JP2023538414A - 空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法、装置、機器および記憶媒体 - Google Patents

Abstract

本願の実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法、装置、機器および記憶媒体を開示する。この方法は、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得するステップと、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得るステップと、周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得るステップとを含む。【選択図】図１

Description

本願は出願番号が「２０２０１０８４８９２６．１」で、出願日が２０２０年８月２１日である中国特許出願に基づいて提出され、その中国特許出願の優先権を主張し、その中国特許出願の全文を援用により本願に組み入れる。

本願の実施例は、光ファイバ通信の分野に関し、特に空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法、装置、機器および記憶媒体に関する。

出願人らは、環境の変化、例えば、温度や応力等の要素の変化は、特徴パラメータの動的な変化を引き起こすが、関連技術における特徴パラメータ測定方法では、特徴パラメータの事前測定しか実現できず、環境の変化を追跡し、インサービスで特徴パラメータをリアルタイムに監視することができないことを発見した。また、関連技術の特徴パラメータ測定方法では、動的リンクの特徴パラメータの測定を実現できず、マルチスパンの光ファイバリンクの全体特徴を特徴付けることができず、パラメータの測定時に、他のモードの干渉を排除することができず、データのソースが不正確であるため、測定されるパラメータが不正確である。

本願の実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法を提供し、前記方法は、ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｏｕｔｐｕｔ：
多入力多出力）等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得するステップと、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得るステップと、周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得るステップとを含む。

本願の実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視装置をさらに提供し、前記装置は、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得するように構成された時間領域係数モジュールと、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得るように構成された変換モジュールと、周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得るように構成された特徴パラメータ取得モジュールとを備える。

本願の実施例は端末電子機器をさらに提供し、前記電子機器は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリとを備え、メモリには少なくとも１つのプロセッサにより実行できる指令が記憶されており、指令が少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、少なくとも１つのプロセッサにより上記の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法を実行できる。

本願の実施例はコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ可読記憶媒体はコンピュータプログラムを記憶しており、コンピュータプログラムがプロセッサにより実行された場合、前記の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法を実現する。

本願の第１実施例にかかる、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法のフローチャートである。 本願の第１実施例における６ｘ６ＭＩＭＯ等化器の構成図である。 本願の第２実施例にかかる、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法のフローチャートである。 本願の第３実施例にかかる、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法のフローチャートである。 本願の第４実施例にかかる、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法のフローチャートである。 本願の第４実施例における、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータの抽出を示す模式図である。 本願の第４実施例における３コア光ファイバの横断面構造図である。 本願の第５実施例における空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視装置の構成模式図である。 本願の第６実施例における電子機器の構成模式図である。

本願実施例の目的、技術案及び利点をより明らかにするために、以下では、添付図面を組み合わせて本願の各実施例を詳しく説明する。しかしながら、当業者であれば、本願の各実施例において、読み手に本願をよりよく理解してもらうために多くの技術的詳細が提示されていることを理解することができる。しかし、これらの技術的詳細及び以下の各実施例に基づく様々な変更及び修正がなくとも、本願の保護を求める技術案を実現することができる。以下の各実施例の区分は、説明の便宜のためになされており、本願の具体的な実施形態にいかなる限定を構成すべきではなく、各実施例は、矛盾しない限り、組み合わせたり互いに引用したりすることができる。

通信容量の増加、偏波、直交次元、周波数リソース、電子機器のボトルネックなど資源の枯渇に伴い、低モード光ファイバ、マルチコアファイバ、および低モードマルチコアファイバなどの特殊光ファイバに基づく空間分割多重化技術がますます注目を集めている。マルチコアまたは数モード光ファイバの異なるモード間の微分群遅延パラメータ、モード依存損失パラメータおよびモード依存色度分散パラメータは、空間分割多重システムに特有の重要なパラメータである。現在、主にスペックル干渉法、後方散乱法などを用いて空間分割多重光ファイバにおける特徴パラメータを監視する。

しかしながら、出願人らは、環境の変化、例えば、温度や応力等の要素の変化は、特徴パラメータの動的な変化を引き起こすが、関連技術における特徴パラメータ測定方法では、特徴パラメータの事前測定しか実現できず、環境の変化を追跡し、インサービスで特徴パラメータをリアルタイムに監視することができないことを発見した。また、関連技術の特徴パラメータ測定方法では、動的リンクの特徴パラメータの測定を実現できず、マルチスパンの光ファイバリンクの全体特徴を特徴付けることができず、パラメータの測定時に、他のモードの干渉を排除することができず、データのソースが不正確であるため、測定されるパラメータが不正確である。

