JP2020031400A - Ｏｓｎｒスペクトル推定装置、ｏｓｎｒスペクトル推定方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定において、精度を維持しつつ、少ない測定回数、かつ、短時間で推定する。【解決手段】ＯＳＮＲスペクトル推定装置は、所定波長のプローブ光による所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノード２に推定させるＯＳＮＲ推定部１１と、光ノード２に測定させた所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルを算出するＯＳＮＲスペクトル算出部１２とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、ＯＳＮＲ（Optical Signal to Noise Ratio）スペクトル推定装置、ＯＳＮＲスペクトル推定方法およびプログラムに関する。

近年、光ネットワークを自ら構築するプロパイダや、他社の通信インフラを用いて通信サービスを提供するＶＮＯ（Virtual Network Operator）などのように、ネットワーク運用形態の多様化が進んでいる。そのため、従来の高速・大容量・高信頼性といった要求事項に加え、構築・運用の容易性や、柔軟性、高効率性を併せ持ったダイナミック・フレキシブル光ネットワークの重要度が急速に増している。

従来の光ネットワークは、事前設計によりあらかじめ伝送品質を保証できるネットワーク構成で固定的に運用することにより、高い信頼性を担保してきた。しかし、光伝送信号の経路変更が頻繁に行われると、光ネットワークの状態は絶えず変化する。そのため、光ネットワークの新サービス提供に伴う経路変更は、変更後の光ネットワークを事前に設計する工数と時間とが必要であった。

光ネットワークの新サービス提供のスピードを損なわない形で、信頼性と柔軟性を同時に維持するためには、光ネットワークの信号品質を上位装置が監視して全体最適化の制御を行うことが必要となる。そのため、光伝送路状態や信号品質のリアルタイム監視系（非特許文献１）の研究開発が行われている。その応用として、光パス（伝送路）開通時の信号品質把握、信号品質劣化の要因・箇所特定がある。

伝送路状態を表す主要パラメータに、光信号対雑音パワー比を示すＯＳＮＲがある。ＯＳＮＲは、光アンプ動作条件（利得、入力パワー、波長分布等）に依存し、経年劣化や環境条件変化により時変動する。そのため、パラメータによってＯＳＮＲを予測することは困難である。また、ＯＳＮＲの劣化は伝送システムの各光ノードに配備されている光増幅器によって付加されるＡＳＥ（Amplified Spontaneous Emission）雑音に依るところが大きい。そのため、光増幅器や伝送スパン毎にＯＳＮＲが測定されることが望ましい。

非特許文献２，３には、レシーバにおけるＥｎｄ−ＥｎｄのＯＳＮＲを推定する技術が記載されている、また、非特許文献４には、各ノードでの光スペクトルアナライザ（ＯＳＡ：Optical Spectrum Analyzer）によりリンク毎のＯＳＮＲを推定する技術が記載されている。更に、それらを組み合わせた技術も提案されている。

D. J. Geisier et al., "The First Testbed Demonstration of a Flexible Bandwidth Network with a Real-Time Adaptive Control Plane", ECOC2016, postdeadline, Th13.K.2. S. Okamoto et al.,"400Gbit/s/ch Field Demonstration of Modulation Format Adaptation Based on Pilot-Aided OSNR Estimation Using Real-Time DSP", IEICE TRANS. COMMUN., vol.E100-B,No.10,2017. T.Tanimura et al., "Data-analysis-based Optical Performance Monitoring Technique for Optical Transport Networks", OFC2018. 吉田他, "ダイナミック・フレキシブル光ネットワーク実現に向けたOSNRモニタユニットおよび光ノード試作",電子情報通信学会,OCS201817

伝送路の光パスの各波長チャネルについてＯＳＮＲを測定（推定）するには、レシーバまたは光スペクトルアナライザが、例えば全て波長チャネルを順番に切り替えて測定（推定）することが考えられる(グリッドサーチ)。この場合の測定方法は簡単であるが、測定時間が膨大となり、測定した膨大なデータをネットワークコントローラへ転送して処理する必要がある。特に、各ノードでの光スペクトルアナライザからの測定データ（トラヒック）は、モニタ箇所が多いため膨大な量になる。

そこで、本発明は、伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定を、精度を維持しつつ、少ない測定回数、かつ、短時間で完了させ、トラヒックを減少させることを課題とする。

前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明では、所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノードに推定させる推定部と、前記光ノードに測定させた前記所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値または最大値を算出する算出部と、を備えることを特徴とするＯＳＮＲスペクトル推定装置とした。

このようにすることで、本発明によれば、伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定を少ない測定回数、かつ、短時間で完了させ、トラヒックを減少させることができる。

