JP6127627B2 - 光ネットワーク・シミュレーションの最適化 - Google Patents

Description

本稿で論じる実施形態は光ネットワーク設計に関する。

光ネットワークは世界中でデータを送信するために設置されている。光ネットワークの増え続けるデータ・スループット要求のため、光ネットワーク内のデータ・レートも増大し続けてきた。光ネットワーク内のデータ・レートを増大させる一つの方法は、光信号によって担持されるデータの量を増すことである。たとえば、光信号の単純な振幅変調を実行する代わりに、光信号の各偏光成分がデータで変調されてもよい。光信号の各偏光成分を変調することによって、データ・レートは、光信号の振幅を単に変調するのに比べて二倍になりうる。

既存の光ネットワークが追加的な変調フォーマットをサポートするようアップグレードされ、新たな光ネットワークが構築されるにつれて、光ネットワーク内の光信号の正確な伝送品質を保証するためには、光ネットワーク設計の理解が不可欠となっている。光ネットワーク設計の不可欠な構成要素は、光ネットワークの伝送特性のモデル化でありうる。光ネットワークの伝送特性のモデル化は、色分散、非線形効果、偏光効果その他といった伝送劣化因子がいかに光ネットワーク内の光信号に影響しうるかに対する洞察を提供する。特に、より高いデータ・レートにおいては、これらの劣化因子間の相互作用が特に重要となることがある。こうした劣化因子を正確にモデル化することは、光モデル化システムを使った数千ものシミュレーションを必要とすることがあり、その結果、モデル化時間が長大になる。

本願で請求される主題は、何らかの欠点を解決する実施形態や上記のような環境でのみ動作する実施形態に限定されるものではない。むしろ、上記の背景は、本稿に記載されるいくつかの実施形態が実施されうる一つの例示的な技術分野を例解するために与えられているものである。

ある実施形態のある側面によれば、光信号伝送経路をモデル化する方法が、光ネットワークのパラメータおよび光信号伝送経路内の光信号の偏光状態をランダムに変化させることに基づいて光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性を取得することを含んでいてもよい。本方法はまた、前記パラメータおよび前記光信号の第一の固定した偏光状態に基づいて前記光信号伝送経路の第二の伝送特性を取得することを含んでいてもよい。本方法はまた、前記第一の伝送特性と前記第二の伝送特性との相関を調べて、前記光信号の有効偏光状態を取得することを含んでいてもよい。前記パラメータおよび前記光信号の有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションは、前記第一の伝送特性を近似しうる伝送特性を生成しうる。

実施形態の目的および利点は、少なくとも、請求項において具体的に指摘されている要素、特徴および組み合わせによって認識され、達成されるであろう。

上記の概括的な記載および以下の詳細な説明はいずれも例示的かつ説明用のものであって、請求項に記載される発明を制約するものではないことは理解しておくものとする。

例示的な実施形態が、付属の図面を使って、さらなる具体性および詳細さで記載され、説明される。
例示的な光ネットワークのブロック図である。 ＡおよびＢは、光信号および該光信号の偏光依存性損失の例示的な成分を例解する図である。 光信号伝送経路の伝送特性をモデル化する例示的なシステムのブロック図である。 例示的なモデル化された光信号伝送経路のブロック図である。 Ａ〜Ｄは、図４のそれぞれ直線A-A、B-B、C-C、D-Dに沿った第一の例示的な断面図である。 Ａ〜Ｄは、図４のそれぞれ直線A-A、B-B、C-C、D-Dに沿った第二の例示的な断面図である。 光信号の有効偏光状態を得るために伝送特性の相関を調べるために使われる例示的なグラフである。 光ネットワークをモデル化する例示的な方法のフローチャートである。 本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に従ってみな構成される、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化する例示的なシステムのブロック図である。

本稿に記載されるいくつかの実施形態は、光ネットワーク内の光信号伝送経路をモデル化する方法を含んでいてもよい。特に、本稿に記載されるいくつかの実施形態は、従来技術により光信号伝送経路をモデル化するシミュレーションの数に比べて、光信号伝送経路をモデル化するためのシミュレーションの数を減らす、光信号伝送経路をモデル化する方法を含んでいてもよい。

いくつかの従来技術では、光信号が光信号伝送経路を進む際の光信号の偏光状態のランダムな回転のため、光ネットワーク内の光信号伝送経路の劣化因子を正確にモデル化するためには数千または数万のシミュレーションが実行される。光信号伝送経路をモデル化するためのシミュレーションの数を減らすため、光信号伝送経路をモデル化する方法は、光ネットワークのあるパラメータおよび光信号伝送経路内の光信号の偏光状態をランダムに変化させることに基づいて光ネットワークの光信号伝送経路の第一の伝送特性を取得することを含んでいてもよい。本方法はまた、前記パラメータおよび前記光信号の第一の固定した偏光状態に基づいて前記光信号伝送経路の第二の伝送特性を取得することを含んでいてもよい。前記第一の伝送特性は前記第二の伝送特性との相関を調べられて、前記パラメータおよび前記光信号の有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションが、前記第一の伝送特性を近似するよう、前記光信号の有効偏光状態が得られる。

光信号の有効偏光状態を使うことは、二桁ないし三桁少ないシミュレーションを実行することによる光ネットワークの正確なモデル化を許容しうる。たとえば、いくつかの実施形態では、普通なら数千または数万回のシミュレーションを必要とする結果を得るために、十回またはそれ未満のシミュレーションが、光信号の有効偏光状態を使って実行されてもよい。

本発明の実施形態について、付属の図面を参照して説明する。

図１は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成された、例示的な光ネットワーク１００のブロック図である。光ネットワーク１００は、光ネットワーク１００のコンポーネントによって通信される一つまたは複数の光信号を転送するよう構成された光ファイバー１４０を含んでいてもよい。光ファイバー１４０によって結合された光ネットワーク１００のコンポーネントは、末端ノード１１０ａ、１１０ｂおよび光ノード１３０を含んでいてもよい。光ネットワーク１００は末端ノード１１０ａ、１１０ｂをもつポイントツーポイントの光ネットワークとして図示されているが、光ネットワーク１００はリング光ネットワーク、メッシュ光ネットワークまたは他の任意の光ネットワークまたはネットワークの組み合わせとして構成されてもよい。光ネットワーク１００は、短距離（short-haul）ネットワーク、長距離（long-haul）ネットワークまたは他の任意の光ネットワークまたは光ネットワークの組み合わせとして使われてもよい。光ファイバー１４０は、中でもシングルモード・ファイバー（SMF: Single-Mode Fiber）、向上大有効面積ファイバー（E-LEAF: Enhanced Large Effective Area Fiber）、分散補償ファイバー（DCF: Dispersion Compensating Fiber）、マルチモード・ファイバー（MMF: Multi-Mode Fiber）およびそれらの組み合わせのような任意の好適な型の光ファイバーを含みうる。

末端ノード１１０ａは、一つまたは複数のトランシーバ１１２、マルチプレクサ１１４および増幅器１１６を含んでいてもよい。各トランシーバ１１２は、データをエンコードするために光信号を変調し、該光信号を光ネットワーク１００内で送信するよう構成された任意の型のトランシーバを含みうる。トランシーバ１１２によって送信された光信号のそれぞれは、異なる特定の波長を中心としていてもよく、波長チャネルと称されてもよい。マルチプレクサ１１４は、トランシーバ１１２からの複数の波長チャネルを多重化信号に組み合わせて、該多重化信号を光ファイバー１４０中に送信してもよい。たとえば、マルチプレクサ１１４は波長選択性スイッチ（WSS: wavelength selective switch）を含んでいてもよい。増幅器１１６は、多重化信号を増幅するよう構成されていてもよく、いくつかの実施形態では、光リピーターを含んでいてもよい。

光ノード１３０は増幅器１３２、光分散補償モジュール（DCM: dispersion compensating module）１３４および挿入／分岐モジュール（ADM: add/drop module）１３６を含んでいてもよい。増幅器１３２は増幅器１１６と同様であってもよく、多重化信号を増幅するよう構成されていてもよい。DCM １３４は多重化信号内でデータを担持する一つまたは複数の波長チャネルに対して光分散補償を実行するよう構成されていてもよい。ADM １３６は、多重化信号内でデータを担持する波長チャネルを挿入または分岐するとともに、波長チャネルの一つまたは複数の光分散を補償するよう構成されていてもよい。

