JP7001920B2 - 状態推定装置及び通信システム - Google Patents

Description

本発明は、状態推定装置及び通信システムに関する。

図２４は、従来の光デジタルコヒーレント方式の光通信システムの例を示す図である。同図に示す光通信システムは、複数台のトランスポンダ９０を備える。送信側のトランスポンダ９０をトランスポンダ９０Ａ、受信側のトランスポンダ９０をトランスポンダ９０Ｂと記載する。トランスポンダ９０Ａとトランスポンダ９０Ｂとは同様の構成である。トランスポンダ９０Ａとトランスポンダ９０Ｂとは、光ファイバ（シングルコアファイバ、マルチコアファイバ）、カッパー、無線等により通信する。同図では、光ファイバにより通信する場合を例に説明する。

外部装置からトランスポンダ９０Ａに入力された信号は、ＯＴＮ（Optical Transport Network）フレーマにおいて終端され、ＯＴＮフレームにマッピングされる。ＯＴＮフレームは、後段のＤＳＰ（Digital Signal Processor）において、誤り訂正符号の付与、送信線形等価処理、デジタルアナログ変換処理が行われた後、光送信部で電気信号から光信号に変換され、光ファイバを介して対向のトランスポンダ９０Ｂに送られる。

トランスポンダ９０Ｂの光送信部から送出された光信号は、光ファイバを介してトランスポンダ９０Ａの光受信部で受信され、電気信号に変換される。ＤＳＰにおいては、電気信号に対してアナログデジタル変換処理、受信線形等価処理、伝送路推定が行われ、ＯＴＮフレーム信号が復調される。後段の誤り訂正符号化処理部においては、部分的に正確に復調できなかった信号を正して得られたＯＴＮフレーム信号は、ＯＴＮフレーマで外部装置に適した形式の信号に変換され、出力される。

光ファイバ等で障害が発生して受信線形等価処理部の等価処理能力以上の劣化が信号に加わった場合、通信は途絶える。通信が途絶えるとシステムは障害が発生したと認識し、障害切り分け処理がシステムならびに人員を導入して実施される。光ファイバの断絶が発生した場合、その箇所を特定するためにＯＴＤＲ（Optical Time Domain Reflectometer）が用いられる。

光ファイバの障害発生時には、通信用とは別に試験機能を装置に具備するか、伝送装置を取り外して試験機を設置するなど、装置コスト、稼働コストが増加する。特許文献１の発明では、信号または信号処理に付随する物理的状態データを収集、統計的に処理することによって、伝送路上で生じる障害の前兆を検知することを可能としている。

特開２０１７－８５３５５号公報

しかしながら、特許文献１の方法では、物理的状態データを用いて光ファイバ伝送路の障害発生や前兆は検知できるが、障害原因（曲げ、引っ張り、圧縮、破断、振動等）と、その程度（曲げ径、引っ張り強度、振動幅・振動周期等）は判明しない。そのため、障害発生時の復旧作業を速やかに行うにはさらに、障害原因やその程度を検知し、詳細な障害前兆検知が必要である、という課題があった。

上記事情に鑑み、本発明は、コストを低減しながらデータ伝送において生じる障害のより詳細な前兆検知を行うことができる状態推定装置及び通信システムを提供することを目的としている。

本発明の一態様は、伝送装置の送信部から送信され、他の伝送装置の受信部が伝送路を介して受信した信号の位相、受信強度、受信品質、電気信号への変換後の電圧、及び、受信処理において用いられた信号処理パラメータのうち１以上を表す信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データを状態推定に用いる特徴データに加工する前処理部と、前記特徴データに基づいて、前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態を推定する推定部と、を備える状態推定装置である。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記伝送路の状態は、曲げの有無、曲げ径、温度変化のうち１以上である。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記特徴データは、位相平面における前記位相を表す位相平面状態データと、極座標平面における前記位相を表す極座標データと、前記極座標データを高速フーリエ変換したフーリエ変換データと、前記位相平面状態データ又は前記極座標データにおける前記信号の出現頻度を表すヒストグラムデータと、前記受信強度、前記受信品質、前記電圧又は前記信号処理パラメータのいずれか又は２以上の組み合わせにおける前記信号の出現頻度を表すヒストグラムデータと、前記受信強度、前記受信品質、前記電圧又は前記信号処理パラメータの時系列の変化を示す時系列データとうち少なくともいずれかを含む。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記推定部は、機械学習を用いて推定を行う。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記推定部は、前記特徴データの少なくとも一部を用いて前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態のいずれかに含まれる一部の状態を推定する部分推定部を複数有し、それぞれ異なる一部の状態を推定する複数の前記部分推定部による推定結果に基づいて、前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態を推定する。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記前処理部又は前記推定部は、ハードウェアにより、プログラムを実行するプロセッサにより、又は、ハードウェアとプログラムを実行するプロセッサとの組み合わせにより実現される。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記伝送路は、複数の物理経路から構成され、前記前処理部は、前記物理経路毎の前記信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成し、前記推定部は、前記物理経路毎に、前記特徴データに基づいて前記物理経路の状態を推定し、前記状態推定装置は、前記推定部により推定された前記物理経路毎の状態に基づいて前記伝送路の状態推定結果を導出する統合推定部をさらに備える。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記前処理部は、複数の前記物理経路のうち２以上又は全てに同一の光源を用いた光信号を伝送したときの前記物理経路毎の前記信号受信データを取得する。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記前処理部は、複数の前記物理経路それぞれに異なる光源を用いた光信号を伝送したときの前記物理経路毎の前記信号受信データを取得する。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記伝送路は、マルチコアファイバ、マルチモードファイバ、又は、マルチファイバのいずれか又は２以上の組合せである。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記伝送路は、複数のシングルモードの光信号を多重してマルチモードの光信号に変換するモード多重部と、前記モード多重部が変換したマルチモードの前記光信号を伝送するマルチモードファイバと、前記マルチモードファイバを伝送したマルチモードの前記光信号をシングルモードの光信号に分離するモード分離部とを有する。

本発明の一態様は、上述の状態推定装置であって、前記前処理部は、前記物理経路毎に双方向それぞれの光信号を伝送したときの前記信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成し、前記推定部は、双方向それぞれについて、前記物理経路毎に、前記特徴データに基づいて前記物理経路の状態を推定し、前記統合推定部は、前記推定部により双方向それぞれについて推定された前記物理経路毎の状態に基づいて前記伝送路の状態推定結果を導出する。

本発明の一態様は、伝送装置と、上述のいずれかの状態推定装置とを備える通信システムである。

本発明により、コストを低減しながらデータ伝送において生じる障害のより詳細な前兆検知を行うことが可能となる。

第１の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第２の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第３の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第４の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第５の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第６の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第７の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第８の実施形態による推定部の機能を示す図である。 第９の実施形態による推定部の機能を示す図である。 第１０の実施形態による推定部の機能を示す図である。 第１１の実施形態による推定部の動作を示すフロー図である。 同実施形態による推定部の他の動作を示すフロー図である。 第１２の実施形態による推定部の動作を示すフロー図である。 同実施形態による推定部の他の動作を示すフロー図である。 第１３の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第１４の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第１５の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第１６の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第１７の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第１８の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第１９の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第２０の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 第２１の実施形態による通信システムの構成を示すブロック図である。 従来技術の光デジタルコヒーレント方式の光通信システムを示す図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。以下では、機能部ＸＸＸがＹ個ある場合、Ｙ個の機能部ＸＸＸをそれぞれ機能部ＸＸＸ－１～ＸＸＸ－Ｙと記載する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による通信システム１０１の構成を示すブロック図である。通信システム１０１は、伝送装置２００及び状態推定装置５１０を備える。通信システム１０１が備える伝送装置２００の台数は任意である。伝送装置２００は、伝送路３００を介してデータ通信を行う。伝送路３００は、例えば、光ファイバである。

伝送装置２００は、送信部２０１及び受信部２０２を備える。送信部２０１は、伝送路３００を介して光信号を送信する。受信部２０２は、伝送路３００を介してデータを受信する。同図では、２台の伝送装置２００が光信号により、ユーザのデータ通信を中継している。