請求項２に記載の発明では、前記推定部は、所定波長チャネルのプローブ光によるＯＳＮＲ測定結果を基に、ガウス過程回帰により事後分布の平均値と分散を求めて全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルを算出する、ことを特徴とする請求項１に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置とした。

このようにすることで、本発明によれば、ＯＳＮＲスペクトルの推定を、少ない測定回数、かつ、短時間で完了させ、トラヒックを減少させることができる。

請求項３に記載の発明では、前記推定部は、前記事後分布の平均値の小ささ、および、前記事後分布の分散の大きさを評価した獲得関数の最大値を与える波長チャネルを、次に測定する波長チャネルとする、ことを特徴とする請求項２に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置とした。

このようにすることで、本発明によれば、局所解に陥ることなくＯＳＮＲ最小値または最大値を推定できる。

請求項４に記載の発明では、前記算出部は、前記所定の伝送路の所定の波長チャネルにおけるＯＳＮＲが既に推定されている場合、当該ＯＳＮＲに基づいてＯＳＮＲスペクトルの算出を開始する、ことを特徴とする請求項３に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置とした。

このようにすることで、本発明によれば、既に推定されたＯＳＮＲを用いて、更に少ない測定回数で完了し、トラヒックを減少させることができる。

請求項５に記載の発明では、各波長チャネルにおいて伝送可能なＯＳＮＲの基準を満たし、かつ、データレートが最大となる変調方式を決定する決定部、を更に備えることを特徴とする請求項３に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置とした。

このようにすることで、本発明によれば、算出したＯＳＮＲスペクトルに応じて最適な変調方式を決定できる。

請求項６に記載の発明では、前記決定部は、各波長チャネルにおける変調方式を一括で決定するか、または、波長チャネル毎にＯＳＮＲの基準を満たす変調方式を決定する、ことを特徴とする請求項５に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置とした。

このようにすることで、本発明によれば、ＯＳＮＲが良好な場合には、短時間で変調方式を決定できる。

請求項７に記載の発明では、所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノードに推定させるステップと、前記光ノードに推定させた前記所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値または最大値を算出するステップと、を実行することを特徴とするＯＳＮＲスペクトル推定方法とした。

このようにすることで、本発明によれば、伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定を、少ない測定回数、かつ、短時間で完了させ、トラヒックを減少させることができる。

請求項８に記載の発明では、所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノードに推定させる工程と、前記光ノードに推定させた前記所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値または最大値を算出する工程と、をコンピュータに実行させるためのプログラムとした。

このようにすることで、本発明によれば、伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定を少ない測定回数、かつ、短時間で完了させ、トラヒックを減少させることができる。

本発明によれば、伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定を、精度を維持しつつ、少ない測定回数、かつ、短時間で完了させ、トラヒックを減少させることが可能となる。

本実施形態におけるＯＳＮＲスペクトル推定システムの概略の構成図である。 グリッドサーチでＯＳＮＲを推定するフローチャートである。 グリッドサーチでＯＳＮＲを推定する動作を示す図である。 ＯＳＮＲの推定処理を示すフローチャートである。 ＯＳＮＲの推定動作の５回目と、グリッドサーチの推定結果とを比較するグラフである。 ＯＳＮＲの推定動作の６回目と、グリッドサーチの推定結果とを比較するグラフである。 ＯＳＮＲの推定動作の７回目と、グリッドサーチの推定結果とを比較するグラフである。 波長チャネル毎に最適な変復調方式を選択する動作を示すグラフである。 波長チャネル毎に最適な変復調方式を選択する処理を示すフローチャートである。 ＯＳＮＲの推定処理を示すシーケンス図である。 既に推定したＯＳＮＲデータが有る場合のＯＳＮＲの推定処理を示すフローチャートである。

以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
ネットワークコントローラにおいて、各リンクにおけるＯＳＮＲ最小値を把握することは不可欠であるが、必ずしも全波長チャネル分のＯＳＮＲデータは必要ではない。
そこで、ＯＳＮＲ最小値の推定に向け、波長チャネル切替による測定回数の少ないＯＳＮＲスペクトルの推定方法を提案する。本実施形態は、測定時間、および、ネットワークコントローラへ転送するデータ量を大幅に削減することを狙いとする。

