JP6260104B2 - ネットワークシミュレーションを最適化するシステム及び方法 - Google Patents

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Description

本発明は、通信ネットワークに関するものであり、特に光ネットワークの設計を最適化することに関する。
本出願は、2012年4月13日に提出され、“SYSTEM AND METHOD FOR OPTIMIZING NETWORK SIMULATIONS”と題する米国特許仮出願第61/623,912号の利益を特許請求するものである。
電子的なデジタル信号処理(DSP)は、100Gb/s(及びより高いデータレート)の二重偏波(DP)コヒーレント伝送システムの実用的な実現においてキーテクノロジーとなっている。このDSPのおかげで、偏向モード分散(PMD)、色分散(CD)及びある程度の非線形(NL:Non-Linear)効果の影響は、必須ではない問題となっている。代わりに、偏向に依存した損失(PDL:Polarization Dependent Loss)は、制限因子として浮かび上がり、このPDLについてDSPは、部分的にのみ補償することができる。
今まで、DP信号へのPDLの影響のメカニズムは良好に理解されている。単一のRDLエレメントは、信号とPDL偏向軸との間の角度に依存して、偏向の分岐間のパワー(及び光信号対雑音比(OSNR))を不等にし、初期の直交偏波の状態間の直交性の損失を生じさせる可能性がある。これら2つの機能的な障害は、複数のランダムに指向したPDLエレメントを通した伝送の間に同時に起こるので、係る事象の統計データが最近になって調査された。
しかし、NL効果とPDL効果との間の相互作用及びそのシステム設計への影響のような1つの重要な態様は、ほとんど注目されていない。たとえば、PDLについて正常に機能しない信号がKerr非線形性をもつ光ファイバにおいて伝搬するときに相互作用が起こる可能性がある。NL効果とPDL効果との間の相互作用のメカニズムは、最近になって詳細に研究された。その研究において、PDLエレメントと偏向状態(SOP)を互いに関して揃った状態に保持することが必要である。信号のSOPは光ファイバにおける伝送の間に迅速に変化するので、次のステップは、NL効果とPDL効果との間の相互作用のより包括的な統計的な分析を行うことになる。
しかし、NL効果とPDL効果の相互作用の包括的な統計的な分析は、システム設計における危険因子の正確な推定にとって非常に重要であるとしても、未だ研究されていない。
本発明の実施の形態によれば、光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化するシステムが開示される。本発明のシステムは、光信号伝送経路における光信号に関連する偏向に依存する損失と非線形の損失との間の相互作用に関連する損失値を含むように構成されるデータベースを含む。また、本発明のシステムは、経路計算エンジン、ネットワークデザインツール/システム、又は、データベースから光信号に関連する損失値を受け、損失値に基づいて、光信号伝送経路の複数の伝送特性を推定するモデリングツール/システムを含む。
本発明及び本発明の利点の更に完全な理解のため、添付図面と共に行われる以下の発明の実施の形態が参照される。
本発明の実施の形態に係る、NL効果とPDL効果との間の相互作用の統計的な振る舞いを調べるシミュレーションモデルを例示する図である。 本発明の実施の形態に係る、インラインDCMシミュレーションについてQファクタの分散のヒストグラム200を例示する図である。 本発明の実施の形態に係る、DCMのないシミュレーションについてQファクタの分散のヒストグラム300を例示する図である。 本発明の実施の形態に係る、DCMインラインを使用したケース及びDCMを省略したケースについて、CDFを比較する累積分布係数(CDF)のプロット400を例示する図である。 本発明の実施の形態に係る、インラインDCMを使用したシミュレーションについて散乱プロットを例示する図である。 本発明の実施の形態に係る、DCMを使用することなしに実行されたシミュレーションについて散乱プロットを例示する図である。 本発明の実施の形態に係る、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化するシステムを例示するブロック図である。 本発明の実施の形態に係る、光ネットワークをモデル化する方法を例示するフローチャートである。
