JPH0719996A - 事象特性測定方法 - Google Patents
事象特性測定方法Info
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- JPH0719996A JPH0719996A JP6128172A JP12817294A JPH0719996A JP H0719996 A JPH0719996 A JP H0719996A JP 6128172 A JP6128172 A JP 6128172A JP 12817294 A JP12817294 A JP 12817294A JP H0719996 A JPH0719996 A JP H0719996A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
- G01M11/30—Testing of optical devices, constituted by fibre optics or optical waveguides
- G01M11/31—Testing of optical devices, constituted by fibre optics or optical waveguides with a light emitter and a light receiver being disposed at the same side of a fibre or waveguide end-face, e.g. reflectometers
- G01M11/3109—Reflectometers detecting the back-scattered light in the time-domain, e.g. OTDR
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 被測定ファイバから取り込んだデータ内の非
反射事象５２の位置を正確に求める。 【構成】 取り込んだデジタル・データ５０にわたった
振幅及び位置係数を有するパターン５４を適用して、こ
れらデータ及びパターン間の最良のフィットをピークＲ
ＭＳ値の関数として求める。このピークＲＭＳ値をしき
い値と比較して、事象の存在を確認する。そして、パタ
ーンの振幅及び位置係数を用いて、振幅及び位置に対し
て事象の特性を求める。
反射事象５２の位置を正確に求める。 【構成】 取り込んだデジタル・データ５０にわたった
振幅及び位置係数を有するパターン５４を適用して、こ
れらデータ及びパターン間の最良のフィットをピークＲ
ＭＳ値の関数として求める。このピークＲＭＳ値をしき
い値と比較して、事象の存在を確認する。そして、パタ
ーンの振幅及び位置係数を用いて、振幅及び位置に対し
て事象の特性を求める。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、取り込んだデジタル・
データでの事象（イベント）の特性を測定する方法、特
に、光学タイム・ドメイン・リフレクトメータ（ＯＴＤ
Ｒ）のデータにおける非反射事象の位置及び損失を正確
に求める方法に関する。
データでの事象（イベント）の特性を測定する方法、特
に、光学タイム・ドメイン・リフレクトメータ（ＯＴＤ
Ｒ）のデータにおける非反射事象の位置及び損失を正確
に求める方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】テレコミュニケーション及びネットワー
クのアプリケーションにおいては、同軸ケーブル又はオ
プチカル・ファイバの如き信号伝送ケーブルを介して、
送信機及び受信機を互いに接続している。これらケーブ
ルの欠陥により、これらケーブルにわたって伝送される
信号に望ましくない減衰がしばしば生じ、情報が損失す
る。タイム・ドメイン・リフレクトメータを用いて、こ
れらケーブルを試験し、情報の伝送を妨害する欠陥やそ
の他の不連続の如き不規則がケーブルに生じているか否
かを判断する。
クのアプリケーションにおいては、同軸ケーブル又はオ
プチカル・ファイバの如き信号伝送ケーブルを介して、
送信機及び受信機を互いに接続している。これらケーブ
ルの欠陥により、これらケーブルにわたって伝送される
信号に望ましくない減衰がしばしば生じ、情報が損失す
る。タイム・ドメイン・リフレクトメータを用いて、こ
れらケーブルを試験し、情報の伝送を妨害する欠陥やそ
の他の不連続の如き不規則がケーブルに生じているか否
かを判断する。
【０００３】光学タイム・ドメイン・リフレクトメータ
は、レーダーに類似している。すなわち、パルスを伝送
媒体に伝送し、そのパルス間の期間中に戻った信号を試
験して、ファイバ事象、即ち、反射及び非反射事象が生
じていないかを判断する。光が光学ファイバを伝搬する
際、「レイリー散乱」として知られている過程におい
て、ファイバ物質が光を散乱させる。光の幾分かは、フ
ァイバを介して送信機に散乱戻りする。この光を「後方
散乱」という。光学ファイバに入力されたパルスによる
後方散乱信号は、ファイバの距離に応じて指数関数的に
減衰する。光が損失するが、光が反射しない場合、ファ
イバ内での非反射事象は、後方散乱内に、パルス幅にわ
たった異常なドロップとして現れる。ファイバの品質及
び欠陥位置を決める際に、非反射事象の位置を求めるこ
とは重要である。ファイバの既知の反射指数と、戻り信
号対時間の図から、問題となっている非反射事象の位置
を、ファイバの開始端やコネクタの近傍、即ち、つなぎ
目などの既知の事象に対して、求めることができる。
は、レーダーに類似している。すなわち、パルスを伝送
媒体に伝送し、そのパルス間の期間中に戻った信号を試
験して、ファイバ事象、即ち、反射及び非反射事象が生
じていないかを判断する。光が光学ファイバを伝搬する
際、「レイリー散乱」として知られている過程におい
て、ファイバ物質が光を散乱させる。光の幾分かは、フ
ァイバを介して送信機に散乱戻りする。この光を「後方
散乱」という。光学ファイバに入力されたパルスによる
後方散乱信号は、ファイバの距離に応じて指数関数的に
減衰する。光が損失するが、光が反射しない場合、ファ
イバ内での非反射事象は、後方散乱内に、パルス幅にわ
たった異常なドロップとして現れる。ファイバの品質及
