JP7176373B2 - 光伝送システムおよび光伝送システムの故障診断方法 - Google Patents
光伝送システムおよび光伝送システムの故障診断方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、自身の故障を診断する光伝送システム、および光伝送システムの故障診断方法に関する。
光伝送システムは、複数のノードがリンクによって相互に接続された光伝送レイヤを備える。この光伝送レイヤでは、光物理特性、および、アナログ制御特性が複雑に相互作用し、故障（異常）位置特定や原因特定が困難な故障（異常）が発生する。
具体的にいうと、光ファイバの非線形の特性により、波長チャネル間で相互作用が発生する。また波長選択スイッチ（ＷＳＳ：Wavelength selective switch）や光増幅器は、全波長チャネルの信号品質を均一化するレベル／利得制御を行うため、波長チャネル間で相互作用が発生する。よって、所定の波長チャネルの異常が他の波長チャネルにおける信号品質に波及し、故障（異常）や性能劣化の位置特定や原因特定が困難となる。光物理特性、および、アナログ制御特性に起因する故障(異常)や性能劣化の位置特定や原因特定を容易に実現するには、光物理特性・アナログ制御特性の監視箇所の増加、監視する性能情報の種類の増加、および、性能情報の時系列データにおける時間分解能の向上などの対策が必要となる。
具体的にいうと、光ファイバの非線形の特性により、波長チャネル間で相互作用が発生する。また波長選択スイッチ（ＷＳＳ：Wavelength selective switch）や光増幅器は、全波長チャネルの信号品質を均一化するレベル／利得制御を行うため、波長チャネル間で相互作用が発生する。よって、所定の波長チャネルの異常が他の波長チャネルにおける信号品質に波及し、故障（異常）や性能劣化の位置特定や原因特定が困難となる。光物理特性、および、アナログ制御特性に起因する故障(異常)や性能劣化の位置特定や原因特定を容易に実現するには、光物理特性・アナログ制御特性の監視箇所の増加、監視する性能情報の種類の増加、および、性能情報の時系列データにおける時間分解能の向上などの対策が必要となる。
非特許文献１には、光パフォーマンスモニタリングに関する現在および将来の技術が記載されている。
Zhenhua Dong, Faisal Nadeem Khan, Qi Sui, Kangping Zhong, Chao Lu, and Alan Pak Tao Lau，"Optical Performance Monitoring: A Review of Current and Future Technologies",JOURNAL OF LIGHTWAVE TECHNOLOGY,IEEE, JANUARY 15, 2016,VOL. 34,NO. 2
光伝送システムのネットワークコントローラは、トランスポンダや各種モニタリングデバイスからの性能情報の統計データを、所定のサンプリング間隔で収集する。例えば、サンプリング間隔は、ネットワークコントローラの処理の逼迫を回避するため、１５分程度に制約される。このため、ネットワークコントローラは、このサンプリング間隔よりも短い応答を示す故障（異常）や性能劣化を検知することはできない。
このような短い応答を示す故障（異常）や性能劣化を検知するためにサンプリング間隔を短くすると、ネットワークコントローラの処理が逼迫すると共に、データ通信ネットワーク（DCN:Data Communication Network）の輻輳を招くおそれがある。
このような短い応答を示す故障（異常）や性能劣化を検知するためにサンプリング間隔を短くすると、ネットワークコントローラの処理が逼迫すると共に、データ通信ネットワーク（DCN:Data Communication Network）の輻輳を招くおそれがある。
一方、従来のネットワークコントローラが収集する性能情報には、光デバイスの入出力での光パワー、光パワーを制御するパラメータ値(例:波長選択スイッチの光減衰量やレーザバイアス電流など)、デバイス温度などがある。この場合、ネットワークコントローラは、光信号パワーにおける時間的変動とデバイス温度における時間的変動を示す故障(異常)や性能劣化しか検知できない。従って、光伝送システムにおいて、光物理特性・アナログ制御特性に起因して発生する故障のうち殆どは、故障位置の特定や原因の特定が困難となる。
そこで、本発明は、光伝送システムにおいて、ネットワークコントローラ側の処理の逼迫やデータ通信ネットワークの輻輳を回避しつつ、故障の位置と原因とを特定することを課題とする。
そこで、本発明は、光伝送システムにおいて、ネットワークコントローラ側の処理の逼迫やデータ通信ネットワークの輻輳を回避しつつ、故障の位置と原因とを特定することを課題とする。
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、を備え、前記判定手段は、前記信号品質の劣化を検知すると、検知したタイミングの前後の所定期間における光物理特性と前記信号品質との相関を判定することを特徴とする光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、ネットワークコントローラ側の処理の逼迫やデータ通信ネットワークの輻輳を回避しつつ、故障の位置と原因とを特定することができる。更に本発明によれば、判定手段の計算量を抑制することができる。
請求項２に記載の発明では、前記判定手段は、前記信号品質の劣化を検知したノードまたは構成部品を管理するノードコントーラである、ことを特徴とする請求項１に記載の光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、各ノードコントローラを介して故障原因を診断するので、トランスポンダの性能によらず分散処理を行わせることができる。
請求項３に記載の発明では、前記判定手段は、前記信号品質の劣化を検知したノードに設けられたトランスポンダである、ことを特徴とする請求項１に記載の光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、ノードコントローラを設けることなく、トランスポンダに分散処理を行わせることができる。
請求項４に記載の発明では、前記ノードを通過する各光パスを構成する光信号に付与する光減衰量の時系列データまたは光パワーの時系列データに基づき、前記ノードまたは前記構成部品における故障原因を診断する、ことを特徴とする請求項２または３に記載の光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、ノードを構成する部品の故障原因を診断することができる。
請求項５に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、を備え、各前記ノードは、複数の周波数スロットの光信号を通過させる光クロスコネクトであり、前記ネットワークコントローラは、各光バスの終端にあたるノードを管理する前記判定手段から光物理特性の時系列データを収集して各光パス間の相関係数行列を計算し、相関係数が閾値を超える光パスの組合せに共通するノードのうち最も上流のものを、故障または性能劣化にかかる被疑箇所として特定する、ことを特徴とする光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、光伝送システムは、故障または性能劣化にかかる被疑箇所のノードを機械的に判定できる。
請求項６に記載の発明では、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、ことを特徴とする請求項１ないし５のうち何れか１項に記載の光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、装置や光伝送路の故障を容易に判定することができる。
請求項７に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、を備え、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、ことを特徴とする光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、装置や光伝送路の故障を容易に判定することができる。
請求項７に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、を備え、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、ことを特徴とする光伝送システムとした。
このようにすることで、本発明によれば、装置や光伝送路の故障を容易に判定することができる。
請求項８に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知すると、検知したタイミングの前後の所定期間における光物理特性と前記信号品質との相関を判定し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する、ことを特徴とする故障診断方法とした。
このようにすることで、本発明によれば、ネットワークコントローラ側の処理の逼迫やデータ通信ネットワークの輻輳を回避しつつ、故障の位置と原因とを特定することができる。更に本発明によれば、判定手段の計算量を抑制することができる。