本願の実施例の主な目的は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータをリアルタイムで監視し、動的リンクをリアルタイムで測定し、マルチスパン光ファイバリンクの全体特徴を特徴付けられる空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法、装置、機器および記憶媒体を提案することにある。

本発明の第１実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法に関し、図１に示すように、この方法は、具体的には、ステップＳ１０１において、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得する。

具体的には、ＣＭＡ、ＬＭＳ、ＲＬＳまたはトレーニングシーケンスなどの方法を使用してＭＩＭＯ等化器内の各サブフィルタの時間領域係数を取得する。

ステップＳ１０２において、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得る。

具体的には、ｊウェイの入力とｉウェイの出力を有するサブフィルタの時間領域係数をＷ_ｉｊ（ｎ）（ｉ，ｊ＝１，２，・・・Ｍ）と表記し、ここで、ｎはフィルタタップ識別子であり、ｎ＝１，２，・・・Ｎであり、Ｎはフィルタタップ数であり、Ｍは空間チャネルの数である。フーリエ変換を求めて各サブフィルタの周波数応答Ｗ_ｉｊ（ｎ）を得て、ＭＩＭＯフィルタの周波数領域フィルタ全体をＷ（ｆ）と表記し、すなわち、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列はＷ（ｆ）である。

ステップＳ１０３において、周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得る。

具体的には、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列Ｗ（ｆ）を用いて、各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを算出する。

具体的には、数モード光ファイバに基づく強結合システムを例示する。数モード光ファイバが６つのモードをサポートし、ＬＰ０１、ＬＰ１１ａ、ＬＰ１１ｂ、および各直線偏波モードの対応する２つの偏波にそれぞれ対応すると仮定する。図２に示すように、ＬＰ０１ｘ、ＬＰ０１ｙ、ＬＰ１１ａｘ、ＬＰ１１ａｙ、ＬＰ１１ｂｘ、ＬＰ１１ｂｙの合計６ウェイのデータをそれぞれＸ１、Ｘ２、…Ｘ６と表記し、対応するＭＩＭＯ等化器の出力をＹ１、Ｙ２、…Ｙ６と表記する。ＭＩＭＯ等化タップ係数、すなわちサブフィルタの時間領域係数を、Ｗ_ｉｊ（ｎ）と表記し、ここで、ｉ，ｊ∈｛１，２，３，４，５，６｝であり、ｊウェイの入力とｉウェイの出力を有するサブフィルタ係数を表し、ｎ∈｛１，２，……Ｎ｝はフィルタタップの識別子であり、Ｎはタップの数である。得られたサブフィルタの時間領域係数Ｗ_ｉｊ（ｎ）のフーリエ変換を求めて各サブフィルタの周波数応答を得て、ＭＩＭＯ等化器の周波数領域フィルタ全体をＷ（ｆ）と表記し、すなわち、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列はＷ（ｆ）であり、周波数応答行列Ｗ（ｆ）に基づいて空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを算出する。

本願の第１実施例によれば、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得し、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得て、周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得る。本願の実施例によれば、ＭＩＭＯ等化器からサブフィルタの時間領域係数を取得して、空間分割多重光ファイバにおける特徴パラメータを算出するため、環境変化を追跡し、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータをリアルタイムで監視し、動的リンクのリアルタイム測定を実現し、マルチスパン光ファイバリンクの全体特徴を特徴付けることが可能である。また、本願の実施例によれば、ＭＩＭＯ等化器から係数を取得するため、データのソースは正確であり、得られる特徴パラメータの精度がより高くなるように、他のモードの干渉を除外することができる。

本願の第２実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法に関し、第２実施例は、第１実施例とほぼ同じであるが、相違点は以下の通りである。本実施例において、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータは、具体的にはモード依存損失を含み、本実施例の具体的な流れは、図３に示すように、以下のステップを含む。

ステップＳ２０１において、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得する。

ステップＳ２０２において、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得る。

ステップＳ２０１およびステップＳ２０２は、実施例１におけるステップＳ１０１およびステップＳ１０２とそれぞれ同じであり、ここでは説明を省く。

ステップＳ２０３において、周波数応答行列と周波数応答行列の共役とを乗算して乗算後の第１行列を得る。

具体的には、Ｗ（ｆ）の共役であるＷ^＊（ｆ）＝ｃｏｎｊ（Ｗ（ｆ））とＷ（ｆ）とを乗算して、第１行列
Ｔ（ｆ）＝Ｗ^＊（ｆ）Ｗ（ｆ）
を得る。

ステップＳ２０４において、第１行列の、各空間チャネルに対応する固有値を含む第１固有値シーケンスを取得する。

具体的には、第１行列Ｔ（ｆ）の第１固有値シーケンスを、それぞれλ_ｉ（ｉ＝１、２、・・・Ｍ）として求め、すなわちＴ（ｆ）の固有値シーケンスはλ_１、λ_２、・・・、λ_Ｍである。

