JP7252490B2 - 光送受信システム - Google Patents

Description

本発明は、コヒーレント光通信において単一の光受信機で複数の光信号を復調可能とする光送受信システムに関し、特に光リザーバコンピューティングを用いて単一の光受信機の強度波形から複素空間で変調された複数の光信号を推定することを可能とする光送受信システムに関する。

(光コヒーレント通信)
近年のスマートフォンやインターネットの普及に伴う爆発的な通信トラフィックの増大に伴い、光通信の更なる大容量化が求められている。このような要求に答えるために、光通信では光の並列性を利用した波長・偏波・空間多重技術や、複素信号空間を利用した多値変調技術に基づく、コヒーレント光送受信技術が着目されている。

図１に、従来の一般的な波長多重（ＷＤＭ）コヒーレント光通信システムとその光受信機の概略図を示す。図１（ａ）に示すように、一般的なＷＤＭ光通信では、送信側において、複数のＩ／Ｑ光変調器（Ｔｘ）１０１－１～Ｎにより、複数の異なる波長の光を変調して得た複数の異なる波長の光変調信号を、光ＭＵＸ回路１０２（例えば、ＡＷＧ等）において合波して、波長多重（ＷＤＭ）光信号として光伝送路１０３を介して受信側へ送る。各チャンネル毎に光の偏波状態が異なる変調光を合波して、偏波多重光信号として送信することもできる。

受信側では、受信したＷＤＭ光信号を光ＤＥＭＵＸ回路１０４（例えば、ＡＷＧ等）で各波長ないし偏波状態の光信号に分波して、分波されたそれぞれの光信号をコヒーレント光受信機（Ｒｘ）１０５－１～Ｎで復調する。復調された受信電気信号は、各波長チャネル毎にディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）１０６－１～Ｎで歪補償や判定が行われる。

図１（ｂ）には、一般的なコヒーレント光受信機１０５の１つの構成を示す。コヒーレント光受信機１０５では、複素信号空間で変調された入力光信号１０７を局発レーザ光源からのレーザ光１０８と干渉させ再生する。このために、９０°ハイブリッドと呼ばれる高精度な光干渉系１０９や、狭線幅かつ高安定な局発レーザ光源１０８、４つの光電変換素子（フォトダイオード：ＰＤ）を組にしたバランスドＰＤ１１０を必要とする。このため、光強度変調を利用した直接光検波の光受信機と比較して、コヒーレント光受信機ではデバイス構成が複雑化する。

また、それぞれのチャネルに於ける受信電気信号の複素信号空間における歪補償や判定のために、各波長チャンネルまたは偏波チャンネルそれぞれにディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）１０６－１～Ｎが必要となり、構成がさらに複雑化する。
（光リザーバコンピューティング）

近年また一方、脳の情報処理をモデルにしたニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いた機械学習に、様々な分野から注目が集まっている。ＮＮは非線形応答をする多数のニューロンがシナプスによって結合される大規模な非線形ネットワークであり、特にニューロンを多層状に配置した階層型ＮＮによるディープ・ラーニングが、広く応用され始めている。

一般的に、ＮＮで時系列データを取り扱うためには、過去の情報を参照可能な再帰的なネットワーク構造が必要となる。このようなＮＮはリカレントニューラルネットワーク(ＲＮＮ)と呼ばれ、一般的には階層型ＮＮの層間にフィードバック結合を有するようなネットワーク構成が利用される。ＲＮＮは、音声認識やセンシングデータなどをはじめとする時系列データの学習・処理に広く応用されているが、層数やニューロン数の増加に伴ってシナプスの結合が爆発的に増加するために、計算に時間を要することが欠点である。

近年、このような課題を解決する手法として小脳の情報処理をモデルとしたリザーバコンピューティング（Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：ＲＣ）と呼ばれるコンピューティング技術が提案されている（下記非特許文献１、２参照）。