本明細書で使用されたとき、用語「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、汎用又は特定用途コンピュータによりアクセス可能な利用可能な記録媒体である。例として、限定するものではないが、係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD−ROM又は光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気記憶装置、或いは、コンピュータ実行可能な命令又はデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を担持又は記憶するために使用され、汎用又は特定用途コンピュータによりアクセスされる他の記録媒体、を含む有体のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含む。上記記録媒体の組み合わせもコンピュータ読み取り可能な記録媒体の範囲に含まれる。
さらに、「コンピュータ実行可能な命令」は、例えば、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、特定用途処理装置に所定の機能又は機能のグループを実行させる命令及びデータを含む。
本明細書で使用されたとき、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、コンピューティングシステムで実行するソフトウェアオブジェクト又はルーチンを示す。本明細書で記載される異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又はプロセス(例えば個別のスレッド)として実現されるか、ハードウェア、ファームウェアとして実現されるか、全ての3つのうちの幾つかの組み合わせとして実現される。
以下は、NL効果とPDL効果との間の相互作用の統計的な分析について、この相互作用がどのように有意に影響するか、品質因子(すなわちQファクタ)の形状及び幅を変化させるか含めて記載する。この開示は、Qファクタの分布の形状のメカニズムを記載し、この変化に影響を及ぼす幾つかのファクタを記載する。また、この開示は、結合されたNL及びPDLの機能の障害による伝送の影響を分析する2次元方法を記載する。
図1は、本発明の実施の形態に係る、NL効果とPDL効果との間の相互作用の統計的な振る舞いを調べるシミュレーションモデル100を例示する。幾つかの実施の形態では、例示的なシミュレーションモデルは、分散シミュレーションモデルを含み、このモデルでは、NL、PDL及び増幅自然放出(ASE)雑音の間のスパンごとの相互作用が考慮される。
幾つかの実施の形態では、シミュレーションモデル100は、1以上のスパンモデル102により接続される複数のノード104を含む。スパンモデル102は、幾つかの実施の形態では、スパン(FIBER)114、1以上の偏向コントローラ(PC)108に結合される1以上のPDLエレメント106、及び/又はPDLエレメント106及びPC108に結合される1以上の増幅自然放出(ASE)増幅器110を含む。幾つかの実施の形態では、ASE増幅器110は、以下に詳細に記載されるように、ファイバスパン114及び/又は増幅器116を介してPDLエレメント106に結合される。以下に記載される例示的なしミュレーションモデルでは、シミュレーションモデル100は、15のファイバスパン114を含む。
さらに、幾つかの実施の形態では、シミュレーションモデル100は、分散補償モジュール(DCM)112を含む。DCM112は、以下に更に詳細に記載されたように、シミュレーションモデル100の振る舞いを変更するため、シミュレーションモデル100に存在するか又は存在しない。
シミュレーションモデル100の動作の例として、本発明の理解を支援するために以下の例示的なモデルが提供される。当業者であれば、これらのコンポーネントの構造、構成、値及び/又は組織におけるバリエーションは、本発明の範囲から逸脱することなしに偏向される場合があることを認識されるであろう。
NL効果とPDL効果との間の相互作用の統計的な振る舞いを調べるため、例示的なシミュレーションモデル100は、分散シミュレーションモデルを使用し、このモデルでは、NL、PDL及びASE雑音間のスパンごとの相互作用が考慮される。このモデルは、ランダムなSOPをエミュレートするため、PDLエレメント106の前に1つのPC108をもつそれぞれのノード104当たり1つのPDLエレメント106を含む。SOPのランダムな設定で実行された多数(例えば1000)のシミュレーションからビット誤り率(BER)のQ統計データが得られる。例では、100Gb/sの二重偏波の直交位相シフトキーイング(DP−QPSK)信号による3つの50GHz間隔のチャネルが、NZ−DSFファイバの15スパン×60km(全体で900km)を通して伝送される。