ステップＳ２０５において、第１固有値シーケンスに基づいて、ＭＩＭＯ等化器のＭウェイの出力データの空間多重光ファイバ特徴パラメータを取得する。ここで、特徴パラメータはモード依存損失を含む。

具体的には、第１固有値シーケンス中のλ_ｋはｋ番目の空間チャネルに対応し、λ_ｊはｊ番目の空間チャネルに対応し、ｋ番目の空間チャネルに対応する固有値とｊ番目の空間チャネルに対応する固有値との比の値に基づいて、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネルのモード依存損失を得る。

ステップＳ２０６において、ＭＩＭＯ等化器の入力データと出力データとの対応関係に基づいて、Ｍウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータにそれぞれ対応するＭウェイの入力データを特定し、Ｍ個の空間チャネルに対応する空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得る。

具体的には、数モード光ファイバに基づく強結合システムを例示する。数モード光ファイバが６つのモードをサポートし、ＬＰ０１、ＬＰ１１ａ、ＬＰ１１ｂ、および各直線偏波モードの対応する２つの偏波にそれぞれ対応すると仮定する。図２に示すように、ＬＰ０１ｘ、ＬＰ０１ｙ、ＬＰ１１ａｘ、ＬＰ１１ａｙ、ＬＰ１１ｂｘ、ＬＰ１１ｂｙの合計６ウェイのデータをそれぞれＸ１、Ｘ２、…Ｘ６と表記し、対応するＭＩＭＯ等化の出力をＹ１、Ｙ２、…Ｙ６と表記する。ＭＩＭＯサブフィルタの時間領域係数はＷ_ｉｊ（ｎ）であり、ここで、ｉ，ｊ∈｛１，２，３，４，５，６｝であり、ｊウェイの入力とｉウェイの出力を有するサブフィルタの時間領域係数を表し、ｎ∈｛１，２，……Ｎ｝はフィルタタップの識別子であり、Ｎはタップの数である。得られたサブフィルタ係数Ｗ_ｉｊ（ｎ）のフーリエ変換を求めて各サブフィルタの周波数応答行列Ｗ_ｉｊ（ｆ）を得て、ＭＩＭＯフィルタの周波数領域フィルタ全体をＷ（ｆ）と表記し、Ｗ（ｆ）の共役であるＷ^＊（ｆ）＝ｃｏｎｊ（Ｗ（ｆ））とＷ（ｆ）とを乗算して行列Ｔ（ｆ）＝Ｗ^＊（ｆ）Ｗ（ｆ）を得る。Ｔ（ｆ）の第１固有値を、それぞれλ_ｉ（ｉ＝１，２，．．．６）として求め、そのうちの１つのモードｊを参照として選択すると、各モードのモード依存損失は下式に表すことができる。

本願の実施例によれば、ＭＩＭＯ等化器における時間領域係数を使用してモード依存損失を計算するため、光時間領域リフレクトメトリ（ｏｐｔｉｃａｌ ｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ ｒｅｆｌｅｃｔｏｍｅｔｅｒ、ＯＴＤＲ）を用いてモード依存損失を事前測定する後方散乱法と比べて、モード依存損失をリアルタイムに監視し、マルチスパン光ファイバリンクの全体特徴を特徴付けることができる。また、出力シーケンスＹ１、Ｙ２、…ＹＭと入力シーケンスＸ１、Ｘ２、…ＸＭとの間の対応関係を取得することにより、ブラインド等化器の出力シーケンス間の切替の問題を回避して、モード依存損失の正確性を保証することができる。

本願の第３実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法に関し、第３実施例は、第２実施例とほぼ同じであるが、相違点は以下の通りである。本実施例において、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータは、微分群遅延をさらに含み、本実施例の具体的な流れは、図４に示すように、以下のステップを含む。