末端ノード１１０ｂは、トランシーバ１２２、デマルチプレクサ１２０、増幅器１２４およびDCM １２６を含んでいてもよい。増幅器１２４は、多重化信号を増幅するよう構成されていてもよく、いくつかの実施形態では、光リピーターを含んでいてもよい。DCM １２６は多重化信号の一つまたは複数の波長チャネルに対して光分散補償を実行するよう構成されていてもよい。デマルチプレクサ１２０は、増幅器１２４および／またはDCM １２６から受け取った増幅された多重化信号を、別個の波長チャネルに分離するよう構成されていてもよい。各波長チャネルは諸トランシーバ１２２のうちの対応するものに渡されてもよい。たとえば、デマルチプレクサ１２０は波長選択性スイッチ（WSS）を含んでいてもよい。各トランシーバ１２２は、対応する波長チャネルを受信し、それを復調して電気信号にするよう構成された任意の型のトランシーバを含みうる。いくつかの実施形態では、トランシーバ１２２は、デジタル信号処理を含むコヒーレントな受信機（coherent receiver）であってもよい。

いくつかの実施形態では、図のような光ネットワーク１００は、末端ノード１１０ａ、１１０ｂの間に延在し、これらを含む光信号伝送経路であってもよい。他の実施形態では、光ネットワーク１００内の光信号伝送経路は末端ノード１１０ａと光ノード１３０の一つとの間に延在していてもよい。光ネットワーク１００は、一つまたは複数の光信号伝送経路を含む例示的な光ネットワークとして例示されているのであり、限定するべきではない。いくつかの実施形態では、光ネットワーク１００は二つより多くまたは二つより少ない光ノード１３０を含んでいてもよい。代替的または追加的に、光ノード１３０は、図１に示したもの以外の構成要素を含んでいてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、末端ノード１１０ａ、１１０ｂは図１に示したもの以外の構成要素を含んでいてもよい。代替的または追加的に、末端ノード１１０ａ、１１０ｂはいずれも、光ネットワーク１００を通じて光信号を受信および送信するよう構成されていてもよい。

光ネットワーク１００は、光ネットワークの光モデル化（optical modeling）を論じるときに例示的な光ネットワークとして使用されうる。光ネットワークの光モデル化は、光ネットワークにおける光信号伝送経路の伝送特性を決定することを含んでいてもよい。光信号伝送経路の伝送特性は、色分散（CD: chromatic dispersion）、非線形（NL: nonlinear）効果、偏光モード分散（PMD: polarization mode dispersion）および変更依存性損失（PDL: polarization dependent loss）のような偏光効果、増幅された自発放射（ASE: amplified spontaneous emission）その他といった伝送劣化因子がいかに光信号伝送経路に沿った光信号に影響しうるかに対する洞察を提供する。たとえば、光ネットワーク１００の光モデル化は、増幅器１１６、１３２、１２４、ADM １３６、DCM １３４、光ファイバー１４０およびその他のコンポーネントといった光ネットワーク１００内のさまざまな構成要素がどのように光ネットワーク１００内の光信号伝送経路に沿って伝送される光信号の伝送劣化につながるかに対する洞察を提供しうる。特に、光ネットワーク１００内の光信号伝送経路の光モデル化は、種々の伝送劣化因子の個別的な型がどのように光信号の伝送劣化につながるかに対する洞察を提供しうる。

上記のように、伝送劣化因子は、光信号の信号劣化につながりうる。光信号の劣化は、光信号対雑音比（OSNR: optical signal to noise ratio）ペナルティーとして表現されてもよい。よって、個別的な劣化因子に起因する光信号の劣化は、その劣化因子のOSNRペナルティーと称されてもよい。たとえば、PDLに起因する光信号の劣化は、PDL OSNRペナルティーと称されてもよい。光信号のOSNRを低下させることのほか、劣化因子は、光信号に対して他の効果をもつこともある。たとえば、ファイバー複屈折が、光信号の偏光状態をランダムに回転させることがある。光信号の偏光状態のランダムな回転は、結果としてPDLのランダムな蓄積（accumulation）につながる。PDLは、PDLの軸と光信号の偏光の軸との間の配向または角度に基づいて蓄積するからである。状況によっては、特により高いデータ・レート、たとえば毎秒40ギガビットまたはそれ以上のデータ・レートでは、PDLは、NL効果のような他の信号劣化因子から寄与されるOSNRペナルティーの量に影響しうる。図２のＡおよびＢは、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、光信号２１０およびPDL ２２０の例示的な成分を示している。光信号２１０は第一および第二の偏光成分２１２、２１４を有していてもよい。同様に、PDL ２２０は第一および第二の偏光成分２２２、２２４を有していてもよい。図２のＡに示されるように、光信号２１０およびPDL ２２０は、デカルト座標系のx軸およびy軸に関して配向されていてもよい。光信号２１０およびPDL ２２０の第一の成分２１２、２２２はy軸に沿って配向されていてもよく、光信号２１０およびPDL ２２０の第二の成分２１４、２２４はx軸に沿って配向されていてもよい。

光信号の偏光状態は、光信号２１０の第一および第二の偏光成分２１２、２１４の間の関係ならびに第一および第二の偏光成分２１２、２１４の互いに対するおよび光信号２１０の伝搬方向に対する配向を示す。少なくともいくつかの偏光状態では、光信号２１０の偏光状態をランダムに回転させることは、第一および第二の偏光成分２１２、２１４がxy平面内でランダムに回転し、それにより第一および第二の偏光成分２１２、２１４がそれぞれy軸およびx軸と整列しなくなることを示す。光信号２１０のランダム回転は左に行われても右に行われてもよく、さまざまな量の回転が行われてもよい。

図２のＢは、第一および第二の偏光成分２１２、２１４がそれぞれy軸およびx軸と整列しなくなるよう回転された光信号２１０を示す。光信号２１０が回転するとき、光信号２１０は光信号２１０の偏光軸とPDL ２２０の軸との間の角２３０をなす。光信号２１０の偏光軸とPDL ２２０との間の角２３０は、本稿では光信号２１０のPDL角と称されることがある。図２のＢに示されるような光信号２１０の偏光軸とPDL ２２０の軸との間の角２３０は45度である。この角２３０は単に例解のために示されている。角２３０は、光信号２１０が光信号伝送経路を進む際にランダムに回転されるので、変わりうる。

図３は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成された、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化する例示的なシステム３００のブロック図である。システム３００は経路計算エンジン３０６、データベース３３０、パラメータ・モジュール３４０、プロセッサ３５０、メモリ３６０およびインターフェース・モジュール３７０を含んでいてもよい。

インターフェース・モジュール３７０は、モデル化されるべき光ネットワーク内の光信号伝送経路に関するデータを受領するよう構成されていてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、インターフェース・モジュール３７０は、人とのインターフェースをもち、光信号伝送経路についてのデータを受け取るよう構成されていてもよい。代替的または追加的に、インターフェース・モジュール３７０は、ある装置からその光信号伝送経路についてのデータを受け取るよう構成されていてもよい。インターフェース・モジュール３７０は、中でもファイバー型；ファイバー長；光信号伝送経路におけるDCM、ADM、増幅器、マルチプレクサまたはデマルチプレクサのようなコンポーネントの数および／または型；データ・レート；データの変調フォーマット；光信号の入力パワー；本稿でチャネルと称されることのある信号を担持する波長の数；チャネル間隔；トラフィック需要；ネットワーク・トポロジーといった、光信号伝送経路についてのデータを受け取ってもよい。

インターフェース・モジュール３７０は、光信号伝送経路についてのデータを人から受け取るおよび／またはシミュレーション結果を人に対して出力することを容易にするための一つまたは複数の入力装置および／または出力装置を含んでいてもよいし、および／またはそのような入力装置および／または出力装置に結合されていてもよい。一つまたは複数の入力および／または出力装置は、これに限られないが、キーボード、マウス、タッチパッド、マイクロホン、ディスプレイ、タッチスクリーン・ディスプレイ、オーディオ・スピーカーなどを含んでいてもよいが、これに限定されない。