幾つかの実施の形態では、シミュレーションモデル100に従って、複数のタイプの分散マップが考慮される。例えば、(i)ブラウンフィールドのインスタレーションにとって典型的である僅かに補償されたインライン分散マップ、(ii)グリーンフィールドの100+Gb/sの配置にとって一般に使用されるインライン分散補償なし(DCMなし)である。記載された例では、ファイバの入力パワーは、−2.5dBm/chに設定され、受けたOSNRは、15dmに設定される。表1は、シミュレーションパラメータを要約する。伝送ラインの終わりで、センターチャネルの性能は、コヒーレント受信機で評価される。コヒーレント受信機のDSPは、累積された残さの色分散、コンスタントモジュラスアルゴリズム(CMA)を使用した偏向の分離及びViterbi-Viterbiアルゴリズムを使用した搬送波位相の回復の補償を行う。それぞれの偏向チャネルのBER値は、ダイレクトエラーカウントにより得られ、偏向が多重化された信号の全体のBERは、それぞれ個々のチャネルのBERを通して平均され、次いで、Qに変換される。
Figure 0006260104
PDLによる信号品質の低下は、信号とPDLの偏向の軸との間の角度に強く依存する。PDLは、偏向の分岐のOSNRの損失を高い損失のPDLの軸と揃えさせる。さらに、PDLは、信号及びPDLの偏向の軸が非ゼロの角度で揃えられるときに、2つの最初の直交する偏向の分岐間で直交性の損失を生じる可能性がある。同様に、直交性の損失は、コヒーレント受信機におけるDSPにより効果的に除去される、偏向のスロストークの成分の生成に繋がる可能性がある。従って、PDLのみの効果による信号品質の低下の支配的な源は、OSNRの損失であり、この損失は、何れかの装置により補償することができない。
他方で、PDLは、KerrのNL効果をもつ光ファイバにおいて信号が伝搬するときに、NL耐性を悪化させる場合がある。位相変調された信号において、信号間で所定の干渉成分が存在する場合がある。この干渉は、PDL効果により誘発された直交性の損失のためである。この干渉は、比較的大きい、シンボルに依存する光ピークパワーの変動に影響を及ぼす。これらの変動は、システム設計及び最適化における更なるペナルティを生じる可能性がある。従って、直交性の損失は、NL効果とPDL効果の組み合わせの下で、信号の品質の低下に寄与する因子となる可能性がある。
NL及びPDLの機能障害は複数のランダムなPDLエレメントによる複数のファイバスパンを通して伝送の間に同時に起こるので、Qファクタの分布の統計量を調べることが有益である場合がある。例えば、Qファクタ分布のヒストグラムは、SOPの1000のランダムな設定及び4dBの累積された平均PDLにより得られる。ファイバの影響は分散マップに非線形に強く依存するので、(i)DCM及び(ii)DCMなしという2つのタイプの分散マップの統計量を比較することは有益である。図2〜図3を参照して詳細に記載されたように、両方の分散マップについてQ分散の形状を1つ1つ比較するため、両方の分散マップについて実行されるそれぞれのシミュレーションにおいてランダムな角度の同じセットを使用することは有益である。
図2は、本発明の実施の形態に係る、インラインのDCMシミュレーションについてQファクタの分散のヒストグラム200を例示する。幾つかの実施の形態では、例となるヒストグラム200は、図1を参照して更に詳細に記載されたように、インラインDCM112を使用してシミュレーションモデル100で実行された多数(例えば1000)のシミュレーションから得られる。例となるヒストグラム200は、所与のQファクタ(Q-FACTOR)202を生成する多数のシミュレーションのカウント(COUNT)204に対して、所与のシミュレーションから得られるQファクタ202をプロットする。
図3は、本発明の実施の形態に係る、DCMのないQファクタの分散のヒストグラム300を例示する。幾つかの実施の形態では、例となるヒストグラム300は、図1を参照して詳細に記載されたように、DCM112をもたないシミュレーションモデル100で実行された多数(例えば1000)のシミュレーションから生じる。例となるヒストグラム300は、所与のQファクタ302を生成する多数のシミュレーションのカウント304に対する。所与のシミュレーションから得られるQファクタ302をプロットする。
幾つかの実施の形態では、例となるヒストグラム200を例となるヒストグラム300と比較及び対比することが必要であるか又は望ましい。例えば、図2〜図3で提供される例示的なデータを使用して、比較は以下のポイントを提供する。(1)DCMがないケースのQファクタの分散300は、より対称的に見え、分散のそれぞれの側で長いテールをもつのに対して、DCMケースのヒストグラム200は、非対称的であり、低いQの領域において短いテールをもち、高いQの領域において急傾斜が落ちる。(2)DCMがないケースのヒストグラム300のQmeanは、インラインのDCM112のケースのヒストグラム200のQmeanに比較して1.2dB良好である。(3)DCMがないケースのヒストグラム300で示される最悪のQファクタは、インラインDCM112のケースのヒストグラム200に示される最悪のQファクタに比較して0.3dBだけ良好である。
ポイント(2)に関して、平均のQファクタにおける改善が幾分期待される。これは、信号がDCMのない送信の間に迅速に広がり、ファイバの非線形性の影響を平均化するからである。ポイント(3)に関して、最悪のQファクタにおける非常に小さな差は、低いQファクタの領域において、OSNRのPDLに誘発される損失は、ファイバの非線形性からの非常に最小の影響、すなわち0.3dBのみをもつ信号品質の低下の支配的な源であることを示す。