ステップＳ３０１において、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得する。

ステップＳ３０２において、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得る。

ステップＳ３０１およびステップＳ３０１は、実施例１におけるステップＳ１０１およびステップＳ１０２とそれぞれ同じであり、ここでは説明を省く。

ステップＳ３０３において、周波数応答行列の逆行列を取得し、逆行列を周波数について偏微分して第２行列を得て、第２行列の転置行列と前記逆行列とを乗算し、さらに虚部単位を乗算して、第３行列を得る。

ステップＳ３０４において、各周波数ポイントにおける第３行列の、各周波数ポイントにおいて各空間チャネルに対応する固有値を含む第２固有値シーケンスを取得する。

具体的には、各周波数ポイントｆにおける第３行列の第２固有値シーケンスχ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・Ｍ）を求め、すなわち、第２固有値シーケンスはχ_１、χ_２、・・・、χ_Ｍを含む。

ステップＳ３０５において、第２固有値シーケンスに基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの微分群遅延を取得する。

一例において、固有値の周波数０ポイントにおける値とすることで、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネル、すなわち、モードｊに対するモードｋの微分群遅延
ＤＭＧＤ_ｋｊ＝χ_ｋ｜_ｆ＝０－χ_ｊ｜_ｆ＝０（ｋ，ｊ＝１，２，．．．Ｍ，ｋ≠ｊ）
を得ることができる。

ここで、１つの空間チャネルは１つのモードに対応しており、例えば、ｋ番目の空間チャネルはモードｋに対応している。

ステップＳ３０６において、空間分割多重光ファイバのモード依存損失を取得する。

具体的には、ステップＳ３０６は、第２実施例におけるステップＳ２０３からステップＳ２０５のモード依存損失を取得するステップと同様であるため、ここでは説明を省く。なお、本実施例における微分群遅延を取得するステップ、すなわちステップＳ３０３からステップＳ３０５と、モード依存損失を取得するステップとの順序は限定されない。つまり、微分群遅延を先に計算してもよいし、モード依存損失を先に計算してもよいし、両者を並列に実行してもよい。

ステップＳ３０７において、ＭＩＭＯ等化器の入力データと出力データとの対応関係に基づいて、Ｍウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータにそれぞれ対応するＭウェイの入力データを特定し、Ｍ個の空間チャネルに対応する空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得る。

具体的には、ステップＳ３０７は、第２実施例におけるステップＳ２０６と同様であり、表現の重複を避けるために、ここでは説明を省く。

第３行列固有値シーケンスχ_ｉ（ｆ）を求め、第３行列固有値シーケンスに基づいて以下の２つの方法で微分群遅延の大きさを推定する。固有値の周波数０ポイントにおける値とすることで、モードｊに対するモードｋの差分群遅延
ＤＭＧＤ_ｋｊ＝χ_ｋ｜_ｆ＝０－χ_ｊ｜_ｆ＝０（ｋ，ｊ＝１，２，．．．６，ｋ≠ｊ）
を得ることができる。

本願の実施例によれば、ＭＩＭＯ等化器内のフィルタの時間領域係数を用いて微分群遅延を計算するため、スペックル干渉の方法に比べて、微分群遅延をリアルタイムに測定して、モード依存分散および他のモードの影響を排除し、測定精度を向上させることができる。

本願の第４実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法に関し、第４実施例は、第３実施例とほぼ同じであるが、相違点は以下の通りである。本実施例において、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータは、モード依存分散をさらに含み、本実施例の具体的な流れは、図５に示すように、以下のステップを含む。

ステップＳ４０１において、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得する。

ステップＳ４０２において、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得る。

ステップＳ４０３において、周波数応答行列の逆行列を取得し、逆行列を周波数について偏微分して第２行列を得て、第２行列の転置行列と逆行列とを乗算し、さらに虚部単位を乗算して、第３行列を得る。

ステップＳ４０４において、各周波数ポイントにおける第３行列の、各周波数ポイントにおいて各空間チャネルに対応する固有値を含む第２固有値シーケンスを取得する。

ステップＳ４０１からステップＳ４０４は、実施例１におけるステップＳ３０１およびステップＳ３０４とそれぞれ同じであり、ここでは説明を省く。

ステップＳ４０５において、ｋ番目とｊ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値を角周波数についてそれぞれ偏微分を求め、第１偏微分と第２偏微分をそれぞれ得る。

ステップＳ４０６において、第１偏微分と第２偏微分との差を求め、モード依存分散を得る。

ステップＳ４０７において、モード依存損失と微分群遅延を取得する。

具体的には、ステップＳ４０７におけるモード依存損失と微分群遅延を取得するステップは、実施例３と同様であるため、ここでは説明を省く。また、モード依存損失、微分群遅延およびモード依存分散の３つのパラメータを取得する順序は限定されない。

