の形態につき、実施例２の光受信器３について説明する。尚、実施例１の光受信器３と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。

図６は、実施例２のＱＰＳＫのコンスタレーションの一例を示す説明図である。図６に示すコンスタレーションの第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１は、シンボル中心座標Ｘ１を中心に、第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３に分割する。尚、第１の分割領域Ｂ１１は、原点座標（０，０）から一番離れた領域である。そして、第１の象限Ａ１は、シンボル中心座標Ｘ１を中心に、第１の分割領域Ｂ１１から反時計回りで第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３を配置する。また、第２のシンボル領域Ｃ２を含む第２の象限Ａ２及び第３のシンボル領域Ｃ３を含む第３の象限Ａ３は、第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３が分割配置される。

最適化部４４は、モニタ部４３のモニタ結果に基づき、監視対象の第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１とし、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１内に分類された信号点を監視する。尚、監視対象の象限は、第１の象限Ａ１〜第３の象限Ａ３から適宜指定可能である。実施例２では、説明の便宜上、監視対象の象限を第１の象限Ａ１とする。この場合、第２の象限Ａ２、第３の象限Ａ３及び第４の象限Ａ４は、分割領域Ｂ１〜Ｂ４に分割しなくても良い。更に、最適化部４４は、監視対象の第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３単位で分類される信号点の数を集計する。

最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属する場合、第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３の何れか一つに分類する。尚、最適化部４４は、シンボル中心座標Ｘ１と信号点の座標を結んだ直線の傾きを算出し、各分割領域の角度範囲に照らし合わせて決定する。例えば、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−６π／１２≦θ＜−π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ１３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−π／１２≦θ≦６π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ１１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−６π／１２≦θ＜−５π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ１１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−５π／１２≦θ＜３π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ１２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、３π／１２≦θ＜６π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ１３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

最適化部４４は、第１の分割領域Ｂ１１の信号点数の２倍で第３の信号点数α１を算出する。更に、最適化部４４は、第２の分割領域Ｂ１２の信号点数と第３の分割領域Ｂ１３の信号点数とを加算して第４の信号点数β１を算出する。尚、調整量ＴＨは、例えば、監視対象の象限である第１の象限Ａ１全体の信号点数の１０％とする。

最適化部４４は、α１≧（β１＋ＴＨ）の条件が成立した場合、図８に示すように、コンスタレーション形状が三角形と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が短く、ＢＥＲが大と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定されると、位相推定部４１の平均化長を長くするように設定する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき平均化長を長くする。

最適化部４４は、β１≧（α１＋ＴＨ）の条件が成立した場合、図８に示すように、コンスタレーション形状が隣接する他の象限の信号点分布と近接する変形形状と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が長く、ＢＥＲが大と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と判定されると、位相推定部４１の平均化長を短くするように設定する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき平均化長を短くする。

最適化部４４は、−ＴＨ＜（α１−β１）＜ＴＨの条件が成立した場合、コンスタレーション形状が円形と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が最適で、かつ、ＢＥＲが小と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と判定されると、位相推定部４１の平均化長の現在の設定を維持する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき、現在の平均化長を維持する。

次に、実施例２の光伝送システム１内の光受信器３の動作について説明する。図７Ａ及び図７Ｂは、実施例２の平均化長設定処理に関わる最適化部４４の処理動作の一例を示すフローチャートである。平均化長設定処理は、第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３の信号点数を集計し、集計結果に基づき、コンスタレーション形状を判定し、この判定結果に基づき位相推定部４１の平均化長を設定する処理である。

図７Ａにおいて最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内に属する場合（ステップＳ１２肯定）、第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３の何れか一つに分類する（ステップＳ１３Ａ）。尚、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−６π／１２≦θ＜−π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ１３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−π／１２≦θ≦６π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ１１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−６π／１２≦θ＜−５π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ１１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−５π／１２≦θ＜３π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ１２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、３π／１２≦θ≦６π／１２の場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ１３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

そして、最適化部４４は、ステップＳ１３Ａにてｎ点目の信号点が第１の象限Ａ１内の第１の分割領域Ｂ１１、第２の分割領域Ｂ１２及び第３の分割領域Ｂ１３に分類した後、ステップＳ１４〜ステップＳ１８の処理動作を実行する。