び欠陥位置を決める際に、非反射事象の位置を求めるこ
とは重要である。ファイバの既知の反射指数と、戻り信
号対時間の図から、問題となっている非反射事象の位置
を、ファイバの開始端やコネクタの近傍、即ち、つなぎ
目などの既知の事象に対して、求めることができる。
【０００４】非反射事象は、取り込んだ信号対時間後方
散乱データにおいて、特徴的なＺ形パターンを示す。後
方散乱での異常ドロップの開始部は、非反射事象の位置
とみなせる。しかし、非反射事象がノイズのあるデータ
内の場合、異常ドロップの開始位置を探すことは困難で
ある。このシステム・ノイズは、真の後方散乱戻り信号
を不明瞭にする傾向がある。後方散乱戻り信号内のノイ
ズを減少させるには、取り込んだ光学タイム・ドメイン
・リフレクトメータ（ＯＴＤＲ）のデータの各データ点
の平均を必要とする。後方散乱信号内のノイズを減ら
し、非反射事象の開始位置を探すために、種々の方法が
用いられてきた。
散乱データにおいて、特徴的なＺ形パターンを示す。後
方散乱での異常ドロップの開始部は、非反射事象の位置
とみなせる。しかし、非反射事象がノイズのあるデータ
内の場合、異常ドロップの開始位置を探すことは困難で
ある。このシステム・ノイズは、真の後方散乱戻り信号
を不明瞭にする傾向がある。後方散乱戻り信号内のノイ
ズを減少させるには、取り込んだ光学タイム・ドメイン
・リフレクトメータ（ＯＴＤＲ）のデータの各データ点
の平均を必要とする。後方散乱信号内のノイズを減ら
し、非反射事象の開始位置を探すために、種々の方法が
用いられてきた。
【０００５】非反射事象の位置を見つける１つの方法
は、２点法を用いることである。第２データ点が以前の
データ点よりも低く、これらデータ点の振幅値の差がし
きい値よりも大きい場合、非反射事象を示す。この方法
は、捕らえたデータ又は連続的に点ごとの取り込みの波
形と共に利用できる。この方法の欠点の１つは、ノイズ
をできるだけ減少させるには、データの大規模な平均化
を行わなければならないことである。このことは、ＯＴ
ＤＲの取り込み時間が大幅に長くなるので、ファイバの
特性を求め、このファイバ内の欠陥位置を求める時間も
大幅に長くなる。平均の数を減らすことにより、非事象
が非反射事象として検出される見込みが増加する。この
問題を解決するには、検出しきい値を増加させて、ＯＴ
ＤＲの非反射分解能を低下させなければならない。
は、２点法を用いることである。第２データ点が以前の
データ点よりも低く、これらデータ点の振幅値の差がし
きい値よりも大きい場合、非反射事象を示す。この方法
は、捕らえたデータ又は連続的に点ごとの取り込みの波
形と共に利用できる。この方法の欠点の１つは、ノイズ
をできるだけ減少させるには、データの大規模な平均化
を行わなければならないことである。このことは、ＯＴ
ＤＲの取り込み時間が大幅に長くなるので、ファイバの
特性を求め、このファイバ内の欠陥位置を求める時間も
大幅に長くなる。平均の数を減らすことにより、非事象
が非反射事象として検出される見込みが増加する。この
問題を解決するには、検出しきい値を増加させて、ＯＴ
ＤＲの非反射分解能を低下させなければならない。
【０００６】非反射事象を求める多くの従来技術は、損
失測定の相対比率の結果を用いている。この損失測定の
相対比率は、本質的には、データのパルス幅にわたって
点から点への取り込み波形を微分したものである。取り
込んだデータのサンプル間隔は一定なので、微分の近似
は、微分点の前のデータ値を合計し、その値の後のデー
タ点の合計を減算するフィルタである。非反射事象を含
むデータの領域にわたって、この微分は、非反射事象の
近似位置を表す極値を表す。
失測定の相対比率の結果を用いている。この損失測定の
相対比率は、本質的には、データのパルス幅にわたって
点から点への取り込み波形を微分したものである。取り
込んだデータのサンプル間隔は一定なので、微分の近似
は、微分点の前のデータ値を合計し、その値の後のデー
タ点の合計を減算するフィルタである。非反射事象を含
むデータの領域にわたって、この微分は、非反射事象の
近似位置を表す極値を表す。
【０００７】ホルムボらによる米国特許第５１１５４３
９号は、被試験光学ファイバにおける異常を検出し、特
徴づける方法を開示しており、増加した平均化技法を、
非反射事象を含む少ない領域にわたって用いている。上
述した２点法、及び各データ点に対する最少のサンプル
を用いて、非反射事象の近似位置を検出する。近似位置
が見つかると、その事象を含む領域を再びサンプルし、
その事象にわたる損失の相対比率を求め、その事象の近
似位置として用いる。この事象による損失も求め、経験
的に求めた損失値と比較する。この事象を含んだ領域を
損失の関数として減らし、この減った領域に対して付加
的なサンプルを行い、前のサンプルに付加して、ノイズ
を減らす。損失の相対比率を求め、その事象を含んだ領
域を減らし、平均化を更に行う処理は、所定回数反復さ
れて繰り返す。その結果は、その位置に対する不確かな
減った領域と共に、事象の位置である。
９号は、被試験光学ファイバにおける異常を検出し、特
徴づける方法を開示しており、増加した平均化技法を、
非反射事象を含む少ない領域にわたって用いている。上
述した２点法、及び各データ点に対する最少のサンプル
を用いて、非反射事象の近似位置を検出する。近似位置
が見つかると、その事象を含む領域を再びサンプルし、
その事象にわたる損失の相対比率を求め、その事象の近
似位置として用いる。この事象による損失も求め、経験
的に求めた損失値と比較する。この事象を含んだ領域を
損失の関数として減らし、この減った領域に対して付加
的なサンプルを行い、前のサンプルに付加して、ノイズ
を減らす。損失の相対比率を求め、その事象を含んだ領
域を減らし、平均化を更に行う処理は、所定回数反復さ
れて繰り返す。その結果は、その位置に対する不確かな
減った領域と共に、事象の位置である。
【０００８】ブエリーの米国特許第５０６９５４４号
は、損失を伴う事象の近似位置を求めるマッチド・フィ
ルタを開示している。このフィルタ関数ｆmfは、次式に
示すようになる。 ｆmf＝（ｐ1 ＋ｐ2 ）−（ｓ1 ＋ｓ2 ） なお、ｐ1 及びｐ2 は、２個の前のデータ点の値であ