図２に、リザーバコンピューティングを実行するための回路（ＲＣ回路）の一般的な形態を示す。本ＲＣ回路１０は、入力信号ｕ（ｎ）が各々のニューロンに結合する入力層１１、各ニューロンが相互に結合する中間層（リザーバ層）１２、各ニューロンの信号を和算し出力信号ｙ（ｎ）を出力する出力層１３からなる。入力信号ｕ（ｎ）を入れた場合のＲＣからの出力信号ｙ（ｎ）は、以下の式（１），（２）で決定される。

ただし、Nはニューロンの数、x_i(n)は時間ステップnでのi番目のニューロンの状態であり、Ω_ij、mi、η_i、ω_iはそれぞれ、ニューロン間の相互結合、入力信号のニューロンへの結合、出力から各ニューロンへのFB信号の結合、各ニューロンから出力への結合を表す重み係数である。また、関数f（・）は各ニューロンでの非線形応答を表し、tanh(・)（双曲線正接関数）などが頻繁に用いられる。

ＲＣと一般的なリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）の大きな違いは、入力層１１と中間層１２のネットワークを固定とし、学習に用いる変数を出力層１３の重み係数 ω_iのみとしている点である。本方式は、学習すべき変数を大幅に削減できるため、データが膨大かつ高速な処理を要する時系列学習に対して大きなアドバンテージを有する。

図３のような、光ループによる時間遅延を利用した簡易な実装構成が報告されたため、光リザーバコンピューティング回路（光ＲＣ回路）が注目を集めている。図３の光ＲＣ回路の実装構成例において、レーザ光源２１１から発したレーザ光は光変調器２１２で変調され、光伝送路２１０と光ＦＩＲフィルタ部２１３を経由して光カプラ２１４から、可変減衰器２１６と非線形素子ＮＬ２１７が装荷された光ループ（光遅延線、遅延光リング）である光周回部２１５に入る。

周回する光信号の一部は光カプラ２１８によって分岐出力され、残りの光は非線形素子ＮＬ２１７と可変減衰器２１６を介して光周回部２１５を周回し続ける。光カプラ２１８からの分岐光は、光受信機２１９にて電気信号の中間信号ｘ（ｔ）に変換され、この光受信機２１９から出力される中間信号ｘ（ｔ）に対して、電気信号処理回路２２０にて式（２）の演算を行うことで、光リザーバコンピューティング回路（光ＲＣ回路）としての動作を行うことができる。

この方式では、時間遅延を有する非線形素子ＮＬ２１７を用いて、遅延時間内のループをある一定の間隔で区切り、遅延線上の各点の瞬時的な光強度をネットワークの仮想的なノード状態とみなすことで仮想的なネットワークを構成している。従って、他の光ＮＮのように多数の非線形素子と光配線を行う必要がなく、単一の光遅延線と非線形素子のみで光ＲＣ回路のネットワークが実装できるという点で優れている。

L. Larger, et al., "Photonic information processing beyondTuring: an optoelectronic implementation of reservoir computing",2012 Jan 30,Vol.20, No. 3, Opt. Express 20, 3241 M. Nakajima et al., "Coherently Driven Ultrafast Complex-ValuedPhotonic Reservoir Computing", CLEO 2018.OSA, SM1C.4.

本発明では、光コヒーレント通信の受信光強度波形から光複素信号を再生する光送受信システムにおいて、特に単一の光電変換素子（ＰＤ）による直接光検波と光ＲＣ回路を用いて、単一ＰＤの受信光信号の強度波形から複数の光送信機から送信された複素空間の光信号を再生する光送受信システムを実現することを目的とする。