更に、図７ＢのＭ３において最適化部４４は、ステップＳ１５にて分類点数が分類点数閾値以上の場合（ステップＳ１５肯定）、信号点の点数分布から信号点のコンスタレーション形状を推測する（ステップＳ１９Ａ）。尚、最適化部４４は、第１の分割領域Ｂ１１の信号点数の２倍の第３の信号点数α１、第２の分割領域Ｂ１２の信号点数と第３の分割領域Ｂ１３の信号点数とを加算した第２の信号点数β１とする。最適化部４４は、α１≧（β１＋ＴＨ）の条件が成立した場合、第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状を三角形と判定する。最適化部４４は、β１≧（α１＋ＴＨ）の条件が成立した場合、第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状を変形形状と判定する。また、最適化部４４は、−ＴＨ＜（α１−β１）＜ＴＨの場合、第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状を円形と判定する。

そして、最適化部４４は、ステップＳ１９Ａの第１の象限Ａ１のコンスタレーション形状の推測結果に基づき、ステップＳ２０〜ステップＳ２６の処理動作を実行する。尚、最適化部４４は、繰り返し回数ｒが繰り返し回数閾値Ｒ以上の場合（ステップＳ２４肯定）、図７Ａに示すＭ４に移行する。

最適化部４４は、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１内を第１〜第３の分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３に分割し、各分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３単位で信号点の分類点数を集計する。更に、最適化部４４は、集計された各分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３の信号点の分類点数に基づき、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を推測する。その結果、最適化部４４は、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を正確に推測できる。

実施例２の最適化部４４では、第１のシンボル領域Ｃ１を含む第１の象限Ａ１内を第１〜第３の分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３に分割し、各分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３単位で信号点の分類点数を集計する。更に、最適化部４４は、集計された各分割領域Ｂ１１〜Ｂ１３の信号点の分類点数に基づき、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を推測する。その結果、最適化部４４は、第１の象限Ａ１内のコンスタレーション形状を正確に推測できる。

尚、上記実施例１及び２では、ＱＰＳＫの信号方式の光受信器３を例示したが、８ＰＳＫの信号方式を採用しても良く、この場合の実施の形態につき、実施例３として以下に説明する。図９は、実施例３の８ＰＳＫ方式のコンスタレーションの一例を示す説明図である。尚、上記実施例１の光受信器３と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。

実施例１の光受信器３が実施例３の光受信器３と異なるところは、８ＰＳＫ方式の受信信号を受信する点にある。図９に示すコンスタレーションの各象限Ａ１〜Ａ４の各シンボル中心座標Ｘ１１〜Ｘ１８の中心に、第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８に分割する。尚、第１の分割領域Ｂ２１は、原点座標（０，０）から一番離れた領域である。そして、第１のシンボル領域Ｃ１１は、シンボル中心座標Ｘ１１を中心に、第１の分割領域Ｂ２１から反時計回りで第２の分割領域Ｂ２２、第３の分割領域Ｂ２３、第４の分割領域Ｂ２４、第５の分割領域Ｂ２５、第６の分割領域Ｂ２６、第７の分割領域Ｂ２７及び第８の分割領域Ｂ２８を配置する。また、第２のシンボル領域Ｃ１２〜第８のシンボル領域Ｃ１８夫々は、第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８を配置する。

最適化部４４は、モニタ部４３のモニタ結果に基づき、監視対象の第１のシンボル領域Ｃ１１とし、第１のシンボル領域Ｃ１１に分類された信号点を監視する。尚、監視対象のシンボル領域は、第１のシンボル領域Ｃ１１〜第８のシンボル領域Ｃ１８から適宜指定可能である。実施例３では、説明の便宜上、監視対象のシンボル領域を第１のシンボル領域Ｃ１１とする。この場合、第２のシンボル領域Ｃ２１〜第８のシンボル領域Ｃ２８は、分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８に分割しなくても良い。更に、最適化部４４は、監視対象の第１のシンボル領域Ｃ１１の第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８単位で分類される信号点の数を集計する。

最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１のシンボル領域Ｃ１１に属する場合、第１のシンボル領域Ｃ１１内の第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８の何れか一つに分類する。

例えば、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−４π／８≦θ＜−３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第６の分割領域Ｂ２６に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−３π／８≦θ≦−π／８の場合、ｎ点目の信号点を第７の分割領域Ｂ２７に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−π／８≦θ＜３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ２１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、３π／８≦θ≦４π／８の場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ２２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−４π／８≦θ＜−３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ２２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−３π／８≦θ＜−π／８の場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ２３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−π／８≦θ＜π／８の場合、ｎ点目の信号点を第４の分割領域Ｂ２４に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、π／８≦θ＜３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第５の分割領域Ｂ２５に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、３π／８≦θ≦４π／８の場合、ｎ点目の信号点を第６の分割領域Ｂ２６に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