ステップＳ４０８において、ＭＩＭＯ等化器の入力データと出力データとの対応関係に基づいて、Ｍウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータにそれぞれ対応するＭウェイの入力データを特定し、Ｍ個の空間チャネルに対応する空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得る。

本実施例における空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法は、図６に示すような機器に適用することができ、この機器はＭＩＭＯ等化器、アドレス指定ユニット、監視ユニットおよび表示システムまたはシステム管理ユニットを含み、監視ユニットはモード依存損失ユニット、微分群遅延監視ユニットおよびモード依存色度分散監視ユニットを含む。ＭＩＭＯ等化器の主な役割は、空間分割多重光ファイバに対してモードと偏波の分離を行うことであり、同時にチャネル内の一部の損傷、例えば微分群遅延、モード依存損失、モード依存色度分散などについて等化することである。

監視ユニットの３つの機能モジュールは、ＭＩＭＯ等化器から等化器係数、すなわち各サブフィルタの時間領域係数を取得し、監視される微分群遅延（ＤＭＧＤ）、モード依存色度分散（ＭＣＤ）、およびモード依存損失（ＭＤＬ）の値を得る。

アドレス指定ユニットの役割は、出力シーケンスＹ_１、Ｙ_２、．．．Ｙ_Ｍを入力シーケンスＸ_１、Ｘ_２、・・・Ｘ_Ｍに対応させることで、ブラインド等化器の出力シーケンス間の切替問題を回避することである。例えば、モード１の信号とモード２との間でデータストリームの切替が発生したとすると、出力されるシーケンスＹ_１、Ｙ_２は、実際にはモード２およびモード１におけるデータに対応しているので、監視されたモード１に関する特徴パラメータは実際にはモード２に関するものであり、モード２に関する特徴パラメータは実際にはモード１に関するものである。

したがって、監視ユニットの３つの機能モジュールにより微分群遅延（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｍｏｄｅ Ｇｒｏｕｐ Ｄｅｌａｙ、ＤＭＧＤ）、モード依存色度分散（ＭＣＤ）、およびモード依存損失（ＭＤＬ）を得てから、アドレス指定ユニットにより得られた出力シーケンスおよび入力シーケンスに基づいて、対応する空間チャネルの特徴パラメータを見出し、測定表示システムまたはシステム管理ユニットにフィードバックする。

以下では、マルチコアファイバに基づく強結合システムおよび部分結合に基づく空間分割多重システムを例として、空間分割多重システムにおける特徴パラメータの監視方法の実際の応用を説明する。

具体的には、強結合マルチコア光ファイバに基づいて、異なるコア間では結合してスーパーモードが形成される。３コア光ファイバを例にとると、３コア光ファイバの横断面構造は図７に示されており、３ウェイの偏波多重されたコア間の信号に対して、デマルチプレクサおよびコヒーレント受信機によるフロントエンド処理を行ってから、デジタル信号処理ＤＳＰにおいて、３コア光ファイバ内の６ウェイのデータ（各コア内に２つの偏波がある）を、ＭＩＭＯ等化を利用して処理し、特徴パラメータを算出する。Ｃｏｒｅ１、Ｃｏｒｅ２、ｃｏｒｅ３内の６ウェイのデータをＣｏｒｅ１ｘ、ｃｏｒｅ１ｙ、ｃｏｒｅ２ｘ、ｃｏｒｅ２ｙ、ｃｏｒｅ３ｘ、ｃｏｒｅ３ｙの順に配列し、６ウェイのデータをそれぞれＸ１、Ｘ２、・・・Ｘ６と表記し、対応するＭＩＭＯ等化の出力をＹ１、Ｙ２、・・・Ｙ６と表記し、ＭＩＭＯサブフィルタの時間領域係数はＷ_ｉｊ（ｎ）であり、ここで、ｉ，ｊ∈｛１，２，３，４，５，６｝であり、入力がコアｊで出力がコアｉであるサブフィルタ係数を表し、ｎ∈｛１，２，……Ｎ｝はフィルタタップの識別子であり、Ｎはタップの数である。強結合３コア光ファイバにおいて、モード依存分散を計算するステップは以下の通りである。