状態推定装置５１０は、前処理部５１１及び推定部５１２を備える。前処理部５１１は、伝送装置２００の受信部２０２から、受信部２０２が受信した各信号の位相平面状態（コンスタレーション）を示すコンスタレーションデータ（位相平面状態データ）を信号受信データとして受信する。前処理部５１１は、コンスタレーションデータに、位相の出現頻度をプロットして二次元ヒストグラムデータに変換し、特徴データとして推定部５１２に出力する。推定部５１２は、前処理部５１１から受信した特徴データに基づいて、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。

なお、前処理部５１１は、位相平面上にプロットされるコンスタレーションデータを直交座標から極座標に変換した後、位相の出現頻度をプロットして二次元ヒストグラムデータを生成してもよい。また、前処理部５１１は、コンスタレーションデータを直交座標から極座標に変換した後に高速フーリエ変換を行い、角度と中心からの距離のそれぞれについて高速フーリエ変換した結果を両軸とした二次元平面に出現頻度をプロットして二次元ヒストグラムデータとしてもよい。

推定部５１２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ（破断）、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第２の実施形態）
図２は、本発明の第２の実施形態による通信システム１０２の構成を示すブロック図である。同図において、図１に示す第１の実施形態による通信システム１０１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１０２は、伝送装置２００及び状態推定装置５２０を備える。状態推定装置５２０は、前処理部５２１及び推定部５２２を備える。

前処理部５２１は、伝送装置２００の受信部２０２から取得したコンスタレーションデータを、直交座標から極座標に変換する。前処理部５２１は、角度と中心からの距離のデータそれぞれを高速フーリエ変換データに加工し、特徴データとして推定部５２２に出力する。このように、前処理部５２１は、平面にプロットされるコンスタレーションデータを、周波数分析ができるようにフーリエ変換データに加工することで特徴を抽出する。推定部５２２は、前処理部５２１から受信した特徴データをもとに、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。

推定部５２２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第３の実施形態）
図３は、本発明の第３の実施形態による通信システム１０３の構成を示すブロック図である。同図において、図１に示す第１の実施形態による通信システム１０１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１０３は、伝送装置２００及び状態推定装置５３０を備える。状態推定装置５３０は、前処理部５３１及び推定部５３２を備える。

前処理部５３１は、伝送装置２００の受信部２０２から取得したコンスタレーションデータを、座標変換データに加工し、特徴データとして推定部５３２に出力する。具体的には、前処理部５３１は、平面にプロットされるコンスタレーションデータを直交座標から極座標に変換し、例えば、極座標における角度及び中心からの距離ごとに出現頻度をプロットすることで特徴を抽出する。推定部５３２は、前処理部５３１から受信した特徴データをもとに、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。なお、前処理部５３１は、コンスタレーションデータをそのまま特徴データとして推定部５３２に出力してもよい。

推定部５３２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第４の実施形態）
図４は、本発明の第４の実施形態による通信システム１０４の構成を示すブロック図である。同図において、図１に示す第１の実施形態による通信システム１０１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１０４は、伝送装置２００及び状態推定装置５４０を備える。状態推定装置５４０は、前処理部５４１及び推定部５４２を備える。

前処理部５４１は、伝送装置２００の受信部２０２から各受信信号のコンスタレーションデータと、受信パワ及びＱ値データとを信号受信データとして取得する。前処理部５４１は、コンスタレーションデータを二次元ヒストグラムデータに加工し、受信パワ及びＱ値データをそれぞれ時系列データに加工する。前処理部５４１は、受信パワ及びＱ値データの時系列データと、コンスタレーションデータの二次元ヒストグラムデータとを組み合わせ、特徴データとして推定部５４２に出力する。推定部５４２は、前処理部５４１から受信した特徴データをもとに、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。

推定部５４２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第５の実施形態）
図５は、本発明の第５の実施形態による通信システム１０５の構成を示すブロック図である。同図において、図１に示す第１の実施形態による通信システム１０１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１０５は、伝送装置２００及び状態推定装置５５０を備える。状態推定装置５５０は、前処理部５５１及び推定部５５２を備える。

前処理部５５１は、伝送装置２００の受信部２０２から受信信号のコンスタレーションデータと、受信パワ及びＱ値データを信号受信データとして取得する。前処理部５５１は、コンスタレーションデータを高速フーリエ変換した結果を示す高速フーリエ変換データに加工し、受信パワ及びＱ値データを時系列データに加工する。前処理部５５１は、受信パワ及びＱ値データの時系列データと、コンスタレーションデータの高速フーリエ変換データとを組み合わせて、特徴データとして推定部５５２に出力する。推定部５５２は、前処理部５５１から受信したデータをもとに、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。

推定部５５２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第６の実施形態）
図６は、本発明の第６の実施形態による通信システム１０６の構成を示すブロック図である。同図において、図１に示す第１の実施形態による通信システム１０１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１０６は、伝送装置２００及び状態推定装置５６０を備える。状態推定装置５６０は、前処理部５６１及び推定部５６２を備える。

前処理部５６１は、伝送装置２００の受信部２０２から各受信信号の受信パワ又はＱ値データを信号受信データとして取得する。前処理部５６１は、時系列変化する受信パワ又はＱ値データを一次元ヒストグラムデータに加工する。前処理部５６１は、一次元ヒストグラムデータに変換された受信パワ又はＱ値データを、特徴データとして推定部５６２に出力する。推定部５６２は、前処理部５６１から受信した特徴データをもとに、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。

推定部５６２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第７の実施形態）
図７は、本発明の第７の実施形態による通信システム１０７の構成を示すブロック図である。同図において、図１に示す第１の実施形態による通信システム１０１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１０７は、伝送装置２００及び状態推定装置５７０を備える。状態推定装置５７０は、前処理部５７１及び推定部５７２を備える。

前処理部５７１は、伝送装置２００の受信部２０２から受信パワ又はＱ値データを信号受信データとして取得する。前処理部５７１は、受信パワ及びＱ値データを二次元平面にプロットし、頻度を表す二次元ヒストグラムデータに加工する。前処理部５７１は、二次元ヒストグラムデータを、特徴データとして推定部５７２に出力する。推定部５７２は、前処理部５７１から受信した特徴データをもとに、伝送装置２００及び伝送路３００の異常状態を推定し、推定結果を出力する。

推定部５７２による推定の結果、光ファイバの曲げ、引っ張り、融着点ずれ、温度変化、振動、漏水、ねじれ、などの伝送路３００の異常状態とその程度、伝送装置２００の送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、伝送装置２００の受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態などを推定できる。

（第８の実施形態）
図８は、本発明の第８の実施形態による状態推定装置５８０が有する状態推定の機能を示す図である。状態推定装置５８０は、前処理部５８１及び推定部５８２を備える。前処理部５８１は上述した実施形態の前処理部５１１、５２１、５３１、５４１、５５１、５６１、５７１として、推定部５８２は、上述した実施形態の推定部５１２、５２２、５３２、５４２、５５２、５６２、５７２として用いることができる。

推定部５８２は、ニューラルネット等の機械学習を用いている。例えば、ニューラルネットワークなどのＡＩ（人工知能）に、推定する状態に対応する特徴データを予め学習させ、推定部５８２には、この学習済みのＡＩ（ニューラルネットワーク）を用いる。学習済みＡＩは、前処理部５８１から入力した特徴データを用いて、所定の状態である確率（尤度）を演算する。所定の状態とは、推定部５８２における最終的な状態判断に使用され、伝送路３００の状態、送信部２０１に用いられる送信モジュールの異常状態、受信部２０２に用いられる受信モジュールの異常状態のいずれかに含まれる一部の状態である。例えば、学習済みＡＩは、光ファイバの曲げが大きい確率、光ファイバの曲げが中程度の確率、光ファイバの曲げが小さい確率、などの状態を判断する。また例えば、学習済みＡＩは、光ファイバの曲げが所定以上の確率、光ファイバのねじれが所定以上の確率、送信モジュールに異常が発生している確率、受信モジュールに異常が発生している確率などの各状態を判断する。

このように、推定部５８２は、学習済みＡＩにより、受信信号の物理的状態を表す特徴データを用いて、伝送路３００の障害原因（曲げ、引っ張り、圧縮、破断、振動等）と、その程度（曲げ径、引っ張り強度、振動幅・振動周期等）、及び、送信モジュール及び受信モジュールそれぞれにおける異常発生の確率を推定することが可能である。推定部５８２は、これらの状態の演算結果を総合して伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定し、判定結果を出力する。推定部５８２の判定機能は、ＡＮＤ／ＯＲ論理、最大値抽出演算を用いた方法により実現可能である。