しかし、DCMのないケースについてのヒストグラム300におけるQの分散のテールはDCM112を使用したケースについてのヒストグラム200におけるよりも長いので、(BER=10-2での)Q=7.3dBを得る確率は、2.4%であり、これは、インラインDCM112についての20%である。
図4は、本発明の実施の形態に係る、DCM112を使用したケースについてのCDFとDCM112を省略したケースについてのCDFを比較した累積の分散因子(CDF)のプロットを例示する。幾つかの実施の形態では、CDFプロット400は、Qファクタ402に対して所与のCDF404をプロットする。例では、CDFプロット400は、DCMがある(WITH DCM)CDF関数408及びDCMのない(DCM-LESS)CDF関数406とを含む。幾つかの実施の形態では、CDFプロット400のCDF関数406,408を比較することが必要であるか又は望まれる場合がある。
図2〜図3を参照して、ポイント(1)に関して、Q分散の形状における差は、NL効果とPDL効果との間の相互作用に直接関連し、以下に説明される。まず第一に、OSNRの損失はPDLをもつシステムにおける信号品質の低下の支配的な源であるので、Q値は、伝送経路における累積されたPDLの量に強く依存する。最良/最悪のQファクタは、全体の累積されたPDLは非常に小さい/大きいように伝送経路に沿って個々のPDLエレメント106が結合されるケースに対応する。さらに、伝送ラインにおける制限された数のPDLエレメント106のため、分散のテールは、PMD統計において観察された無限のテールとは対照的に有限である。第二に、ファイバの非線形性が存在する場合に(直交性の損失のために)PDLの誘発された光ピークパワーの変動は、更なるペナルティを引き起こし、Qbestから低いQファクタにQ分散を成形し直すこととなる。この変化は、分散マップに依存して異なる。例えば、インラインDCM112を使用したケースでは、光信号は、周期的な分散補償のためそのオリジナルの形状(及び高いピークパワープロファイル)を保ち、増加されたQペナルティを得る傾向にある。
従って、ヒストグラム200を参照して、多数のカウント204は、低いQファクタで現れ、Q分散は、狭く、より非対称となる傾向にある。ヒストグラム300を参照して、DCMがないケースでは、信号は伝送の間に迅速に広がり、チャネル間の高速のピークパワーの低減及び大きなウォークオフとなり、従ってNL効果の影響を最小化する。このケースでは、多数のカウント304は、インラインDCM2112を使用したケースについてのヒストグラム200のカウント204に比較して高いQファクタの領域にとどまる。Q分散は、より対称的になる傾向にある。
結合されたNL及びPDL効果についてのQ分散は、分散マップ及び他のシステムパラメータに依存して変化するので、1次元統計分析を使用することは十分ではなく、誤った結果につながることが明らかである。結合されたNL及びPDL効果による伝送の機能の障害を分析する新たな2次元方法は、将来のシステム設計において役に立つ。
NL効果とPDL効果との間の相互作用の影響は、図5〜図6を参照して以下に詳細に記載されるように、同じSOPについて結合されたNL及びPDL効果(NL/PDL)のPDL対Qファクタについて、Qファクタの二次元の散乱プロットで観察することができる。
図5は、本発明の実施の形態に係る、インラインDCM112を使用したシミュレーションについての散乱プロット500を例示する。同じ実施の形態では、例となる散乱プロット500は、図1〜図2を参照して更に詳細に記載されたように、インラインDCM112を使用したシミュレーションモデル100で実行される多数(例えば1000)のシミュレーションから得られる。例となる散乱プロット500は、そのシミュレーションについてQファクタNL/PDL504に対する所与のシミュレーションから得られるQファクタPDL502をプロットする。理解を支援するため、散乱プロット500は、PDL効果及び結合NL/PDF効果のそれぞれに対応するヒストグラム506,508を含む。
図6は、本発明の実施の形態に係る、DCM112を使用することなしに実行されたシミュレーションについての例となる散乱プロット600を例示する。幾つかの実施の形態では、例となる散乱プロット600は、図1及び図3を参照して更に詳細に記載されたように、DCM112を使用することなしにシミュレーションモデル100で実行された多数(例えば1000)のシミュレーションから得られる。例となる散乱プロット600は、そのシミュレーションについてQファクタNL/PDL604に対する所与のシミュレーションから得られるQファクタPDL602をプロットする。理解を支援するため、散乱プロット600は、PDL効果及びNL/PDF効果のそれぞれに対応するヒストグラム606,608を含む。