り、ｓ1 及びｓ2 は、２個の続くデータ点の値である。
このマッチド・フィルタ関数は、その位置が欠陥の近似
位置で、ベース・ラインの高さが欠陥の損失に比例する
ピークを生じる。
は、損失を伴う事象の近似位置を求めるマッチド・フィ
ルタを開示している。このフィルタ関数ｆmfは、次式に
示すようになる。 ｆmf＝（ｐ1 ＋ｐ2 ）−（ｓ1 ＋ｓ2 ） なお、ｐ1 及びｐ2 は、２個の前のデータ点の値であ
り、ｓ1 及びｓ2 は、２個の続くデータ点の値である。
このマッチド・フィルタ関数は、その位置が欠陥の近似
位置で、ベース・ラインの高さが欠陥の損失に比例する
ピークを生じる。
【０００９】サカモトらの米国特許第４８９８４６３号
は、光学ファイバの欠陥を自動測定できる機能を有する
光学タイム・ドメイン・リフレクトメータを開示してい
る。レベル計算部は、取り込んだ波形データの微分を連
続的に実行し、間隔「ａ」の２点間のレベル差データを
所定数だけ与える。この微分すべきデータの２点間の間
隔「ａ」は、受光部が検出したフレネル反射光のパルス
幅「ｂ」を元にして決めたものであり、このパルス幅
「ｂ」よりもわずかに大きい。取り込んだデータの微分
値は一定であり、ファイバ事象がない。微分した値内の
変化を、事象に対する基準点として用い、値「ａ」をＸ
１値に加算して、事象の位置を求める。
は、光学ファイバの欠陥を自動測定できる機能を有する
光学タイム・ドメイン・リフレクトメータを開示してい
る。レベル計算部は、取り込んだ波形データの微分を連
続的に実行し、間隔「ａ」の２点間のレベル差データを
所定数だけ与える。この微分すべきデータの２点間の間
隔「ａ」は、受光部が検出したフレネル反射光のパルス
幅「ｂ」を元にして決めたものであり、このパルス幅
「ｂ」よりもわずかに大きい。取り込んだデータの微分
値は一定であり、ファイバ事象がない。微分した値内の
変化を、事象に対する基準点として用い、値「ａ」をＸ
１値に加算して、事象の位置を求める。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】現在、非反射事象の位
置を求める従来の方法は、事象位置を近似する。非反射
位置を正確に求めることは、取り込んだデータのノイズ
量及びそのデータのサンプル間隔により決まる。また、
現在、最も正確な非反射事象位置は、サンプル間隔のプ
ラスマイナス２分の１よりも正確でない。
置を求める従来の方法は、事象位置を近似する。非反射
位置を正確に求めることは、取り込んだデータのノイズ
量及びそのデータのサンプル間隔により決まる。また、
現在、最も正確な非反射事象位置は、サンプル間隔のプ
ラスマイナス２分の１よりも正確でない。
【００１１】したがって、本発明の目的は、被測定ファ
イバから取り込んだデータ内の非反射事象の位置を、現
在の２点法や取り込みデータの微分法よりも一層正確に
求めることができる事象特性測定方法の提供にある。こ
の方法は、ノイズを減らすことにより、測定結果を改善
するのに、余分なサンプリングを必要とせず、また、サ
ンプル間隔を減らす必要もない。また、この方法は、取
り込んだデータのサンプル間隔よりも正確に非反射事象
の位置を求めることができる。
イバから取り込んだデータ内の非反射事象の位置を、現
在の２点法や取り込みデータの微分法よりも一層正確に
求めることができる事象特性測定方法の提供にある。こ
の方法は、ノイズを減らすことにより、測定結果を改善
するのに、余分なサンプリングを必要とせず、また、サ
ンプル間隔を減らす必要もない。また、この方法は、取
り込んだデータのサンプル間隔よりも正確に非反射事象
の位置を求めることができる。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明の方法では、取り
込んだデジタル・データの波形内の事象の特性を測定す
るが、この事象の形は既知である。振幅及び位置係数を
有するパターンをデジタル・データに適用して、データ
及びパターン間の最良のフィットを、ピークＲＭＳ（２
乗の平方根）値の関数として求める。このピークＲＭＳ
をしきい値と比較して、事象の存在を確認する。パター
ンの振幅及び位置係数を用いて、この事象の特性を振幅
及び位置から測定する。
込んだデジタル・データの波形内の事象の特性を測定す
るが、この事象の形は既知である。振幅及び位置係数を
有するパターンをデジタル・データに適用して、データ
及びパターン間の最良のフィットを、ピークＲＭＳ（２
乗の平方根）値の関数として求める。このピークＲＭＳ
をしきい値と比較して、事象の存在を確認する。パター
ンの振幅及び位置係数を用いて、この事象の特性を振幅
及び位置から測定する。
【００１３】本発明の方法は、非反射事象の特性を測定
する光学タイム・ドメイン・リフレクトメータ、即ち、
ＯＴＤＲに有用である。取り込んだＯＴＤＲデジタル・
データ内の非反射事象の形は既知であり、この形を表す
パターンは、振幅及び位置係数を有し、デジタル・デー
タに適用して、このパターン及びデータ間の最良のフィ
ットをピークＲＭＳ値の関数として求める。データにわ
たるパターンを位置決めするには、位置係数増分を、取
り込んだデジタル・データのサンプル間隔よりも小さく
することが好ましい。非反射事象データの局部的なノイ
ズにより決定されたしきい値と、このピークＲＭＳ値と
を比較して、事象の存在を確かめる。振幅係数を用い
て、非反射事象の損失に関する特性を求め、位置係数に
よりその位置の特性を求める。事象に対する近似パター
ンを用いると、ＯＴＤＲから被試験ファイバに発射され
た光学パルスの振幅係数及びパルス幅の関数として、付
加的な補正値を位置係数に適用する。本発明のその他の
目的、利点及び新規な特徴は、添付図を参照した以下の
説明から理解できよう。
する光学タイム・ドメイン・リフレクトメータ、即ち、
ＯＴＤＲに有用である。取り込んだＯＴＤＲデジタル・
データ内の非反射事象の形は既知であり、この形を表す
パターンは、振幅及び位置係数を有し、デジタル・デー
タに適用して、このパターン及びデータ間の最良のフィ
ットをピークＲＭＳ値の関数として求める。データにわ
たるパターンを位置決めするには、位置係数増分を、取
り込んだデジタル・データのサンプル間隔よりも小さく