最適化部４４は、第１の分割領域Ｂ２１の信号点数と第５の分割領域Ｂ２５の信号点数とを加算して第５の信号点数α２を算出する。更に、最適化部４４は、第３の分割領域Ｂ２３の信号点数と第７の分割領域Ｂ２７の信号点数とを加算して第６の信号点数β２を算出する。尚、調整量ＴＨは、例えば、監視対象の第１のシンボル領域Ｃ１１全体の信号点数の１０％とする。

最適化部４４は、α２≧（β２＋ＴＨ）の条件が成立した場合、コンスタレーション形状が三角形と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が短く、ＢＥＲが大と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が三角形と判定されると、位相推定部４１の平均化長を長くするように設定する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき平均化長を長くする。

最適化部４４は、β２≧（α２＋ＴＨ）の条件が成立した場合、コンスタレーション形状が隣接する他のシンボル領域の信号点分布と近接する変形形状と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が長く、ＢＥＲが大と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が変形形状と判定されると、位相推定部４１の平均化長を短くするように設定する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき平均化長を短くする。

最適化部４４は、−ＴＨ＜（α２−β２）＜ＴＨの条件が成立した場合、コンスタレーション形状が円形と判定する。そして、最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と判定されると、現在の状態として、位相推定部４１の平均化長が最適で、かつ、ＢＥＲが小と判定される。その結果、最適化部４４は、コンスタレーション形状が円形と判定されると、位相推定部４１の平均化長の現在の設定を維持する。位相推定部４１は、最適化部４４の設定内容に基づき、現在の平均化長を維持する。

次に、実施例３の光伝送システム１内の光受信器３の動作について説明する。図１０Ａ及び図１０Ｂは、実施例２の平均化長設定処理に関わる最適化部４４の処理動作の一例を示すフローチャートである。平均化長設定処理は、第１のシンボル領域Ｃ１１内の第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８の信号点数を集計し、集計結果に基づき、コンスタレーション形状を判定し、この判定結果に基づき位相推定部４１の平均化長を設定する処理である。

図１０Ａにおいて最適化部４４は、ステップＳ１１で取得されたｎ点目の信号点が第１のシンボル領域Ｃ１１内に属するか否かを判定する（ステップＳ１２Ｂ）。最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１のシンボル領域Ｃ１１内に属する場合（ステップＳ１２Ｂ肯定）、第１のシンボル領域Ｃ１１内の第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８の何れか一つに分類する（ステップＳ１３Ｂ）。尚、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−４π／８≦θ＜−３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第６の分割領域Ｂ２６に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−３π／８≦θ≦−π／８の場合、ｎ点目の信号点を第７の分割領域Ｂ２７に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、−π／８≦θ＜π／８の場合、ｎ点目の信号点を第８の分割領域Ｂ２１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、π／８≦θ＜３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第１の分割領域Ｂ２１に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ≧Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｎ−Ｑｃ）／（Ｉｎ−Ｉｃ）｝、３π／８≦θ≦４π／８の場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ２２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−４π／８≦θ＜−３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第２の分割領域Ｂ２２に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−３π／８≦θ≦−π／８の場合、ｎ点目の信号点を第３の分割領域Ｂ２３に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、−π／８≦θ＜π／８の場合、ｎ点目の信号点を第４の分割領域Ｂ２４に分類して信号点数を＋１インクリメントする。また、最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、π／８≦θ＜３π／８の場合、ｎ点目の信号点を第５の分割領域Ｂ２５に分類して信号点数を＋１インクリメントする。最適化部４４は、ｎ点目の信号点がＩｎ＜Ｉｃ、θ＝ａｒｃｔａｎ｛（Ｑｃ−Ｑｎ）／（Ｉｃ−Ｉｎ）｝、３π／８≦θ≦４π／８の場合、ｎ点目の信号点を第６の分割領域Ｂ２６に分類して信号点数を＋１インクリメントする。

そして、最適化部４４は、ステップＳ１３Ｂにてｎ点目の信号点が第１のシンボル領域Ｃ１１内の第１の分割領域Ｂ２１〜第８の分割領域Ｂ２８に分類した後、ステップＳ１４〜ステップＳ１８の処理動作を実行する。尚、最適化部４４は、ｎ点目の信号点が第１のシンボル領域Ｃ１１内に属さない場合（ステップＳ１２Ｂ否定）、図中のステップＳ１６に移行する。