（第９の実施形態）
図９は、本発明の第９の実施形態による状態推定装置５９０が有する状態推定の機能を示す図である。状態推定装置５９０は、前処理部５９１及び推定部５９２を備える。前処理部５９１は上述した実施形態の前処理部５１１、５２１、５３１、５４１、５５１、５６１、５７１として、推定部５９２は、上述した実施形態の推定部５１２、５２２、５３２、５４２、５５２、５６２、５７２として用いることができる。

推定部５９２は、それぞれ２つの状態を認識する認識機能＃１～認識機能＃ｎを有している。例えば、認識機能＃１は、光ファイバに大きな曲げがある確率とない確率を演算し、認識機能＃２は、光ファイバに中程度の曲げがある確率とない確率を演算する。また、例えば、認識機能＃１は、光ファイバに所定以上の曲げがある確率とない確率を演算し、認識機能＃２は光ファイバに所定以上のねじれがある確率とない確率を演算し、認識機能＃３は、送信モジュールに異常がある確率とない確率を演算し、認識機能＃４は、受信モジュールに異常がある確率とない確率を演算する。推定部５９２は、認識機能＃１～認識機能＃ｎのそれぞれが演算した複数の２つの状態に基づいて伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定し、判定結果を出力する。認識機能＃１～＃ｎは、統計的推定法や古典的なルールベースＡＩ、ニューラルネット等の機械学習を用いた方法で実現可能である。判定機能は、ＡＮＤ／ＯＲ論理、最大値抽出演算を用いた方法で実現可能である。

（第１０の実施形態）
図１０は、本発明の第１０の実施形態による状態推定装置５９５が有する状態推定の機能を示す図である。状態推定装置５９５は、前処理部５９６及び推定部５９７を備える。前処理部５９６は上述した実施形態の前処理部５１１、５２１、５３１、５４１、５５１、５６１、５７１として、推定部５９７は、上述した実施形態の推定部５１２、５２２、５３２、５４２、５５２、５６２、５７２として用いることができる。

推定部５９７は、それぞれ２つ以上の状態を認識する認識機能＃１～認識機能＃ｎを有している。例えば、認識機能＃１は、光ファイバに大きな曲げがある確率、小さな曲げがある確率、及び、曲げがない確率を演算し、認識機能＃２は光ファイバに大きなねじれがある確率、小さなねじれがある確率、及び、ねじれがない確率を演算する。また、例えば、認識機能＃３は、送信モジュールに異常がある確率とない確率を演算し、認識機能＃４は、受信モジュールに異常がある確率とない確率を演算する。推定部５９７は、認識機能＃１～認識機能＃ｎのそれぞれが演算した複数の２つの以上の状態に基づいて伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定し、判定結果を出力する。認識機能＃１～＃ｎは、統計的推定法や古典的なルールベースＡＩ、ニューラルネット等の機械学習を用いた方法で実現可能である。判定機能は、ＡＮＤ／ＯＲ論理、最大値抽出演算を用いた方法で実現可能である。

（第１１の実施形態）
図１１及び図１２は、本発明の第１１の実施形態に係る状態推定装置が備える推定部の処理を示すフロー図である。本実施形態の状態推定装置として、第８の実施形態の状態推定装置５８０を用いることができる。以下では、状態推定装置５８０の推定部５８２に用いられる学習済みＡＩが、状態＃１～＃ｎのｎ種類の状態を判定する場合を例に説明する。

図１１は、学習済みＡＩが各状態をシーケンシャルで判断する場合のフロー図である。まず、推定部５８２は、ｉを初期値１とする（ステップＳ１０５）。推定部５８２は、前処理部５８１から受信した特徴データの全て又は一部を、状態＃ｉの判定に用いる特徴データとして取得する（ステップＳ１１０）。推定部５８２は、取得した特徴データを入力として学習済みＡＩにより状態＃ｉを認識する（ステップＳ１１５）。推定部５８２は、状態＃ｉの認識結果を保持する（ステップＳ１２０）。推定部５８２は、ｉの値がｎに達しておらず、まだ全状態認識を実行していないと判定した場合（ステップＳ１２５：ＮＯ）、ｉの値に１を加算し、ステップＳ１１０からの処理を繰り返す（ステップＳ１３０）。推定部５８２は、ｉの値がｎに達し、全状態認識を実行したと判断した場合（ステップＳ１２５：ＹＥＳ）、状態＃１～状態＃ｎの認識結果を用いて判定機能を実行し、伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定する（ステップＳ１３５）。

図１２は、学習済みＡＩが各状態をパラレルで判断する場合のフロー図である。まず、推定部５８２は、ステップＳ２０５－１及びＳ２１０－１、ステップＳ２０５－２及びＳ２１０－２、…、ステップＳ２０５－ｎ及びＳ２１０－ｎを並行して実行する。ｉ＝１～ｎのそれぞれについて、推定部５８２は、前処理部５８１から受信した特徴データの全て又は一部を、状態＃ｉの判定に用いる特徴データとして取得し（ステップＳ２０５－ｉ）、取得した特徴データを入力として学習済みＡＩにより状態＃ｉを認識する（ステップＳ２１０－ｉ）。推定部５８２は、各状態＃１～＃ｎの認識結果を保持する（ステップＳ２１５）。推定部５８２は、状態＃１～状態＃ｎの認識結果を用いて、判定機能を実行して伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定する（ステップＳ２２０）。

例えば、推定部５８２は、状態＃１認識で光ファイバの曲げがＡｍｍの確率を、状態＃２認識で光ファイバの曲げがＢｍｍの確率を、状態＃ｎ認識で光ファイバの曲げがＸｍｍの確率を得る。推定部５８２は、これら状態認識結果に基づいて、判定機能により、光ファイバの曲げがＹｍｍであると判定する。

図１１の処理を行う場合、推定部５８２の回路規模を大きくすることなく、状態判定が可能である。一方、図１２の処理を行う場合、推定部５８２が状態判定を行うためにかかる時間を短縮することができる。

（第１２の実施形態）
図１３及び図１４は、本発明の第１２の実施形態に係る状態推定装置が備える推定部の処理を示すフロー図である。本実施形態の状態推定装置として、第９、第１０の実施形態の状態推定装置５９０、５９５を用いることができる。以下では、状態推定装置５９５の推定部５９７が認識機能＃１～認識機能＃ｎを有する場合を例に説明する。

図１３は、各認識機能がシーケンシャルで動作する場合のフロー図である。まず、推定部５９７は、ｉを初期値１とする（ステップＳ３０５）。推定部５９７は、前処理部５９６から受信した特徴データ全て又は一部を、認識機能＃ｉの判定に用いる特徴データとして取得する（ステップＳ３１０）。推定部５９７の認識機能＃ｉは、取得した特徴データを入力として状態認識を行う（ステップＳ３１５）。推定部５９７は、認識機能＃ｉの認識結果を保持する（ステップＳ３２０）。推定部５９７は、ｉの値がｎに達しておらず、まだ全認識機能を実行していないと判定した場合（ステップＳ３２５：ＮＯ）、ｉの値に１を加算し、ステップＳ３１０からの処理を繰り返す（ステップＳ３３０）。推定部５９７は、ｉの値がｎに達し、全認識機能を実行したと判断した場合（ステップＳ３２５：ＹＥＳ）、認識機能＃１～認識機能＃ｎの認識結果を用いて判定機能を実行し、伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定する（ステップＳ３３５）。

図１４は、各認識機能をパラレルで判断する場合のフロー図である。まず、推定部５９７は、ステップＳ４０５－１及びＳ４１０－１、ステップＳ４０５－２及びＳ４１０－２、…、ステップＳ４０５－ｎ及びＳ４１０－ｎを並行して実行する。ｉ＝１～ｎのそれぞれについて、推定部５９７の認識機能＃ｉは、前処理部５９６から受信した特徴データ全て又は一部を、判定に用いる特徴データを取得し（ステップＳ４０５－ｉ）、取得した特徴データを入力として状態認識を行う（ステップＳ４１０－ｉ）。推定部５９７は、各認識機能＃１～認識機能＃ｎの認識結果を保持する（ステップＳ４１５）。推定部５８２は、認識機能＃１～認識機能＃ｎの認識結果を用いて判定機能を実行し、伝送路３００及び伝送装置２００の状態を判定する（ステップＳ４２０）。