することが好ましい。非反射事象データの局部的なノイ
ズにより決定されたしきい値と、このピークＲＭＳ値と
を比較して、事象の存在を確かめる。振幅係数を用い
て、非反射事象の損失に関する特性を求め、位置係数に
よりその位置の特性を求める。事象に対する近似パター
ンを用いると、ＯＴＤＲから被試験ファイバに発射され
た光学パルスの振幅係数及びパルス幅の関数として、付
加的な補正値を位置係数に適用する。本発明のその他の
目的、利点及び新規な特徴は、添付図を参照した以下の
説明から理解できよう。
【００１４】
【実施例】ノイズは、取り込んだデジタル・データ内で
の異常問題である。デジタル・データを解析するいかな
る試みも、データ内のノイズの影響を考慮しなければな
らない。本発明は、取り込んだデジタル・データ内の事
象の特性を測定する方法であり、データの信号平均の数
を大幅に増加することなくデジタル・データ内のノイズ
を効果的に低減できる。さらに、本発明は、データのサ
ンプル間隔よりも正確に、デジタル・データ内の事象の
位置を求めることができる。
の異常問題である。デジタル・データを解析するいかな
る試みも、データ内のノイズの影響を考慮しなければな
らない。本発明は、取り込んだデジタル・データ内の事
象の特性を測定する方法であり、データの信号平均の数
を大幅に増加することなくデジタル・データ内のノイズ
を効果的に低減できる。さらに、本発明は、データのサ
ンプル間隔よりも正確に、デジタル・データ内の事象の
位置を求めることができる。
【００１５】本発明の方法では、取り込んだデジタル・
データに対するパターンの最良のフィットを見つける。
このパターンは、正確に、又は近似的に事象を表し、こ
の事象の形は既知である。振幅及び位置係数を有する表
現によりこのパターンを表す。反復処理を用いて、この
パターンをデータに適用する。なお、一方の係数は、あ
る時点で増分した値であり、他方の係数は、一連の値に
て増分する。このパターン及びデータを次式に応じて評
価する。 Ｓ＾2 ＝ Σ（Ｐａｔi − ｙi ）＾2 なお、Ｓは波形及びパターン間のエラーの２乗の平方根
（ＲＭＳ）であり、Ｐａｔi はデータ点でのパターン表
現の値であり、ｙi はデータ点の値であり、＾2は２乗
を表す。ＲＭＳ表現を用いてパターン表現の各位置係数
点を評価することは、データ内のノイズを効果的に低減
する。パターン及びデータ間の最良のフィットは、ピー
クＲＭＳ値を発生する。このピークＲＭＳ値に対する位
置及び振幅係数が、事象の正確な位置及び振幅を与え
る。
データに対するパターンの最良のフィットを見つける。
このパターンは、正確に、又は近似的に事象を表し、こ
の事象の形は既知である。振幅及び位置係数を有する表
現によりこのパターンを表す。反復処理を用いて、この
パターンをデータに適用する。なお、一方の係数は、あ
る時点で増分した値であり、他方の係数は、一連の値に
て増分する。このパターン及びデータを次式に応じて評
価する。 Ｓ＾2 ＝ Σ（Ｐａｔi − ｙi ）＾2 なお、Ｓは波形及びパターン間のエラーの２乗の平方根
（ＲＭＳ）であり、Ｐａｔi はデータ点でのパターン表
現の値であり、ｙi はデータ点の値であり、＾2は２乗
を表す。ＲＭＳ表現を用いてパターン表現の各位置係数
点を評価することは、データ内のノイズを効果的に低減
する。パターン及びデータ間の最良のフィットは、ピー
クＲＭＳ値を発生する。このピークＲＭＳ値に対する位
置及び振幅係数が、事象の正確な位置及び振幅を与え
る。
【００１６】デジタル・データに対するパターンの適用
及び評価が、データ内のノイズを効果的に減らしたが、
ピークＲＭＳ値をしきい値と比較して、事象の存在を確
認する必要がある。この比較のしきい値は、この事象を
含む領域内のノイズの局部的な矛盾の統計を基本にして
いる。デジタル信号処理分野の当業者は、デジタル信号
内のノイズの標準偏差を計算する種々の方法を理解でき
よう。ここで重要な概念は、しきい値をノイズの局部的
標準偏差の関数として設定することであり、いくつかの
予め設定された任意の値は、現状では当業者に知られて
いない。
及び評価が、データ内のノイズを効果的に減らしたが、
ピークＲＭＳ値をしきい値と比較して、事象の存在を確
認する必要がある。この比較のしきい値は、この事象を
含む領域内のノイズの局部的な矛盾の統計を基本にして
いる。デジタル信号処理分野の当業者は、デジタル信号
内のノイズの標準偏差を計算する種々の方法を理解でき
よう。ここで重要な概念は、しきい値をノイズの局部的
標準偏差の関数として設定することであり、いくつかの
予め設定された任意の値は、現状では当業者に知られて
いない。
【００１７】上述の方法の特定実施例を用いて、光学タ
イム・ドメイン・リフレクトメータ（ＯＴＤＲ）におけ
る非反射事象の位置を求める。図１は、本発明による事
象特性測定方法を用いるＯＴＤＲのブロック図である。
このＯＴＤＲ１０は、結合器１４を介して光学ファイバ
１６に光パルスを送信する光送信機１２を具えている。
光学ファイバ１６からのレイリー後方散乱戻り信号は、
結合器１４により検出器１８に供給され、この検出器の
出力は、アナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器２０によ
りサンプルされて、適当なメモリ素子２２に蓄積され
る。このメモリ素子２２は、揮発性メモリ及び非揮発性
メモリの両方を含んでもよい。マイクロプロセッサ（μ
Ｐ）２４は、送信された光パルスのパルス繰り返し周波
数及びパルス幅を制御すると共に、受信した信号に対す
るサンプル開始時点、データ期間及びサンプル比率も制
御する。また、マイクロプロセッサ２４は、メモリ素子
２２に蓄積された受信デジタル・データを処理して、適
切な表示器２６上に表示を行う。この表示器２６は、ア
ナログ表示及び文字数字表示の両方を行う。表示された
情報及び種々の動作パラメータは、制御インタフェース
２８から操作者により決定される。マイクロプロセッサ
２４は、ＯＴＤＲ１０の完全な一部であってもよいし、
適切なインタフェース・バス３０を介してＯＴＤＲと通
信を行う別の装置であってもよい。
イム・ドメイン・リフレクトメータ（ＯＴＤＲ）におけ