モード依存分散および微分群遅延を算出するための監視は、以下のステップを使用することができる。

固有値χ_ｉ（ｆ）を用いて微分群遅延を求めるには、次の２つの方法がある。

固有値の周波数０ポイントにおける値とすることで、空間チャネルｊに対する空間チャネルｋの微分群遅延
ＤＭＧＤ_ｋｊ＝χ_ｋ｜_ｆ＝０－χ_ｊ｜_ｆ＝０（ｋ，ｊ＝１，２，．．．６，ｋ≠ｊ）。
を得ることができる。

具体的には、部分結合の空間分割多重システムの場合について説明する。３つのモードの場合を例にとると、ファイバチャネルが、ＬＰ０１、ＬＰ１１ａ、およびＬＰ１１ｂの３つの空間モードをサポートし、モードＬＰ０１とＬＰ１１との間は弱結合であり、ＬＰ１１ａとＬＰ１１ｂとの間は強結合であると仮定すると、ＭＩＭＯ等化部分では、２つの小さいＭＩＭＯ、すなわち、ＬＰ０１モードを処理する１つの２ｘ２のＭＩＭＯと、ＬＰ１１ａおよびＬＰ１１ｂモードを処理する４ｘ４の１つのＭＩＭＯを使用することができる。同様に、その４×４のＭＩＭＯ部分は、依然として、モード内の微分群遅延、色度分散、およびモード依存損失を監視するために使用することができる。その２ｘ２のＭＩＭＯ部分は、ＬＰ０１モードの２つの偏波間の偏波依存損失、偏波モード分散、および残留色度分散パラメータを推定するものであり、具体的な計算手順は上記と似ているため、ここでは説明を省く。

本願の実施例において、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を用いてモード依存分散を監視するため、平均分散を測定する従来の方法に比べて、モード依存分散をリアルタイムに監視することができるため、空間分割多重光ファイバの各空間チャネルにおける色度分散の不一致の特徴に合わせて、各モード間の分散を正確に測定することができる。

上記の各種方法のステップ分けは、単に明確に説明するためになされたものであり、実装時に１つのステップに統合するか、又は一部のステップを複数のステップに再分割することができ、同一の論理的関係が含まれていれば、いずれも本願の保護範囲内に含まれること、アルゴリズム及びプロセスの中核となる設計を変更せずに、そのアルゴリズム又はプロセスに重要でない修正を加えたり、又は重要でない設計を導入したりしたものであれば、いずれも本願の保護範囲内に含まれることは、理解できるであろう。

本発明の第５実施例は、空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視装置に関し、図８に示すように、この装置は、ＭＩＭＯ等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得するように構成された時間領域係数モジュール５０１と、各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得るように構成された変換モジュール５０２と、周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得るように構成された特徴パラメータ取得モジュール５０３とを備える。

一つの具体例において、特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、周波数応答行列に基づいて、ＭＩＭＯ等化器のＭウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得し、ＭＩＭＯ等化器の入力データと出力データとの対応関係に基づいて、Ｍウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータにそれぞれ対応するＭウェイの入力データを特定し、Ｍ個の空間チャネルに対応する空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得るように構成されている。

１つの具体例において、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータは、モード依存損失を含む。特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、周波数応答行列と周波数応答行列の共役とを乗算して乗算後の第１行列を得て、第１行列の、第１固有値シーケンスは各空間チャネルに対応する固有値を含む第１固有値シーケンスを取得し、ｋ番目の空間チャネルに対応する固有値とｊ番目の空間チャネルに対応する固有値との比の値に基づいて、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネルのモード依存損失を得るように構成されており、ここで、ｋとｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である。

１つの具体例において、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータは、モード依存損失を含む。特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、下式により、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネルのモード依存損失を得るように構成されている。

ここで、λ_ｋはｋ番目の空間チャネルに対応する固有値であり、λ_ｊはｊ番目の空間チャネルに対応する固有値であり、Ｍは空間チャネルの数である。

１つの具体例において、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータは、微分群遅延および／またはモード依存分散を含む。特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、周波数応答行列の逆行列を取得し、逆行列を周波数について偏微分して第２行列を得て、第２行列の転置行列と逆行列とを乗算し、さらに虚部単位を乗算して、第３行列を得て、各周波数ポイントにおける第３行列の、各周波数ポイントにおいて各空間チャネルに対応する固有値を含む第２固有値シーケンスを取得し、第２固有値シーケンスに基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得するように構成されている。

１つの具体例において、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータは、微分群遅延を含む。特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、ｋ番目の空間チャネルとｊ番目の空間チャネルの周波数０ポイントにおいて対応する固有値をそれぞれ取得し、ｋ番目の空間チャネルの周波数０ポイントにおいて対応する固有値とｊ番目の空間チャネルの周波数０ポイントにおいて対応する固有値との差を、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネルの微分群遅延とするように構成されており、ここで、ｋとｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である。