例えば、推定部５９７は、認識機能＃１で光ファイバの曲げがなし又はＡｍｍの確率を、認識機能＃２で光ファイバの曲げがなし又はＢｍｍの確率を、認識機能＃ｎで光ファイバの曲げがなし又はＸｍｍの確率を得る。推定部５９７は、これら状態認識結果に基づいて、判定機能により、光ファイバの曲げがＹｍｍであると判定する。

図１３の処理を行う場合、推定部５９２、５９７の回路規模を大きくすることなく、状態判定が可能である。一方、図１４の処理を行う場合、推定部５９２、５９７が状態判定を行うためにかかる時間を短縮することができる。

なお、上述した実施形態におけるパワ、Ｑ値に代えて、又は、加えて、ＢＥＲ（Bit Error Rate）値、ＯＳＮＲ（optical signal-to-noise ratio）値、ＥＳＮＲ（electrical signal-to-noise ratio）値、受信部２０２が備える光受信機（Ｒｘ）において光信号を電気信号に変換した後の電圧振幅値、Ｒｘ等化器のタップ係数などのうち１以上を用いてもよい。タップ係数は、Ｒｘ等化器において伝送路ひずみを補正する能力に関係し、受信信号の特性に基づいて決められた値が用いられる。

（第１３の実施形態）
本実施形態の通信システムにおいては、伝送路が複数の物理経路を有する。ここでは、伝送路が、複数のコア（物理経路）を有するマルチコアファイバである場合を例に説明する。なお、伝送路は、複数の光ファイバ（物理経路）を束ねたマルチファイバであってもよい。

図１５は、第１３の実施形態による通信システム１１１の構成を示すブロック図である。通信システム１１１は、伝送装置２１０及び状態推定装置６１０を備える。通信システム１１１が備える伝送装置２１０の台数は任意である。伝送装置２１０は、１以上の送信部２１１と、１以上の受信部２１２とを備える。伝送装置２１０は、マルチコアファイバ３１０を介してデータ通信を行う。マルチコアファイバ３１０は、コア３１１－１～３１１－Ｎ（Ｎは２以上の整数）を有する。同図では、Ｎ＝３の場合を例に示している。

マルチコアファイバ３１０のコア３１１により、一対の送信部２１１と受信部２１２とが接続される。同図では、コア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）に接続される送信部２１１及び受信部２１２をそれぞれ、送信部２１１－ｎ及び受信部２１２－ｎと記載する。送信部２１１－１～２１１－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２１０に備えられた送信部２１１でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２１０に備えられた送信部２１１でもよい。同様に受信部２１２－１～２１２－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２１０に備えられた受信部２１２でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２１０に備えられた受信部２１２でもよい。

送信側の伝送装置２１０の送信部２１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎに光信号を出力する。送信部２１１－１～２１１－Ｎはそれぞれ光源を有しているため、コア３１１－１～３１１－Ｎにはそれぞれ、異なる光源を用いて生成された光信号が出力される。受信側の伝送装置２１０の受信部２１２－ｎは、他の伝送装置２１０から送信された光信号を、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎを介して受信する。

状態推定装置６１０は、前処理及び推定部６１１－１～６１１－Ｋ（Ｋは２以上の整数）と、統合推定部６１２とを備える。同図では、Ｋ＝Ｎ＝３の場合を例に示している。前処理及び推定部６１１は、第１の実施形態の前処理部５１１及び推定部５１２の組、第２の実施形態の前処理部５２１及び推定部５２２の組、第３の実施形態の前処理部５３１及び推定部５３２の組、第４の実施形態の前処理部５４１及び推定部５４２の組、第５の実施形態の前処理部５５１及び推定部５５２の組、第６の実施形態の前処理部５６１及び推定部５６２の組、又は、第７の実施形態の前処理部５７１及び推定部５７２の組である。前処理及び推定部６１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、伝送装置２１０の受信部２１２－ｎからコンスタレーションデータなど、第１の実施形態～第７の実施形態において受信部２０２から取得した信号受信データと同様のデータを取得して、特徴データを生成する。前処理及び推定部６１１－ｎは、生成した特徴データに基づいてコア３１１－ｎの異常状態を推定し、推定結果を統合推定部６１２に出力する。統合推定部６１２は、前処理及び推定部６１１－１～６１１－Ｎのそれぞれから出力された推定結果を用いて、全てのコア３１１－１～３１１－Ｎの送受信状態に基づくマルチコアファイバ３１０の状態推定結果を総合的に判断し、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を導出する。統合推定部６１２は、状態推定結果の導出に、例えば、統計的推定法や古典的なルールベースＡＩ、ニューラルネット等の機械学習を用いる。

本実施形態では、伝送路を構成する各物理経路の状態推定を組み合わせることで、伝送路の状態推定感度を向上させることができる。

（第１４の実施形態）
第１３の実施形態においては、伝送路が有する複数の物理経路に異なる光源を用いて生成された光信号を伝送し、状態推定を行っている。本実施形態では、伝送路が有する複数の物理経路の２以上又は全てに単一光源を用いて生成された光信号を伝送し、状態推定を行う。以下では、第１３の実施形態との差分を中心に説明する。

図１６は、第１４の実施形態による通信システム１１２の構成を示すブロック図である。同図において、図１５に示す第１３の実施形態による通信システム１１１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。同図に示す通信システム１１２が図１５に示す通信システム１１１と異なる点は、伝送装置２１０に代えて、伝送装置２２０を備える点である。伝送装置２２０は、１以上の送信部２２１と、１以上の受信部２１２とを備える。マルチコアファイバ３１０のコア３１１－１～３１１－Ｎ（同図ではＮ＝３）は、一つの送信部２１１と接続され、コア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、受信部２１２－ｎと接続される。受信部２１２－１～２１２－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２２０に備えられた受信部２１２でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２２０に備えられた受信部２１２でもよい。

送信側の伝送装置２２０の送信部２２１は、単一光源を用いた同一の光信号を、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－１～３１１－Ｎに出力する。受信側の伝送装置２２０の受信部２１２－ｎは、送信側の伝送装置２２０の送信部２２１が送信した光信号をマルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎを介して受信する。同一の光信号を用いることで、各コア３１１－１～３１１－Ｎを伝送した後の光信号の相関関係が密となるため、伝送路の状態推定感度を向上させることができる。

（第１５の実施形態）
本実施形態では、伝送路が有する複数の物理経路に波長多重信号を伝送し、状態推定を行う。
図１７は、本実施形態による通信システム１１３の構成を示すブロック図である。同図において、図１５に示す第１３の実施形態による通信システム１１１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。同図に示す通信システム１１３が図１５に示す通信システム１１１と異なる点は、伝送装置２１０に代えて、伝送装置２３０を備える点である。

伝送装置２３０は、１以上の送信部２３１と、１以上の受信部２３２とを備える。送信部２３１は、多波長光源を有しており、波長多重された光信号をマルチコアファイバ３１０のコア３１１に送信する。受信部２３２は、波長多重された光信号をマルチコアファイバ３１０のコア３１１から受信する。

マルチコアファイバ３１０のコア３１１により、一対の送信部２３１と受信部２３２とが接続される。同図では、コア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数、同図ではＮ＝３）に接続される送信部２３１及び受信部２３２をそれぞれ、送信部２３１－ｎ及び受信部２３２－ｎと記載している。送信部２３１－１～２３１－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２３０に備えられた送信部２３１でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２３０に備えられた送信部２３１でもよい。同様に受信部２３２－１～２３２－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２３０に備えられた受信部２３２でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２３０に備えられた受信部２３２でもよい。