る非反射事象の位置を求める。図１は、本発明による事
象特性測定方法を用いるＯＴＤＲのブロック図である。
このＯＴＤＲ１０は、結合器１４を介して光学ファイバ
１６に光パルスを送信する光送信機１２を具えている。
光学ファイバ１６からのレイリー後方散乱戻り信号は、
結合器１４により検出器１８に供給され、この検出器の
出力は、アナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器２０によ
りサンプルされて、適当なメモリ素子２２に蓄積され
る。このメモリ素子２２は、揮発性メモリ及び非揮発性
メモリの両方を含んでもよい。マイクロプロセッサ（μ
Ｐ）２４は、送信された光パルスのパルス繰り返し周波
数及びパルス幅を制御すると共に、受信した信号に対す
るサンプル開始時点、データ期間及びサンプル比率も制
御する。また、マイクロプロセッサ２４は、メモリ素子
２２に蓄積された受信デジタル・データを処理して、適
切な表示器２６上に表示を行う。この表示器２６は、ア
ナログ表示及び文字数字表示の両方を行う。表示された
情報及び種々の動作パラメータは、制御インタフェース
２８から操作者により決定される。マイクロプロセッサ
２４は、ＯＴＤＲ１０の完全な一部であってもよいし、
適切なインタフェース・バス３０を介してＯＴＤＲと通
信を行う別の装置であってもよい。
【００１８】図２Ａ〜２Ｅは、非反射事象５２を有する
取込みＯＴＤＲ波形５０の一部を示す。一般的に、ＯＴ
ＤＲ波形データ５０は、取り込まれ、メモリ２２に蓄積
される。次に、付加的な処理を行って、波形を評価し、
そのデータを表示する。本発明は、蓄積された波形デー
タ５０に適用されるが、ＯＴＤＲデータは取り込まれる
ので、このＯＴＤＲデータに適用してもよい。事象５２
の近似位置を見つけた後、本発明をインプレメントす
る。事象５２の近似位置を見つける種々の方法がある。
１つの方法は、パルス幅にわたるスライドする傾斜を発
生し、局部的なノイズを基にしたしきい値よりも大きな
傾斜内の変化を求める。しきい値を越えたデータ５０内
の任意位置を非ファイバ事象とみなす。さらに、この処
理は、事象が、反射事象か非反射事象かを判断する。非
反射事象５２の近似位置が見つかると、本発明を用い
て、事象５２を正確に探し、その損失を求める。
取込みＯＴＤＲ波形５０の一部を示す。一般的に、ＯＴ
ＤＲ波形データ５０は、取り込まれ、メモリ２２に蓄積
される。次に、付加的な処理を行って、波形を評価し、
そのデータを表示する。本発明は、蓄積された波形デー
タ５０に適用されるが、ＯＴＤＲデータは取り込まれる
ので、このＯＴＤＲデータに適用してもよい。事象５２
の近似位置を見つけた後、本発明をインプレメントす
る。事象５２の近似位置を見つける種々の方法がある。
１つの方法は、パルス幅にわたるスライドする傾斜を発
生し、局部的なノイズを基にしたしきい値よりも大きな
傾斜内の変化を求める。しきい値を越えたデータ５０内
の任意位置を非ファイバ事象とみなす。さらに、この処
理は、事象が、反射事象か非反射事象かを判断する。非
反射事象５２の近似位置が見つかると、本発明を用い
て、事象５２を正確に探し、その損失を求める。
【００１９】図２Ａ〜２Ｅから判る如く、非反射事象５
２の形は独特である。この情報や、パルス幅などのＯＴ
ＤＲの設定を知ることにより、パターン５４をでた５０
に一致させ、事象の位置及び損失を求めることができ
る。非反射事象の非線形の形に正確に一致するこのパタ
ーンを表す数学的表現を導出して、波形データに適用で
きる。しかし、かかる表現は数学的に表されており、Ｏ
ＴＤＲの評価処理を遅くする。代わりに、非反射事象５
２に非常に近似したパターン５４を表す線形のライン・
フィット表現を用いることもできる。この線形ライン・
フィットは、事象の位置及び損失に関連した係数を含ん
でいる。線形ライン・フィット表現をデータに適用し、
このフィットに対するピークＲＭＳを求めることによ
り、事象５２の正確な位置及び損失が判る。
２の形は独特である。この情報や、パルス幅などのＯＴ
ＤＲの設定を知ることにより、パターン５４をでた５０
に一致させ、事象の位置及び損失を求めることができ
る。非反射事象の非線形の形に正確に一致するこのパタ
ーンを表す数学的表現を導出して、波形データに適用で
きる。しかし、かかる表現は数学的に表されており、Ｏ
ＴＤＲの評価処理を遅くする。代わりに、非反射事象５
２に非常に近似したパターン５４を表す線形のライン・
フィット表現を用いることもできる。この線形ライン・
フィットは、事象の位置及び損失に関連した係数を含ん
でいる。線形ライン・フィット表現をデータに適用し、
このフィットに対するピークＲＭＳを求めることによ
り、事象５２の正確な位置及び損失が判る。
【００２０】パターン５４の最良フィットを見つける
際、損失及び位置係数がこれら値の範囲にわたって増分
する。事象５２のおよその位置が既知であるので、位置
係数の値の範囲を、例えば、近似位置事象５２の前後の
パルス幅の２分の１に設定できる。損失を表す振幅係数
を、非反射事象５２の傾斜と、ノイズによる傾斜測定の
不正確さとの関数として設定する。事象５２の近似損失
は、この傾斜のパルス幅倍の関数として求め、損失の不
正確さは、傾斜のパルス幅倍の標準偏差の関数である。
これらの計算より、低限開始点は、損失係数に対して設
定される。
際、損失及び位置係数がこれら値の範囲にわたって増分
する。事象５２のおよその位置が既知であるので、位置
係数の値の範囲を、例えば、近似位置事象５２の前後の
パルス幅の２分の１に設定できる。損失を表す振幅係数
を、非反射事象５２の傾斜と、ノイズによる傾斜測定の
不正確さとの関数として設定する。事象５２の近似損失
は、この傾斜のパルス幅倍の関数として求め、損失の不
正確さは、傾斜のパルス幅倍の標準偏差の関数である。
これらの計算より、低限開始点は、損失係数に対して設
定される。
【００２１】パターン５４をデータに適用することは、
損失係数を第１の値に設定し、値の範囲にわたって損失
係数を増分することにより実行できる。これを行う１つ
の方法は、２進検索方法を用いることである。この検索
方法は、当業者に既知であるので、これ以上の説明を省
略する。本発明の重要な特徴は、位置係数が、取り込ん