本発明の実施形態の一例は、このような目的を達成するために、以下のような構成を備えることを特徴とする。
（構成１）
複素送信信号に既知信号を所定の間隔で挿入する既知信号挿入部と、
前記既知信号が挿入された前記複素送信信号を光変調して光変調信号を光伝送路に送信する光変調器とを備えた光送信機と、
前記光伝送路から受信した光変調信号を複素時系列信号へと変換する光ＲＣ回路と、
前記複素時系列信号を電気強度信号に変換する光電変換素子と、
前記既知信号を教師信号として学習を行い、学習結果に基づいて前記光電変換素子から受信した電気強度信号のみを用いて前記複素送信信号の復調を行うディジタル信号処理部とを備えた光受信機とを含む
ことを特徴とする光送受信システム。
（構成２）
送信信号のビットレート以上の周期でランダム信号を付加するランダム信号生成部を光送信機または光受信機に備え、
前記光ＲＣ回路は、非線形変換部と非線形変換部に接続された遅延線を備え、非線形変換部はランダム信号が重畳された信号と遅延線から受信した信号を用いて非線形変換して複素時系列信号を光出力する
ことを特徴とする構成１に記載の光送受信システム。
（構成３）
前記光変調信号は、各チャンネル毎に１以上の送信機から波長もしくは偏波が異なる状態で出力された光信号を、光ＭＵＸ回路にて合波して出力される光変調信号である
ことを特徴とする構成１または２に記載の光送受信システム。
（構成４）
前記光ＲＣ回路は、非線形素子と光カプラが装荷された遅延光リングと、遅延光リングの前段に、任意波形発生器で発生したランダム信号により、光伝送路より受信した入力光信号を変調して非線形素子へ出力する光変調器を備え、
光カプラから複素時系列信号を前記光電変換素子へ分岐出力する
ことを特徴とする構成１に記載の光送受信システム。
（構成５）
前記光送信機の光変調器は、送信信号にランダム信号を乗算するディジタル信号処理部の出力により光変調信号を生成し、
前記光ＲＣ回路は、非線形素子と光カプラが装荷された遅延光リングを備え、
前記光伝送路より受信した入力光信号は前記非線形素子に入力され、
前記光カプラから複素時系列信号を前記光電変換素子へ分岐出力する
ことを特徴とする構成１に記載の光送受信システム。
（構成６）
前記光ＲＣ回路は、光電変換素子と光電変換素子の電気出力が入力される光変調器が装荷された遅延光リングを備え、
前記光電変換素子からの電気出力は電気的に分岐されてディジタル信号処理部に出力され
前記遅延光リングに装荷された光変調器は、任意波形発生装置からのランダム信号も入力される
ことを特徴とする構成１に記載の光送受信システム。

以上記載した光送受信システムによれば、光ＲＣ回路を用いて光コヒーレント通信の受信光強度波形から光複素信号を再生する光送受信システムを実現し、特に単一のＰＤによる直接光検波と光ＲＣ回路を用いて、単一ＰＤの受信光信号の強度波形から複数の光送信機から送信された複素空間の光信号を再生する光送受信システムを実現することが可能となる。

従来の一般的な波長多重（ＷＤＭ）コヒーレント光通信システム（ａ）とその光受信機の概略（ｂ）を示す図である。 従来のリザーバコンピューティングを実行するための光回路（ＲＣ回路）の一般的な形態を示す図である。 従来の時間遅延を利用したＲＣ回路の実装構成例を示す図である。 本発明の実施形態１の実施例１の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態１の実施例２の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態１の実施例３の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態１の実施例４の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態１におけるコヒーレント復調のシミュレーション結果を示す図である。 本発明の実施形態２の実施例１の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態２の実施例２の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態２の実施例３の光送受信システムを説明する図である。 本発明の実施形態２における多波長コヒーレント復調のシミュレーション結果を示す図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。

以下の本発明の実施形態の光送受信システムでは、受信側において、ニューラルネットワークの一種であるリザーバコンピューティング光回路（光ＲＣ回路）を用いて既知の信号を教師信号として、復調・信号推定のための学習を行う。このため、送信側のＩ／Ｑ光変調器の前段には、送信信号に既知信号（トレーニング信号）を所定の間隔で挿入する既知信号挿入部が設けられており、このような既知信号が挿入された変調信号を送信している。受信側のディジタル信号処理部では、この既知信号を教師信号としてニューラルネットワークにおける学習を行い、学習結果に基づいて受信信号の復調を行い、送信信号を推定する。