パラメータ・モジュール３４０は、光信号伝送経路について受け取られたデータに基づいて光信号伝送経路に関するパラメータを提供するよう構成されていてもよい。たとえば、パラメータ・モジュール３４０は、ファイバー型に関するパラメータ、たとえばファイバー型についての分散マップ（dispersion map）およびファイバー型の他の光学的属性を提供してもよい。もう一つの例として、パラメータ・モジュール３４０は、光信号伝送経路中のコンポーネントに関するパラメータを提供してもよい。たとえば、パラメータ・モジュール３４０によって提供されるかかるコンポーネントのパラメータは、コンポーネントのPDLおよびコンポーネントの他の光学的属性を含んでいてもよい。本質的には、パラメータ・モジュール３４０は、光信号伝送経路をモデル化するために経路計算エンジン３０６が使用することがありうる光信号伝送経路中のコンポーネントの光学的属性の一部または全部を提供してもよい。

経路計算エンジン３０６はパラメータ・モジュール３４０からのパラメータおよびインターフェース・モデル３７０からのデータを、光信号伝送経路の伝送特性を決定するために使うよう構成されていてもよい。光信号伝送経路の伝送特性は、色分散（CD: chromatic dispersion）、非線形（NL: nonlinear）効果、偏光モード分散（PMD: polarization mode dispersion）および変更依存性損失（PDL: polarization dependent loss）のような偏光効果、増幅された自発放射（ASE: amplified spontaneous emission）および／またはその他といった伝送劣化因子がいかに光信号伝送経路内の光信号に影響しうるかに対する洞察を提供してもよい。光信号伝送経路の伝送特性を決定するために、経路計算エンジン３０６は、伝送劣化因子間の相互作用を考慮してもよい。

いくつかの実施形態では、経路計算エンジン３０６は、光信号伝送経路についての各伝送劣化因子の蓄積された量を提供してもよい。代替的または追加的に、経路計算エンジン３０６は、各伝送劣化因子に起因するOSNRペナルティーを提供してもよい。代替的または追加的に、経路計算エンジン３０６は、一つまたは複数の伝送劣化因子の組み合わせに起因するOSNRペナルティーを提供してもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーが、別個に決定されたNL OSNRペナルティーおよびPDL OSNRペナルティーの組み合わせより高いことがある。組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーは、光信号伝送経路におけるNL効果とPDL効果の間の相互作用を考慮に入れることができるからである。代替的または追加的に、経路計算エンジン３０６は、光信号伝送経路の総OSNRを提供してもよい。総OSNRは、何ら劣化なしにその光信号伝送経路に沿って達成されうる最適なOSNRであってもよい。いくつかの実施形態では、経路計算エンジン３０６は、光信号伝送経路に関する追加的な情報を提供してもよい。

データベース３３０は、光信号伝送経路について経路計算エンジン３０６によって生成されたデータを記憶するよう構成されていてもよい。プロセッサ３５０は、システム３００に本稿に記載される機能および動作を実行させるコンピュータ命令を実行するよう構成されていてもよい。コンピュータ命令はプロセッサ３５０による実行のためにメモリ３６０にロードされてもよく、および／または、本稿に記載される機能および動作の実行の際に生成、受領または操作されるデータが少なくとも一時的にメモリ３６０に記憶されてもよい。

光信号伝送経路中の光信号のランダムに回転する偏光状態に起因する光信号伝送経路の伝送特性のいくつかを正確にシミュレートするためには、経路計算エンジン３０６は、光信号伝送経路の伝送特性を決定するために、光信号の変化する偏光状態を使って少なくとも千回のシミュレーションを実行することがある。特に、PDLおよびNL効果のような伝送特性およびPDLおよびNL効果の間の相互作用をシミュレートするためには、経路計算３０６は、光信号の変化する偏光状態を使って少なくとも千回のシミュレーションを実行することがある。いくつかの実施形態では、システム３００は、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーを決定してもよい。これは、PDL効果、NL効果およびPDLおよびNL効果の間の相互作用を考慮に入れてもよい。システム３００は代替的に、光信号伝送経路のPDLおよびNL効果およびPDLおよびNL効果の間の相互作用のような伝送特性を近似するために、光信号の有効偏光状態（effective state of polarization）を使ってもよい。有効偏光状態は、経路計算エンジン３０６に、光信号伝送経路の伝送特性を近似するために光信号の固定偏光状態を使って十回またはそれ未満のシミュレーションを実行することを許容する。特に、有効偏光状態は、経路計算エンジン３０６が、光信号伝送経路のPDLおよびNL効果の間の相互作用を近似することを許容する。端的に言うと、有効偏光状態は、シミュレートされるときに、光信号のランダムに変化する偏光状態をシミュレートすることから帰結する伝送特性を生成する、光信号の固定した偏光状態である。

有効偏光状態は、光信号伝送経路の異なる型については異なっていてもよい。特に、有効偏光状態は、光信号伝送経路内の異なるパラメータについては異なっていてもよい。たとえば、有効偏光状態は、光信号伝送経路の種々のファイバー型、変調フォーマットおよび／または分散特性について決定されてもよい。

特定のパラメータを用いて光信号伝送経路についての有効偏光状態を決定するために、光信号伝送経路のモデルが、経路計算エンジン３０６によるシミュレーションのための該特定のパラメータを用いて生成されてもよい。光信号伝送経路についての有効偏光状態の決定について、下記で図３、図４、図５のＡ〜Ｄ、図６のＡ〜Ｄおよび図７を参照して論じる。

図４は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、例示的なモデル化された光信号伝送経路のブロック図である。モデル化された光信号伝送経路４００は、光ファイバー４４０で相互接続されたモデル化された光ノード４１０、４１２、４１４、４１６を含む。モデル化された光ノード４１０、４１２、４１４、４１６は、図１に示される光ネットワーク１００中の末端ノード１１０ａ、１１０ｂおよび光ノード１３０のような、光ネットワーク中のノードをモデル化するための特性を表すまたはもつのでもよい。

図３〜図４を合わせて参照するに、経路計算エンジン３０６は、光信号のランダムに変化する偏光状態を用いてモデル化された光信号伝送経路４００に対して複数のシミュレーションを実行するよう構成されていてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、経路計算エンジン３０６は、モデル化された光信号伝送経路４００の1000回、5000回、10000回またはそれ以上のシミュレーションを実行してもよい。モデル化された光信号伝送経路４００内の光信号のランダムに変化する偏光状態をシミュレートするために、経路計算エンジン３０６は、シミュレーションの間に、モデル化された光信号伝送経路４００内の種々の位置において種々の配向に、光信号をランダムに回転させてもよい。あるシミュレーションの間に回転される光信号の例示的な配向は図５のＡ〜Ｄに関して示されている。

図５のＡ〜Ｄは、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、図４のそれぞれ直線A-A、B-B、C-C、D-Dに沿った第一の例示的な断面図を示している。図４の直線A-Aでは、図５のＡに示されるように、光ファイバー４４０内の光信号５２０は、光信号５２０の成分が、描かれているデカルト座標系のx軸およびy軸と整列されるよう配向されていてもよい。図４の直線B-Bでは、図５のＢに示されるように、光信号５２０は、光信号５２０の成分がもはや描かれているデカルト座標系の軸と整列されないようxy平面内で回転されていてもよい。

図４の直線C-Cでは、図５のＣに示されるように、光信号５２０は、前の諸配向とは異なる配向をもつようxy平面内で再び回転されてもよい。図４の直線D-Dでは、図５のＤに示されるように、光信号５２０は、前の諸配向とは異なる別の配向をもつようxy平面内で再び回転されてもよい。

図３〜図５の合わせて参照するに、光信号のランダムに変化する偏光状態を用いてモデル化された光信号伝送経路４００について実行される各シミュレーションについて、経路計算エンジン３０６は、モデル化された光信号伝送経路４００の蓄積されたPDL、PDL OSNRペナルティー、NL、NL OSNRペナルティーおよび／または組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーのような、モデル化された光信号伝送経路４００の伝送特性を決定してもよい。そうしたシミュレーションの一つまたは複数からの結果に基づいて、経路計算エンジン３０６は、モデル化された光信号伝送経路４００のモデル化されたPDL、PDL OSNRペナルティー、NL、NL OSNRペナルティーおよび／または組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーのような、モデル化された光信号伝送経路４００のモデル化された伝送特性を決定してもよい。