幾つかの実施の形態では、散乱プロット500,600を比較及び対比することが必要であるか又は望ましい場合がある。係る状況では、比較(及び/又は対比)は、重要な情報を示す場合がある。例えば、図5〜図6の例で示されたような状況において、散乱プロットは、互いに全く異なる場合がある。NL効果とPDL効果との間の相互作用がない場合、散乱ポイントは、点線502に沿って分布するか又は点線502に平行となる。しかし、散乱プロット500,600を比較したとき、散乱プロットのシフト及び回転は、インラインDCM112を使用したケースについての散乱プロット500において観察可能である。低いQファクタに向かうシフトは、ファイバの非線形性(QNL≒1.5dB)に起因すると考えられ、角度α≒22degによる回転は、分散を幾分引き締める、NL効果とPDL効果との間の相互作用(NL&PDL)に起因すると考えられる。Q分散のこの回転のため、Q分散は、分散の両側で短いテールによりコンパクトである。しかし、DCM112が使用されないケースに対応する散乱プロット600は、点線502に沿って揃えられたポイントを例示し、これは、NL効果とPDL効果との間の最小の影響を示す。
単一モードファイバ(SMF)についてQ分散の形状における同様の変化が存在する。しかし、Q分散における非対称性は、SMFの大きいCD係数及びスパン当たりの大きい残差分散(RD)、従ってNL効果の小さな影響及びNL効果とPDL効果との間の相互作用のため、E−LEAF(Extra Large Effective Area Fiber)に比較して僅かに小さい。高いデータレート伝送システム(すなわち400G/1T)は、ファイバのNL効果に感度が高いので、NL効果とPDL効果との間の相互作用の影響は、非常に重要である。
本明細書の開示は、DCMなし及びインラインDCMといった2つのタイプの広く配置される分散マップについて、二重偏波コヒーレントシステムにおけるNL効果とPDL効果との間の相互作用の統計量を記載する。本明細書の開示は、インラインDCMにより生じる場合がある有意な相互作用を記載し、両側での短いテールをもつ非対称Qファクタ分散が得られる。DCMがないケースでは、相互作用は、より対照的なQファクタの分散及び両側での長いテールにより最小であり、BER=10-2について停止確率における10倍の減少につながる。本明細書の開示は、NL効果とPDL効果との間の相互作用の迅速且つ容易な分析のために、シフト及び回転機能をもつ新たな二次元方法を記載するものであり、この新たな二次元方法は、システム設計を支援する。
本発明の実施の形態によれば、統計的な分析を光伝送経路の計算エンジン、ネットワークデザインツール/システム、又はモデリングツール/システムに組み込むことは有益である。幾つかの実施の形態では、経路計算エンジン、ネットワークデザインツール/システム、又はモデリングツール/システムは、それらのパラメータを使用して光信号伝送経路の特性を決定する。光信号伝送経路の伝送特性は、非線形(NL)効果のような伝送品質の低下因子、偏向モード分散(PMD)及び偏向依存損失(PDL)のような偏向効果、及び/又はその他が光信号伝送経路において光信号にどのように影響を及ぼすかに関する洞察を提供する。光信号伝送経路、経路計算エンジン、ネットワークデザインツール/システム又はモデリングツール/システムの伝送特性を決定するため、伝送品質の低下因子間の相互作用を考慮する。
図7は、本発明の実施の形態に係る、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化するシステム700を例示するブロック図である。システム700は、経路計算エンジン702、データベース704、パラメータモジュール706、プロセッサ708、メモリ710及びインタフェースモジュール712を含む。
幾つかの実施の形態では、インタフェースモジュール712は、モデル化される光ネットワークにおける光信号伝送経路に関するデータを受ける。例として、幾つかの実施の形態では、インタフェースモジュール712は、人と相互作用し、光信号伝送経路に関するデータを受信する。代替的に又は付加的に、インタフェースモジュール712は、コンピューティング装置のような装置からの光信号伝送経路に関するデータを受ける。
幾つかの実施の形態では、インタフェースモジュール712は、特に、ファイバのタイプ、ファイバの長さ、光信号伝送経路におけるDCM、ACM、増幅器、マルチプレクサ、又はデマルチプレクサのようなコンポーネントの数及び/又はタイプ、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、チャネルと呼ばれる波長を搬送する信号の数、チャネル間隔、トラフィック需要、及び/又はネットワークトポロジーのような光信号伝送経路に関するデータを受信する。