また、本発明では、１つの信号（シンボル）を時間方向に分割してランダム信号（乱数）を重畳し、分割した信号をリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）の一種であるリザーバコンピューティング（ＲＣ）で学習することにより、正しく復調するものである。分割することにより、ニューラルネットワークでいうところの入力層と中間層の結合を模擬することができる。有効な程度の精度を得るためには、１つのシンボルを４分割くらいするのが望ましい。
（実施形態１の実施例１）

図４に、本発明の実施形態１の実施例１の光送受信システムについて説明する。本実施の形態では、単一のコヒーレント光送信機からの複素光信号を、単一の光電変換素子（ＰＤ）の光強度波形から受信推定する手法を提供する。

図４で、送信側の既知信号挿入部２０９において既知信号（トレーニング信号）を所定の間隔で挿入された送信信号は、Ｉ／Ｑ光変調器２０１で変調され、単一波長の光送信信号ｕ（ｔ）として、光伝送路２０２を介して受信側へ送られる。受信側では、受信された光信号ｕ’（ｔ）が光ＲＣ回路２０３を介して、式（１）に相当する変換を受け、複素時系列信号ｘ（ｔ）へと変換される。この複素時系列信号ｘ（ｔ）は、光電変換素子（ＰＤ）２０４によって二乗検波されるため、以下の式（３）のような変換を受け電気強度信号ｘ’（ｔ）となる。

ｘ’（ｔ）＝|ｘ（ｔ）|^２ （３）

この電気強度信号は、ディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）２０５でアナログ・ディジタル変換（ＡＤＣ）を受け、復調再生するために、式（２）の演算をＤＳＰ２０５で実施し、出力信号ｙ（ｔ）として所望の複素送信波形を推定する。ただし、式（２）におけるωiは、複素数とする。光ＲＣ回路２０３には、例えば非特許文献１に記載のような、遅延リングと単一非線形素子を利用した構成が利用可能である。

ＤＳＰ２０５では、前述の既知信号部分を教師信号として学習を行い、学習結果に基づき送信信号の復調を行う。
（実施形態１の実施例２）

図５に実施形態１の実施例２として、光ＲＣ回路２０３の具体的一形態の例を示す。図４の実施例１と同じ番号の要素の説明は省略する。本実施例２の構成では、光ＲＣ回路２０３の遅延光リング３０４の前段に設けられた光変調器３０１において、任意波形発生器３０２で発生した乱数信号（ランダム信号）ｍ（ｔ）を、受信入力光信号ｕ（ｔ）に対して乗算し、遅延光リング３０４の非線形素子３０３に入力して非線形変換する。

非線形素子には例えば、半導体光増幅器や過飽和光吸収体、光-電気-光（ＯＥＯ）変換機などが利用可能である。非線形素子３０３を通過した光信号は、遅延長Dの遅延光リング３０４を介し再度非線形素子３０３に導入され周回を続ける。この時の遅延光リング３０４内の信号ｘ（ｔ）の発展方程式は、以下の式（４）のようになる。

ここで、γはカプラの分岐比による定数である。乱数信号ｍ（ｔ）と受信器のサンプリング間隔をθとし、送信シンボル長さをＴとする。また、単純化のためにＤ＝Ｔ_１と置き、ｘ（ｔ）をサンプリング時間Ｔ_１で離散化した時間で記述すると以下の式（５）のようになる。

ただし、ｎは離散化された信号のタイムステップを表し、添え字のiは、シンボル時間Ｔ内の信号をサンプリング間隔θで更に区切った信号の、応答のｉ番目であることを意味する。ｉは上述の関係から、［１：Ｎ］の範囲を取る。式（５）のダイナミクスは、式（１）との比較から、結合行列Ωijの全要素がαとなる対角行列、ニューロン数がNである場合のリザーバコンピューティングのダイナミクスに相当する。単純のためにＴ＝Ｄとしているが、遅延リングの長さを調整することでΩijを変更できる。例えば、Ｄ＝Ｔ－θとすることで、対角行列からリング行列に変換できる。