いくつかの実施形態では、モデル化された光信号伝送経路４００についてのモデル化された伝送特性を得たのち、パラメータ・モジュール３４０は、モデル化された光信号伝送経路４００内のPDLを調整してもよい。PDLを調整することは、モデル化された光信号伝送経路４００のモデル化されたPDLを調整することになることを注意しておく。モデル化された光信号伝送経路４００内のPDLを調整したあとモデル化された光信号伝送経路４００のモデル化された伝送特性を得るためには、経路計算エンジン３０６は、モデル化された光信号伝送経路４００の複数のシミュレーションを実行してもよい。

経路計算エンジン３０６は、光信号の固定偏光状態を用いてモデル化された光信号伝送経路４００に対してシミュレーションを実行するよう構成されていてもよい。モデル化された光信号伝送経路４００内の光信号の固定偏光状態をシミュレートするために、経路計算エンジン３０６は、諸シミュレーションの間、光信号を、モデル化された光信号伝送経路４００を通じて単一の配向に維持してもよい。あるシミュレーションの間光信号の配向を維持する例は、図６のＡ〜Ｄに関して例解される。

図６のＡ〜Ｄは、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、図４のそれぞれ直線A-A、B-B、C-C、D-Dに沿った第二の例示的な断面図である。図４の直線A-Aでは、図６のＡに示されるように、光ファイバー４４０内の光信号６２０は、光信号６２０の成分が、描かれているデカルト座標系のx軸およびy軸と整列されるよう配向されていてもよい。図６のＢ〜Ｄに示されるように、図４の直線B-B、C-C、D-Dでは、光信号６２０は、光信号５２０の成分が、描かれているデカルト座標系のx軸およびy軸と整列されるよう、同じ配向に留まっている。

図３〜図４および図６のＡ〜Ｄを引き続き参照するに、経路計算エンジン３０６は、光信号の固定偏光状態について、PDL、PDL OSNRペナルティー、NL、NL OSNRペナルティーおよび／または組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーのような、モデル化された光信号伝送経路４００の伝送特性を決定するよう構成されていてもよい。

経路計算エンジン３０６は、光信号のPDL角に基づいて光信号の種々の固定偏光状態についてシミュレーションを実行してもよい。たとえば、経路計算エンジン３０６は、光信号の、0度のPDL角をもつ第一の固定偏光状態および光信号の、45度のPDL角をもつ第二の固定偏光状態を選択してもよい。さまざまなPDL角をもつ光信号のさらなる固定偏光状態もシミュレートされてもよい。光信号のシミュレートされる各固定偏光状態について、経路計算エンジン３０６は、光信号のその固定偏光状態について、PDL、PDL OSNRペナルティー、NL、NL OSNRペナルティーおよび／または組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーのような、モデル化された光信号伝送経路４００の伝送特性を決定するよう構成されていてもよい。

経路計算エンジン３０６、プロセッサ３５０または他の何らかの計算装置は、光信号の前記一つまたは複数の固定偏光状態をもつモデル化された光信号伝送経路４００の伝送特性の、光信号のランダムに変化する偏光状態をもつモデル化された光信号伝送経路４００の伝送特性との相関を調べるよう構成されていてもよい。その相関に基づいて、モデル化された光信号伝送経路４００についての有効偏光状態が得られてもよい。

いくつかの実施形態に基づいて、モデル化された光信号伝送経路４００について、光信号の有効偏光状態がどのように得られるかを例解する例を以下で述べる。モデル化された光信号伝送経路４００は、ある型の光ファイバー、データ変調フォーマットおよび／または分散マップのようなある種の設定されたパラメータを有していてもよい。経路計算エンジン３０６は、光信号のランダムに変化する偏光状態をもつモデル化された光信号伝送経路４００に対して複数のシミュレーションを実行してもよい。各シミュレーションについて、経路計算エンジン３０６は、モデル化された光信号伝送経路４００の伝送特性を生成してもよい。特に、経路計算エンジン３０６は、各シミュレーションについて、モデル化された光信号伝送経路４００についての蓄積された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーおよびPDLを決定してもよい。経路計算エンジン３０６は、それらのシミュレーションの全部または部分集合についての決定された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーを平均してもよいし、および／またはそれらのシミュレーションの全部または部分集合についての決定されたPDLを平均してもよく、モデル化された光信号伝送経路４００についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーならびにモデル化されたPDLを決定してもよい。

モデル化されたPDLをもつモデル化された光信号伝送経路４００を使って、経路計算エンジン３０６は、光信号の複数の固定偏光状態のそれぞれについて、組み合わされたNLおよびPDL OSNRを決定してもよい。光信号の固定偏光状態は、光信号のPDL角が0度である、および光信号のPDL角が45度である状態を含んでいてもよい。0度と45度の間の光信号のPDL角をもつ追加的な偏光状態についてのPDL OSNRペナルティーが決定されてもよい。たとえば、追加的な偏光状態は、10度、20度、30度および40度の光信号のPDL角を有していてもよい。光信号の複数の固定偏光状態についての組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーは、光信号のPDL角に対する、モデル化された光信号伝送経路４００の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの分布を決定するために使われてもよい。

0度および45度のPDL角およびその中間の角をもつ光信号の固定偏光状態が選択されてもよいのは、モデル化された光信号伝送経路４００における光ノード４１２、４１４、４１６、４１８のPDLに起因する光ピーク・パワー変動の量が0度の光信号のPDL角において最低であり、45度において最高であり、その中間でさまざまな量をもつからである。光ピーク・パワー変動の最低および最高量をもつPDL角を提供することによって、PDLと、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーによって実証されるところのPDLとNL効果の間の相互作用とが、より正確にモデル化されうる。光信号の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの分布を決定するために使われる状態の数は変化してもよく、モデル化された光信号伝送経路４００についての決定される有効偏光状態の精度に影響しうることを注意しておく。

光信号の有効偏光状態を決定するために、光信号のPDL角に対する、モデル化された光信号伝送経路４００の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの決定された分布は、モデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーとの相関を調べられてもよい。より具体的には、モデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの量は、PDL角に対する、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの分布と比較されて、どのPDL角において、モデル化された光信号伝送経路４００が、モデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーに一致する組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーを生成したかを判定してもよい。モデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーを生成したPDL角が、モデル化された光信号伝送経路４００についての有効偏光状態であってもよい。本質的には、モデル化された光信号伝送経路４００について、有効偏光状態は、ランダムに変化する偏光状態を用いて実行されるシミュレーションによって生成される結果を近似する組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーを生成する。有効偏光状態はまた、光信号のPDLおよびランダムに変化する偏光状態が、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーによってモデル化されるNL効果のような他の伝送特性に対してもちうる効果を決定するために使われてもよい。

いくつかの実施形態では、モデル化された光信号伝送経路４００内のPDLの量が変えられてもよい。該変化のそれぞれについて、モデル化された光信号伝送経路４００についてのモデル化されたPDLおよびモデル化されたPDL OSNRペナルティーが、光信号のランダムに変化する偏光状態を用いた複数のシミュレーションに基づいて決定されてもよい。各モデル化された光信号伝送経路４００について、光信号のPDL角に対する組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの分布が決定されてもよい。有効偏光状態は、モデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRのそれぞれとその対応する分布の間の相関に基づいて決定されてもよい。変化するPDLをもつ複数のモデル化された光信号伝送経路４００を使うことによって、より正確な結果が達成されうる。

有効偏光状態は、同様のパラメータをもつ他の光信号伝送経路をモデル化するために使用されてもよい。特に、有効偏光状態は、その有効偏光状態を導出するために使われたモデル化された光信号伝送経路４００と同じ型の光ファイバー、データ変調フォーマットおよび／または分散マップをもつ他の光信号伝送経路をモデル化するために使用されてもよい。前記他の光信号伝送経路における他のパラメータは、その有効偏光状態を導出するために使われたモデル化された光信号伝送経路４００において使われたパラメータとは異なっていてもよい。

光信号の有効偏光状態を決定したのち、経路計算エンジン３０６は、有効偏光状態およびその有効偏光状態を得るために使われた前記一つまたは複数のパラメータ（すなわち、光ファイバーの型、データ変調フォーマットおよび／または分散マップ）をデータベース３３０に記憶してもよい。

図７は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、光信号の有効偏光状態を得るために伝送特性の間の相関を例解するために使われる例示的なグラフ７００を示している。グラフ７００は、光信号伝送経路の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーを、該光信号伝送経路内の光信号のPDL角と相関付けるy軸７１０およびx軸７１２を含んでいる。