請求項９に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続され、複数の周波数スロットの光信号を通過させる光クロスコネクトである複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、各光バスの終端にあたるノードを管理する前記管理手段から前記劣化モードに該当する光物理特性の時系列データを収集して各光パス間の相関係数行列を計算し、相関係数が閾値を超える光パスの組合せに共通するノードのうち最も上流のものを、故障または性能劣化にかかる被疑箇所として特定し、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する、ことを特徴とする故障診断方法とした。
このようにすることで、本発明によれば、光伝送システムは、故障または性能劣化にかかる被疑箇所のノードを機械的に判定できる。
請求項１０に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、ことを特徴とする故障診断方法とした。
このようにすることで、本発明によれば、装置や光伝送路の故障を容易に判定することができる。
請求項９に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続され、複数の周波数スロットの光信号を通過させる光クロスコネクトである複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、各光バスの終端にあたるノードを管理する前記管理手段から前記劣化モードに該当する光物理特性の時系列データを収集して各光パス間の相関係数行列を計算し、相関係数が閾値を超える光パスの組合せに共通するノードのうち最も上流のものを、故障または性能劣化にかかる被疑箇所として特定し、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する、ことを特徴とする故障診断方法とした。
このようにすることで、本発明によれば、光伝送システムは、故障または性能劣化にかかる被疑箇所のノードを機械的に判定できる。
請求項１０に記載の発明では、光伝送路によって相互に接続された複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、ことを特徴とする故障診断方法とした。
このようにすることで、本発明によれば、装置や光伝送路の故障を容易に判定することができる。
本発明によれば、ネットワークコントローラ側の処理の逼迫やデータ通信ネットワークの輻輳を回避しつつ、故障の位置と原因とが特定可能となる。
以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
図１は、第１の実施形態における光伝送システム１の概念図である。
光伝送システム１は、複数のノード４ｉ～４ｋが、光伝送路である光ファイバ６によって相互に接続されて構成され、更にノードコントローラ３ｉ～３ｋと、ネットワークコントローラ２とを備える。
トランスポンダ４１ｉ，４１ｋは、各図において“ＴＰＤ”と記載している。ノード４ｉが備えるトランスポンダ４１ｉと、ノード４ｋが備えるトランスポンダ４１ｋとは、光パス５によって通信可能に接続される。光パス５は、物理的な通信路である光ファイバ６とノード４ｊとを介して、トランスポンダ４１ｉとトランスポンダ４１ｋとを接続する論理的な通信路である。以下、ノード４ｉ～４ｋなどを区別しないときには、単にノード４と記載する。トランスポンダ４１ｉ，４１ｋなどを区別しないときには、単にトランスポンダ４１と記載する。
図１は、第１の実施形態における光伝送システム１の概念図である。
光伝送システム１は、複数のノード４ｉ～４ｋが、光伝送路である光ファイバ６によって相互に接続されて構成され、更にノードコントローラ３ｉ～３ｋと、ネットワークコントローラ２とを備える。
トランスポンダ４１ｉ，４１ｋは、各図において“ＴＰＤ”と記載している。ノード４ｉが備えるトランスポンダ４１ｉと、ノード４ｋが備えるトランスポンダ４１ｋとは、光パス５によって通信可能に接続される。光パス５は、物理的な通信路である光ファイバ６とノード４ｊとを介して、トランスポンダ４１ｉとトランスポンダ４１ｋとを接続する論理的な通信路である。以下、ノード４ｉ～４ｋなどを区別しないときには、単にノード４と記載する。トランスポンダ４１ｉ，４１ｋなどを区別しないときには、単にトランスポンダ４１と記載する。
ノードコントローラ３ｉは、トランスポンダ４１ｉを制御し、かつこれを監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質と相関のある劣化モードをそれぞれ判定する。
ノードコントローラ３ｊは、ノード４ｊを制御し、かつこれを監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質と相関する劣化モードをそれぞれ判定する。
ノードコントローラ３ｋは、トランスポンダ４１ｋを制御し、かつこれを監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質の時系列データと相関のある光物理特性を特定し、劣化モードをそれぞれ判定する。これらノードコントローラ３ｉ～３ｋは、各ノード４ｉ～４ｋにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、信号品質の時系列データと相関のある光物理特性を特定し、劣化モードをそれぞれ判定する判定手段である。以下、各ノードコントローラ３ｉ～３ｋなどを区別しないときには、単にノードコントローラ３と記載する。
ノードコントローラ３ｊは、ノード４ｊを制御し、かつこれを監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質と相関する劣化モードをそれぞれ判定する。
ノードコントローラ３ｋは、トランスポンダ４１ｋを制御し、かつこれを監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質の時系列データと相関のある光物理特性を特定し、劣化モードをそれぞれ判定する。これらノードコントローラ３ｉ～３ｋは、各ノード４ｉ～４ｋにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、信号品質の時系列データと相関のある光物理特性を特定し、劣化モードをそれぞれ判定する判定手段である。以下、各ノードコントローラ３ｉ～３ｋなどを区別しないときには、単にノードコントローラ３と記載する。
ネットワークコントローラ２は、ノードコントローラ３ｉ～３ｋとデータ通信ネットワークを介して接続される。ネットワークコントローラ２は、ノードコントローラ３ｉ～３ｋを制御し、かつこれらを監視する。ネットワークコントローラ２は、ノードコントローラ３ｉ～３ｋが前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、劣化モード、複数の各ノード４から構成されるネットワークトポロジ、各ノード４間に設定される光パス５に基づき、故障（異常）または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する。端末２１は、ネットワークコントローラ２に接続して、例えば故障位置や原因をユーザに報知する。
図２は、故障診断処理を示す概略のフローチャートである。
ステップＳ１０～Ｓ１２は、光パス５の終端に位置するノードコントローラ３が実行する処理である。光パス５の終端に位置するノードコントローラ３とはとは、図１においてはノードコントローラ３ｉ，３ｋに相当する。
光パス５の終端に位置するノードコントローラ３は、監視対象のノード４のPre-FEC BER（Pre-Forward Error Correction Bit Error Rate）の時系列データに対する異常や変化を検知すると（Ｓ１０）、Pre-FEC BERの時系列データとデジタル信号処理（ＤＳＰ）でモニタする光物理特性に関するアナログ情報の時系列データとの相関解析に基づき、その劣化モードを特定する（Ｓ１１）。以下、この光物理特性に関するアナログ情報のことを、DSP-based OPM（Digital Signal Processing based Optical Performance Monitoring）と記載する。ここでPre-FEC BERの時系列データに対する異常は、光パス５を流れる信号の品質が劣化していることを示している。
ステップＳ１０～Ｓ１２は、光パス５の終端に位置するノードコントローラ３が実行する処理である。光パス５の終端に位置するノードコントローラ３とはとは、図１においてはノードコントローラ３ｉ，３ｋに相当する。
光パス５の終端に位置するノードコントローラ３は、監視対象のノード４のPre-FEC BER（Pre-Forward Error Correction Bit Error Rate）の時系列データに対する異常や変化を検知すると（Ｓ１０）、Pre-FEC BERの時系列データとデジタル信号処理（ＤＳＰ）でモニタする光物理特性に関するアナログ情報の時系列データとの相関解析に基づき、その劣化モードを特定する（Ｓ１１）。以下、この光物理特性に関するアナログ情報のことを、DSP-based OPM（Digital Signal Processing based Optical Performance Monitoring）と記載する。ここでPre-FEC BERの時系列データに対する異常は、光パス５を流れる信号の品質が劣化していることを示している。