図１は、本実施形態におけるＯＳＮＲスペクトル推定システムＳの概略の構成図である。
ＯＳＮＲスペクトル推定システムＳは、複数の光ノード２ａ〜２ｄと、これらを統括して制御するネットワークコントローラ１を含んで構成される。伝送路３ａは、光ノード２ａを始点とし、光ノード２ｃを介して光ノード２ｄに至る光バスである。伝送路３ｂは、光ノード２ａを始点とし、光ノード２ｂを介して光ノード２ｄに至る光バスである。以下、伝送路３ａ，３ｂを区別しないときには、単に伝送路３と記載する。光ノード２ａ〜２ｄを特に区別しないときには、単に光ノード２と記載する。

ネットワークコントローラ１は、不図示のＣＰＵと記憶部を備えるコンピュータであり、ＣＰＵが記憶部に格納されたプログラムを実行することで、ＯＳＮＲ推定部１１、ＯＳＮＲスペクトル算出部１２、変調方式決定部１３が具現化される。このネットワークコントローラ１は、不図示のコントロールプレーンを介して光ノード２ａ〜２ｄと通信可能に接続され、これら光ノード２ａ〜２ｄを制御する。

ＯＳＮＲ推定部１１は、所定波長のプローブ光による所定の伝送路３のＯＳＮＲを、所定波長チャネルにおいて光ノード２に推定（測定）させるように指示する。具体的にいうと、ＯＳＮＲ推定部１１は、伝送路３ｂの始端の光ノード２ａに所定波長のプローブ光を出力させ、伝送路３ｂの終端の光ノード２ｄに、この伝送路３ｂのＯＳＮＲデータを推定（測定）させる。ＯＳＮＲ推定部１１は、事後分布の平均値の小ささ、および、事後分布の分散の大きさを評価した獲得関数の最大値を与える波長チャネルを、次に測定する波長チャネルとする。

ＯＳＮＲスペクトル算出部１２は、光ノード２に推定（測定）させた所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値を算出する。このとき、光ノード２に推定（測定）させた波長チャネルの数は、全ての波長チャネルの数よりも少ない。これにより、伝送路のＯＳＮＲスペクトルの推定を、精度を維持しつつ短時間で完了させ、更にトラヒックを減少させることができる。このＯＳＮＲ推定部１１とＯＳＮＲスペクトル算出部１２の処理は、後記する図４と図１０と図１１で詳細に説明する。

変調方式決定部１３は、各波長チャネルにおいて伝送可能なＯＳＮＲの基準を満たし、かつ、データレートが最大となる変調方式を決定する。これにより、変調方式決定部１３は、各伝送路の各波長チャネルにおいて最適な変調方式を、動的に決定することができる。この変調方式決定部１３の処理は、後記する図９で説明する。

光ノード２は、複数の光送信機２１と、ＣＤ／ＣＤＣ−ＳＷ（Colorless/Directionless/Contentionless switch）部２２と、ＷＸＣ（Wavelength Cross Connect）部２３と、複数の光受信機２４とを備える。なお、図１では、光ノード２ａを送信側として、送信に用いられる光送信機２１と、ＣＤ／ＣＤＣ−ＳＷ部２２と、ＷＸＣ部２３とを図示している。図１では更に、光ノード２ｄを受信側として、受信に用いられる光受信機２４と、ＣＤ／ＣＤＣ−ＳＷ部２２と、ＷＸＣ部２３とを図示している。

光送信機２１は、所定波長の光信号を送信する。また光受信機２４は、所定波長の光信号を受信すると共に、受信した光信号から、この所定波長の光信号（プローブ光）が通過した伝送路３（光パス）のＯＳＮＲデータを推定する光スペクトルアナライザとして動作する。

ＣＤ／ＣＤＣ−ＳＷ部２２は、次の３つの機能を有している。第１の機能は、任意波長の光信号をアド・ドロップできるカラーレス（Colorless）機能である。第２の機能は、任意方路への挿入（アド）と分岐（ドロップ）ができるディレクションレス（Directionless）機能である。第３の機能は、同一波長の光信号を衝突なくアド・ドロップできるコンテンションレス（Contentionless）機能である。これら３つの機能は、ネットワーク（波長ルーティング）の効率化、機器配置の柔軟性（装置スロット削減による省スペース化）、および低コスト化に寄与する。なお、ＣＤ／ＣＤＣ−ＳＷ部２２は、第３の機能であるコンテンションレス機能を有さない場合であっても、本実施形態に適用可能である。

ＷＸＣ部２３は、ＷＤＭ（Wavelength Division Multiplexing）信号を各波長の光信号に分波し、分波後の光信号の通過（Through）、取り出し（Drop）、追加（Add）の選択を行う。

《グリッドサーチによるＯＳＮＲスペクトル推定方法》
以下の図２と図３を参照して、使用波長帯における全波長チャネルに対し推定を繰り返すグリッドサーチにより、ＯＳＮＲスペクトルを推定する方法について説明する。