１つの具体例において、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータは、微分群遅延を含む。特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、ｋ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値の和を求めて、第１加算値を得て、ｊ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値の和を求めて、第２加算値を得て、第１加算値と第２加算値との差を取り、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネルの微分群遅延とするように構成されており、ｋとｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である。

１つの具体例において、空間分割多重光ファイバ特徴パラメータは、モード依存分散を含む。特徴パラメータ取得モジュール５０３はさらに、ｋ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値を角周波数について偏微分を求め、第１偏微分を得て、ｊ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値を角周波数について偏微分を求め、第２偏微分を得て、第１偏微分と第２偏微分との差を、ｊ番目の空間チャネルに対するｋ番目の空間チャネルのモード依存分散とするように構成されており、ｋとｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である。

本実施例は、上記方法実施例に対応するシステム実施例であり、本実施例は上記方法実施例と組み合わせて実施できることは、容易に理解できる。上記方法実施例で記載された関連する技術的詳細は、本実施形態においても有効であるため、重複を減らすためにここでは説明を省く。したがって、本実施形態で記載された関連する技術的詳細は、上記方法実施例にも適用可能である。

なお、本実施例にかかる各モジュールはいずれも論理モジュールであり、実際の応用において、１つの論理ユニットは１つの物理ユニットであってもよく、１つの物理ユニットの一部であってもよく、さらに、複数の物理ユニットの組み合わせで実現してもよい。また、本願の創造的な部分を強調するために、本願で提起された技術的課題の解決にあまり関係のない手段は本実施形態には導入されていないが、これは本実施形態に他の手段が存在しないことを示しているわけではない。

本願の第６実施例は電子機器に関する。図９に示すように、少なくとも１つのプロセッサ６０１と、少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリ６０２とを含み、メモリには少なくとも１つのプロセッサにより実行できる指令が記憶されており、指令が少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、少なくとも１つのプロセッサにより上記実施例における空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法を実行できる。

ここで、メモリおよびプロセッサはバス方式で接続され、バスは任意の数の相互接続されたバスおよびブリッジを含むことができ、バスによって１つまたは複数のプロセッサとメモリの様々な回路が一つに接続される。バスはまた、周辺機器、電圧安定器、およびパワーマネジメント回路などの様々な他の回路を一つに接続することができるが、これらは当分野で周知なことであるので、本文ではこれ以上説明しない。バスインターフェースは、バスとトランシーバとの間のインターフェースを提供する。トランシーバは、１つの素子であってもよく、複数の受信機および送信機のような複数の素子であってもよく、伝送媒体上で様々な他の装置と通信するための手段を提供する。プロセッサによって処理されたデータはアンテナを介して無線媒体で伝送され、さらに、アンテナはまたデータを受信して、プロセッサにデータを伝送する。

プロセッサは、バスの管理および通常の処理を担う以外にも、さらにタイミング、周辺インターフェース、電圧調整、電源管理、およびその他の制御機能を含む様々な機能を提供することができる。一方、メモリは、プロセッサによりオペレーションを実行するときに使用されるデータを記憶するために使用されてもよい。

本願の第７実施例は、コンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体に関する。コンピュータプログラムがプロセッサにより実行された時、上記の方法実施例を実現する。

すなわち、当業者であれば、上記の実施例の方法における全部または一部のステップを実施することは、プログラムによって関連するハードウェアに指令することによって実現できることは、理解できるであろう。このプログラムは１つの記憶媒体に記憶され、１つの装置（ワンチップコンピュータ、チップなどであってもよい）またはプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）に本願の各実施例の方法の全部または一部のステップを実行させるためのいくつかの指令を含む。一方、上記記憶媒体は、ＵＳＢメモリ、リムーバブルハードディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスク等、プログラムコードを記憶可能な種々の媒体を含む。

当業者であれば、上記の各実施例は、本出願を実施するための具体的な実施形態であり、実際の応用においては、本願の精神及び範囲を逸脱することなく、形式的に及び細部に様々な変更を加えることができることを理解することができる。

Claims (11)