ノードコントローラ３は更に、特定した劣化モードをネットワークコントローラ２へ通知する（Ｓ１２）。
ステップＳ１３，Ｓ１４は、この光伝送システム１を統括制御するネットワークコントローラ２が実行する処理である。
ネットワークコントローラ２は、光パス５の終端にあたる各ノードコントローラ３から劣化モードに該当するDSP-based OPMの時系列データを収集すると（Ｓ１３）、ネットワークトポロジの情報や光パス経路や波長設定情報に基づき、故障または性能劣化が発生しているノード４または光ファイバ６の位置を特定する（Ｓ１４）。
ステップＳ１３，Ｓ１４は、この光伝送システム１を統括制御するネットワークコントローラ２が実行する処理である。
ネットワークコントローラ２は、光パス５の終端にあたる各ノードコントローラ３から劣化モードに該当するDSP-based OPMの時系列データを収集すると（Ｓ１３）、ネットワークトポロジの情報や光パス経路や波長設定情報に基づき、故障または性能劣化が発生しているノード４または光ファイバ６の位置を特定する（Ｓ１４）。
ステップＳ１５は、故障が発生している箇所がノード４であった場合、そのノード４を管理するノードコントローラ３が実行する処理である。ノードコントローラ３は、ノード内のトポロジ情報やＰＭ（Performance Monitoring）情報に基づいて故障を診断し、ノード内の故障構成部品および原因を特定する（Ｓ１５）。
ステップＳ１６は、ネットワークコントローラ２および端末２１が実行する処理である。ネットワークコントローラ２は、ノードコントローラ３から特定した故障構成部品情報と原因情報とを収集し、故障構成部品と原因を端末２１に報知させ（Ｓ１６）、図２の処理を終了する。
ステップＳ１６は、ネットワークコントローラ２および端末２１が実行する処理である。ネットワークコントローラ２は、ノードコントローラ３から特定した故障構成部品情報と原因情報とを収集し、故障構成部品と原因を端末２１に報知させ（Ｓ１６）、図２の処理を終了する。
以下、図３から図１７を参照しつつ、光クロスコネクトが備える波長選択スイッチの出力異常により、対象チャネルおよび他チャネルの信号品質に影響が出た故障に対して、迅速な故障位置の特定と原因の特定を実現する具体的手段を説明する。
図３は、光伝送システム１Ａにて異常が発生していることを示す図である。
この光伝送システム１Ａは、光クロスコネクト４ａ～４ｈが、セクション６ｐ～６ｖの光ファイバによって相互に接続され、ノードコントローラ３ａ～３ｈがこれら光クロスコネクト４ａ～４ｈに接続されて構成される。これらセクション６ｐ～６ｖは、各ノードを相互に接続する光伝送路である。
光クロスコネクト４ａは、トランスポンダ４１ａ，４１ｂを備え、セクション６ｐの光ファイバによって光クロスコネクト４ｃと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ａやトランスポンダ４１ａ，４１ｂは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ａは、光クロスコネクト４ａやトランスポンダ４１ａ，４１ｂを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ａは、光クロスコネクト４ａを"OXC-A”として識別し、セクション６ｐを“セクションＰ”として識別する。
この光伝送システム１Ａは、光クロスコネクト４ａ～４ｈが、セクション６ｐ～６ｖの光ファイバによって相互に接続され、ノードコントローラ３ａ～３ｈがこれら光クロスコネクト４ａ～４ｈに接続されて構成される。これらセクション６ｐ～６ｖは、各ノードを相互に接続する光伝送路である。
光クロスコネクト４ａは、トランスポンダ４１ａ，４１ｂを備え、セクション６ｐの光ファイバによって光クロスコネクト４ｃと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ａやトランスポンダ４１ａ，４１ｂは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ａは、光クロスコネクト４ａやトランスポンダ４１ａ，４１ｂを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ａは、光クロスコネクト４ａを"OXC-A”として識別し、セクション６ｐを“セクションＰ”として識別する。
光クロスコネクト４ｂは、トランスポンダ４１ｃを備え、セクション６ｑの光ファイバによって光クロスコネクト４ｃと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｂやトランスポンダ４１ｃは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｂは、光クロスコネクト４ｂやトランスポンダ４１ｃを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｂは、光クロスコネクト４ｂを"OXC-B”として識別し、セクション６ｑを“セクションＱ”として識別する。
光クロスコネクト４ｃは、セクション６ｐの光ファイバによって光クロスコネクト４ａと相互に接続され、セクション６ｑの光ファイバによって光クロスコネクト４ｂと相互に接続される。
光クロスコネクト４ｃは、セクション６ｐの光ファイバによって光クロスコネクト４ａと相互に接続され、セクション６ｑの光ファイバによって光クロスコネクト４ｂと相互に接続される。
光クロスコネクト４ｃは更に、セクション６ｒの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続され、セクション６ｓの光ファイバによって光クロスコネクト４ｇと相互に接続される。光クロスコネクト４ｄは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｄは、光クロスコネクト４ｄを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｃは、光クロスコネクト４ｃを"OXC-C”として識別し、セクション６ｒを“セクションＲ”として識別し、セクション６ｓを“セクションＳ”として識別する。
光クロスコネクト４ｄは、セクション６ｕの光ファイバによって光クロスコネクト４ｅと相互に接続され、セクション６ｖの光ファイバによって光クロスコネクト４ｆと相互に接続される。
光クロスコネクト４ｄは、セクション６ｕの光ファイバによって光クロスコネクト４ｅと相互に接続され、セクション６ｖの光ファイバによって光クロスコネクト４ｆと相互に接続される。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｄは、光クロスコネクト４ｄを"OXC-D”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｄは、セクション６ｕを“セクションＵ”として識別し、セクション６ｖを“セクションＶ”として識別する。
光クロスコネクト４ｅは、トランスポンダ４１ｄを備え、セクション６ｕの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｅやトランスポンダ４１ｄは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｅは、光クロスコネクト４ｅやトランスポンダ４１ｄを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
光クロスコネクト４ｅは、トランスポンダ４１ｄを備え、セクション６ｕの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｅやトランスポンダ４１ｄは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｅは、光クロスコネクト４ｅやトランスポンダ４１ｄを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｅは、光クロスコネクト４ｅを"OXC-E”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｅは、セクション６ｕを“セクションＵ”として識別する。
光クロスコネクト４ｆは、トランスポンダ４１ｅ，４１ｆを備え、セクション６ｖの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｆやトランスポンダ４１ｅ，４１ｆは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｆは、光クロスコネクト４ｆやトランスポンダ４１ｅ，４１ｆを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｆは、光クロスコネクト４ｆを"OXC-F”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｆは、セクション６ｖを“セクションＶ”として識別する。