図２は、グリッドサーチでＯＳＮＲを推定するフローチャートである。以下、適宜図１を参照して説明する。
ネットワークコントローラ１のＯＳＮＲ推定部１１は、全波長チャネルにつき波長を順番に切り替えさせる処理を、ステップＳ１０〜Ｓ１３に亘って繰り返す。
ＯＳＮＲ推定部１１は、伝送路３の始点の光ノード２に、この波長の光信号の出力を指示し（Ｓ１１）、伝送路３の終点の光ノード２が推定したＯＳＮＲデータを受信する（Ｓ１２）。具体的にいうと、伝送路３ｂの始点とは、例えば図１に示す光ノード２ａであり、終点とは光ノード２ｄである。伝送路３ｂは、光ノード２ａから光ノード２ｂを介して光ノード２ｄに至る光パスである。

そして、ＯＳＮＲ推定部１１は、全波長チャネルに対して処理を繰り返したか判定する（Ｓ１３）。これにより、伝送路３ｂの始点の光ノード２ａから終点の光ノード２ｄまでのＯＳＮＲスペクトルを推定することができる。

図３は、グリッドサーチでＯＳＮＲを推定する動作を示す図である。
グラフの横軸は、波長チャネルを示し、縦軸はＯＳＮＲの値を示している。破線はＯＳＮＲを示し、白丸は各波長チャネルのＯＳＮＲ推定値を示している。矢印は、各波長チャネルを長波長から短波長の順に推定を繰り返していることを示している。
この推定方法の特長は、アルゴリズムが簡単でかつ推定精度が高いことである。この推定方法の課題は、測定回数が多く、かつネットワークコントローラ１に転送して処理すべき測定データ量が多いことである。

《本実施形態のＯＳＮＲスペクトル推定方法》
本実施形態は、光スペクトルアナライザでのＯＳＮＲ最小値、および、当該波長の探索を、ベイズ最適化によって効率化する。本実施形態のネットワークコントローラは、ＯＳＮＲ測定データに対するＯＳＮＲ偏差の事後分布をガウス過程回帰によって計算し、事後分布の平均値μと分散σを基にした最適探索点の決定を繰り返して推定する。これにより、グリッドサーチと同様な推定精度を実現し、かつ光スペクトルアナライザでの波長チャネル切替回数が少くなり、ネットワークコントローラに転送・処理すべき測定データ量が少なくなる。

図４は、ＯＳＮＲの推定処理を示すフローチャートである。以下、適宜図１を参照して説明する。
ネットワークコントローラ１のＯＳＮＲ推定部１１は、当初、ランダムに決定した光信号の波長を、始点の光ノード２に出力させる（Ｓ２０）。この始点の光ノード２が出力した光信号は、所定の伝送路３を通って終点の光ノード２に到達する。終点の光ノード２は、ＯＳＮＲデータを推定する。具体的にいうと、伝送路３の始点とは、例えば図１に示した光ノード２ａである。伝送路３の終点とは、光ノード２ｄである。伝送路３ｂは、例えば光ノード２ａから光ノード２ｂを介して光ノード２ｄに至る光パスである。
ＯＳＮＲ推定部１１は、伝送路終点の光ノード２が推定したＯＳＮＲデータを受信する（Ｓ２１）。

そして、ＯＳＮＲスペクトル算出部１２は、これまで推定したＯＳＮＲデータを基に、ガウス過程回帰を適用して事後分布の平均値μと分散σを求める（Ｓ２２）。これにより、ＯＳＮＲスペクトル算出部１２は、ＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散を算出することができる。

ＯＳＮＲ推定部１１は、獲得関数Ｍの最大値から、次に測定すべき波長を決定する（Ｓ２３）。これは、ベイズ最適化と呼ばれる手法である。

本実施形態のＯＳＮＲ推定部１１は、これまでに推定したＯＳＮＲデータに基づいて、ＵＣＢ（Upper Confidence Bound：上限信頼限界）戦略における獲得関数により、次に測定する点（波長チャネル）を決定している。ここでＵＣＢ戦略とは、評価値の信頼区間の上限が最も高い点（波長チャネル）を次に測定する戦略であり、理論的に最適解にたどり着けることが保証されている。

ここで獲得関数Ｍは、式（１）に示すように、事後分布の平均値μが小さい程大きくなり、分散σが大きいほど大きくなるように設定されている。なお、式（１）のｋは、定数である。