遅延光リング３０４に装荷された光カプラ３０５から分岐出力された複素時系列信号ｘ（ｔ）は、実施例１と同様にＰＤ２０４にて電気強度信号ｘ’（ｔ）に変換され、ＤＳＰ２０５で復調出力される。ＤＳＰ２０５では、送信側で挿入された既知信号を教師信号として学習を行い、学習結果に基づき送信信号の復調を行う。

好ましくは、乱数信号ｍ（ｔ）は信号パワーの過剰な減衰や発振を防ぐために、［０：１］の区間で生成される。また、乱数信号を複素数とし、
ｍ（ｔ）＝|ｍ（ｔ）|ｅｘｐ（ｊφ（ｔ））
のように位相項φ(t)を与えてもよい。その場合は、位相の繰り返し性を鑑みて、φ（ｔ）は［０：２π］の区間で生成される。乱数生成は、例えば一般的な線形合同法などの疑似乱数生成アルゴリズム等を用いて生成する。乱数値は一様でなくともよく、Box-Muller法などで偏りのある乱数分布を生成しても構わない。
（実施形態１の実施例３）

図６には、実施形態１の別の構成を実施例３として示す。

上述の図５の実施形態１の実施例２の構成では、受信側の光ＲＣ回路２０３内に任意波形発生器３０２と光変調器３０１を設けて、マスク関数（ランダム信号）ｍ（ｔ）を生成し変調乗算したが、図６の実施形態１の実施例３の構成のように、送信機側にＤＳＰ４０１を設置し、ディジタル領域で事前にｍ（ｔ）ｕ（ｔ）を演算してから送信しても構わない。この場合、受信部に任意波形発生装置３０２と光変調器３０１が不要になるという優れた効果を発現する。他の実施例と同じ番号の要素の説明は省略する。
（実施形態１の実施例４）

また、図７の実施形態１の実施例４の構成のように、受信側の遅延光リング５０３の一部に、ＰＤ５０４とＰＤ５０４の出力が入力される光変調器５０１を装荷して、非線形素子として利用した構成とすることもできる。この場合、遅延光リング５０３のＰＤ５０４と光変調器５０１の間の区間は、電気信号経路となる。ＰＤ５０４の電気出力は電気的に分岐されてＤＳＰ２０５に出力される。光変調器５０１にはまた、任意波形発生装置３０２からのランダム信号も入力される。

この様に構成すると、光ＲＣ回路と光受信機を一体集積可能である。加えて、マスク関数ｍ（ｔ）生成用の光変調器と非線形素子を共用可能である。ただし、マスク関数ｍ（ｔ）は図６のＤＳＰ４０１のように送信側で演算しても構わない。

上記の出力強度信号ｘ’（ｔ）から、ＤＳＰ２０５にて複素重みωｉを乗算し複素出力ｙ（ｔ）を得る。ωiの決定には、一般的な線形回帰手法が適応可能である。例えば、Tiknov正則化等のアルゴリズムを用いて所望の送信信号データと比較し、決定することが出来る。また、例えばLeast Mean Square(LSM)法などの手法を用いるとωiの最適解が時系列的に変動する場合でも適応的に変更することができる。本発明の効果は学習のアルゴリズムに依らず得られるものであり、本発明の請求の範囲を限定するものではない。

一般的に、通常の直接光検波では位相情報が失われるため、波長分散等に起因する符号間干渉を補償することは出来ない。しかしながら、本方式で復調した出力強度信号ｘ’（ｔ）の位相情報を用いると複素空間の情報が再生可能である。従って、上述した位相復調の後にディジタル領域で符号間干渉を補償することも可能である。他の実施例と同じ番号の要素の説明は省略する。
（実施形態１のシミュレーション結果）

図８に、学習の例として、4QPSK, 16QAM, 64QAMの３通りの光変調信号を、本発明の実施形態１の提案手法で複素受信推定した場合のシミュレーション結果を示す。シミュレーションはベースバンド帯域で計算され、伝送路内での光フィルタによる帯域狭窄や群遅延の影響は無視している。光ＲＣ回路は図７に示す構成を考慮し、以下の式（６）で演算した。