光クロスコネクト４ｆは、トランスポンダ４１ｅ，４１ｆを備え、セクション６ｖの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｆやトランスポンダ４１ｅ，４１ｆは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｆは、光クロスコネクト４ｆやトランスポンダ４１ｅ，４１ｆを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｆは、光クロスコネクト４ｆを"OXC-F”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｆは、セクション６ｖを“セクションＶ”として識別する。
光クロスコネクト４ｇは、トランスポンダ４１ｇを備え、セクション６ｓの光ファイバによって光クロスコネクト４ｃと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｇやトランスポンダ４１ｇは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｇは、光クロスコネクト４ｇやトランスポンダ４１ｇを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｇは、光クロスコネクト４ｇを"OXC-G”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｇは、セクション６ｓを“セクションＳ”として識別する。
光クロスコネクト４ｈは、トランスポンダ４１ｈを備え、セクション６ｔの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｈやトランスポンダ４１ｈは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｈは、光クロスコネクト４ｈやトランスポンダ４１ｈを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｇは、光クロスコネクト４ｇを"OXC-G”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｇは、セクション６ｓを“セクションＳ”として識別する。
光クロスコネクト４ｈは、トランスポンダ４１ｈを備え、セクション６ｔの光ファイバによって光クロスコネクト４ｄと相互に接続される。これら光クロスコネクト４ｈやトランスポンダ４１ｈは、ノード４を構成するハードウェアである。第１の実施形態のノードコントローラ３ｈは、光クロスコネクト４ｈやトランスポンダ４１ｈを制御するソフトウエアを実行するため、信号品質とDSP-based OPMとの相関係数の時系列データを監視し、劣化モードを判定する機能を実現する演算リソースを備えたサーバである。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｈは、光クロスコネクト４ｈを"OXC-H”として識別する。更にネットワークコントローラ２やノードコントローラ３ｈは、セクション６ｔを“セクションＴ”として識別する。
光パス５－１は、光伝送システム１Ａの一端から他端までを繋ぐ論理的な通信路であり、光クロスコネクト４ａのトランスポンダ４１ａで終端され、更に光クロスコネクト４ｄのトランスポンダ４１ｄで終端される。光パス５－１は、光クロスコネクト４ａから、セクション６ｐと光クロスコネクト４ｃとセクション６ｒを介して光クロスコネクト４ｄに繋がり、更にセクション６ｕを介して光クロスコネクト４ｄに繋がる。
光パス５－１は、光伝送システム１Ａの一端から他端までを繋ぐ論理的な通信路であり、光クロスコネクト４ａのトランスポンダ４１ａで終端され、更に光クロスコネクト４ｄのトランスポンダ４１ｄで終端される。光パス５－１は、光クロスコネクト４ａから、セクション６ｐと光クロスコネクト４ｃとセクション６ｒを介して光クロスコネクト４ｄに繋がり、更にセクション６ｕを介して光クロスコネクト４ｄに繋がる。
光パス５－２は、光伝送システム１Ａの一端から他端までを繋ぐ論理的な通信路であり、光クロスコネクト４ｂのトランスポンダ４１ｃで終端され、更に光クロスコネクト４ｆのトランスポンダ４１ｅで終端される。光パス５－２は、光クロスコネクト４ｂから、セクション６ｑと光クロスコネクト４ｃとセクション６ｒを介して光クロスコネクト４ｄに繋がり、更にセクション６ｖを介して光クロスコネクト４ｆに繋がる。
光パス５－１と光パス５－２とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｃとセクション６ｒと光クロスコネクト４ｄを共用している。
光パス５－１と光パス５－２とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｃとセクション６ｒと光クロスコネクト４ｄを共用している。
光パス５－３は、光伝送システム１Ａの一端から他端までを繋ぐ論理的な通信路であり、光クロスコネクト４ａのトランスポンダ４１ｂで終端され、更に光クロスコネクト４ｇのトランスポンダ４１ｇで終端される。光パス５－３は、光クロスコネクト４ａから、セクション６ｐと光クロスコネクト４ｃとセクション６ｓを介して、その先の光クロスコネクト４ｇのトランスポンダ４１に繋がる。
光パス５－１と光パス５－３とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ａとセクション６ｐと光クロスコネクト４ｃを共用している。光パス５－２と光パス５－３とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｃを共用している。
光パス５－１と光パス５－３とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ａとセクション６ｐと光クロスコネクト４ｃを共用している。光パス５－２と光パス５－３とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｃを共用している。
光パス５－４は、光伝送システム１Ａの一端から他端までを繋ぐ論理的な通信路であり、光クロスコネクト４ｆのトランスポンダ４１ｆで終端され、更に、光クロスコネクト４ｈのトランスポンダ４１ｈで終端される。光パス５－４は、光クロスコネクト４ｆから、セクション６ｖと光クロスコネクト４ｄとセクション６ｔを介して、その先の光クロスコネクト４ｈのトランスポンダ４１ｈに繋がる。
光パス５－１と光パス５－４とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｄを共用している。光パス５－２と光パス５－４とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｄとセクション６ｖと光クロスコネクト４ｆを共用している。
光パス５－１と光パス５－４とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｄを共用している。光パス５－２と光パス５－４とは、異なる波長チャネルの通信路であり、光クロスコネクト４ｄとセクション６ｖと光クロスコネクト４ｆを共用している。
なお、ネットワークコントローラ２やノードコントローラ３（図１参照）は、光パス５－１を“光パス＃１”として認識し、光パス５－２を“光パス＃２”として認識し、光パス５－３を“光パス＃３”として認識し、光パス５－４を“光パス＃４”として認識する。
図３に示すように、光クロスコネクト４ｃが備える波長選択スイッチの出力パワー異常が発生すると、光パス５－１に対する波長選択スイッチの設定が異常となる。すると、該当する光パス５－１のファイバ入力パワーが増加し、Self Phase Modulation（自己位相変調）による非線形効果の影響が大きくなる。同時に、同一のセクション６ｒを通過し、かつ、隣接する波長の光パス５－２は、Cross Phase Modulation（相互位相変調）による非線形効果の影響が大きくなる。これにより、光パス５－１と光パス５－２の終端で、それぞれ信号品質の劣化が発生する。
このような信号品質の劣化を検知し、かつ信号品質の劣化モードを特定するため、各光パス５－１～５－４の終点となるトランスポンダ４１を監視するノードコントローラ３は、Pre-FEC BERの時系列データと各種DSP-based OPMの時系列データとの相関係数を監視する。そして、相関係数の大きいDSP-based OPMを抽出して劣化モードを特定する。これらの監視処理は、トランスポンダ４１を監視するノードコントローラ３の内部で行われる。これにより、ネットワークコントローラ２側の負荷を下げ、データ通信ネットワークの輻輳を回避することができる。
図４は、通常時のエラー訂正前のビットエラー率の時系列データとDSP-based OPMの時系列データ、および、それらの相関係数の時系列データを示すグラフである。
これらグラフのうち左側の３個は、何れもPre-FEC BERの時系列データであり、中間の３個は、各種DSP-based OPMの時系列データである。これらグラフのうち右側の３個は、各行の右側グラフに示したPre-FEC BERの時系列データと、中間グラフに示した各種DSP-based OPMの時系列データとの相関係数を示している。