また、インタフェースモジュール712は、ユーザから光信号伝送経路に関するデータの受信を容易にし、及び/又はユーザにシミュレーション結果を出力する1以上の入力装置及び/又は出力装置を含むか、又は1以上の入力装置及び/又は出力装置を結合される。1以上の入力及び/又は出力装置は、限定されるものではないが、キーボード、マウス、タッチパッド、マイクロフォン、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等を含む。
幾つかの実施の形態では、パラメータモジュール706は、インタフェースモジュール712により光信号伝送経路に関して受信さ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。例として、パラメータモジュール706は、ファイバタイプ及びファイバタイプの他の光学特性の分散マップのような、ファイバタイプに関するパラメータを提供する。別の例として、パラメータモジュール706は、光信号伝送経路におけるコンポーネントに関するパラメータを提供する。例えば、パラメータモジュール706により提供されたコンポーネントのパラメータは、コンポーネントのPDL及びコンポーネントの他の光特性を含む。幾つかの実施の形態では、パラメータモジュール706は、経路計算エンジン702が光信号伝送経路をモデル化するために使用する光信号伝送経路におけるコンポーネントの光特性の一部又は全部を提供する。
経路計算エンジン702は、パラメータモジュール706からのパラメータ及びインタフェースモジュール712からのデータを使用して、光信号伝送経路の伝送特性を決定する。光信号伝送経路の伝送特性は、色分散(CD)、非線形(NL)効果のような伝送品質の低下因子、偏向モード分散(PMD)及び偏向依存損失(PDL)、増幅自然放出(ASE)及び/又はその他のような偏向効果が光信号伝送経路における光信号にどのように影響を及ぼすかに関する洞察を提供する。光信号伝送経路の伝送特性を決定するため、経路計算エンジン702は、伝送品質の低下因子間の相互作用を考慮する。
幾つかの実施の形態では、経路計算エンジン702は、光信号伝送経路についてそれぞれの累積された量の伝送品質の低下因子を提供する。代替的に又は付加的に、経路計算エンジン702は、それぞれの伝送品質の低下因子によるOSNRペナルティを提供する。代替的に又は付加的に、経路計算エンジン702は、1以上の伝送品質の低下因子の組み合わせによるOSNRペナルティを提供する。例えば、幾つかの実施の形態では、結合されたNL及びPDLのOSNRペナルティは、個別に決定されたNL及びPDLのOSNRペナルティの組み合わせよりも高い。これは、結合されたNL及びPDLのOSNRペナルティは、図1〜図6を参照して上述されたように、光信号伝送経路におけるNL効果とPDL効果との間の相互作用を考慮する。代替的に又は付加的に、経路計算エンジン702は、光信号伝送経路の全体のOSNRを提供する。全体のOSNRは、何れかの品質の低下なしに光信号伝送経路に沿って得られる最適なOSNRである。幾つかの実施の形態では、経路計算エンジン702は、光信号伝送経路に関する更なる情報を提供する。
データベース704は、光信号伝送経路に関して経路計算エンジン702により生成されたデータを記憶する。プロセッサ708は、本明細書で記載された機能及び動作をシステム700に実行させるコンピュータ命令を実行する。コンピュータ命令は、プロセッサ708による実行のためにメモリ710にロードされるか、及び/又は本明細書で記載された機能及び動作の実行の間に生成、受信又は処理されるデータは、メモリ710に少なくとも一時的に記憶される。
光信号伝送経路における光信号の偏向のランダムに回転する状態のため、光信号伝送経路の伝送特性に幾つかを正確にシミュレートするため、経路計算エンジン702は、光信号伝送経路の伝送特性を決定するため、光信号の偏向の変動する状態を使用して多数の(少なくとも1000)のシミュレーションを実行する。例として、PDL及びNL効果のような伝送特性及びPDL効果とNL効果との間の相互作用をシミュレートするため、経路計算エンジン702は、光信号の偏向の変動する状態を使用して少なくとも1000のシミュレーションを実行する。
図8は、本発明の実施の形態に係る、光ネットワークをモデル化する方法800を例示するフローチャートである。本方法800は、幾つかの実施の形態では、図7を参照して先に詳細に記載されたシステム700のようなモデリングシステムにより実現される。例えば、システム700の経路計算エンジン702は、本方法800の1以上のステップ802〜808により表されるように光ネットワークをモデル化する動作を実行するコンピュータ命令を実行する。個別のステップとして示されているが、所望の実現に依存して、様々なステップが更なるステップに分割され、少ないステップに結合され、又は除かれる場合がある。
幾つかの実施の形態では、本方法800は、ステップ802で開始し、ステップ802では、光ネットワークにおける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に基づく。伝送特性を取得した後、本方法800は、ステップ804に進む。