グラフ７００は、第一の光信号伝送経路における光信号のPDL角に対する、第一の光信号伝送経路の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの第一の分布７２０を示している。第一の分布７２０についての第一の光信号伝送経路は、約6dBのPDLおよび第一の光ファイバー型を有していてもよい。第一の分布７２０は、それぞれ点７２２、７２４、７２６、７２８、７３０、７３２によって表される、0、10、20、30、40および45度のPDL角をもつ光信号の固定偏光状態を用いて実行されたシミュレーションに基づいて決定されてもよい。シミュレートされた点７２２、７２４、７２６、７２８、７３０、７３２の間のグラフ７００に示される線形分布は、シミュレートされた点７２２、７２４、７２６、７２８、７３０、７３２に基づいて外挿されるか他の仕方で計算されてもよい。

グラフ７００は、当該光信号伝送経路における光信号のPDL角に対する、第二の光信号伝送経路の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの第二の分布７４０をも示している。第二の分布７４０についての第二の光信号伝送経路は、4dBのPDLおよび前記第一の光ファイバー型を有していてもよい。PDLの相違のほかは、第二の光信号伝送経路は第一の光信号伝送経路と同様であってもよい。第二の分布７４０は、それぞれ点７４２、７４４、７４６、７４８、７５０、７５２によって表される、0、10、20、30、40および45度のPDL角をもつ光信号の固定偏光状態を用いて実行されたシミュレーションに基づいて決定されてもよい。シミュレートされた点７４２、７４４、７４６、７４８、７５０、７５２の間のグラフ７００に示される線形分布は、シミュレートされた点７４２、７４４、７４６、７４８、７５０、７５２に基づいて外挿されるか他の仕方で計算されてもよい。

グラフ７００は、当該光信号伝送経路における光信号のPDL角に対する、第三の光信号伝送経路の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの第三の分布７６０を示している。第三の分布７６０についての第三の光信号伝送経路は、2dBのPDLおよび前記第一の光ファイバー型を有していてもよい。PDLの相違のほかは、第三の光信号伝送経路は第一および第二の光信号伝送経路と同様であってもよい。第三の分布７６０は、それぞれ点７６２、７６４、７６６、７６８、７７０、７７２によって表される、0、10、20、30、40および45度のPDL角をもつ光信号の固定偏光状態を用いて実行されたシミュレーションに基づいて決定されてもよい。シミュレートされた点７６２、７６４、７６６、７６８、７７０、７７２の間のグラフ７００に示される線形分布は、シミュレートされた点７６２、７６４、７６６、７６８、７７０、７７２に基づいて外挿されるか他の仕方で計算されてもよい。

光信号のランダムに変化する偏光状態を用いた複数のシミュレーションに基づく、第一の光信号伝送経路についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーも決定されてもよい。第一の光信号伝送経路についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーは、X ７８０によって示されるように、第一の分布７２０上にマッピングされてもよく、第一の光信号伝送経路について、約29または30度の有効偏光状態を決定するために使われてもよい。

光信号のランダムに変化する偏光状態を用いた複数のシミュレーションに基づく、第二の光信号伝送経路についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーも決定されてもよい。第二の光信号伝送経路についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーは、X ７８２によって示されるように、第二の分布７４０上にマッピングされてもよく、第二の光信号伝送経路について、約28度の有効偏光状態を決定するために使われてもよい。

光信号のランダムに変化する偏光状態を用いた複数のシミュレーションに基づく、第三の光信号伝送経路についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーも決定されてもよい。第三の光信号伝送経路についてのモデル化された組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーは、X ７８４によって示されるように、第三の分布７６０上にマッピングされてもよく、第三の光信号伝送経路について、約23度の有効偏光状態を決定するために使われてもよい。

第一の光ファイバー型についての有効偏光状態は、上記第一、第二および第三の光信号伝送経路についての有効偏光状態に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態では、第一の光ファイバー型についての有効偏光状態は、第一、第二および第三の光信号伝送経路についての有効偏光状態の平均、メジアン、重み付き平均または他の何らかの組み合わせであってもよい。他の実施形態では、第一の光ファイバー型についての有効偏光状態は、第一、第二および第三の光信号伝送経路についての最大の有効偏光状態であってもよい。第一、第二および第三の光信号伝送経路についての最大の有効偏光状態を選ぶことは、光信号伝送経路をモデル化するときの最大の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーにつながりうる。状況によっては、あるシミュレーションについて最大の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーをもつことは、モデル化に基づいて設計を損なうことなく、モデル化における誤差を許容しうる。

図８は、本稿で記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成された、光ネットワークをモデル化する例示的な方法８００のフローチャートである。方法８００は、いくつかの実施形態では、図３の光ネットワークの伝送特性をモデル化するためのシステム３００のようなモデル化システムによって実装されてもよい。たとえば、図３のシステム３００の経路計算エンジン３０６は、方法８００のブロック８０２、８０４および／または８０６の一つまたは複数によって表される光ネットワークをモデル化するための動作を実行するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されていてもよい。離散的なブロックとして示されているものの、所望される実装に依存して、さまざまなブロックがさらなるブロックに分割されてもよいし、より少数のブロックに組み合わされてもよいし、なくされてもよい。

方法８００はブロック８０２で始まってもよい。ここでは、光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性が得られる。第一の伝送特性は、光ネットワークのパラメータおよび光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態に基づいていてもよい。

いくつかの実施形態では、第一の伝送特性は、光信号伝送経路の伝送特性を生成する、該光信号伝送経路の複数のシミュレーションに基づいていてもよい。それらのシミュレーションは、前記パラメータおよび光信号のランダムに変化する偏光状態を使って実行されてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、500、1000、5000、10000または他の何らかの回数のシミュレーションが実行されてもよい。

ブロック８０４では、光信号伝送経路の第二の伝送特性が、前記パラメータおよび光信号の第一の固定偏光状態に基づいて得られてもよい。いくつかの実施形態では、第二の伝送特性は、第一の固定偏光状態を使って光信号伝送経路の単一のシミュレーションに基づいて得られてもよい。これらおよび他の実施形態において、光信号の第一の固定偏光状態は、第二の伝送特性を生成する、当該シミュレーションを通じて固定したPDL角を有する光信号であってもよい。

第一および第二の伝送特性は、光信号伝送経路内の偏光依存性損失、光信号伝送経路内の非線形光学効果、光信号伝送経路内の偏光モード分散および光信号伝送経路内の増幅された自発放射効果を含んでいてもよい。代替的または追加的に、第一および第二の伝送特性のそれぞれはOSNRペナルティーとして表現されてもよい。

第一および第二の伝送特性を決定するために使われるパラメータは、光信号を担持するファイバーの型、光信号伝送経路内の光信号の分散特性、光信号の変調フォーマット、光信号の入力パワー、光信号伝送経路の長さおよび光信号伝送経路についてのデータ・レートを含んでいてもよい。

ブロック８０６では、光信号の有効偏光状態を得るために、前記パラメータおよび光信号の有効偏光状態に基づく光信号伝送経路のシミュレーションが前記第一の伝送特性を近似する伝送特性を生成するよう、第一の伝送特性が第二の伝送特性と相関付けされてもよい。いくつかの実施形態では、光信号の有効偏光状態は、光信号の偏光軸と光信号の偏光依存性損失の軸との間の、0度から45度までの間のある角度を有していてもよい。

いくつかの実施形態では、有効偏光状態を使った光信号伝送経路のシミュレーションは、NLおよびPDL効果の間の相互作用および光信号のランダムに変化する偏光状態から帰結する伝送特性を推定してもよい。

当業者は、本稿に開示されるこのおよびその他のプロセスおよび方法のために、該プロセスおよび方法において実行される機能は、異なる順序で実装されてもよいことを認識するであろう。さらに、概説されたステップおよび動作は単に例として与えられているのであり、開示される実施形態の本質を損なうことなく、ステップおよび動作のいくつかは任意的であってもよく、より少数のステップおよび動作に組み合わされてもよく、追加的なステップおよび動作に拡張されてもよい。

たとえば、方法８００はさらに、有効偏光状態を前記パラメータと関連付けるデータベースを生成することを含んでいてもよい。代替的または追加的に、方法８００はさらに、前記パラメータおよび光信号の第二の固定偏光状態に基づいて、光信号伝送経路の第三の伝送特性を得ることを含んでいてもよい。ここで、光信号の有効偏光状態は、第一の伝送特性と、第二および第三の伝送特性との相関付けに基づく。