つまりＯＳＮＲ推定部１１は、事後分布の平均値の小ささ、および、事後分布の分散の大きさを評価した獲得関数の最大値を与える波長チャネルを、次に測定する波長チャネルとしている。
なお、事後分布の平均値μが小さい点の近傍を次の測定点に選ぶと、その測定点の平均値μは同様に小さな値となることが期待できる。しかし、平均値μだけで判断すると、局所解に陥ってしまうおそれがあるため、事後分布の分散σが大きい点も測定する必要がある。本実施形態のＯＳＮＲ推定部１１は、ＯＳＮＲ最小値の近傍を重点的に測定すると共に、事後分布の分散σが大きい箇所を測定するようにしている。
更に、ＯＳＮＲ推定部１１は、測定点同士がどのくらい影響しあうかを表現するカーネル関数を導入して、次の測定点を決定するとよい。

ＯＳＮＲ推定部１１は、ベイズ最適化で決定した波長の光信号を、伝送路３の始点の光ノード２に出力させ（Ｓ２４）、伝送路３の終点の光ノード２が推定（測定）したＯＳＮＲデータを受信する（Ｓ２５）。

更にＯＳＮＲ推定部１１は、直近に推定したＯＳＮＲデータと、直近よりも１回前に推定したＯＳＮＲデータとの差の絶対値が、基準値以内であるか否かを推定する（Ｓ２６）。ＯＳＮＲ推定部１１は、直近に推定したＯＳＮＲデータとそれより１回前に推定したＯＳＮＲデータとの差の絶対値が基準値を超えていたならば（Ｎｏ）、ステップＳ２２に戻り、処理を繰り返す。ＯＳＮＲ推定部１１は、直近に推定したＯＳＮＲデータとそれより１回前のＯＳＮＲデータとの差の絶対値が基準値以内ならば（Ｙｅｓ）、図４の処理を終了する。ステップＳ２６の処理は、ＯＳＮＲ最小値の近傍において、分散σが収束したか否かを判定している。

本実施形態のシミュレーション結果を、以下の図５から図７に示す。このシミュレーションは、１０Ｇｂｐｓの強度変調直接検波（Intensity Modulation-Direct Detection：IM-DD）方式の信号を３２チャネルの１００ＧＨｚ間隔で波長多重したのち、Ｃ帯（Conventional-band）のＥＤＦＡ（Erbium Doped optical Fiber Amplifier）を５段通過させた場合のＯＳＮＲスペクトルを評価している。いずれのＥＤＦＡにおいても飽和領域での増幅模擬している。

図５は、ＯＳＮＲの推定動作の５回目と、グリッドサーチの推定結果とを比較するグラフである。
凡例に示したように、円形アイコンは、測定（推定）したＯＳＮＲデータを示し、三角形アイコンは、グリッドサーチによる各波長チャネルのＯＳＮＲデータを示している。実線は、事後分布の平均値μを示している。ハッチング部分は、９５％精度で推定される事後分布の分散σを示している。グラフ上部には、“next=22.000000”と記載されており、次に測定（推定）する波長チャネル番号が２２であることを示している。

図６は、ＯＳＮＲの推定動作の６回目と、グリッドサーチの測定結果とを比較するグラフである。
図５に示したＯＳＮＲデータに加えて、第２２番の波長チャネルのＯＳＮＲデータが新たに推測されている。これにより、実線で示した事後分布の平均値μと、ハッチングで示した事後分布の分散σは、グリッドサーチによる各ＯＳＮＲデータにより近づいている。
グラフ上部には、“next=19.000000”と記載されており、次に測定（推定）する波長チャネル番号が１９であることを示している。

図７は、ＯＳＮＲの推定動作の７回目と、グリッドサーチの測定結果とを比較するグラフである。
図５に示したＯＳＮＲデータに加えて、第１９番の波長チャネルのＯＳＮＲデータが新たに推測されている。これにより、実線で示した事後分布の平均値μと、ハッチングで示した事後分布の分散σは、グリッドサーチによる各ＯＳＮＲデータに更に近づいている。
また、６回目に推定したＯＳＮＲデータと７回目に推定したＯＳＮＲデータの差の絶対値が基準値よりも小さいので、ここでＯＳＮＲスペクトルの推定処理は終了する。

これら図５から図７に示したグラフは、３２波長分のＯＳＮＲスペクトル、および、ＯＳＮＲ最小値を７回の測定回数で推定可能なことを示している。この場合、測定時間およびデータ量は、グリッドサーチと比較して７８％削減できることになる。

本実施形態によれば、ＯＳＮＲ最小値が探索可能であり、かつ平均値μと分散σを含めたＯＳＮＲスペクトルの算出が可能である。これにより、ＯＳＮＲ最小値を把握することができ、かつ算出したＯＳＮＲスペクトルを用いて、波長チャネル毎に最適な変復調方式の選択が可能である。