１行目には、Pre-FEC BERの時系列データとACF（Auto Correlation Function：自己相関関数）の時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定値のまま変動していない。ACFの時系列データも同様に所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
これらグラフのうち左側の３個は、何れもPre-FEC BERの時系列データであり、中間の３個は、各種DSP-based OPMの時系列データである。これらグラフのうち右側の３個は、各行の右側グラフに示したPre-FEC BERの時系列データと、中間グラフに示した各種DSP-based OPMの時系列データとの相関係数を示している。
１行目には、Pre-FEC BERの時系列データとACF（Auto Correlation Function：自己相関関数）の時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定値のまま変動していない。ACFの時系列データも同様に所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
２行目には、Pre-FEC BERの時系列データとOSNR（Optical Signal to Noise Ratio）の時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定値のまま変動していない。OSNRの時系列データも同様に所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
３行目には、Pre-FEC BERの時系列データとSpectrum Symmetry（スペクトル対称性）の時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定値のまま変動していない。Spectrum Symmetryの時系列データも同様に所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
３行目には、Pre-FEC BERの時系列データとSpectrum Symmetry（スペクトル対称性）の時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定値のまま変動していない。Spectrum Symmetryの時系列データも同様に所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
図５は、異常時のエラー訂正前のビットエラー率の時系列データとDSP-based OPMの時系列データ、および、それらの相関係数の時系列データを示すグラフである。
１行目には、Pre-FEC BERの時系列データとACFの時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定タイミングで増加しており、信号品質が劣化していることを示している。ACFの時系列データも、この所定タイミングで増加している。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
１行目には、Pre-FEC BERの時系列データとACFの時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定タイミングで増加しており、信号品質が劣化していることを示している。ACFの時系列データも、この所定タイミングで増加している。よって、これらの相関係数の時系列データも１のまま変動しない。
２行目には、Pre-FEC BERの時系列データとOSNRの時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定タイミングで増加しており、信号品質が劣化していることを示している。OSNRの時系列データは、所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データは、所定タイミングの後、１から次第に減少する。
３行目には、Pre-FEC BERの時系列データとSpectrum Symmetryの時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定タイミングで増加しており、信号品質が劣化していることを示している。Spectrum Symmetryの時系列データは、所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データは所定タイミングの後、１から次第に減少する。
３行目には、Pre-FEC BERの時系列データとSpectrum Symmetryの時系列データと、これらの相関を演算した結果である相関係数の時系列データとが示されている。Pre-FEC BERの時系列データは、所定タイミングで増加しており、信号品質が劣化していることを示している。Spectrum Symmetryの時系列データは、所定値のまま変動していない。よって、これらの相関係数の時系列データは所定タイミングの後、１から次第に減少する。
ここでは、各種DSP-based OPMの時系列データのうち、異常発生前後においてPre-FEC BERの時系列データとの相関を有しているのは、ACFの時系列データである。よって、故障要因と故障箇所は、ACFの増加に係るものであると特定できる。
図６と図７は、異常／変化検知処理を示すフローチャートである。
異常／変化検知処理には様々なアルゴリズムがあるが、ここでは古典的な変化点アルゴリズムである累積和法を記載する。なお、その他のアルゴリズムを適用してもよい。
最初、ノードコントローラ３（図１参照）は、系列全体を処理対象の区間として設定し（Ｓ２０）、設定した区間に対する累積和法処理を行う（Ｓ２１）。この累積和法処理は、図７に示される再帰処理である。
異常／変化検知処理には様々なアルゴリズムがあるが、ここでは古典的な変化点アルゴリズムである累積和法を記載する。なお、その他のアルゴリズムを適用してもよい。
最初、ノードコントローラ３（図１参照）は、系列全体を処理対象の区間として設定し（Ｓ２０）、設定した区間に対する累積和法処理を行う（Ｓ２１）。この累積和法処理は、図７に示される再帰処理である。
図７に示すように、ノードコントローラ３は、処理対象である区間内の平均値(標本平均)を計算する（Ｓ３０）。ノードコントローラ３は、各点について平均値と差を求める、平均値との差の累積和を計算する（Ｓ３１）。その後、ノードコントローラ３は、累積和の絶対値の最大と、所定値（閾値）とを比較する（Ｓ３２）。ノードコントローラ３は、累積和の絶対値の最大が所定値以下ならば（Ｎｏ）、この検知処理を終了する。ノードコントローラ３は、累積和の絶対値の最大が所定値を超えていたならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３３の処理に進む。
ステップＳ３３において、ノードコントローラ３は、累積和の絶対値が最大になる点（タイミング）を新たな変化点とする。
ステップＳ３４において、ノードコントローラ３は、処理対象である区間のうち、ステップＳ３３で検知した変化点によって区切られた前半を新たな区間として、この累積和法処理を再帰的に呼び出す。
ステップＳ３５において、ノードコントローラ３は、処理対象である区間のうち、ステップＳ３３で検知した変化点によって区切られた後半を新たな区間として、この累積和法処理を再帰的に呼び出したのち、図７の処理を終了する。
ステップＳ３４において、ノードコントローラ３は、処理対象である区間のうち、ステップＳ３３で検知した変化点によって区切られた前半を新たな区間として、この累積和法処理を再帰的に呼び出す。
ステップＳ３５において、ノードコントローラ３は、処理対象である区間のうち、ステップＳ３３で検知した変化点によって区切られた後半を新たな区間として、この累積和法処理を再帰的に呼び出したのち、図７の処理を終了する。
図８は、異常／変化を検知した場合の分析処理を示すフローチャートである。
ノードコントローラ３は、各種DSP-based OPMの時系列データにおいて、検知時間の前後Nサンプルにおける対数変化率（1つ前のサンプルとの差分）を計算し（Ｓ４０）、多変量相関解析処理（図９参照）を呼び出す（Ｓ４１）。
ノードコントローラ３は、各種DSP-based OPMの時系列データにおいて、検知時間の前後Nサンプルにおける対数変化率（1つ前のサンプルとの差分）を計算し（Ｓ４０）、多変量相関解析処理（図９参照）を呼び出す（Ｓ４１）。
その後、ノードコントローラ３は、Pre-FEC BERに対して、有意かつ相関の高い（相関係数の絶対値が基準値以上となる）DSP-based OPMを抽出する（Ｓ４２）。この抽出処理は、前記した図５と図６で説明した動作である。これにより、ノードコントローラ３は、劣化モードを判定したのち、図８の処理を終了する。
図９は、多変量相関解析処理を示すフローチャートである。
ステップＳ５０～Ｓ５４において、ノードコントローラ３は、各種DSP-based OPMの時系列データの対数変化率について、各処理を繰り返す。