図９は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成された、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化する例示的なシステム９００のブロック図である。システム９００は、経路計算エンジン９０６、データベース９３０、パラメータ・モジュール９４０、プロセッサ９５０、メモリ９６０およびインターフェース・モジュール９７０を含んでいてもよい。

インターフェース・モジュール９７０は、モデル化されるべき光ネットワーク内の光信号伝送経路に関するデータを受領するよう構成されていてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、インターフェース・モジュール９７０は、人とのインターフェースをもち、光信号伝送経路についてのデータを受け取るよう構成されていてもよい。代替的または追加的に、インターフェース・モジュール９７０は、ある装置からその光信号伝送経路についてのデータを受け取るよう構成されていてもよい。インターフェース・モジュール９７０は、中でもファイバー型；ファイバー長；光信号伝送経路におけるDCM、ADM、増幅器、マルチプレクサまたはデマルチプレクサのようなコンポーネントの数および／または型；データ・レート；データの変調フォーマット；光信号の入力パワー；チャネルの数；チャネル間隔；トラフィック需要；ネットワーク・トポロジーといった、光信号伝送経路についてのデータを受け取ってもよい。図３のインターフェース・モジュール３７０と同様に、図９のインターフェース・モジュール９７０は、データを人から受け取るおよび／またはシミュレーション結果を人に対して出力することを容易にするための一つまたは複数の入力装置および／または出力装置を含んでいてもよいし、および／またはそのような入力装置および／または出力装置に結合されていてもよい。

パラメータ・モジュール９４０は、光信号経路について受け取られたデータに基づいて光信号伝送経路に関するパラメータを提供するよう構成されていてもよい。たとえば、パラメータ・モジュール９４０は、ファイバー型に関するパラメータ、たとえばファイバー型についての分散マップおよびファイバー型の他の光学的属性を提供してもよい。もう一つの例として、パラメータ・モジュール９４０は、光信号伝送経路中のコンポーネントに関するパラメータを提供してもよい。たとえば、パラメータ・モジュール９４０によって提供されるかかるコンポーネントのパラメータは、コンポーネントのPDLおよびコンポーネントの他の光学的属性を含んでいてもよい。本質的には、パラメータ・モジュール９４０は、光信号伝送経路をモデル化するために経路計算エンジン９０６が使用することがありうる光信号伝送経路中のコンポーネントの光学的属性の一部または全部を提供してもよい。

データベース９３０は、種々の光信号伝送経路についての有効偏光状態を含んでいてもよい。たとえば、データベース９３０は、光信号伝送経路において使用されうる種々の型のファイバーについての有効偏光状態を含んでいてもよい。代替的または追加的に、データベース９３０は、種々のファイバー型およびそのファイバー型を通じて伝送されるデータの異なる各変調フォーマットについて有効偏光状態を含んでいてもよい。代替的または追加的に、データベース９３０は、種々の分散マップをもつ光信号伝送経路についての有効偏光状態を含んでいてもよい。

経路計算エンジン９０６はパラメータ・モジュール９４０からのパラメータおよびインターフェース・モデル９７０およびデータベース９３０からのデータを、光信号伝送経路の伝送特性を決定するために使うよう構成されていてもよい。特に、経路計算エンジン９０６は、受領モジュール９１０および推定モジュール９１４を含んでいてもよい。受領モジュール９１０は、パラメータ・モジュール９４０からのパラメータおよびインターフェース・モジュール９７０およびデータベース９３０からのデータを受領するよう構成されていてもよい。特に、受領モジュール９１０は、パラメータ・モジュール９４０およびインターフェース・モジュール９７０からそれぞれパラメータおよびデータを受領してもよく、それらのパラメータおよびデータを、データベース９３０から有効偏光状態を選択するために使用してもよい。受領モジュール９１０はそれらのパラメータ、データおよび有効偏光状態を推定モジュール９１４に送ってもよい。

たとえば、インターフェース・モジュール９７０は、光信号伝送経路において使用されるファイバーの型および該ファイバーを通じて伝送されるデータの変調フォーマットに関する情報を受領するよう構成されていてもよい。インターフェース・モジュール９７０はそのデータを受領モジュール９１０に送ってもよい。受領モジュール９１０は、そのデータを、データベース９３０から、受領されたファイバー型および変調フォーマットに対応する有効偏光状態を選択するために使ってもよい。

推定モジュール９１４は、受領モジュール９１０から前記パラメータ、データおよび有効偏光状態を受領し、前記有効偏光状態、前記パラメータおよび前記データに基づいて、光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態から帰結する光信号伝送経路の伝送特性を推定するよう構成されていてもよい。有効偏光状態を使うことによって、推定モジュール９１４は、ランダムに変化する偏光状態を用いた数百または数千回のシミュレーションを実行することなく、光信号伝送経路のPDLと光信号伝送経路内のNL光学効果の間の相互作用から帰結する伝送特性を推定してもよい。有効偏光状態を使うことは、推定モジュール９１４が、光信号伝送経路のPDL効果とNL効果の間の相互作用を取り入れつつも、ランダムに変化する偏光状態を使うよりも、数百倍高速に、光信号伝送経路の伝送特性の推定を実行することを許容しうる。

伝送特性を推定するために、推定モジュール９１４は色分散モジュール（CDモジュール）９１６、非線形効果モジュール（NLモジュール）９１８、偏光モード分散モジュール（PMDモジュール）９２２、偏光依存性損失モジュール（PDLモジュール）９２４および経路光信号対雑音比（path optical signal to noise ratio）モジュール（POSNRモジュール）９２６を含んでいてもよい。

POSNRモジュール９２６は、CD、NL、PMD、PDLその他のような伝送劣化因子に起因する伝送劣化がないとの想定のもとに、光信号伝送経路についての受領されたパラメータおよびデータに基づいて達成されうる最適なOSNRを計算するよう構成されていてもよい。

CDモジュール９１６は、光信号伝送経路に沿った色分散の劣化効果を判別するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、CDモジュール９１６は、光信号伝送経路についてのCD OSNRペナルティーを決定してもよい。

NLモジュール９１８は、光信号伝送経路に沿ったNL効果の劣化効果を判別するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、NLモジュール９１８は、ファイバー型、光信号伝送経路に沿って伝送されるデータの変調フォーマット、光信号伝送経路内のチャネル間隔、光信号伝送経路内のチャネル数および光信号伝送経路の分散マップといったデータに基づいてNL効果を決定してもよい。いくつかの実施形態では、NLモジュール９１８は光信号伝送経路についてのNL OSNRペナルティーを決定してもよい。

PMDモジュール９２２は、光信号伝送経路に沿ったPMDの劣化効果を判別するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、PMDモジュール９２２は、光信号伝送経路についてのPMD OSNRペナルティーを決定してもよい。

PDLモジュール９２４は、光信号伝送経路に沿ったPDLの劣化効果を判別するよう構成されていてもよい。光信号伝送経路に沿った光信号のランダムに変化する偏光状態を考慮に入れるとき、PDLの量は、光信号のPDL角に基づいて変化しうる。これらの状況のもとでは、光信号伝送経路についてのPDLは、PDLの非一様な分布に基づいて計算されてもよい。いくつかの実施形態では、PDLモジュール９２４は、光信号伝送経路についてのPDL OSNRペナルティーを決定してもよい。

いくつかの実施形態では、PDLモジュール９２２またはNLモジュール９１８は、有効偏光状態を使って、NLおよびPDL両方の劣化効果およびNLとPDLの間の相互作用を判別してもよい。これらおよびその他の実施形態では、光信号伝送経路についての組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーも決定されてもよい。これらの状況では、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーが計算されるとき、個々のNLおよびPDL OSNRペナルティーは、推定モジュール９１４によって計算されなくてもよく、PDLモジュール９２２またはNLモジュール９１８の一つが利用されなくてもよい。