ここで、光変調器は強度変調器を仮定しているため、cosの非線形関数が与えられている。αはPDの変換効率やRFラインでの減衰・増幅に係る定数であり、φは光変調器のバイアス電圧にかかる定数である。m(t)は8bitの複素数の乱数であり、振幅[0:1]、位相[0:2π]の範囲で疑似乱数で一様生成した。遅延長Dの値はT-θで設定した。

受信前段での信号のS/N比は20dBとし、ノード数は20とした。光RC内では１周回毎に-20dB（入力信号強度比）の白色ノイズが付与されるとした。ωiの値はトレーニング信号を500シンボル送信し、各シンボルの実部・虚部の値を教師信号とし、Tickonov正則化を用いて決定した。正則項は0.1とした。BERは、トレーニング後のフリーランニング時の値から算出した。αとφの値はそれぞれ[0:1],[0:π]の範囲で16QAMの場合のビットエラーレート(BER)を目的関数として最適化し、それぞれ0.2, 0.1πとした。αの値は1以上も探索可能であるが、1を大きく超えると回路がカオス発振するため1以下の範囲で探索することが望ましい。ωiの学習は変調方式毎に実施したが、光回路の定数α、φは上述した共通の値を利用した。

図８（ａ）～（ｃ）に、シミュレーション結果の３通りの光変調信号の複素受信信号のコンスタレーションを示し、図８（ｄ）、（ｅ）には、64QAMにおける複素受信信号の実部（Ｒｅａｌ）・虚部（Ｉｍａｇ）の時間波形例を示す。ほとんどの時間区間において、推定した出力信号と正解の信号は一致しており、ごく一部のピークにおいて誤差が生じているのみである。図から分かるように、本発明を適用することで、上述した全ての変調方式を、同一の光回路を用いて精度よく復調できる。

実施形態２

（実施形態２の実施例１）
図９に、本発明の実施形態２の実施例１の光送受信システムについて説明する。本実施の形態では、波長多重または偏波多重された複数のコヒーレント光送信機のからの複数の異なる波長または偏波の複素光信号を、単一のＰＤの光強度波形から受信推定する手法を提供する。

送信側の複数のＩ／Ｑ光変調器７０１－１～Ｍで変調された各チャンネルの光信号は、光ＭＵＸ回路７０２（例えば、ＡＷＧ等）により合波され、光伝送路７０３を介して受信側へ送られる。

受信側では、受信された各チャンネルの複素時系列信号ｕ_ｊ（ｔ）が光ＲＣ回路７０４を介して、式（１）に相当する変換を受け複素時系列信号ｘ_ｊ（ｔ）へと変換される。ただし、ｊは波長または偏波のチャンネル（ｃｈ）番号であり、多重信号として入力されるために光ＲＣ回路７０４は全てのチャンネルで共用出来る。この信号は、ＰＤ７０５によってチャンネル毎に足し算され二乗検波されるため、式（７）のような変換を受け電気強度信号となる。
ｘ’（ｔ）＝Σ|ｘ_ｊ（ｔ）|^２ （７）

この電気強度信号は、ＤＳＰ７０６の入力部でアナログ・ディジタル変換（ＡＤＣ）を受け、復調・再生するために、式（２）の演算をＤＳＰ７０６で実施し、所望の複素送信波形ｙ（ｔ）を推定する。ただし、式（２）におけるωiは、複素数であり、チャンネルの数Ｎだけ存在する。

光ＲＣ回路７０４には、例えば、実施形態１で記述した同様な各種の構成が適応可能である。本実施形態２の方式では、チャンネル毎に異なる光が、同一の光ＲＣ回路７０４を通過するため、入力マスク関数ｍｉ（ｔ）としては送信側の光ＭＵＸ回路７０２で合波される前にチャンネル毎に異なる乱数を生成することが好ましい。従って、実施形態１で述べた方式の中でも、送信側で合波される前にチャンネル毎に異なる乱数を乗算する構成がより好ましい。