更に、図１０ＢのＭ５において最適化部４４は、図１０ＡのステップＳ１５にて分類点数が分類点数閾値以上の場合（ステップＳ１５肯定）、信号点の点数分布から信号点のコンスタレーション形状を推測する（ステップＳ１９Ｂ）。尚、最適化部４４は、第１の分割領域Ｂ２１の信号点数と第５の分割領域Ｂ２５の信号点数とを加算した第５の信号点数α２、第３の分割領域Ｂ２２の信号点数と第７の分割領域Ｂ２７の信号点数とを加算した第２の信号点数β２とする。最適化部４４は、α２≧（β２＋ＴＨ）の条件が成立した場合、第１のシンボル領域Ｃ１１のコンスタレーション形状を三角形と判定する。最適化部４４は、β２≧（α２＋ＴＨ）の条件が成立した場合、第１のシンボル領域Ｃ１１のコンスタレーション形状を変形形状と判定する。また、最適化部４４は、−ＴＨ＜（α２−β２）＜ＴＨの場合、第１のシンボル領域Ｃ１１のコンスタレーション形状を円形と判定する。

そして、最適化部４４は、ステップＳ１９Ｂの第１のシンボル領域Ｃ１１のコンスタレーション形状の推測結果に基づき、ステップＳ２０〜ステップＳ２６の処理動作を実行する。尚、最適化部４４は、繰り返し回数ｒが繰り返し回数閾値Ｒ以上の場合（ステップＳ２４肯定）、図１０Ａに示すＭ６に移行する。

図１０Ｂにおいて最適化部４４は、第１のシンボル領域Ｃ１１内を第１〜第８の分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８に分割し、各分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８単位で信号点の分類点数を集計する。更に、最適化部４４は、各分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８の信号点の分類点数に基づき、第１のシンボル領域Ｃ１１内のコンスタレーション形状を推測する。その結果、最適化部４４は、第１のシンボル領域Ｃ１１内のコンスタレーション形状を正確に推測できる。

実施例３の最適化部４４では、第１のシンボル領域Ｃ１１内を第１〜第８の分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８に分割し、各分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８単位で信号点の分類点数を集計する。更に、最適化部４４は、集計された各分割領域Ｂ２１〜Ｂ２８の信号点の分類点数に基づき、第１のシンボル領域Ｃ１１内のコンスタレーション形状を推測する。その結果、最適化部４４は、第１のシンボル領域Ｃ１１内のコンスタレーション形状を正確に推測できる。

尚、上記実施例１〜３では、シンボル領域を複数の分割領域に分割し、少なくとも一つのシンボル領域内の分割領域毎の信号点を集計し、分割領域毎の信号点の集計分布に基づきコンスタレーション形状を推測した。しかしながら、単一のシンボル領域を分割する複数の分割領域は、３個以上であることが望ましい。更に、上記実施例では、シンボル領域内の分割領域の数を増やせば増やす程、各信号点を分割領域へ分類する処理や、各分割領域の信号点分布から形状を推測する処理が複雑化する。従って、実用的な分割領域の数を考えると、８個位に留めるのが望ましい。

また、上記実施例１〜３では、単一のシンボル領域ではなく、複数のシンボル領域内の分割領域毎の信号点を集計し、分類領域毎の信号点の集計分布に基づきコンスタレーション形状を推測しても良い。例えば、８ＰＳＫ方式でシンボル領域が８個ある場合、８個のシンボル領域内の分割領域毎の信号点を集計し、８個分のシンボル領域の分類領域毎の信号点の集計分布に基づきコンスタレーション形状を推測しても良い。また、８個のシンボル領域の内、複数のシンボル領域の分割領域毎の信号点の集計分布に基づきコンスタレーション形状を推測しても良い。

上記実施例では、ＱＰＳＫ及び８ＰＳＫ方式対応の光受信器３を例示したが、これらに限定されるものではなく、Ｎ値ＰＳＫ方式であれば良く、Ｎ個のシンボル領域の内、少なくとも１個のシンボル領域のシンボル中心座標を中心に複数の分割領域に分割する。そして、シンボル領域内の複数の分割領域毎の信号点を集計し、シンボル領域内の信号点分布に基づきコンスタレーション形状を推測できる。

また、上記実施例では、シンボル領域内の分割領域毎の信号点の信号点分布に対応したコンスタレーション形状を推測したが、形状を推測しなくても、信号点の信号点分布に基づき平均化長を最適化するようにしても良い。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを光伝送装置で実行することで実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する光伝送装置の一例を説明する。図１１は、光信号処理プログラムを実行する光伝送装置２００を示す説明図である。