1. 空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法であって、
   ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｏｕｔｐｕｔ：多入力多出力）等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得するステップと、
   前記各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、前記ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得るステップと、
   前記周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得るステップと
   を含む空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
2. 前記周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得る前記ステップは、
   前記周波数応答行列に基づいて、前記ＭＩＭＯ等化器のＭウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得するステップと、
   前記ＭＩＭＯ等化器の入力データと出力データとの対応関係に基づいて、前記Ｍウェイの出力データの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータにそれぞれ対応するＭウェイの入力データを特定し、Ｍ個の空間チャネルに対応する前記空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得るステップと
   を含む請求項１に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
3. 前記空間分割多重光ファイバ特徴パラメータはモード依存損失を含み、
   前記周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得る前記ステップは、
   前記周波数応答行列と前記周波数応答行列の共役とを乗算して乗算後の第１行列を得るステップと、前記第１行列の、各前記空間チャネルに対応する固有値を含む第１固有値シーケンスを取得するステップと、
   ｋ番目の空間チャネルに対応する固有値とｊ番目の空間チャネルに対応する固有値との比の値に基づいて、前記ｊ番目の空間チャネルに対する前記ｋ番目の空間チャネルのモード依存損失を得るステップとを含み、
   前記ｋと前記ｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である
   請求項１から２の何れか一項に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
5. 前記特徴パラメータは、微分群遅延および／またはモード依存分散を含み、
   前記周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバの特徴パラメータを得る前記ステップは、
   前記周波数応答行列の逆行列を取得するステップと、
   前記逆行列を周波数について偏微分して第２行列を得るステップと、
   前記第２行列の転置行列と前記逆行列とを乗算し、さらに虚部単位を乗算して、第３行列を得るステップと、
   前記各周波数ポイントにおける前記第３行列の、各周波数ポイントにおいて前記各空間チャネルに対応する固有値を含む第２固有値シーケンスを取得するステップと、
   前記第２固有値シーケンスに基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得するステップと
   を含む請求項１に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
6. 前記特徴パラメータは微分群遅延を含み、前記第２固有値シーケンスに基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得する前記ステップは、
   ｋ番目の空間チャネルとｊ番目の空間チャネルの周波数０ポイントにおいて対応する固有値をそれぞれ取得するステップと、
   前記ｋ番目の空間チャネルの周波数０ポイントにおいて対応する固有値と前記ｊ番目の空間チャネルの周波数０ポイントにおいて対応する固有値との差を、前記ｊ番目の空間チャネルに対する前記ｋ番目の空間チャネルの微分群遅延とするステップとを含み、
   前記ｋと前記ｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である
   請求項５に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
7. 前記特徴パラメータは微分群遅延を含み、前記第２固有値シーケンスに基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得する前記ステップは、
   ｋ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値の和を求めて、第１加算値を得るステップと、
   ｊ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値の和を求めて、第２加算値を得るステップと、
   前記第１加算値と第２加算値との差を取り、前記ｊ番目の空間チャネルに対する前記ｋ番目の空間チャネルの微分群遅延とするステップとを含み、
   前記ｋと前記ｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である
   請求項５に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
8. 前記特徴パラメータはモード依存分散を含み、前記第２固有値シーケンスに基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを取得する前記ステップは、
   ｋ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値を角周波数について偏微分を求め、第１偏微分を得るステップと、
   ｊ番目の空間チャネルの各周波数ポイントにおいて対応する固有値を角周波数について偏微分を求め、第２偏微分を得るステップと、
   前記第１偏微分と前記第２偏微分との差を、前記ｊ番目の空間チャネルに対する前記ｋ番目の空間チャネルのモード依存分散とするステップとを含み、
   前記ｋと前記ｊとは異なる自然数であり、取りうる最大値がいずれも空間チャネルの数以下である
   請求項５に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法。
9. 空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視装置であって、
   ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｏｕｔｐｕｔ：多入力多出力）等化器の各サブフィルタの時間領域係数を取得するように構成された時間領域係数モジュールと、
   前記各サブフィルタの時間領域係数に基づいて各サブフィルタの周波数応答を取得し、前記ＭＩＭＯ等化器の周波数応答行列を得るように構成された変換モジュールと、
   前記周波数応答行列に基づいて各空間チャネルの空間分割多重光ファイバ特徴パラメータを得るように構成された特徴パラメータ取得モジュールと
   を備える空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視装置。
10. 電子機器であって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリとを備え、
    前記メモリには前記少なくとも１つのプロセッサにより実行できる指令が記憶されており、前記指令が前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサにより請求項１から８の何れか一項に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法を実行できる
    電子機器。
11. コンピュータ可読記憶媒体であって、
    コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行された場合、請求項１から８の何れか一項に記載の空間分割多重光ファイバの特徴パラメータ監視方法を実現する
    コンピュータ可読記憶媒体。

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