だデジタル波形データ５０のサンプル間隔よりも小さい
ことである。これにより、位置を求めるのが、データ５
０のサンプル間隔よりも正確になる。この点は、今まで
実現できなかった。図２Ａ〜２Ｅは、非反射事象５２に
フィットする非反射事象パターン５４を表し、その損失
係数が事象の損失に一致する。図３は、非反射事象５２
に対するパターン・フィット処理の結果を示す。この図
３は、パターン位置及び損失係数の関数としての１／Ｒ
ＭＳ値をプロットしたものである。より理解しやすい形
式で、パターン・フィットの結果を表すために、１／Ｒ
ＭＳをプロットして、正のピークを発生すると共に、Ｒ
ＭＳ結果をプロットして負のピークを発生する。このプ
ロットから理解できる如く、位置及び損失係数の特定の
組に対応させて、ピーク値を得られる。これら係数を用
いて、非反射事象５２の位置及び損失の特性を測定す
る。
損失係数を第１の値に設定し、値の範囲にわたって損失
係数を増分することにより実行できる。これを行う１つ
の方法は、２進検索方法を用いることである。この検索
方法は、当業者に既知であるので、これ以上の説明を省
略する。本発明の重要な特徴は、位置係数が、取り込ん
だデジタル波形データ５０のサンプル間隔よりも小さい
ことである。これにより、位置を求めるのが、データ５
０のサンプル間隔よりも正確になる。この点は、今まで
実現できなかった。図２Ａ〜２Ｅは、非反射事象５２に
フィットする非反射事象パターン５４を表し、その損失
係数が事象の損失に一致する。図３は、非反射事象５２
に対するパターン・フィット処理の結果を示す。この図
３は、パターン位置及び損失係数の関数としての１／Ｒ
ＭＳ値をプロットしたものである。より理解しやすい形
式で、パターン・フィットの結果を表すために、１／Ｒ
ＭＳをプロットして、正のピークを発生すると共に、Ｒ
ＭＳ結果をプロットして負のピークを発生する。このプ
ロットから理解できる如く、位置及び損失係数の特定の
組に対応させて、ピーク値を得られる。これら係数を用
いて、非反射事象５２の位置及び損失の特性を測定す
る。
【００２２】本発明の一般的な形式で説明した如く、ピ
ークＲＭＳ値をしきい値と比較して、事象の存在を確認
する。図４は、クリーンな場合とノイズのある場合との
１／ＲＭＳプロットの両方を２次元で表すが、Ｘ軸が距
離であり、Ｙ軸が１／ＲＭＳとなる。プロット５６が示
す如く、事象が非ノイズ・データ内に存在するか否かを
判断することは簡単である。大きなノイズ成分を有する
プロット５８において、これが実際の事象であるか否か
を判断することは、しばしば困難である。本発明は、事
象を含む領域内においてノイズの局部的な変動の統計を
用いて、しきい値レベル６０を設定する。求めたこのし
きい値６０を基にすると、事象が実際の事象である確率
が９５％の確率がある。ＯＴＤＲが存在すると、総合的
なファイバ及び試験装置用の予め選択したユーザ値又は
いくらかの平均ノイズ値を基にして、事象を検出でき
る。
ークＲＭＳ値をしきい値と比較して、事象の存在を確認
する。図４は、クリーンな場合とノイズのある場合との
１／ＲＭＳプロットの両方を２次元で表すが、Ｘ軸が距
離であり、Ｙ軸が１／ＲＭＳとなる。プロット５６が示
す如く、事象が非ノイズ・データ内に存在するか否かを
判断することは簡単である。大きなノイズ成分を有する
プロット５８において、これが実際の事象であるか否か
を判断することは、しばしば困難である。本発明は、事
象を含む領域内においてノイズの局部的な変動の統計を
用いて、しきい値レベル６０を設定する。求めたこのし
きい値６０を基にすると、事象が実際の事象である確率
が９５％の確率がある。ＯＴＤＲが存在すると、総合的
なファイバ及び試験装置用の予め選択したユーザ値又は
いくらかの平均ノイズ値を基にして、事象を検出でき
る。
【００２３】上述の如く、好適な実施例に用いた非反射
事象パターン５４は、実際の非反射事象の近似である。
Ｚフィット・パターン５４は、３個の線形セグメントか
ら構成され、開始セグメントは、このセグメントにわた
る波形データ点の線形回帰である。損失領域である第２
セグメントは、いくらかの仮定の損失の非反射事象をモ
デル化したものであり、１個のパルス幅の長さである。
第３セグメントは、損失領域の終わりの後に、いくらか
の長さにわたった波形データ点の線形回帰である。パタ
ーン５４は近似であるので、補正値を位置係数に適用し
て、より正確に事象５２の位置を求めるのが望ましい。
補正値を発生する１つの方法は、損失及びパルス幅の関
数として距離補正式を求める。これは、距離のエラー
が、事象の損失及びパルス幅の関数であるためである。
この事象の位置をパターン・フィット５４により求める
と、補正値を導出し、位置係数に適用する。この方法の
欠点は、より数学的であるので、非反射事象５２の位置
を求めるのに時間がかかることである。より高速に行う
別な方法では、経験的に導いたデータからパルス幅対損
失の表を求めて、データをＯＴＤＲメモリ２２に蓄積す
る。ファイバ試験用に発射された光学パルスのパルス幅
が既知であるので、事象５２用の距離補正値を求め、パ
ターン・データ・フィット用のピークＲＭＳ値の損失係
数を得る。損失係数の増分値がこの表の損失値よりも小
さい場合、補間を用いて、より正確な位置補正値を得
る。
事象パターン５４は、実際の非反射事象の近似である。
Ｚフィット・パターン５４は、３個の線形セグメントか
ら構成され、開始セグメントは、このセグメントにわた
る波形データ点の線形回帰である。損失領域である第２
セグメントは、いくらかの仮定の損失の非反射事象をモ
デル化したものであり、１個のパルス幅の長さである。
第３セグメントは、損失領域の終わりの後に、いくらか
の長さにわたった波形データ点の線形回帰である。パタ
ーン５４は近似であるので、補正値を位置係数に適用し
て、より正確に事象５２の位置を求めるのが望ましい。
補正値を発生する１つの方法は、損失及びパルス幅の関
数として距離補正式を求める。これは、距離のエラー
が、事象の損失及びパルス幅の関数であるためである。
この事象の位置をパターン・フィット５４により求める
と、補正値を導出し、位置係数に適用する。この方法の
欠点は、より数学的であるので、非反射事象５２の位置