図８は、波長チャネル毎に最適な変復調方式を選択する動作を示すグラフである。
グラフの縦軸はＯＳＮＲデータを示し、グラフの横軸は波長チャネル番号を示している。グラフの上部には最適な変復調方式とその範囲が示されている。

波長チャネル番号が０から１１までは、ＯＳＮＲデータは１６ＱＡＭ（16 Quadrature Amplitude Modulation）の要求基準を満たしており、変復調方式として１６ＱＡＭが選択されている。１６ＱＡＭは、１回の信号で１６値の情報を送ることができる方式であり、伝送効率はよいが、ＯＳＮＲの要求基準は高い。

波長チャネル番号が１２から１６までは、ＯＳＮＲデータは１６ＱＡＭの要求基準を満たさず、かつＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying）の要求基準を満たしており、変復調方式としてＱＰＳＫが選択されている。ＱＰＳＫは、１回の信号で４値の情報を送ることができる方式であり、１６ＱＡＭよりも伝送効率は悪いが、１６ＱＡＭよりもＯＳＮＲの要求基準は低い。

波長チャネル番号が１７から２１までは、ＯＳＮＲデータはＱＰＳＫの要求基準を満たさず、変復調方式としてＢＰＳＫ（Binary Phase shift Keying）が選択されている。ＢＰＳＫは、１回の信号で２値の情報を送ることができる方式であり、ＱＰＳＫよりも伝送効率は悪いが、これらの伝送形式のうち最も要求基準は低い。なお、図８ではＢＰＳＫの要求基準は記載を省略している。

波長チャネル番号が２２から２４までは、ＯＳＮＲデータは１６ＱＡＭの要求基準を満たさず、かつＱＰＳＫの要求基準を満たしており、変復調方式としてＱＰＳＫが選択されている。
波長チャネル番号が２５から３１までは、ＯＳＮＲデータは１６ＱＡＭの要求基準を満たしており、変復調方式として１６ＱＡＭが選択されている。

図９は、波長チャネル毎に最適な変復調方式を選択する処理を示すフローチャートである。
最初に変調方式決定部１３は、ＯＳＮＲスペクトルの最小値が１６ＱＡＭの基準値を満たすか否かを判定する（Ｓ６０）。変調方式決定部１３は、ＯＳＮＲスペクトルの最小値が１６ＱＡＭの基準値を満たすならば（Ｙｅｓ）、全ての波長チャネルの変調方式を１６ＱＡＭとして（Ｓ６１）、図９の処理を終了する。変調方式決定部１３は、ＯＳＮＲスペクトルの最小値が１６ＱＡＭの基準値を満たさないならば（Ｎｏ）、ステップＳ６２の処理に進む。

ステップＳ６２〜Ｓ６４において、変調方式決定部１３は、全ての波長チャネルについての処理を繰り返す。この繰り返しにおいて、変調方式決定部１３は、この波長チャネルのＯＳＮＲによって伝送可能と判断され、かつデータレートが最大となる変調方式を決定し（Ｓ６３）、これを全波長チャネルについて処理するまで繰り返す（Ｓ６４）。
ステップＳ６４において、変調方式決定部１３は、全ての波長チャネルについての処理を繰り返したならば、図９の処理を終了する。

これにより、変調方式決定部１３は、リアルタイムに推定したＯＳＮＲスペクトルに基づき、伝送可能なＯＳＮＲの基準を満たしつつ、ビットレートを最大化する変復調方式を選択可能となる。つまり、変調方式決定部１３は、各波長チャネルにおける変調方式を一括で決定するか、または、波長チャネル毎にＯＳＮＲの基準を満たす変調方式を決定する。

図１０は、ＯＳＮＲの測定処理を示すシーケンス図である。
ここで想定しているケースは、光ノード２ａ→光ノード２ｃ→光ノード２ｄの伝送路３ａで障害が発生したため、光ノード２ａ→光ノード２ｂ→光ノード２ｄの伝送路３ｂへリストレーションする例である。

当初、光ノード２ａは、光ノード２ｃを介して光ノード２ｄに光信号を送信する（Ｓ３０）。その際、例えば光ノード２ｃに障害が発生し（Ｓ３１）、光信号が光ノード２ｄに到達しなくなる。