図１１において光信号処理プログラムを実行する光伝送装置２００では、通信インタフェース２１０、ＲＯＭ２２０、ＲＡＭ２３０、ＣＰＵ２４０を有する。

そして、ＲＯＭ２２０には、上記実施例と同様の機能を発揮する光信号処理プログラムが予め記憶されている。尚、ＲＯＭ２２０ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に管理プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。光信号処理プログラムとしては、集計プログラム２２０Ａ及び制御プログラム２２０Ｂである。尚、プログラム２２０Ａ及び２２０Ｂについては、適宜統合又は分散しても良い。

そして、ＣＰＵ２４０は、これらのプログラム２２０Ａ及び２２０ＢをＲＯＭ２２０から読み出し、これら読み出された各プログラムを実行する。そして、ＣＰＵ２４０は、各プログラム２２０Ａ及び２２０Ｂを、集計プロセス２４０Ａ及び制御プロセス２４０Ｂとして機能する。

ＣＰＵ２４０は、通信インタフェース２１０から受信した受信信号のシンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割する。更に、ＣＰＵ２４０は、当該シンボル領域内の分割領域毎に、シンボル情報の信号点を集計する。更に、ＣＰＵ２４０は、分割領域毎の信号点の集計数に基づき、光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する。その結果、平均化長を最適化することで、正確な位相雑音を算出できる。

以上、本実施例を含む実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）光信号内に含まれるシンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割し、当該シンボル領域内の分割領域毎に、前記シンボル情報の信号点を集計する集計部と、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する制御部と
を有することを特徴とする光信号処理装置。

（付記２）前記制御部は、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記シンボル領域内の信号点分布の形状を判定する判定部を有し、
前記判定部で判定された前記信号点分布の形状に基づき、前記平均化長を制御することを特徴とする付記１に記載の光信号処理装置。

（付記３）前記制御部は、
前記信号点分布の形状が前記中心座標を中心に円形状となるように、前記平均化長を制御することを特徴とする付記１に記載の光信号処理装置。

（付記４）前記集計部は、
前記シンボル領域毎に、当該シンボル領域内の分割領域毎の信号点を集計し、
前記制御部は、
前記シンボル領域毎の分割領域毎の集計数に基づき、当該シンボル領域内の信号点分布の形状を判定する判定部を有し、
前記シンボル領域毎の信号点分布の形状に基づき、前記平均化長を制御する
ことを特徴とする付記１に記載の光信号処理装置。

（付記５）光信号内に含まれるシンボル情報を特定する光信号処理装置の光信号処理方法であって、
前記光信号処理装置は、
前記シンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割し、
当該シンボル領域内の分割領域毎に、前記シンボル情報の信号点を集計し、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する
各処理を実行することを特徴とする光信号処理方法。

（付記６）光信号内に含まれるシンボル情報を特定する光信号処理装置のプロセッサに、
前記シンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割し、当該シンボル領域内の分割領域毎に、前記シンボル情報の信号点を集計させ、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する
各処理を実行させることを特徴とする光信号処理プログラム。

３光受信器
３３位相推定回路
４１位相推定部
４２位相補償部
４３モニタ部
４４最適化部

Claims

光信号内に含まれるシンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割し、当該シンボル領域内の分割領域毎に、前記シンボル情報の信号点を集計する集計部と、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する制御部と
を有することを特徴とする光信号処理装置。
前記制御部は、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記シンボル領域内の信号点分布の形状を判定する判定部を有し、
前記判定部で判定された前記信号点分布の形状に基づき、前記平均化長を制御することを特徴とする請求項１に記載の光信号処理装置。
前記制御部は、
前記信号点分布の形状が前記中心座標を中心に円形状となるように、前記平均化長を制御することを特徴とする請求項１に記載の光信号処理装置。
前記集計部は、
前記シンボル領域毎に、当該シンボル領域内の分割領域毎の信号点を集計し、
前記制御部は、
前記シンボル領域毎の分割領域毎の集計数に基づき、当該シンボル領域内の信号点分布の形状を判定する判定部を有し、
前記シンボル領域毎の信号点分布の形状に基づき、前記平均化長を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の光信号処理装置。
光信号内に含まれるシンボル情報を特定する光信号処理装置の光信号処理方法であって、
前記光信号処理装置は、
前記シンボル情報を特定する信号点を分類する複数のシンボル領域の内、少なくとも一つのシンボル領域の中心座標から当該シンボル領域を複数の分割領域に分割し、
当該シンボル領域内の分割領域毎に、前記シンボル情報の信号点を集計し、
前記分割領域毎の前記信号点の集計数に基づき、前記光信号の位相雑音を算出する際の平均化長を制御する
各処理を実行することを特徴とする光信号処理方法。