ステップ804で、本方法800は、光信号伝送経路の第一の伝送特性を生成するため、光信号伝送経路の複数のシミュレーションを実行する。シミュレーションは、パラメータ及び光信号の偏向のランダムに変化する状態を使用して実行される。例えば、幾つかの実施の形態では、500,1000,5000,10000又は幾つかの他の量のシミュレーションが実行される場合がある。第二の伝送特性を生成するために光伝送経路をシミュレートした後、本方法800は、ステップ806に進む。
ステップ806で、本方法800は、ステップ804でのシミュレーションの結果として生成された第二の伝送特性を組み込み、光経路の設計に組み込まれるOSNRペナルティファクタを計算する。OSNRペナルティファクタを計算した後、本方法800は、ステップ808に進む。
ステップ808で、本方法800は、さもなければ選択される高いOSNRペナルティファクタ又は低いOSNRペナルティファクタをもつ経路コンポーネントを選択することで、OSNRペナルティを光経路の設計に組み込む。例えば、図7を参照して先に詳細に記載されたように、DCM、ADM、増幅器、多重器、又は分離器のようなコンポーネントは、OSNRペナルティに適合するようなやり方で選択される。
当業者であれば、本明細書で開示されたこのプロセス及び方法、並びに他のプロセス及び方法について、プロセス及び方法で実行された機能は、異なる順序で実現されることを理解するであろう。さらに、概説されたステップ及び動作は、例としてのみ提供され、ステップ及び動作の幾つかは、開示される実施の形態の本質から逸脱することなしに、任意であるか、少ないステップ及び動作に結合されるか、更なるステップ及び動作に拡張される場合がある。例として、本方法800は、OSNRペナルティ因子を所与の光経路のコンフィギュレーションと関連付けするデータベースを生成することを更に含む。本発明は詳細に記載されたが、特許請求の範囲により定義された開示の精神及び範囲から逸脱することなしに、様々な変形、置換え及び変更が行われることを理解されたい。
100:シミュレーションモデル
102:スパンモデル
104:ノード
106:PDLエレメント
108:PC
110:ASE増幅器
112:DCM
114:ファイバスパン
116:増幅器

Claims (9)

  1. 光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化するシステムであって、
    偏向に依存する損失を有する第一の損失特性と非線形効果を有する第二の損失特性との間の相互作用の統計分析を生成し、前記第一及び第二の損失特性は、前記光信号伝送経路における光信号に関連し、前記統計分析は、第一の散乱プロットと第二の散乱プロットとの間のシフト又は回転の分析を含み、前記第一の散乱プロットは、分散補償モジュール(DMC)を有する光ネットワークについて行ったQファクタのシミュレーション値を示し、前記第二の散乱プロットは、DMCを有しない光ネットワークについて行ったQファクタのシミュレーション値を示し、前記第一及び第二の散乱プロットは、前記第一の損失特性の複数のシミュレーション値を、前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの複数のシミュレーション値に関連付け、
    前記統計分析を分析して、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用に関連する定量値を決定し、
    前記定量値に少なくとも部分的に基づく損失値を生成し、前記損失値は、前記第一の損失特性の前記複数のシミュレーション値並びに前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの前記複数のシミュレーション値のQ分散に更に少なくとも部分的に基づく、
    システム。
  2. 前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間のシフトは、前記第二の損失特性の値に少なくとも部分的に対応する、
    請求項記載のシステム。
  3. 前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間の回転は、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に少なくとも部分的に対応する、
    請求項記載のシステム。
  4. 光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化する方法であって、