いくつかの実施形態では、推定モジュール９１４は、PDL OSNRペナルティー、CD OSNRペナルティー、NL OSNRペナルティー、PMD OSNRペナルティーのような計算されたOSNRペナルティーを組み合わせて、光信号伝送経路についての組み合わされたOSNRペナルティーを決定してもよい。他の実施形態では、推定モジュール９１４は、組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティー、CD OSNRペナルティーおよびPMD OSNRペナルティーのような計算されたOSNRペナルティーを組み合わせて、光信号伝送経路についての組み合わされたOSNRペナルティーを決定してもよい。推定モジュール９１４は、組み合わされたOSNRペナルティーを、POSNRモジュール９２６によって計算された最適OSNRから減算することによって、光信号伝送経路についての推定されたOSNRを提供してもよい。光信号伝送経路についての推定されたOSNRは、光信号伝送経路を設計し、その設計を検証する際に使われてもよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサ９５０は、システム９００に本稿に記載される機能および動作を実行させるコンピュータ命令を実行するよう構成されていてもよい。コンピュータ命令はプロセッサ９５０による実行のためにメモリ９６０にロードされてもよく、および／または、本稿に記載される機能および動作の実行の際に生成、受領または操作されるデータが少なくとも一時的にメモリ９６０に記憶されてもよい。

経路計算エンジン９０６は推定モジュール９１４および受領モジュール９１０のようなさまざまな離散的なコンポーネントを示しているが、所望される実装に依存して、さまざまなコンポーネントはさらなるコンポーネントに分割されてもよいし、より少数のコンポーネントに組み合わされてもよいし、なくされてもよい。いくつかの実施形態では、システム９００はシステム３００と同様であってもよい。追加的または代替的に、システム９００はNL効果とPDL効果の間の相互作用を判別するために光信号の偏光状態をランダムに回転させなくてもよいという点で、システム９００はシステム３００とは異なってもよい。これらおよびその他の実施形態において、システム９００は、NL効果とPDL効果の間の相互作用を判別するために、有効偏光状態を使ってもよい。

本稿に記載される実施形態は、下記で詳細に論じるような、さまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含む特殊目的または汎用コンピュータの使用を含んでいてもよい。

本稿に記載される実施形態は、コンピュータ実行可能命令またはデータ構造を担持するまたは記憶しているコンピュータ可読媒体を使って実装されてもよい。そのようなコンピュータ可読媒体は、汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうるいかなる利用可能な媒体であってもよい。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMまたは他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイスまたはコンピュータ実行可能命令またはデータ構造の形の所望されるプログラム・コード手段を担持もしくは記憶するために使用でき汎用もしくは特殊目的コンピュータによってアクセスできる他の任意の媒体を含む有形のコンピュータ可読を含んでいてもよい。上記のものの組み合わせもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

コンピュータ実行可能命令はたとえば、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータまたは特殊目的処理装置に、ある機能または一群の機能を実行させる命令およびデータを含む。主題は構造的な特徴および／または方法論的な工程に固有の言語で記述されてきたが、付属の請求項において定義される主題は必ずしも上記の特定の特徴または工程に限定されないことは理解しておくものとする。むしろ、上記の個別的な特徴および工程は請求項を実装する例示的な形として開示されているのである。

本稿での用法では、「モジュール」または「コンポーネント」の用語は、コンピューティング・システム上で実行されるソフトウェア・オブジェクトまたはルーチンを指しうる。本稿に記載される種々のコンポーネント、モジュール、エンジンおよびサービスは、コンピューティング・システム上で実行されるオブジェクトまたはプロセスとして（たとえば別個のスレッドとして）実装されてもよい。本稿に記載されるシステムおよび方法は、好ましくはソフトウェアにおいて実装されるが、ハードウェアまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせにおける実装も可能であり、考えられている。本稿において、「コンピューティング・エンティティ」は、本稿で先に定義した任意のコンピューティング・システムまたはコンピューティング・システム上で走る任意のモジュールもしくはモジュールの組み合わせであってよい。

本稿におけるあらゆる例および条件付きの言辞は読者が本発明および当該技術を発達させるために発明者によって寄与される概念を理解するのを助ける教育上の目的のために意図されており、そのように個別的に挙げられている例および条件に限定することなく解釈されるものとする。本発明の実施形態について詳細に記述してきたが、本発明の精神および範囲から外れることなく、それにさまざまな変更、置換および改変ができることは理解しておくべきである。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
光信号伝送経路をモデル化する方法であって：
光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性を、前記光ネットワークのパラメータおよび前記光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態に基づいて取得する段階と；
前記光信号伝送経路の第二の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第一の固定した偏光状態に基づいて取得する段階と；
前記第一の伝送特性と前記第二の伝送特性との相関を調べて、前記パラメータおよび前記光信号の有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションが、前記第一の伝送特性を近似する伝送特性を生成するよう、前記光信号の有効偏光状態を取得する段階とを含む、
方法。
（付記２）
前記有効偏光状態を前記パラメータと関連付けるデータベースを生成する段階をさらに含む、付記１記載の方法。
（付記３）
前記パラメータが、前記光信号を担持するファイバーの型、前記光信号伝送経路内の光信号の分散特性または前記光信号の変調フォーマットを含む、付記１記載の方法。
（付記４）
前記第一の伝送特性が前記光信号伝送経路の複数のシミュレーションに基づき、前記シミュレーションは、前記パラメータおよび前記光信号のランダムに変化する偏光状態を使って実行され、前記光信号伝送経路の伝送特性を生じる、付記１記載の方法。
（付記５）
前記光信号の前記有効偏光状態は、前記光信号の偏光軸と前記光信号の偏光依存性損失の軸との間の0度から45度までの間の角度を有する、付記１記載の方法。
（付記６）
前記第一および第二の伝送特性は前記光信号の光信号対雑音比である、付記１記載の方法。
（付記７）
前記光信号伝送経路の第三の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第二の固定した偏光状態に基づいて取得する段階をさらに含み、
前記光信号の前記有効偏光状態は、前記第一の伝送特性と、前記第二および第三の伝送特性との相関に基づく、
付記１記載の方法。
（付記８）
光信号伝送経路をモデル化する動作をシステムに実行させるコンピュータ命令を実行するよう構成されたプロセッサであって、前記動作は：
光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性を、前記光ネットワークのパラメータおよび前記光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態に基づいて取得する段階と；
前記光信号伝送経路の第二の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第一の固定した偏光状態に基づいて取得する段階と；
前記第一の伝送特性と前記第二の伝送特性との相関を調べて、前記パラメータおよび前記光信号の有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションが、前記第一の伝送特性を近似する伝送特性を生成するよう、前記光信号の有効偏光状態を取得する段階とを含む、
プロセッサ。
（付記９）
前記動作が、前記有効偏光状態を前記パラメータと関連付けるデータベースを生成する段階をさらに含む、付記８記載のプロセッサ。
（付記１０）
前記パラメータが、前記光信号を担持するファイバーの型、前記光信号伝送経路内の光信号の分散特性または前記光信号の変調フォーマットを含む、付記８記載のプロセッサ。
（付記１１）
前記第一の伝送特性が前記光信号伝送経路の複数のシミュレーションに基づき、前記シミュレーションは、前記パラメータおよび前記光信号のランダムに変化する偏光状態を使って実行され、前記光信号伝送経路の伝送特性を生じる、付記８記載のプロセッサ。
（付記１２）
前記光信号の前記有効偏光状態は、前記光信号の偏光軸と前記光信号の偏光依存性損失の軸との間の0度から45度までの間の角度を有する、付記８記載のプロセッサ。
（付記１３）
前記第一および第二の伝送特性は前記光信号の光信号対雑音比である、付記８記載のプロセッサ。
（付記１４）
前記動作が、前記光信号伝送経路の第三の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第二の固定した偏光状態に基づいて取得する段階をさらに含み、
前記光信号の前記有効偏光状態は、前記第一の伝送特性と、前記第二および第三の伝送特性との相関に基づく、
付記８記載のプロセッサ。
（付記１５）
光ネットワークの光信号伝送経路内の光信号の有効偏光状態を含むよう構成されたデータベースと；
前記データベースから前記光信号の有効偏光状態を受け取るよう構成され、前記有効偏光状態に基づいて、前記光信号伝送経路内の前記光信号のランダムに変化する偏光状態から帰結する前記光信号伝送経路の伝送特性を推定するよう構成された経路計算エンジンとを有する、
光信号伝送経路をモデル化するシステム。
（付記１６）
前記経路計算エンジンが、前記有効偏光状態と、前記光信号を担持するファイバーの型、前記光信号の分散特性、前記光信号の変調フォーマット、前記光信号の入力パワー、前記光信号伝送経路の長さおよび前記光信号伝送経路のデータ・レートのうちの一つまたは複数とに基づいて伝送特性を推定するよう構成されている、付記１５記載の方法。
（付記１７）
伝送特性は前記光信号の光信号対雑音比である、付記１５記載のシステム。
（付記１８）
前記経路計算エンジンが、前記光信号伝送経路内の偏光依存性損失、前記光信号伝送経路内の非線形光学効果、前記光信号伝送経路内の偏光モード分散のうちの一つまたは複数から帰結する伝送特性を推定するよう構成されている、付記１５記載のシステム。
（付記１９）
前記経路計算エンジンが、前記有効偏光状態に基づいて、前記光信号のランダムに変化する偏光状態および偏光依存性損失との間の相互作用から帰結する伝送特性を推定するよう構成されている、付記１５記載のシステム。
（付記２０）
前記経路計算エンジンが、前記有効偏光状態に基づいて、前記光信号伝送経路の偏光依存性損失と前記光信号伝送経路内の非線形光学効果との間の相互作用から帰結する伝送特性を推定するよう構成されている、付記１５記載のシステム。