図９において、実施形態１と同様な要素の説明は省略する。図示はないが送信側のＩ／Ｑ光変調器（Ｔｘ）７０１－１～Ｍの前段には、各チャネル毎に実施形態１と同様に既知信号挿入部が設けられていて、送信信号に既知信号（トレーニング信号）を所定の間隔で挿入しており、受信側のＤＳＰ７０６では、この既知信号を教師信号として学習を行い、学習結果に基づいて受信信号を復調し各チャネル毎の送信信号の推定を行う。
（実施形態２の実施例２および３）

図１０と図１１に、実施形態２の実施例２および３の概略図を示す。いずれも送信側のＩＱ光変調器７０１－１～Ｍの前段にそれぞれ配置されたＤＳＰ８０１－１～Ｍにおいて、各チャンネル毎に異なる乱数（ランダム信号）が生成され、各チャンネルの信号に乗算されている。

受信側の構成は、図１０の実施形態２の実施例２の光送受信システムでは、図６の実施形態１の実施例３の光ＲＣ回路２０３と同様な構成の光ＲＣ回路７０４が設けられている。すなわち、光ＲＣ回路７０４は、非線形素子８０１と光カプラ８０３が装荷された遅延光リング８０２を備える。

また、図１１の実施形態２の実施例３の光送受信システムでは、図７の実施形態１の実施例４と同様な構成の光ＲＣ回路が設けられており、遅延光リング９０２にはＰＤ７０５とＰＤ７０５の出力が入力される光変調器９０１が装荷されている。動作原理は実施形態１と同様である。
実施形態１および実施形態２の実施例１と同様な要素の説明は省略する。
（実施形態２のシミュレーション結果）

図１２に学習の例として、３波長のＷＤＭ16QAM光変調信号を、実施形態２の提案手法で複素受信推定した場合のシミュレーション結果を示す。各波長は十分離れていると仮定し、シミュレーションはベースバンド帯域で計算した。伝送路内での光フィルタによる帯域狭窄や群遅延の影響は無視している。光ＲＣ回路は、非線形素子にＰＤ７０５と光強度変調器９０１を用いた図１１に示す構成を考慮した。その際の遅延光リング９０２内部の光信号の発展方程式を前述の式（６）で演算した。

ここで、光変調器は強度変調器を仮定しているためcosの非線形関数が与えられる。αはPDの変換効率やRFラインでの減衰・増幅に係る定数であり、φは光変調器のバイアス電圧にかかる定数である。m_j(t)は8bitの複素数の乱数であり、振幅[0:1]、位相[0:2π]の範囲で疑似乱数で一様生成した。遅延長Dの値はT-θで設定した。受信前段での信号のS/N比は30dBとし、ノード数は40とした。光RC内では１周回毎に-30dB（入力信号強度比）の白色ノイズが付与されるとした。ωiの値はトレーニング信号を1000シンボル送信し、各シンボルの実部・虚部の値を教師信号とし、Tickonov正則化を用いて決定した。正則項は0.1とした。BERは、トレーニング後のフリーランニング時の値から算出した。αとφの値はそれぞれ[0:1],[0:π]の範囲で16QAMの場合のビットエラーレート(BER)を目的関数として最適化し、それぞれ0.1, 0.1πとした。αの値は1以上も探索可能であるが、1を大きく超えると回路がカオス発振するため1以下の範囲で探索することが望ましい。

図１２（ａ）～（ｃ）には、シミュレーション結果の複素受信信号の、Ｔｘ１～Ｔｘ３に対応する各波長ｃｈのコンスタレーションを示し、図１２（ｄ）、（ｅ）には、ｃｈ２（Ｔｘ２）における実部・虚部の時間波形例を示す。ほとんどの時間区間において、推定した出力信号と正解の信号は一致しており、ごく一部のピークにおいて誤差が生じているのみである。図から分かるように、本発明を適用することで、単一の光強度受信機で複数波長の光複素信号を精度よく復調できる。