状態推定装置６１０の前処理及び推定部６１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、伝送装置２３０の受信部２３２－ｎから、波長別に、コンスタレーションデータなど、第１の実施形態～第７の実施形態において受信部２０２から取得した信号受信データと同様のデータを取得して、特徴データを生成する。前処理及び推定部６１１－ｎは、波長別に、特徴データに基づいてコア３１１－ｎの異常状態を推定し、推定結果を出力する。統合推定部６１２は、前処理及び推定部６１１－１～６１１－Ｎのそれぞれから出力された波長別の推定結果を用いて、全てのコア３１１－１～３１１－Ｎの送受信状態に基づくマルチコアファイバ３１０の状態推定結果を総合的に判断し、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を導出する。

このように、本実施形態では、送信部２３１と受信部２３２がともに多波長光源に対応する点が第１３の実施形態と異なっている。各コア３１１は、複数の異なる波長が多重された光信号を伝送する。波長が異なると、同じコア３１１であっても伝送中に受ける物理的効果が異なるため、受信時の信号に差が現れ、更に推定部における推定結果にも差が生じる。波長の長短とファイバ（コア）から受ける物理的効果の大小は既知であるため、推定部による推定結果の差分を評価することによって伝送路の状態推定感度を向上させることができる。なお、上記では、伝送路がマルチコアファイバである場合を例に説明したが、シングルコアファイバであっても同様の効果が期待できる。

（第１６の実施形態）
本実施形態の通信システムは、マルチコアファイバとマルチモードファイバとを束ねた伝送路を用いる。以下では、第１３の実施形態との差分を中心に説明する。

図１８は、本実施形態による通信システム１１４の構成を示すブロック図である。同図において、図１５に示す第１３の実施形態による通信システム１１１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１１４は、伝送装置２４０及び状態推定装置６１０を備える。伝送装置２４０は、伝送路３０４を介してデータ通信を行う。伝送路３０４は、マルチコアファイバ３１０とマルチモードファイバ３４０とを同じ被服で束ねて一体化したものである。マルチコアファイバ３１０に代えてマルチファイバを用いてもよい。通信システム１１４が備える伝送装置２４０の台数は任意である。

伝送装置２４０は、送信部２１１と、送信部２４１と、受信部２１２と、受信部２４２とのうち少なくともいずれかを１以上備える。マルチコアファイバ３１０のコア３１１により、一対の送信部２１１と受信部２１２とが接続される。コア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数、同図ではＮ＝３）に接続される送信部２１１及び受信部２１２をそれぞれ、送信部２１１－ｎ及び受信部２１２－ｎと記載する。また、マルチモードファイバ３４０により、一対の送信部２４１と受信部２４２とが接続される。送信部２１１－１～２１１－Ｎ及び送信部２４１は、同図に示すように１台の伝送装置２４０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２４０に備えられてもよい。同様に、受信部２１２－１～２１２－Ｎ及び受信部２４２は、同図に示すように１台の伝送装置２４０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２４０に備えられてもよい。

送信側の伝送装置２４０の送信部２１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎに光信号を出力する。受信側の伝送装置２４０の受信部２１２－ｎは、他の伝送装置２１０が送信した光信号を、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎを介して受信する。また、送信側の伝送装置２４０の送信部２４１は、マルチモードファイバ３４０にマルチモードの光信号を出力する。受信側の伝送装置２４０の受信部２４２は、他の伝送装置２４０が送信したマルチモードの光信号を、マルチモードファイバ３４０を介して受信する。

状態推定装置６１０の前処理及び推定部６１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、伝送装置２４０の受信部２１２－ｎから、前処理及び推定部６１１－（Ｎ＋１）は、伝送装置２４０の受信部２４２から、コンスタレーションデータなど、第１の実施形態～第７の実施形態において受信部２０２から取得した信号受信データと同様のデータを取得して、特徴データを生成する。前処理及び推定部６１１－ｎは、生成した特徴データに基づいてコア３１１－ｎの異常状態を推定し、推定結果を出力する。前処理及び推定部６１１－（Ｎ＋１）は、生成した特徴データに基づいてマルチモードファイバ３４０の異常状態を推定し、推定結果を出力する。統合推定部６１２は、前処理及び推定部６１１－１～６１１－（Ｎ＋１）のそれぞれから出力された推定結果を総合的に判断し、伝送路３０４の状態推定結果を導出する。

伝送される光信号がマルチコアファイバ３１０の各コア３１１から受ける物理的効果とマルチモードファイバ３４０から受ける物理的効果は大きく異なる。そのため、受信時の信号に差が現れ、さらに、前処理及び推定部６１１が有する推定部での結果にも差が生じる。マルチコアファイバとマルチモードファイバから受ける物理的効果の違いは既知であるため、統合推定部６１２において、前処理及び推定部６１１－１～６１１－（Ｎ＋１）それぞれの推定部による推定結果の差分を評価することによって、伝送路３０４の状態推定感度を向上させることができる。特に、マルチモードファイバの場合、同じ波長の光信号であったとしてもモードが異なれば伝送特性が異なる（つまり、物理的効果が変わる）ため、状態推定感度の向上方法に様々なバリエーションを与えられる。以下の第１７～第１９の実施形態にその例を示す。

（第１７の実施形態）
本実施形態の通信システムは、複数の物理経路を有する伝送路として、マルチモードファイバとモード多重分離部とを用いる。

図１９は、本実施形態による通信システム１１５の構成を示すブロック図である。同図において、図１５に示す第１３の実施形態による通信システム１１１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１１５においては、伝送路として、モード多重部３５１、マルチモードファイバ３４０及びモード分離部３５２を用いる。

モード多重部３５１は、送信部２１１－１～２１１－Ｎと、マルチモードファイバ３４０とに接続される。同図では、Ｎ＝３である。送信部２１１－１～２１１－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２１０に備えられた送信部２１１でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２１０に備えられた送信部２１１でもよい。また、伝送装置２１０内にモード多重部３５１を備えてもよい。

モード分離部３５２は、受信部２１２－１～２１２－Ｎと、マルチモードファイバ３４０とに接続される。受信部２１２－１～２１２－Ｎは、同図に示すように１台の伝送装置２１０に備えられた受信部２１２でもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２１０に備えられた受信部２１２でもよい。また、伝送装置２１０内にモード分離部３５２を備えてもよい。

送信側の伝送装置２１０の送信部２１１－１～２１１－Ｎはそれぞれ、光信号を生成し、モード多重部３５１は、それら生成された光信号をモード多重してマルチモードファイバ３４０に出力する。モード分離部３５２は、マルチモードファイバ３４０が伝送したマルチモードの光信号を受信してモード別に分離し、送信部２１１－ｎが送信した光信号を受信側の伝送装置２１０の受信部２１２－ｎに出力する。状態推定装置６１０の前処理及び推定部６１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、伝送装置２１０の受信部２１２－ｎからコンスタレーションデータなどの信号受信データを取得して特徴データを生成し、特徴データに基づいて推定した伝送路の異常状態の推定結果を統合推定部６１２に出力する。統合推定部６１２は、前処理及び推定部６１１－１～６１１－Ｎのそれぞれから出力されたモード別の推定結果を総合的に判断し、伝送路の状態推定結果を導出する。

本実施形態では、モード多重部３５１及びモード分離部３５２を介してマルチモードファイバ３４０に複数の送信部２１１及び複数の受信部２１２を接続することで、状態推定感度を向上させている。

（第１８の実施形態）
第１６の実施形態においては、マルチコアファイバの各コアとマルチモードファイバとにそれぞれ、異なる光源を用いて生成された光信号を伝送し、状態推定を行っている。本実施形態では、マルチコアファイバの各コアとマルチモードファイバとに同一の光源を用いて生成された光信号を伝送し、状態推定を行う。以下では、第１６の実施形態との差分を中心に説明する。

図２０は、本実施形態による通信システム１１６の構成を示すブロック図である。同図において、図１８に示す第１６の実施形態による通信システム１１４と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。同図に示す通信システム１１６が図１８に示す通信システム１１４と異なる点は、伝送装置２４０に代えて、伝送装置２６０を備える点である。

伝送装置２６０は、送信部２６１と、受信部２１２と、受信部２４２とのうち少なくともいずれかを１以上備える。マルチコアファイバ３１０のコア３１１－１～３１１－Ｎ（同図ではＮ＝３）及びマルチモードファイバ３４０は、一つの送信部２６１と接続されている。また、コア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、受信部２１２－ｎと接続され、マルチモードファイバ３４０は、受信部２４２と接続されている。受信部２１２－１～２１２－Ｎ及び受信部２４２は、同図に示すように１台の伝送装置２６０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２６０に備えられてもよい。