ネットワークコントローラ１は、現在の伝送路３ａの故障を検知すると（Ｓ３２）、新たな伝送路３ｂに係るＯＳＮＲスペクトルの推定シーケンスを実行する。

ネットワークコントローラ１は、ランダムに波長を決定し（Ｓ３３）、伝送路３ｂの始点の光ノード２ａに、測定すべき波長チャネルを指示する（Ｓ３４）。
伝送路３ｂの始点である光ノード２ａは、任意の変調方式を選択し（Ｓ３５）、新たな伝送路３ｂである光ノード２ｂを介して光ノード２ｄに達する光パスに、この波長チャネルの光信号を送信する（Ｓ３６）。伝送路３ｂの終点である光ノード２ｄは、ＯＳＮＲデータを推定し（Ｓ３７）、推定したＯＳＮＲデータをネットワークコントローラ１に送信する（Ｓ３８）。

ネットワークコントローラ１は、光ノード２ｄが推定したＯＳＮＲデータを基に、ガウス過程回帰を適用して事後分布の平均値μと分散σを求め（Ｓ３９）、ベイズ最適化により、次に測定（推定）する波長を決定する（Ｓ４０）。以下、シーケンスＳ４１〜Ｓ４５の動作は、前述したシーケンスＳ３４〜Ｓ３８と同様である。

シーケンスＳ４６において、ネットワークコントローラ１は、直近とその前に推定したＯＳＮＲデータの差の絶対値が、基準値以下であるか否かを判定する。以下、この判定処理が成立するまで、シーケンスＳ３９〜Ｓ４６と同様な動作を繰り返す。これにより、光ノード２ａ→光ノード２ｂ→光ノード２ｄの伝送路３ｂにおけるＯＳＮＲスペクトル特性を推定することができ、更にリストレーションパスにおける各波長チャネルのＯＳＮＲデータから伝送品質（ＱｏＴ：Quality Of Transmission）を予測し、最適な変調方式を選択することができる。

ここで、光送信機２１が出力可能な任意の変調方式の信号を、最適変調方式探索のプローブ光として用いるためには、光ノード２がＣＤ／ＣＤＣ−ＲＯＡＤＭ（reconfigurable optical add/drop multiplexer）であることが前提となる、ＣＤ／ＣＤＣ−ＲＯＡＤＭのColorless機能により、光ノード２は、物理的な接続替えすることなく、光送信機２１が出力する光信号の波長を替えることができる。

図１１は、既存のＯＳＮＲデータが有る場合のＯＳＮＲの推定処理を示すフローチャートであり、適宜図１を参照して説明する。
ネットワークコントローラ１のＯＳＮＲ推定部１１は、既に推定したＯＳＮＲデータが有るか否かを判定する（Ｓ５０）。ＯＳＮＲ推定部１１は、既に推定したＯＳＮＲデータが有るならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５３の処理に進む。ＯＳＮＲ推定部１１は、既に推定したＯＳＮＲデータが無いならば（Ｎｏ）、ステップＳ５１の処理に進む。

ステップＳ５１において、ＯＳＮＲ推定部１１は、ランダムに決定した光信号の波長を、始点の光ノード２に出力させる（Ｓ５１）。この始点の光ノード２が出力した光信号は、所定の伝送路３を通って終点の光ノード２に到達する。終点の光ノード２は、ＯＳＮＲデータを推定する。具体的にいうと、伝送路３の始点とは、例えば図１に示す光ノード２ａである。終点とは光ノード２ｄである。このときの伝送路３は、例えば光ノード２ａから光ノード２ｂを介して光ノード２ｄに至る光パスである。
ＯＳＮＲ推定部１１は、伝送路終点の光ノード２が推定したＯＳＮＲデータを受信する（Ｓ５２）。

ステップＳ５３において、ＯＳＮＲスペクトル算出部１２は、推定したＯＳＮＲデータを基に、ガウス過程回帰を適用して事後分布の平均値μと分散σを求める。これにより、ＯＳＮＲスペクトル算出部１２は、ＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散を算出することができる。

ＯＳＮＲ推定部１１は、獲得関数の最大値から、次に測定すべき波長を決定する（Ｓ５４）。これは、ベイズ最適化と呼ばれる手法である。ここで獲得関数は、事後分布の平均値μが小さい程大きくなり、事後分布の分散σが小さいほど大きくなるように設定されている。これにより、ＯＳＮＲ最小値の近傍を重点的に測定すると共に、事後分布の分散σが大きい箇所を測定するようにしている。

ＯＳＮＲ推定部１１は、ベイズ最適化で決定した波長の光信号を、伝送路の始点の光ノード２に出力させ（Ｓ５５）、伝送路の終点の光ノード２が推定（測定）したＯＳＮＲデータを受信する（Ｓ５６）。