１００ 光ネットワーク
１１０ 末端ノード
１１２ トランシーバ
１１４ マルチプレクサ
１１６ 増幅器
１２０ デマルチプレクサ
１２２ トランシーバ
１２４ 増幅器
１２６ DCM
１３０ 光ノード
１３２ 増幅器
１３４ 分散補償モジュール
１３６ 挿入／分岐モジュール
１４０ 光ファイバー
２１０ 光信号
２１２ 光信号の成分
２１４ 光信号の成分
２２０ PDL
２２２ PDLの成分
２２４ PDLの成分
２３０ 光信号２１０の偏光軸とPDL ２２０の軸との間の角
３００ システム
３０６ 経路計算エンジン
３３０ データベース
３４０ パラメータ・モジュール
３５０ プロセッサ
３６０ メモリ
３７０ インターフェース・モジュール
４００ モデル化された光信号伝送経路
４１０、４１２、４１４、４１６ モデル化された光ノード
４４０ 光ファイバー
５２０ 光信号
６２０ 光信号
７００ 光信号の有効偏光状態を得るために伝送特性の間の相関を例解するために使われる例示的なグラフ
７１０ 光信号伝送経路の組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの軸（y軸）
７１２ 光信号伝送経路内の光信号のPDL角の軸（x軸）
７２０ 組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの第一の分布
７２２、７２４、７２６、７２８、７３０、７３２ シミュレートされた点
７４０ 組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの第二の分布
７４２、７４４、７４６、７４８、７５０、７５２ シミュレートされた点
７６０ 組み合わされたNLおよびPDL OSNRペナルティーの第三の分布
７６２、７６４、７６６、７６８、７７０、７７２ シミュレートされた点
８００ 方法
８０２ 光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性を、光ネットワークのパラメータと、光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態とに基づいて取得
８０４ 光信号伝送経路の第二の伝送特性を、前記パラメータと、光信号の第一の固定偏光状態とに基づいて取得
８０６ 光信号の有効偏光状態を得るために、前記パラメータおよび光信号の有効偏光状態に基づく光信号伝送経路のシミュレーションが前記第一の伝送特性を近似する伝送特性を生成するよう、第一の伝送特性を第二の伝送特性と相関付け
９００ システム
９０６ 経路計算エンジン
９１０ 受領モジュール
９１４ 推定モジュール
９１６ 色分散モジュール
９１８ 非線形効果モジュール
９２２ 偏光モード分散モジュール
９２４ 偏光依存性損失モデル
９２６ 経路光信号対雑音比モデル
９３０ データベース
９４０ パラメータ・モジュール
９５０ プロセッサ
９６０ メモリ
９７０ インターフェース・モジュール

Claims (14)

1. 光信号伝送経路をモデル化する方法であって：
   光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性を、前記光ネットワークのパラメータおよび前記光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態に基づくシミュレーションにより取得する段階と；
   前記光信号伝送経路の第二の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第一の固定した偏光状態に基づくシミュレーションにより取得する段階と；
   前記第一の伝送特性と前記第二の伝送特性との相関を調べて、前記光信号の有効偏光状態を取得する段階とを含み、
   前記有効偏光状態は、前記パラメータおよび該有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションが、前記第一の伝送特性を近似する伝送特性を生成するような固定した偏光状態である、
   方法。
2. 前記有効偏光状態を前記パラメータと関連付けるデータベースを生成する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
3. 前記パラメータが、前記光信号を担持するファイバーの型、前記光信号伝送経路内の光信号の分散特性または前記光信号の変調フォーマットを含む、請求項１または２記載の方法。
4. 前記第一の伝送特性が前記光信号伝送経路の複数のシミュレーションに基づいて取得される、請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の方法。
5. 前記光信号の前記有効偏光状態は、前記光信号の偏光軸と前記光信号の偏光依存性損失の軸との間の0度から45度までの間の角度を有する、請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の方法。
6. 前記第一および第二の伝送特性は前記光信号の光信号対雑音比である、請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の方法。
7. 前記光信号伝送経路の第三の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第二の固定した偏光状態に基づくシミュレーションにより取得する段階をさらに含み、
   前記光信号の前記有効偏光状態は、前記第一の伝送特性と、前記第二および第三の伝送特性との相関に基づく、
   請求項１ないし６のうちいずれか一項記載の方法。
8. 光信号伝送経路をモデル化する動作をシステムに実行させるコンピュータ命令を実行するよう構成されたプロセッサであって、前記動作は：
   光ネットワーク内の光信号伝送経路の第一の伝送特性を、前記光ネットワークのパラメータおよび前記光信号伝送経路内の光信号のランダムに変化する偏光状態に基づくシミュレーションにより取得する段階と；
   前記光信号伝送経路の第二の伝送特性を、前記パラメータおよび前記光信号の第一の固定した偏光状態に基づくシミュレーションにより取得する段階と；
   前記第一の伝送特性と前記第二の伝送特性との相関を調べて、前記光信号の有効偏光状態を取得する段階とを含み、
   前記有効偏光状態は、前記パラメータおよび該有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションが、前記第一の伝送特性を近似する伝送特性を生成するような固定した偏光状態である、
   プロセッサ。
9. 光ネットワークの光信号伝送経路内の光信号の有効偏光状態を含むよう構成されたデータベースであって、前記有効偏光状態は、前記光ネットワークのパラメータおよび該有効偏光状態に基づく前記光信号伝送経路のシミュレーションが、前記光信号伝送経路内の前記光信号のランダムに変化する偏光状態から帰結する前記光信号伝送経路の伝送特性を生成するような固定した偏光状態である、データベースと；
   前記データベースから前記光信号の有効偏光状態を受け取り、前記有効偏光状態に基づいて、前記光信号伝送経路内の前記光信号のランダムに変化する偏光状態から帰結する前記光信号伝送経路の伝送特性を推定するよう構成された経路計算エンジンとを有する、
   光信号伝送経路をモデル化するシステム。
10. 前記経路計算エンジンが、前記有効偏光状態と、前記光信号を担持するファイバーの型、前記光信号の分散特性、前記光信号の変調フォーマット、前記光信号の入力パワー、前記光信号伝送経路の長さおよび前記光信号伝送経路のデータ・レートのうちの一つまたは複数とに基づいて伝送特性を推定するよう構成されている、請求項９記載のシステム。
11. 伝送特性は前記光信号の光信号対雑音比である、請求項９または１０記載のシステム。
12. 前記経路計算エンジンが、前記光信号伝送経路内の偏光依存性損失、前記光信号伝送経路内の非線形光学効果、前記光信号伝送経路内の偏光モード分散のうちの一つまたは複数から帰結する伝送特性を推定するよう構成されている、請求項９ないし１１のうちいずれか一項記載のシステム。
13. 前記経路計算エンジンが、前記有効偏光状態に基づいて、前記光信号のランダムに変化する偏光状態および偏光依存性損失との間の相互作用から帰結する伝送特性を推定するよう構成されている、請求項９ないし１１のうちいずれか一項記載のシステム。
14. 前記経路計算エンジンが、前記有効偏光状態に基づいて、前記光信号伝送経路の偏光依存性損失と前記光信号伝送経路内の非線形光学効果との間の相互作用から帰結する伝送特性を推定するよう構成されている、請求項９ないし１１のうちいずれか一項記載のシステム。

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