送信側の伝送装置２６０の送信部２６１は、単一光源を用いた同一の光信号を、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－１～３１１－Ｎ及びマルチモードファイバ３４０に出力する。送信部２６１が送信したこの光信号を、受信側の伝送装置２６０の受信部２１２－ｎはマルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎを介して受信し、受信部２４２はマルチモードファイバ３４０を介して受信する。

上述したように本実施形態では、マルチコアファイバ３１０の全コア３１１とマルチモードファイバ３４０に対して送信部２６１は１つ（単一光源）である。本実施形態の例は、図１６に示す第１４の実施形態に、図１８に示す第１６の実施形態で示した伝送路の状態推定感度の向上方法を組み合わせたものである。

（第１９の実施形態）
第１６の実施形態においては、マルチコアファイバの各コア及びマルチモードファイバに、それぞれ一つの波長の光信号を伝送し、状態推定を行っていた。本実施形態では、マルチコアファイバの各コア及びマルチモードファイバに、それぞれ波長多重信号を伝送し、状態推定を行う。以下では、第１６の実施形態との差分を中心に説明する。

図２１は、本実施形態による通信システム１１７の構成を示すブロック図である。同図において、図１７に示す第１５の実施形態による通信システム１１３及び図１８に示す第１６の実施形態による通信システム１１４と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。同図に示す通信システム１１７が図１８に示す通信システム１１４と異なる点は、伝送装置２４０に代えて、伝送装置２７０を備える点である。

伝送装置２７０は、送信部２３１と、送信部２７１と、受信部２３２と、受信部２７２とのうち少なくともいずれかを１以上備える。送信部２３１は、多波長光源を有しており、波長多重された光信号をマルチコアファイバ３１０のコア３１１に送信する。送信部２７１は、多波長光源を有しており、波長多重されたマルチモードの光信号をマルチモードファイバ３４０に送信する。受信部２３２は、波長多重に対応しており、波長多重された光信号をマルチコアファイバ３１０のコア３１１から受信する。受信部２７２は、波長多重されたマルチモードの光信号をマルチモードファイバ３４０から受信する。

マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数、同図ではＮ＝３）により、一対の送信部２３１－ｎ及び受信部２３２－ｎが接続される。また、マルチモードファイバ３４０により、一対の送信部２７１と受信部２７２とが接続される。送信部２３１－１～２３１－Ｎ及び送信部２７１は、同図に示すように１台の伝送装置２７０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２７０に備えられてもよい。同様に、受信部２３２－１～２３２－Ｎ及び受信部２７２は、同図に示すように１台の伝送装置２７０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２７０に備えられてもよい。

状態推定装置６１０の前処理及び推定部６１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、伝送装置２７０の受信部２１２－ｎから、前処理及び推定部６１１－（Ｎ＋１）は、伝送装置２７０の受信部２７２から、波長別に、コンスタレーションデータなどの信号受信データを取得して、特徴データを生成する。前処理及び推定部６１１－ｎは、波長別に、特徴データに基づいてコア３１１－ｎの異常状態を推定し、推定結果を出力する。前処理及び推定部６１１－（Ｎ＋１）は、波長別に、特徴データに基づいてマルチモードファイバ３４０の異常状態を推定し、推定結果を出力する。統合推定部６１２は、前処理及び推定部６１１－１～６１１－（Ｎ＋１）のそれぞれから出力された波長別の推定結果を総合的に判断し、伝送路３０４の状態推定結果を導出する。

（第２０の実施形態）
本実施形態では、伝送路が備える複数の物理経路それぞれに、両方向の光信号を伝送して状態推定を行う。

図２２は、第２０の実施形態による通信システム１１８を示す図である。通信システム１１８は、伝送装置２８０と、状態推定装置６８０と、データ通信エンティティ４８１、４８２とを備える。通信システム１１８が備える伝送装置２８０の台数は任意である。伝送装置２８０は、マルチコアファイバ３１０を介してデータ通信を行う。

伝送装置２８０は、１以上の送受信部２８１を備える。送受信部２８１は、第１３の実施形態の伝送装置２１０が備える送信部２１１及び受信部２１２の機能を有する。送受信部２８１は、第１５の実施形態の伝送装置２３０が備える送信部２３１及び受信部２３２の機能を有してもよい。

マルチコアファイバ３１０のコア３１１により、一対の送受信部２８１が接続される。これは、１つコア３１１に、２組の送信部と受信部が対向する形で配置されていることと同じである。同図では、コア３１１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数、同図ではＮ＝３）の一端に接続される送受信部２８１を、送受信部２８１－ｎａと記載し、他端に接続される送受信部２８１を送受信部２８１－ｎｂと記載している。送受信部２８１－１ａ～２８１－Ｎａは、同図に示すように１台の伝送装置２８０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２８０に備えられてもよい。同様に、送受信部２８１－１ｂ～２８１－Ｎｂは、同図に示すように１台の伝送装置２８０に備えられてもよく、一部又は全てが異なる伝送装置２８０に備えられてもよい。

状態推定装置６８０は、第一状態推定部６８１と、第二状態推定部６８５とを有する。第一状態推定部６８１と、第二状態推定部６８５とは、例えば、別のコンピュータ装置や別のハードウェア等により実現される。

第一状態推定部６８１は、前処理及び推定部６８２－１～６８２－Ｎを備える。前処理及び推定部６８２は、第１３の実施形態の状態推定装置６１０が備える前処理及び推定部６１１と同様の機能を有する。第二状態推定部６８５は、前処理及び推定部６８６－１～６８６－Ｎと、統合推定部６８７とを備える。前処理及び推定部６８６は、第１３の実施形態の状態推定装置６１０が備える前処理及び推定部６１１と同様の機能を有する。統合推定部６８７は、前処理及び推定部６８２－１～６８２－Ｎと前処理及び推定部６８６－１～６８６－Ｎとのそれぞれから出力された推定結果を用いて、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を総合的に判断し、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を導出する。

データ通信エンティティ４８１－ｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、前処理及び推定部６８２－ｎが出力した推定結果を、データ通信エンティティ４８２－ｎに送信する。データ通信エンティティ４８２－ｎは、データ通信エンティティ４８１－ｎから受信した推定結果を統合推定部６８７に出力する。

送受信部２８１－ｎａ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎに光信号を出力し、送受信部２８１－ｎｂは、この光信号をコア３１１－ｎを介して受信する。第二状態推定部６８５の前処理及び推定部６８６－ｎは、送受信部２８１－ｎｂから、コンスタレーションデータなどの信号受信データを取得して特徴データを生成し、生成した特徴データに基づいて推定されたコア３１１－ｎの異常状態の推定結果を統合推定部６８７に出力する。

また、送受信部２８１－ｎｂ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎに光信号を出力し、送受信部２８１－ｎａは、この光信号をコア３１１－ｎを介して受信する。第一状態推定部６８１の前処理及び推定部６８２－ｎは、送受信部２８１－ｎａから、コンスタレーションデータなどのデータを取得して特徴データを生成し、生成した特徴データに基づいて推定されたコア３１１－ｎの異常状態の推定結果を、データ通信エンティティ４８１－ｎ及びデータ通信エンティティ４８２－ｎを介して、第二状態推定部６８５の統合推定部６８７に出力する。

統合推定部６８７は、前処理及び推定部６８２－１～６８２－Ｎと前処理及び推定部６８６－１～６８６－Ｎとから出力された各コア３１１－１～３１１－Ｎの双方向それぞれの推定結果に基づいて、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を導出する。統合推定部６８７は、状態推定結果の導出に、例えば、統計的推定法や古典的なルールベースＡＩ、ニューラルネット等の機械学習を用いる。

このように、本実施形態では、マルチコアファイバ３１０の各コア３１１に対して２組の送信部と受信部が対向する形で配置され、かつ送信部と受信部の組合せに対して其々前処理部と推定部が具備される。更に、推定部の結果を伝送するためのデータ通信エンティティ４８１、４８２が具備され、マルチコアファイバ３１０の両端における推定結果を一つの統合推定部６８７に集めることができる。マルチコアファイバ３１０の両端の推定結果を用いることで、伝送路の状態推定感度を向上されることができる。特に、一つのコア３１１で対向する２つの送信部が同じ波長の光信号を用いた場合、第１４の実施形態の通信システム１１２について説明した例と同様の状態推定感度の向上が期待できる。