ステップＳ５１において、ノードコントローラ３は、Pre-FEC BERの時系列データに対する当該DSP-based OPMの時系列データの対数変化率との相関係数行列を計算する。
ステップＳ５２において、ノードコントローラ３は、Pre-FEC BERの時系列データに対する当該DSP-based OPMの時系列データの対数変化率との相関のｐ値を計算する。このｐ値を有意水準αと比較することにより、相関が有意かどうかを判断することができる。例えば、有意水準αが０．０５の場合、実際には相関が存在しないにもかかわらず相関が存在すると結論付けるリスクが５％あることを示す。
ステップＳ５０～Ｓ５４において、ノードコントローラ３は、各種DSP-based OPMの時系列データの対数変化率について、各処理を繰り返す。
ステップＳ５１において、ノードコントローラ３は、Pre-FEC BERの時系列データに対する当該DSP-based OPMの時系列データの対数変化率との相関係数行列を計算する。
ステップＳ５２において、ノードコントローラ３は、Pre-FEC BERの時系列データに対する当該DSP-based OPMの時系列データの対数変化率との相関のｐ値を計算する。このｐ値を有意水準αと比較することにより、相関が有意かどうかを判断することができる。例えば、有意水準αが０．０５の場合、実際には相関が存在しないにもかかわらず相関が存在すると結論付けるリスクが５％あることを示す。
ステップＳ５３において、ノードコントローラ３は、Pre-FEC BER時系列データに対する当該DSP-based OPMの時系列データの偏相関係数行列を計算する。この偏相関係数行列を参照することにより、第三の変数の影響により疑似相関・疑似無相関になることを回避することができる。
ステップＳ５４において、ノードコントローラ３は、何れかのDSP-based OPMの時系列データについて処理していなかったならば、ステップＳ５０に戻る。ノードコントローラ３は、全てのDSP-based OPMの時系列データについて処理したならば、図９の処理を終了する。
ノードコントローラ３は、変化を検知した場合に限り、検知の前後の時間幅の時系列データを利用して相関係数を算出するので、検知の処理負荷を抑制することができる。
ステップＳ５４において、ノードコントローラ３は、何れかのDSP-based OPMの時系列データについて処理していなかったならば、ステップＳ５０に戻る。ノードコントローラ３は、全てのDSP-based OPMの時系列データについて処理したならば、図９の処理を終了する。
ノードコントローラ３は、変化を検知した場合に限り、検知の前後の時間幅の時系列データを利用して相関係数を算出するので、検知の処理負荷を抑制することができる。
図１０は、故障位置特定処理を示すフローチャートである。
図１に示したように、ネットワークコントローラ２は、光パス終端にあたるノードを管理する各ノードコントローラから劣化モードに該当するDSP-based OPMの時系列データを収集する（Ｓ１３）。その後、ネットワークコントローラ２は、各光パス間の相関係数行列を計算し（Ｓ６０）、相関係数が閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ６１）。相関係数行列の計算例を図１３に示す。各セルの数値は、セルの数値は、劣化モードに係るDSP-based OPMの時系列データの、当該行および当該列の光パス間における相関を示している。例えば、閾値を０．８と設定する場合は、光パス＃２と光パス＃３の相関係数が閾値を超えていると判定される。相関係数が閾値を超えていないならば、図１０に記載の処理を終了する。
図１に示したように、ネットワークコントローラ２は、光パス終端にあたるノードを管理する各ノードコントローラから劣化モードに該当するDSP-based OPMの時系列データを収集する（Ｓ１３）。その後、ネットワークコントローラ２は、各光パス間の相関係数行列を計算し（Ｓ６０）、相関係数が閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ６１）。相関係数行列の計算例を図１３に示す。各セルの数値は、セルの数値は、劣化モードに係るDSP-based OPMの時系列データの、当該行および当該列の光パス間における相関を示している。例えば、閾値を０．８と設定する場合は、光パス＃２と光パス＃３の相関係数が閾値を超えていると判定される。相関係数が閾値を超えていないならば、図１０に記載の処理を終了する。
次にネットワークコントローラ２は、セクション・装置情報と周波数スロット番号の２次元マップ上に、相関係数が閾値を超えたと判定された複数の光パスの組合せが設定されている周波数スロット番号、セクション番号およびOXC番号の該当セルにマークを付与する（Ｓ６２）。２次元マップの例を図１４に示す。図１４において光パス＃２は周波数スロット番号＃３に該当し、光パス＃３は周波数スロット番号＃４に該当すると想定している。ステップＳ６２において、ネットワークコントローラ２は、光パス＃２および光パス＃３が設定されているセクション番号とOXC番号の該当セルにマーク（この例では“〇”）を付与する。
更にネットワークコントローラ２は、相関係数が閾値を超えた複数の光パスの組合せで共通するセクション番号またはOXC番号のうち、最も上流側に位置するセクションまたはOXCを故障箇所として特定し（Ｓ６３）、図１０の処理を終了する。
図１４の場合、光パス＃２と光パス＃３で共通するセクション番号はＲ、OXC番号はＣ、Ｄ、Ｆである。これらのうち、最も上流側に位置するのはOXC-Cであるため、ネットワークコントローラ２は、OXC-Cを被疑箇所として特定する。これにより、どのセクションやどのノードで不具合が発生しているかを容易に判定可能である。
図１４の場合、光パス＃２と光パス＃３で共通するセクション番号はＲ、OXC番号はＣ、Ｄ、Ｆである。これらのうち、最も上流側に位置するのはOXC-Cであるため、ネットワークコントローラ２は、OXC-Cを被疑箇所として特定する。これにより、どのセクションやどのノードで不具合が発生しているかを容易に判定可能である。
図１１は、各種DSP-based OPMを示す図である。
各種DSP-based OPMは、伝送路特性と装置・デバイス特性とトランスポンダ特性に大別される。これを図の「大分類」の項目に記載している。
「大分類」の項目の右側は、各特性に属する小分類を示している。伝送路特性には、波長分散と偏波モード分散とSOP(偏波状態：State Of Polarization)の３個の小分類が属している。波長分散は、波長分散補償量としてモニタされる。偏波モード分散は、偏波モード分散補償量としてモニタされる。SOP（偏波状態：State Of Polarization）変動は、２行２列のMulti-Input Multi-Outputの係数行列に基づき算出されるストークスベクトルによりモニタされる。
各種DSP-based OPMは、伝送路特性と装置・デバイス特性とトランスポンダ特性に大別される。これを図の「大分類」の項目に記載している。
「大分類」の項目の右側は、各特性に属する小分類を示している。伝送路特性には、波長分散と偏波モード分散とSOP(偏波状態：State Of Polarization)の３個の小分類が属している。波長分散は、波長分散補償量としてモニタされる。偏波モード分散は、偏波モード分散補償量としてモニタされる。SOP（偏波状態：State Of Polarization）変動は、２行２列のMulti-Input Multi-Outputの係数行列に基づき算出されるストークスベクトルによりモニタされる。
装置・デバイス特性には、OSNR（Optical Signal to Noise Ratio：光信号対雑音比）、PDL（Polarization Dependent Loss：偏波依存損失）、反射光を含むクロストーク、ファイバ非線形効果、ISI（Inter-Symbol Interference：符号間干渉）の小分類が属している。OSNRは、Error Vector Magnitude(EVM：エラー・ベクトル振幅)としてモニタされる。PDL（偏波依存損失）は、X/Y間のOSNR差分としてモニタされる。反射光を含むクロストークとISIは、FIR（Finite Impulse Response）フィルタのTap値（係数）としてモニタされる。ファイバ非線形効果は、シンボル間のAuto Correlation Function（自己相関関数）としてモニタされる。
トランスポンダ特性には、コンスタレーション歪みと光源周波数とSpectrum Symmetryの３個の小分類が属している。コンスタレーション歪みは、コンスタレーションの幾何学的形状に基づく指標値としてモニタされる。光源周波数は、周波数オフセット量としてモニタされる。Spectrum Symmetryは、スペクトル対称性に基づく指標値としてモニタされる。
図１２は、ネットワークコントローラ２が、光伝送システム１Ａで発生した異常情報を収集する動作を示す図である。この図１２は、図３に示した光伝送システム１Ａに対してネットワークコントローラ２とその動作を追記している。