以上のように、本発明により、光ＲＣ回路を用いて光コヒーレント通信の受信光強度波形から光複素信号を再生する光送受信システムを実現し、特に単一のＰＤによる直接光検波と光ＲＣ回路を用いて、単一ＰＤの受信光信号の強度波形から複数の光送信機から送信された複素空間の光信号を再生する光送受信システムが実現可能となった。

１０１－１～Ｎ、２０１、７０１－１～Ｍ Ｉ／Ｑ光変調器（Ｔｘ）
１０２、７０２ 光ＭＵＸ回路
１０３、２０２、２１０、７０３ 光伝送路
１０４ 光ＤＥＭＵＸ回路
１０５、１０５－１～Ｎ コヒーレント光受信機（Ｒｘ）
１０６－１～Ｎ、４０１、７０６、８０１－１～Ｍ ディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）
１０７ 入力光信号
１０８、２１１ レーザ光、レーザ光源
１０９ ９０°ハイブリッド光干渉系
１１０、２０４、５０４、７０５ 光電変換素子（ＰＤ）
１０ ＲＣ回路（リザーバコンピューティング回路）
１１ 入力層
１２ 中間層（リザーバ層）
１３ 出力層
２０３、７０４ 光ＲＣ回路
２１２、３０１、５０１、９０１ 光変調器
２１３ 光ＦＩＲフィルタ部
２１４、２１８、３０５、８０３ 光カプラ
２１５、３０４ 光周回部、遅延光リング（光ループ、光遅延線）
２１６ 可変減衰器
２１７、３０３、８０１ 非線形素子（ＮＬ）
２１９ 光受信機
２２０ 電気信号処理回路
２０９ 既知信号挿入部
３０２ 任意波形発生器

Claims (6)

1. 複素送信信号に既知信号を所定の間隔で挿入する既知信号挿入部と、
   前記既知信号が挿入された前記複素送信信号を光変調して光変調信号を光伝送路に送信する光変調器とを備えた光送信機と、
   前記光伝送路から受信した光変調信号を複素時系列信号へと変換する光ＲＣ回路と、
   前記複素時系列信号を電気強度信号に変換する光電変換素子と、
   前記既知信号を教師信号として学習を行い、学習結果に基づいて前記光電変換素子から受信した電気強度信号のみを用いて前記複素送信信号の復調を行うディジタル信号処理部とを備えた光受信機とを含む
   ことを特徴とする光送受信システム。
2. 送信信号のビットレート以上の周期でランダム信号を付加するランダム信号生成部を光送信機または光受信機に備え、
   前記光ＲＣ回路は、非線形変換部と非線形変換部に接続された遅延線を備え、非線形変換部はランダム信号が重畳された信号と遅延線から受信した信号を用いて非線形変換して複素時系列信号を光出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の光送受信システム。
3. 前記光変調信号は、各チャンネル毎に１以上の送信機から波長もしくは偏波が異なる状態で出力された光信号を、光ＭＵＸ回路にて合波して出力される光変調信号である
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の光送受信システム。
4. 前記光ＲＣ回路は、非線形素子と光カプラが装荷された遅延光リングと、遅延光リングの前段に、任意波形発生器で発生したランダム信号により、光伝送路より受信した入力光信号を変調して非線形素子へ出力する光変調器を備え、
   光カプラから複素時系列信号を前記光電変換素子へ分岐出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の光送受信システム。
5. 前記光送信機の光変調器は、送信信号にランダム信号を乗算するディジタル信号処理部の出力により光変調信号を生成し、
   前記光ＲＣ回路は、非線形素子と光カプラが装荷された遅延光リングを備え、
   前記光伝送路より受信した入力光信号は前記非線形素子に入力され、
   前記光カプラから複素時系列信号を前記光電変換素子へ分岐出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の光送受信システム。
6. 前記光ＲＣ回路は、光電変換素子と光電変換素子の電気出力が入力される光変調器が装荷された遅延光リングを備え、
   前記光電変換素子からの電気出力は電気的に分岐されてディジタル信号処理部に出力され
   前記遅延光リングに装荷された光変調器は、任意波形発生装置からのランダム信号も入力される
   ことを特徴とする請求項１に記載の光送受信システム。

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