    前記光信号伝送経路における光信号に関連する偏向に依存する損失を有する第一の損失特性と、前記光信号に関連する非線形効果を有する第二の損失特性との間の相互作用の統計分析を生成する段階であって、前記第一及び第二の損失特性は、前記光信号伝送経路における光信号に関連し、前記統計分析は、第一の散乱プロットと第二の散乱プロットとの間のシフト又は回転の分析を含み、前記第一の散乱プロットは、分散補償モジュール(DMC)を有する光ネットワークについて行ったQファクタのシミュレーション値を示し、前記第二の散乱プロットは、DMCを有しない光ネットワークについて行ったQファクタのシミュレーション値を示し、前記第一及び第二の散乱プロットは、前記第一の損失特性の複数のシミュレーション値を、前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの複数のシミュレーション値に関連付ける、段階と、
    前記統計分析を分析して、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用に関連する定量値を決定する段階と、
    前記量値に少なくとも部分的に基づく損失値を生成する段階であって、前記損失値は、前記第一の損失特性の前記複数のシミュレーション値並びに前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの前記複数のシミュレーション値のQ分散に更に少なくとも部分的に基づく、段階と、
    を含む方法。
  5. 前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間のシフトは、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に対応する、
    請求項記載の方法。
  6. 前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間の回転は、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に少なくとも部分的に対応する、
    請求項記載の方法。
  7. 光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化するためのプログラム命令を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    コンピュータシステムの1以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行により、前記1以上のプロセッサに、
    前記光信号伝送経路における光信号に関連する偏向に依存する損失を有する第一の損失特性と、前記光信号に関連する非線形効果を有する第二の損失特性との間の相互作用の統計分析を生成する段階であって、前記第一及び第二の損失特性は、前記光信号伝送経路における光信号に関連し、前記統計分析は、第一の散乱プロットと第二の散乱プロットとの間のシフト又は回転の分析を含み、前記第一の散乱プロットは、分散補償モジュール(DMC)を有する光ネットワークについて行ったQファクタのシミュレーション値を示し、前記第二の散乱プロットは、DMCを有しない光ネットワークについて行ったQファクタのシミュレーション値を示し、前記第一及び第二の散乱プロットは、前記第一の損失特性の複数のシミュレーション値を、前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの複数のシミュレーション値に関連付ける、段階と、
    前記統計分析を分析して、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用に関連する定量値を決定する段階と、
    前記量値に少なくとも部分的に基づく損失値を生成する段階であって、前記損失値は、前記第一の損失特性の前記複数のシミュレーション値並びに前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの前記複数のシミュレーション値のQ分散に更に少なくとも部分的に基づく、段階と、
    を実行させるコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  8. 前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間のシフトは、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に対応する、
    請求項記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  9. 前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間の回転は、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に少なくとも部分的に対応する、
    請求項記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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