を求めるのに時間がかかることである。より高速に行う
別な方法では、経験的に導いたデータからパルス幅対損
失の表を求めて、データをＯＴＤＲメモリ２２に蓄積す
る。ファイバ試験用に発射された光学パルスのパルス幅
が既知であるので、事象５２用の距離補正値を求め、パ
ターン・データ・フィット用のピークＲＭＳ値の損失係
数を得る。損失係数の増分値がこの表の損失値よりも小
さい場合、補間を用いて、より正確な位置補正値を得
る。
【００２４】Ｚフィット・パターン５４は、単一の非反
射事象５２に対して良好に作用する。しかし、非反射事
象が接近していると、別のパターンが必要になる。図５
Ａ〜５Ｆは、パターン６２と、２個の近接した非反射事
象６４及び６６とを示す。コーナー・フィット・パター
ンと呼ばれる新たなパターン６２は、Ｚフィット・パタ
ーン５４の３分の２であり、両方向から波形データ５０
に適用する。非反射事象は、１つのパルス幅よりも大き
くできないので、１つのパルス幅よりも大きい非反射事
象は、複数の事象があるとみなす。Ｚフィット・パター
ン５４と類似であるが、両方向から適用する点が異なる
方法で、コーナー・フィット・パターン６２を複数の非
反射事象６４及び６６に適用する。両方向からのパター
ン６２に対する最良のフィットは、距離及び損失に対す
る個々の事象６４及び６６を特徴づけるピークＲＭＳ値
を生じる。
射事象５２に対して良好に作用する。しかし、非反射事
象が接近していると、別のパターンが必要になる。図５
Ａ〜５Ｆは、パターン６２と、２個の近接した非反射事
象６４及び６６とを示す。コーナー・フィット・パター
ンと呼ばれる新たなパターン６２は、Ｚフィット・パタ
ーン５４の３分の２であり、両方向から波形データ５０
に適用する。非反射事象は、１つのパルス幅よりも大き
くできないので、１つのパルス幅よりも大きい非反射事
象は、複数の事象があるとみなす。Ｚフィット・パター
ン５４と類似であるが、両方向から適用する点が異なる
方法で、コーナー・フィット・パターン６２を複数の非
反射事象６４及び６６に適用する。両方向からのパター
ン６２に対する最良のフィットは、距離及び損失に対す
る個々の事象６４及び６６を特徴づけるピークＲＭＳ値
を生じる。
【００２５】ＯＴＤＲデータ内の非反射事象の如き取込
みデジタル・データ内の事象を特徴づける方法を上述し
た。なお、ここで、事象の形は既知である。振幅及び位
置係数を有するパターンをデータに適用して、ピークＲ
ＭＳ値の関数として、データ及びパターン間の最良のフ
ィットを求める。この適用処理において、振幅及び位置
係数は、値の範囲にわたて増分し、最良のパターン・フ
ィットを見つける。ピークＲＭＳ値をしきい値と比較し
て、事象の存在を確認する。その事象が有効ならば、位
置及び振幅係数を用いて、距離及び振幅に対して、その
事象を特徴づける。この方法は、均一な間隔でのデータ
・サンプル及び不均一な間隔でのデータ・サンプルの両
方に有用である。
みデジタル・データ内の事象を特徴づける方法を上述し
た。なお、ここで、事象の形は既知である。振幅及び位
置係数を有するパターンをデータに適用して、ピークＲ
ＭＳ値の関数として、データ及びパターン間の最良のフ
ィットを求める。この適用処理において、振幅及び位置
係数は、値の範囲にわたて増分し、最良のパターン・フ
ィットを見つける。ピークＲＭＳ値をしきい値と比較し
て、事象の存在を確認する。その事象が有効ならば、位
置及び振幅係数を用いて、距離及び振幅に対して、その
事象を特徴づける。この方法は、均一な間隔でのデータ
・サンプル及び不均一な間隔でのデータ・サンプルの両
方に有用である。
【００２６】
【発明の効果】上述の如く、本発明によれば、被測定フ
ァイバから取り込んだデータ内の非反射事象の位置を一
層正確に求めることができる。また、ノイズを減らすの
で、測定結果を改善するのに、余分なサンプリングを必
要としないし、サンプル間隔を減らす必要もない。さら
に、取り込んだデータのサンプル間隔よりも正確に、非
反射事象の位置を求めることができる。
ァイバから取り込んだデータ内の非反射事象の位置を一
層正確に求めることができる。また、ノイズを減らすの
で、測定結果を改善するのに、余分なサンプリングを必
要としないし、サンプル間隔を減らす必要もない。さら
に、取り込んだデータのサンプル間隔よりも正確に、非
反射事象の位置を求めることができる。
【図１】本発明の事象特性測定方法を用いる光学タイム
・ドメイン・リフレクトメータのブロック図である。
・ドメイン・リフレクトメータのブロック図である。
【図２】本発明により非反射事象にフィットする非反射
事象Ｚパターンを表す図である。
事象Ｚパターンを表す図である。
【図３】本発明によるパターン距離及び損失係数に対す
る１／ＲＭＳ値のプロットの図である。
る１／ＲＭＳ値のプロットの図である。
【図４】本発明によるノイズの多いＯＴＤＲデータにお
ける１／ＲＭＳ値対距離計数値のプロットの図である。
ける１／ＲＭＳ値対距離計数値のプロットの図である。
【図５】本発明による複数の非反射事象にフィットする
コーナー・フィット・パターンを表す図である。
コーナー・フィット・パターンを表す図である。
１２ 光送信機 １４ 結合器 １６ 光ファイバ １８ 検出器 ２０ Ａ／Ｄ変換器 ２２ メモリ素子 ２４ マイクロプロセッサ ２６ 表示器 ２８ インタフェース ５０ 波形データ ５２ 非反射事象 ５４ Ｚフィット・パターン
Claims (3)
- 【請求項１】 取り込んだデジタル・データの波形内
で、既知の形の事象の特性を測定する方法であって、 上記取り込んだデジタル・データにわたった振幅及び位
置係数を有するパターンを適用して、上記データ及び上
記パターン間の最良のフィットをピークＲＭＳ値の関数
として求め、 上記ピークＲＭＳ値をしきい値と比較して、上記事象の
存在を確認し、 上記パターンの上記振幅及び位置係数を用いて、振幅及
び位置に対して上記事象の特性を求めることを特徴とす
る事象特性測定方法。 - 【請求項２】 被試験ファイバから光学タイム・ドメイ
ン・リフレクトメータが取り込んだデジタル・データの
波形内であって形が既知の非反射事象の特性を測定する
方法であって、 上記取り込んだデジタル・データにわたって振幅及び位