（第２１の実施形態）
第２０の実施形態では、伝送路が備える複数の物理経路それぞれに両方向の光信号を伝送し、統合推定部が、各物理経路の各方向別に状態推定を行った結果を総合的に判断して伝送路の状態推定結果を導出していた。本実施形態では、伝送路の両端それぞれに統合推定部を設け、両端の統合推定部による推定結果に基づいて総合的に伝送路の状態推定を行い、状態推定感度を向上させる。

図２３は、第２１の実施形態による通信システム１１９を示す図である。同図において、図２２に示す第２０の実施形態による通信システム１１８と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。通信システム１１９は、伝送装置２８０と、状態推定装置６９０と、データ通信エンティティ４９１、４９２とを備える。

状態推定装置６９０は、第一状態推定部６９１と、第二状態推定部６９５とを有する。第一状態推定部６９１と、第二状態推定部６９５とは、例えば、別のコンピュータ装置や別のハードウェア等により実現される。第一状態推定部６９１は、前処理及び推定部６８２－１～６８２－Ｎ（同図ではＮ＝３）及び統合推定部６９３を備える。統合推定部６９３は、第１３の実施形態の状態推定装置６１０が備える統合推定部６１２と同様の機能を有する。第二状態推定部６９５は、前処理及び推定部６８６－１～６８６－Ｎと、統合推定部６９７と、システム推定部６９８とを備える。統合推定部６９７は、第１３の実施形態の状態推定装置６１０が備える統合推定部６１２と同様の機能を有する。システム推定部６９８は、第一状態推定部６９１の統合推定部６９３による推定結果と、第二状態推定部６９５の統合推定部６９７による推定結果とを総合して、伝送路全体の状態推定結果を導出する。

データ通信エンティティ４９１は、第一状態推定部６９１の統合推定部６９３が出力した推定結果を、データ通信エンティティ４９２に送信する。データ通信エンティティ４９２は、データ通信エンティティ４９１から受信した推定結果を第二状態推定部６９５のシステム推定部６９８に出力する。

送受信部２８１－ｎａ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎに光信号を出力し、送受信部２８１－ｎｂは、この光信号をコア３１１－ｎを介して受信する。第二状態推定部６９５の前処理及び推定部６８６－ｎは、送受信部２８１－ｎｂから、コンスタレーションデータなどの信号受信データを取得して特徴データを生成し、生成した特徴データに基づいて推定されたコア３１１－ｎの異常状態の推定結果を統合推定部６９７に出力する。統合推定部６９７は、前処理及び推定部６８６－１～６８６－Ｎのそれぞれから出力された推定結果を用いて、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を総合的に判断し、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を導出する。統合推定部６９７は、状態推定結果をシステム推定部６９８に出力する。

また、送受信部２８１－ｎｂ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）は、マルチコアファイバ３１０のコア３１１－ｎに光信号を出力し、送受信部２８１－ｎａは、この光信号をコア３１１－ｎを介して受信する。第一状態推定部６９１の前処理及び推定部６８２－ｎは、送受信部２８１－ｎａから、コンスタレーションデータなどのデータを取得して特徴データを生成し、生成した特徴データに基づいて推定されたコア３１１－ｎの異常状態の推定結果を統合推定部６９３に出力する。統合推定部６９３は、前処理及び推定部６８２－１～６８２－Ｎのそれぞれから出力された推定結果を用いて、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を総合的に判断し、マルチコアファイバ３１０の状態推定結果を導出する。統合推定部６９３は、状態推定結果を、データ通信エンティティ４９１及びデータ通信エンティティ４９２を介して、第二状態推定部６９５のシステム推定部６９８に出力する。システム推定部６９８は、例えば、統計的推定法や古典的なルールベースＡＩ、ニューラルネット等の機械学習を用い、統合推定部６９３による推定結果と統合推定部６９７による推定結果とを総合して、マルチコアファイバ３１０全体の状態推定結果を導出する。

上記では、マルチコアファイバ３１０の両端に統合推定部６９３、６９７を設け、統合推定部６９３、６９７による推定結果をシステム推定部６９８に伝送しているが、これらの推定結果に代えて、又は、加えて、マルチコアファイバ３１０の両端において各コアから取得したコンスタレーションデータ等の信号受信データや、そのコンスタレーションデータに前処理を行って生成された特徴データをシステム推定部６９８に伝送してもよい。システム推定部６９８は、統合推定部６９３、６９７による推定結果に加えて、それらの情報をさらに用いて、総合的に伝送路の状態推定を行い、状態推定感度を向上させることもできる。

上述の実施形態によれば、伝送路媒体を問わず障害発生につながる原因とその程度を検知することで、伝送路または送信部及び受信部を含む伝送装置の状態を推定することができる。例えば、状態推定装置は、ユーザのデータ送受信を中断させること無く、伝送路の意図しない曲げ状態の有無と曲げ径との一方又は双方や、温度変化等の伝送路の状態または送信部及び受信部を含む伝送装置の異常状態を推定できる。よって、障害前兆の検知と、障害発生時の復旧作業を速やかに行うことが可能となる。

上述した実施形態における状態推定装置５１０、５２０、５３０、５４０、５５０、５６０、５７０、５８０、５９０、５９５、６１０、第一状態推定部６８１、６９１、第二状態推定部６８５、６９５は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、状態推定プログラムを実行することによって上述した実施形態における機能を実現する。なお、状態推定装置５１０、５２０、５３０、５４０、５５０、５６０、５７０、５８０、５９０、５９５、６１０、第一状態推定部６８１、６９１、第二状態推定部６８５、６９５の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。状態推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。状態推定プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。

伝送装置２００が、内部に状態推定装置５１０、５２０、５３０、５４０、５５０、５６０、５７０、５８０、５９０、５９５を備えてもよく、伝送装置２００が状態推定装置５１０、５２０、５３０、５４０、５５０、５６０、５７０、５８０、５９０、５９５の一部の機能を備えてもよい。例えば、伝送装置２００が備える受信部２０２の制御用のＣＰＵや電子回路等を利用して、状態推定装置５１０、５２０、５３０、５４０、５５０、５６０、５７０、５８０、５９０、５９５におけるデータ処理及び推定処理を実行してもよい。また、伝送装置２１０、２２０、２３０、２４０、２６０、２７０が、内部に状態推定装置６１０を備えてもよく、状態推定装置６１０の一部の機能を備えてもよい。また、伝送装置２８０が、内部に第一状態推定部６８１、６９１、第二状態推定部６８５、６９５を備えてもよく、第一状態推定部６８１、６９１、第二状態推定部６８５、６９５の一部の機能を備えてもよい。

以上説明した実施形態によれば、状態推定装置は、前処理部と推定部とを備える。前処理部及び推定部は、ハードウェアにより、ＣＰＵ等のプロセッサがソフトウェアプログラムを実行することにより、又は、それらの組み合わせで実現される。前処理部は、伝送装置の送信部から送信され、他の伝送装置の受信部が伝送路を介して受信した信号の位相、受信強度（例えば、受信パワ、Ｑ値）、受信品質（例えば、ＢＥＲ値、ＯＳＮＲ値、ＥＳＮＲ値）、電気信号への変換後の電圧（Ｒｘの電気信号の電圧振幅値）、及び、受信部における受信処理において用いられた信号処理パラメータ（例えば、Ｒｘ等化器タップ係数）のうち１以上を表す信号受信データを取得し、取得した信号受信データを例えば統計的に処理することにより、状態推定に用いる特徴データに加工する。特徴データは、位相平面における位相を表す位相平面状態データと、極座標平面における位相を表す極座標データと、極座標データを高速フーリエ変換したフーリエ変換データと、位相平面状態データ又は極座標データにおける信号の出現頻度を表すヒストグラムデータと、受信強度、受信品質、電圧又は信号処理パラメータのいずれか又は２以上の組み合わせにおける信号の出現頻度を表すヒストグラムデータと、受信強度、受信品質、電圧又は信号処理パラメータの時系列の変化を示す時系列データとうち少なくともいずれかを含む。推定部は、前処理部が生成した特徴データに基づいて、伝送路の状態、送信部の異常状態、又は、受信部の異常状態を推定する。伝送路の状態は、曲げの有無、曲げ径、温度変化、引っ張り、融着点ずれ、振動、漏水、ねじれのうち１以上である。