更にＯＳＮＲ推定部１１は、直近に推定したＯＳＮＲデータと、直近よりも１回前に推定したＯＳＮＲデータとの差の絶対値が基準値以内であるか否かを推定する（Ｓ５７）。ＯＳＮＲ推定部１１は、直近のＯＳＮＲデータとそれより１回前のＯＳＮＲデータとの差の絶対値が基準値を超えていたならば（Ｎｏ）、ステップＳ５３に戻り、処理を繰り返す。ＯＳＮＲ推定部１１は、直近のＯＳＮＲデータとそれより１回前のＯＳＮＲデータとの差の絶対値が基準値以内ならば（Ｙｅｓ）、図１１の処理を終了する。ステップＳ５７の処理は、ＯＳＮＲ最小値の近傍において、分散σが収束したか否かを判定している。
このように、選択した伝送路３において既に推定したＯＳＮＲデータが存在する場合、そのＯＳＮＲデータを用いることで、ＯＳＮＲの測定回数を更に減らすことができる。

（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）〜（ｆ）のようなものがある。

（ａ） 光ノード２が送受信可能な変復調方式は、１６ＱＡＭとＱＰＳＫとＢＰＳＫに限定されない。８ＰＳＫ（8 Phase Shift Keying）や６４ＱＡＭなど、他の変復調方式であってもよい。
（ｂ） ＵＣＢ戦略における獲得関数に限定されず、ＰＩ（Probability of Improvement：改善確率）戦略や、ＥＩ（Expected of Improvement：期待改善量）戦略による獲得関数により、次に測定（推定）する点（波長）を決定してもよい。
（ｃ） 獲得関数は、式（１）に限定されない。平均値μの小ささと分散σの大きさに反映するものであれば、任意の式であってもよい。
（ｄ） ＯＳＮＲスペクトルの推定処理の終了条件は、図４に示すステップＳ２６の処理に限られず、例えば全周波数チャネル数の所定割合のＯＳＮＲデータを推定した際に、終了するようにしてもよい。
（ｅ） ＯＳＮＲスペクトル算出部が算出する値は、ＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値に限定されず、ＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最大値を算出してもよい。
（ｆ） 図１に示した光ノード２の構成は一例である。光ノード２は、図１以外の構成であってもよく、限定されない。

Ｓ ＯＳＮＲスペクトル推定システム
１ ネットワークコントローラ
１１ ＯＳＮＲ推定部 （推定部）
１２ ＯＳＮＲスペクトル算出部 （算出部）
１３ 変調方式決定部 （決定部）
２，２ａ〜２ｄ 光ノード
２１ 光送信機
２２ ＣＤ／ＣＤＣ−ＳＷ部
２３ ＷＸＣ部
２４ 光受信機
３，３ａ，３ｂ 伝送路 （光パス）

Claims (8)

1. 所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノードに推定させる推定部と、
   前記光ノードに測定させた前記所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値または最大値を算出する算出部と、
   を備えることを特徴とするＯＳＮＲスペクトル推定装置。
2. 前記推定部は、ＯＳＮＲ測定結果を基に、ガウス過程回帰により事後分布の平均値と分散を求めて全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルを算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置。
3. 前記推定部は、前記事後分布の平均値の小ささ、および、前記事後分布の分散の大きさを評価した獲得関数の最大値を与える波長チャネルを、次に測定する波長チャネルとする、
   ことを特徴とする請求項２に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置。
4. 前記算出部は、前記所定の伝送路の所定の波長チャネルにおけるＯＳＮＲが既に推定されている場合、当該ＯＳＮＲに基づいてＯＳＮＲスペクトルの算出を開始する、
   ことを特徴とする請求項３に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置。
5. 各波長チャネルにおいて伝送可能なＯＳＮＲの基準を満たし、かつ、データレートが最大となる変調方式を決定する決定部、
   を更に備えることを特徴とする請求項３に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置。
6. 前記決定部は、各波長チャネルにおける変調方式を一括で決定するか、または、波長チャネル毎にＯＳＮＲの基準を満たす変調方式を決定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のＯＳＮＲスペクトル推定装置。
7. 所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノードに推定させるステップと、
   前記光ノードに推定させた前記所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値または最大値を算出するステップと、
   を実行することを特徴とするＯＳＮＲスペクトル推定方法。
8. 所定の伝送路のＯＳＮＲを、全波長チャネルよりも少ない所定数の波長チャネルにおいて光ノードに推定させる工程と、
   前記光ノードに推定させた前記所定数の波長チャネルのＯＳＮＲから、全波長チャネルのＯＳＮＲスペクトルの平均値と分散、および、ＯＳＮＲ最小値または最大値を算出する工程と、
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。