光パス終端となる光クロスコネクト４ｅを監視するノードコントローラ３ｅは、劣化モードに係わるDSP-based OPMの時系列データをトランスポンダ４１ｄから抽出して、ネットワークコントローラ２に転送する。光パス終端となる光クロスコネクト４ｆを監視するノードコントローラ３ｆは、劣化モードに係わるDSP-based OPMの時系列データをトランスポンダ４１ｅ，４１ｆから抽出して、ネットワークコントローラ２に転送する。
光パス終端となる光クロスコネクト４ｅを監視するノードコントローラ３ｅは、劣化モードに係わるDSP-based OPMの時系列データをトランスポンダ４１ｄから抽出して、ネットワークコントローラ２に転送する。光パス終端となる光クロスコネクト４ｆを監視するノードコントローラ３ｆは、劣化モードに係わるDSP-based OPMの時系列データをトランスポンダ４１ｅ，４１ｆから抽出して、ネットワークコントローラ２に転送する。
更に光クロスコネクト４ｇから外部に接続されるトランスポンダ４１ｇを監視するノードコントローラ３ｇも同様に、劣化モードに係わるDSP-based OPMの時系列データを抽出して、ネットワークコントローラ２に転送する。
ネットワークコントローラ２は、自身が管理している、セクション情報、パス経路情報、使用周波数情報と、各ノードコントローラから収集したDSP-based OPMの時系列データに基づき、大きい相関を示したパスが共用するセクション、および、占有する周波数スロット位置を判定する。これにより、ネットワークコントローラ２は、光クロスコネクト４ｃでのパワー設定異常によりセクション６ｒでのファイバ非線形効果による影響が変化したと特定できる。
ネットワークコントローラ２は、自身が管理している、セクション情報、パス経路情報、使用周波数情報と、各ノードコントローラから収集したDSP-based OPMの時系列データに基づき、大きい相関を示したパスが共用するセクション、および、占有する周波数スロット位置を判定する。これにより、ネットワークコントローラ２は、光クロスコネクト４ｃでのパワー設定異常によりセクション６ｒでのファイバ非線形効果による影響が変化したと特定できる。
以下、ネットワークコントローラ２が何れかのノードで不具合が発生していることを判定した場合、故障診断によりノード内の故障構成部品および原因特定について図１５から図１７により説明する。
図１５は、ノード４の内部の構成部品を示す図である。
ノード４は、前段アンプ７１および光検出器（PD:Photo Detector）７０と、カプラ（CPL:Coupler）７２および波長選択スイッチ７３と、後段アンプ７６および光検出器７７と、選択器（SEL:Selector）７４と、光チャネルモニタ（OCM:Optical Channel Monitor）７５などの構成部品を備えている。
前段アンプ７１の入力側には、光検出器７０が接続される。この前段アンプ７１の出力側は、カプラ７２および波長選択スイッチ７３を介して、後段アンプ７６の入力側に接続される。選択器７４は、前段アンプ７１の出力と、カプラ７２の出力と、波長選択スイッチ７３の出力のうち何れかを選択して光チャネルモニタ７５に出力するものである。
ノード４は、前段アンプ７１および光検出器（PD:Photo Detector）７０と、カプラ（CPL:Coupler）７２および波長選択スイッチ７３と、後段アンプ７６および光検出器７７と、選択器（SEL:Selector）７４と、光チャネルモニタ（OCM:Optical Channel Monitor）７５などの構成部品を備えている。
前段アンプ７１の入力側には、光検出器７０が接続される。この前段アンプ７１の出力側は、カプラ７２および波長選択スイッチ７３を介して、後段アンプ７６の入力側に接続される。選択器７４は、前段アンプ７１の出力と、カプラ７２の出力と、波長選択スイッチ７３の出力のうち何れかを選択して光チャネルモニタ７５に出力するものである。
後段アンプ７６の出力側は、光検出器７７が接続される。
ノードコントローラ３は、該当ノードからのみPM情報の取得を実施する。これは、従来のように全てのノードのPM情報をネットワークコントローラ２が収集する方法とは異なる。この方法により、ネットワークコントローラ２側の負荷やデータ通信ネットワークの輻輳を回避でき、PM情報の時系列データの取得におけるサンプリング間隔を小さくすることができる。
ノードコントローラ３は、光検出器７０，７７から光パワーを取得する。ノードコントローラ３は、前段アンプ７１や後段アンプ７６から温度やレーザバイアス電流値を取得する。ノードコントローラ３は、光チャネルモニタ７５からチャネル単位の光パワーを取得し、波長選択スイッチ７３から温度や光減衰量を取得する。
ノードコントローラ３は、該当ノードからのみPM情報の取得を実施する。これは、従来のように全てのノードのPM情報をネットワークコントローラ２が収集する方法とは異なる。この方法により、ネットワークコントローラ２側の負荷やデータ通信ネットワークの輻輳を回避でき、PM情報の時系列データの取得におけるサンプリング間隔を小さくすることができる。
ノードコントローラ３は、光検出器７０，７７から光パワーを取得する。ノードコントローラ３は、前段アンプ７１や後段アンプ７６から温度やレーザバイアス電流値を取得する。ノードコントローラ３は、光チャネルモニタ７５からチャネル単位の光パワーを取得し、波長選択スイッチ７３から温度や光減衰量を取得する。
図１６は、被疑装置における各光パスの光減衰量を示すグラフである。
今回想定するケースでは、所定タイミングにおいて、波長選択スイッチ７３の光パス＃１の減衰量が異常値になっている。
今回想定するケースでは、所定タイミングにおいて、波長選択スイッチ７３の光パス＃１の減衰量が異常値になっている。
図１７は、被疑装置における各光パスの光パワーを示すグラフである。
今回想定するケースでは、上記した所定タイミングにおいて、光チャネルモニタ７５でのチャネル単位の光パス＃１のパワーも異常値になっている。これら図１７や図１８を参照することで、ノードコントローラ３は、光クロスコネクト４ｃ内の波長選択スイッチのパッケージ（構成部品）に異常があることを判定できる。更にネットワークコントローラ２ではなく、各ノードコントローラ３が故障判定することにより、データ分解能を向上させ、かつネットワークコントローラ２の処理の逼迫を回避することができる。
今回想定するケースでは、上記した所定タイミングにおいて、光チャネルモニタ７５でのチャネル単位の光パス＃１のパワーも異常値になっている。これら図１７や図１８を参照することで、ノードコントローラ３は、光クロスコネクト４ｃ内の波長選択スイッチのパッケージ（構成部品）に異常があることを判定できる。更にネットワークコントローラ２ではなく、各ノードコントローラ３が故障判定することにより、データ分解能を向上させ、かつネットワークコントローラ２の処理の逼迫を回避することができる。
図１８は、第２の実施形態における光伝送システム１Ｂの概念図である。
光伝送システム１は、複数のノード４ｉ～４ｋが、光伝送路である光ファイバ６によって相互に接続されて構成され、更にネットワークコントローラ２とを備える。
ノード４ｉが備えるトランスポンダ４１ｉと、ノード４ｋが備えるトランスポンダ４１ｋとは、光パス５によって通信可能に接続される。光パス５は、物理的な通信路である光ファイバ６とノード４ｊとを介して、トランスポンダ４１ｉとトランスポンダ４１ｋとを接続する論理的な通信路である。
光伝送システム１は、複数のノード４ｉ～４ｋが、光伝送路である光ファイバ６によって相互に接続されて構成され、更にネットワークコントローラ２とを備える。
ノード４ｉが備えるトランスポンダ４１ｉと、ノード４ｋが備えるトランスポンダ４１ｋとは、光パス５によって通信可能に接続される。光パス５は、物理的な通信路である光ファイバ６とノード４ｊとを介して、トランスポンダ４１ｉとトランスポンダ４１ｋとを接続する論理的な通信路である。
トランスポンダ４１ｉ，４１ｋは、内部にデジタル信号処理（ＤＳＰ）のチップが含まれており、その余剰リソースを活用して、相関係数の時系列データを監視し故障モードを特定する機能を実現する。トランスポンダ４１ｉ，４１ｋは、ノードを監視するコントローラ機能を具現化するプログラムを実行することで、自身を監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する。ノード４ｊは、自身を監視して信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する。これらトランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊは、信号品質の劣化をそれぞれ検知し、この信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する判定手段として機能する。
ネットワークコントローラ２は、トランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊとデータ通信ネットワークを介して接続される。ネットワークコントローラ２は、トランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊを制御し、かつこれらを監視する。ネットワークコントローラ２は、トランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊが信号品質の劣化を検知したノードおよび、劣化モード、各ノードのトポロジ、各ノード４間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する。端末２１は、ネットワークコントローラ２に接続して、例えば故障位置や原因をユーザに報知する。