推定部は、統計的推定法や古典的なルールベースＡＩ、ニューラルネット等の機械学習を用いて推定を行うことができる。また、推定部は、特徴データの少なくとも一部を用いて伝送路の状態、送信部の異常状態、又は、受信部の異常状態のいずれかに含まれる一部の状態を推定する部分推定部を複数有し、それぞれ異なる一部の状態を推定する複数の部分推定部による推定結果に基づいて、伝送路の状態、送信部の異常状態、又は、受信部の異常状態を推定してもよい。例えば、部分推定部は、推定部５９２が備える認識機能＃１～＃ｎのように、２つの状態を推定するものでもよく、推定部５９７が備える認識機能＃１～＃ｎのように、２つ以上の状態を推定するものでもよい。

伝送路が複数の物理経路から構成される場合、前処理部は、物理経路毎の信号受信データを取得し、取得した信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成し、推定部は、物理経路毎に、特徴データに基づいて物理経路の状態を推定する。状態推定装置の統合推定部は、推定部により推定された物理経路毎の状態に基づいて伝送路の状態推定結果を導出する。

なお、前処理部は、複数の物理経路のうち２以上又は全てに同一の光源を用いた光信号を伝送したときの物理経路毎の信号受信データを取得してもよく、複数の物理経路それぞれに異なる光源を用いた光信号を伝送したときの物理経路毎の信号受信データを取得してもよい。

複数の物理経路から構成される伝送路は、例えば、マルチコアファイバ、マルチモードファイバ、又は、マルチファイバのいずれか又は２以上の組合せである。あるいは、伝送路は、複数のシングルモードの光信号を多重してマルチモードの光信号に変換するモード多重部と、モード多重部が変換したマルチモードの光信号を伝送するマルチモードファイバと、マルチモードファイバを伝送したマルチモードの光信号をシングルモードの光信号に分離するモード分離部とを有してもよい。

前処理部は、物理経路毎に双方向それぞれの光信号を伝送したときの信号受信データを取得し、取得した信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成してもよい。推定部は、双方向それぞれについて、物理経路毎に、特徴データに基づいて物理経路の状態を推定する。統合推定部は、推定部により双方向それぞれについて推定された物理経路毎の状態に基づいて伝送路の状態推定結果を導出する。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

伝送路や伝送装置の状態検出に適用可能である。

１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６、１０７、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９…通信システム
２００、２１０、２２０、２３０、２４０、２６０、２７０、２８０…伝送装置
２０１、２１１－１～２１１－３、２２１、２３１－１～２３１－３、２４１、２６１、２７１…送信部
２０２、２１２－１～２１２－３、２３２－１～２３２－３、２４２、２７２…受信部
２８１－１ａ～２８１－３ａ、２８１－１ｂ～２８１－３ｂ…送受信部
３００、３０４…伝送路
３１０…マルチコアファイバ
３１１－１～３１１－３…コア
３４０…マルチモードファイバ
３５１…モード多重部
３５２…モード分離部
４８１－１～４８１－３、４８２－１～４８２－３、４９１、４９２…データ通信エンティティ
５１０、５２０、５３０、５４０、５５０、５６０、５７０、５８０、５９０、５９５、６１０、６８０、６９０…状態推定装置
５１１、５２１、５３１、５４１、５５１、５６１、５７１、５８１、５９１、５９６…前処理部
５１２、５２２、５３２、５４２、５５２、５６２、５７２、５８２、５９２、５９７…推定部
６１１－１～６１１－４、６８２－１～６８２－３、６８６－１～６８６－３…前処理及び推定部
６１２、６８７、６９３、６９７…統合推定部
６８１、６９１…第一状態推定部
６８５、６９５…第二状態推定部
６９８…システム推定部

Claims (12)

1. 伝送装置の送信部から送信され、他の伝送装置の受信部が伝送路を介して受信した信号の位相、受信強度、受信品質、電気信号への変換後の電圧、及び、受信処理において用いられた信号処理パラメータのうち１以上を表す信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成する前処理部と、
   前記特徴データに基づいて、前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態を推定する推定部と、
   を備え、
   前記推定部は、機械学習を用いて推定を行う、
   状態推定装置。
2. 伝送装置の送信部から送信され、他の伝送装置の受信部が伝送路を介して受信した信号の位相、受信強度、受信品質、電気信号への変換後の電圧、及び、受信処理において用いられた信号処理パラメータのうち１以上を表す信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成する前処理部と、
   前記特徴データに基づいて、前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態を推定する推定部と、
   を備え、
   前記推定部は、前記特徴データの少なくとも一部を用いて前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態のいずれかに含まれる一部の状態を推定する部分推定部を複数有し、それぞれ異なる一部の状態を推定する複数の前記部分推定部による推定結果に基づいて、前記伝送路の状態、前記送信部の異常状態、又は、前記受信部の異常状態を推定する、
   状態推定装置。
3. 前記伝送路の状態は、曲げの有無、曲げ径、温度変化のうち１以上である、
   請求項１又は請求項２に記載の状態推定装置。
4. 前記特徴データは、位相平面における前記位相を表す位相平面状態データと、極座標平面における前記位相を表す極座標データと、前記極座標データを高速フーリエ変換したフーリエ変換データと、前記位相平面状態データ又は前記極座標データの出現頻度を表すヒストグラムデータと、前記受信強度、前記受信品質、前記電圧又は前記信号処理パラメータのいずれか又は２以上の組み合わせにおける前記信号の出現頻度を表すヒストグラムデータと、前記受信強度、前記受信品質、前記電圧又は前記信号処理パラメータの時系列の変化を示す時系列データとうち少なくともいずれかを含む、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の状態推定装置。
5. 前記前処理部又は前記推定部は、ハードウェアにより、プログラムを実行するプロセッサにより、又は、ハードウェアとプログラムを実行するプロセッサとの組み合わせにより実現される、
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の状態推定装置。
6. 前記伝送路は、複数の物理経路から構成され、
   前記前処理部は、前記物理経路毎の前記信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成し、
   前記推定部は、前記物理経路毎に、前記特徴データに基づいて前記物理経路の状態を推定し、
   前記状態推定装置は、前記推定部により推定された前記物理経路毎の状態に基づいて前記伝送路の状態推定結果を導出する統合推定部をさらに備える、
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の状態推定装置。
7. 前記前処理部は、複数の前記物理経路のうち２以上又は全てに同一の光源を用いた光信号を伝送したときの前記物理経路毎の前記信号受信データを取得する、
   請求項６に記載の状態推定装置。
8. 前記前処理部は、複数の前記物理経路それぞれに異なる光源を用いた光信号を伝送したときの前記物理経路毎の前記信号受信データを取得する、
   請求項６に記載の状態推定装置。
9. 前記伝送路は、マルチコアファイバ、マルチモードファイバ、又は、マルチファイバのいずれか又は２以上の組合せである、
   請求項６に記載の状態推定装置。
10. 前記伝送路は、
    複数のシングルモードの光信号を多重してマルチモードの光信号に変換するモード多重部と、
    前記モード多重部が変換したマルチモードの前記光信号を伝送するマルチモードファイバと、
    前記マルチモードファイバを伝送したマルチモードの前記光信号をシングルモードの光信号に分離するモード分離部とを有する、
    請求項６に記載の状態推定装置。
11. 前記前処理部は、前記物理経路毎に双方向それぞれの光信号を伝送したときの前記信号受信データを取得し、取得した前記信号受信データから状態推定に用いる特徴データを生成し、
    前記推定部は、双方向それぞれについて、前記物理経路毎に、前記特徴データに基づいて前記物理経路の状態を推定し、
    前記統合推定部は、前記推定部により双方向それぞれについて推定された前記物理経路毎の状態に基づいて前記伝送路の状態推定結果を導出する、
    請求項６に記載の状態推定装置。
12. 伝送装置と、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の状態推定装置とを備える
    通信システム。

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