置係数を有するパターンを適用して、上記データ及び上
記パターン間の最良のフィットをピークＲＭＳ値の関数
として求め、 上記ピークＲＭＳ値をしきい値と比較して、上記事象の
存在を確認し、 上記パターンの振幅及び位置係数を用いて、上記ファイ
バの損失及び位置に対して上記非反射事象の特性を求め
ることを特徴とする事象特性測定方法。 - 【請求項３】 被試験ファイバから光学タイム・ドメイ
ン・リフレクトメータが取り込んだデジタル・データ内
の非反射事象の特性を測定する際に、上記非反射事象の
形は既知であり、所定のパルス幅の光学パルスを上記フ
ァイバ内に発射し、上記ファイバからの戻り光学信号を
電気信号に変換し、サンプルして、上記光学タイム・ド
メイン・リフレクトメータ内に蓄積して、特性を測定す
る方法であって、 上記取り込んだデジタル・データ内の非反射事象に対す
る近似位置を求め、 上記取り込んだデジタル・データにわたって振幅及び位
置係数を有するパターンを適用し、上記位置係数の増分
間隔を上記デジタル・データの上記サンプルの間隔より
も小さくし、上記位置係数の変化の関数として、ＲＭＳ
値を定める各振幅係数に対して上記取り込んだデータに
わたってパターンの振幅係数を増分すると共にパターン
を位置決めして、上記ピークＲＭＳ値の関数として上記
データ及び上記パターン間の最良のフィットを求め、 上記ピークＲＭＳ値をしきい値と比較して、上記事象の
存在を確認し、上記しきい値を上記事象での局部的ノイ
ズの関数として評価し、 上記パターンの上記振幅及び位置係数を用いて、上記フ
ァイバの損失及び位置に対して上記非反射事象を特徴づ
け、 補正値を上記振幅係数及び上記発射した光学パルスのパ
ルス幅の関数として上記パターンの上記位置係数に適用
することを特徴とする事象特性測定方法。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US8/65724 | 1993-05-21 | ||
| US08/065724 | 1993-05-21 | ||
| US08/065,724 US5365328A (en) | 1993-05-21 | 1993-05-21 | Locating the position of an event in acquired digital data at sub-sample spacing |
| FR9406171A FR2720162B1 (fr) | 1993-05-21 | 1994-05-20 | Procédé de caractérisation d'événements dans des données numériques acquises. |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0719996A true JPH0719996A (ja) | 1995-01-20 |
| JP2727058B2 JP2727058B2 (ja) | 1998-03-11 |
Family
ID=26231189
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6128172A Expired - Fee Related JP2727058B2 (ja) | 1993-05-21 | 1994-05-18 | 事象特性測定方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5365328A (ja) |
| JP (1) | JP2727058B2 (ja) |
| DE (1) | DE4417838B4 (ja) |
| FR (1) | FR2720162B1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105910796A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-08-31 | 天津纤测道客科技发展有限公司 | 光缆链路事件对比方法及计算单元 |
| WO2021038648A1 (ja) * | 2019-08-23 | 2021-03-04 | 日本電信電話株式会社 | 光ファイバ試験方法、光ファイバ試験装置、およびプログラム |
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| JP2914225B2 (ja) * | 1995-06-30 | 1999-06-28 | 安藤電気株式会社 | 光ファイバの試験方法 |
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| JPH10274592A (ja) * | 1997-03-31 | 1998-10-13 | Ando Electric Co Ltd | 光ファイバの試験方法 |
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| FI981990A (fi) | 1998-09-15 | 2000-03-16 | Nokia Networks Oy | Mittausmenetelmä ja mittauslaite |
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| CN109768826B (zh) * | 2017-11-09 | 2022-01-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据处理方法、装置及设备、计算机可读存储介质 |
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| US11879802B2 (en) | 2020-10-22 | 2024-01-23 | Exfo Inc. | Testing optical fiber link continuity using OTDR backscattering patterns |
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