ネットワークコントローラ２は、トランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊとデータ通信ネットワークを介して接続される。ネットワークコントローラ２は、トランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊを制御し、かつこれらを監視する。ネットワークコントローラ２は、トランスポンダ４１ｉ，４１ｋやノード４ｊが信号品質の劣化を検知したノードおよび、劣化モード、各ノードのトポロジ、各ノード４間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する。端末２１は、ネットワークコントローラ２に接続して、例えば故障位置や原因をユーザに報知する。
第２の実施形態によれば、ハードウェアとしてのノードコントローラを設けることなく、各トランスポンダ４１や各ノード４に、ノードコントローラ機能を具現化するプログラムを実行させることで、自律的に信号品質の劣化を検知させることができる。
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）～（ｃ）のようなものがある。
（ａ） 光伝送システムのトポロジは、図３や図１２に示したものに限定されない。
（ｂ） 光パスを流れる信号の品質劣化を検知する方法は、Pre-FEC BERの時系列データに対する異常を検知することに限定されず、信号品質をデジタルで測定して異常を検知するものであればよい。
（ｃ） ノードコントローラが検知する特徴量は、実施形態で列挙したものに限定されず、ノード（装置）や光伝送路の故障と相関性を有するものであればよい。
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）～（ｃ）のようなものがある。
（ａ） 光伝送システムのトポロジは、図３や図１２に示したものに限定されない。
（ｂ） 光パスを流れる信号の品質劣化を検知する方法は、Pre-FEC BERの時系列データに対する異常を検知することに限定されず、信号品質をデジタルで測定して異常を検知するものであればよい。
（ｃ） ノードコントローラが検知する特徴量は、実施形態で列挙したものに限定されず、ノード（装置）や光伝送路の故障と相関性を有するものであればよい。
１，１Ａ 光伝送システム
２ ネットワークコントローラ
２１ 端末
３，３ｉ～３ｋ ノードコントローラ
４，４ｉ～４ｋ ノード
４ａ～４ｆ 光クロスコネクト
４１，４１ａ～４１ｋ トランスポンダ
５，５－１～５－４ 光パス
６ 光ファイバ
６ｐ～６ｖ セクション （光伝送路）
２ ネットワークコントローラ
２１ 端末
３，３ｉ～３ｋ ノードコントローラ
４，４ｉ～４ｋ ノード
４ａ～４ｆ 光クロスコネクト
４１，４１ａ～４１ｋ トランスポンダ
５，５－１～５－４ 光パス
６ 光ファイバ
６ｐ～６ｖ セクション （光伝送路）
Claims (10)
- 光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、
複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、
前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、
を備え、
前記判定手段は、前記信号品質の劣化を検知すると、検知したタイミングの前後の所定期間における光物理特性と前記信号品質との相関を判定する、
ことを特徴とする光伝送システム。 - 前記判定手段は、前記信号品質の劣化を検知したノードまたは構成部品を管理するノードコントーラである、
ことを特徴とする請求項１に記載の光伝送システム。 - 前記判定手段は、前記信号品質の劣化を検知したノードに設けられたトランスポンダである、
ことを特徴とする請求項１に記載の光伝送システム。 - 前記ノードを通過する各光パスを構成する光信号に付与する光減衰量の時系列データまたは光パワーの時系列データに基づき、前記ノードまたは前記構成部品における故障原因を診断する、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の光伝送システム。 - 光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、
複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、
前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、
を備え、
各前記ノードは、複数の周波数スロットの光信号を通過させる光クロスコネクトであり、
前記ネットワークコントローラは、各光バスの終端にあたるノードを管理する前記判定手段から前記劣化モードに該当する光物理特性の時系列データを収集して各光パス間の相関係数行列を計算し、相関係数が閾値を超える光パスの組合せに共通するノードのうち最も上流のものを、故障または性能劣化にかかる被疑箇所として特定する、
ことを特徴とする光伝送システム。 - 前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、
ことを特徴とする請求項１ないし５のうち何れか１項に記載の光伝送システム。 - 光伝送路によって相互に接続された複数のノードと、
複数の各前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定する複数の判定手段と、
前記判定手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定するネットワークコントローラと、
を備え、
前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、
ことを特徴とする光伝送システム。 - 光伝送路によって相互に接続された複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、
前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知すると、検知したタイミングの前後の所定期間における光物理特性と前記信号品質との相関を判定し、
前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、
劣化モードをそれぞれ判定し、
前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する、
ことを特徴とする故障診断方法。 - 光伝送路によって相互に接続され、複数の周波数スロットの光信号を通過させる光クロスコネクトである複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、
前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、
前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、各光バスの終端にあたるノードを管理する前記管理手段から前記劣化モードに該当する光物理特性の時系列データを収集して各光パス間の相関係数行列を計算し、
相関係数が閾値を超える光パスの組合せに共通するノードのうち最も上流のものを、故障または性能劣化にかかる被疑箇所として特定し、
故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定する、
ことを特徴とする故障診断方法。 - 光伝送路によって相互に接続された複数のノード、各前記ノードをそれぞれ管理する管理手段、前記管理手段を統括管理するネットワークコントローラを含む光伝送システムが実行する故障診断方法であって、
前記管理手段は、前記ノードにおける信号品質の劣化をそれぞれ検知し、前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データを特定し、劣化モードをそれぞれ判定し、
前記ネットワークコントローラは、前記管理手段が前記信号品質の劣化を検知したノードおよび、前記劣化モード、複数の各前記ノードから構成されるネットワークトポロジ、各前記ノード間に設定される光パスの情報に基づき、故障または性能劣化が発生したノードまたは構成部品を特定し、
前記信号品質の時系列データと相関のある光物理特性の時系列データは、波長分散補償量の時系列データ、偏波モード分散補償量の時系列データ、SOP（State Of Polarization）の時系列データ、信号対ノイズ比の時系列データ、偏波依存損失の時系列データ、クロストークの時系列データ、ファイバ非線形効果の時系列データ、符号間干渉の時系列データ、コンスタレーション歪みの時系列データ、光源周波数の時系列データ、スペクトル対称性の時系列データうち何れかを少なくとも含む、
ことを特徴とする故障診断方法。
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