WO2020110787A1 - 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 PDF

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WO2020110787A1
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optical
node
deterioration
time
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光貴 河原
利幸 岡
剛志 関
登志彦 関
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
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    • H04B10/07—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems
    • H04B10/075—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal
    • H04B10/079—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal using measurements of the data signal
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    • H04B10/079—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal using measurements of the data signal
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/27—Arrangements for networking

Definitions

  • the present invention relates to an optical transmission system for diagnosing its own failure and a failure diagnosis method for the optical transmission system.
  • the optical transmission system includes an optical transmission layer in which a plurality of nodes are mutually connected by links.
  • optical physical characteristics and analog control characteristics interact in a complicated manner, and a failure (abnormality) in which failure (abnormality) position identification and cause identification are difficult occurs.
  • the non-linear characteristics of optical fibers cause interactions between wavelength channels.
  • WSS wavelength selective switch
  • an optical amplifier perform level/gain control for equalizing the signal quality of all wavelength channels, an interaction occurs between wavelength channels. Therefore, the abnormality of the predetermined wavelength channel affects the signal quality of other wavelength channels, and it becomes difficult to identify the position or cause of the failure (abnormality) or performance deterioration.
  • Non-Patent Document 1 describes current and future technologies regarding optical performance monitoring.
  • the network controller of the optical transmission system collects statistical data of performance information from transponders and various monitoring devices at predetermined sampling intervals.
  • the sampling interval is limited to about 15 minutes in order to avoid a tight processing of the network controller. Therefore, the network controller cannot detect a failure (abnormality) or a performance deterioration that shows a response shorter than this sampling interval. If the sampling interval is shortened in order to detect such a failure (abnormality) that shows a short response or performance deterioration, the processing of the network controller will be tight and the congestion of the data communication network (DCN: Data Communication Network) may occur. is there.
  • DCN Data Communication Network
  • performance information collected by conventional network controllers includes optical power at the input and output of optical devices, parameter values that control optical power (e.g., optical attenuation of wavelength selective switch, laser bias current, etc.), device temperature. and so on.
  • the network controller can detect only a failure (abnormality) or performance deterioration indicating temporal fluctuations in optical signal power and device temperature. Therefore, in the optical transmission system, it is difficult to specify the failure position and the cause of most of the failures that occur due to the optical physical characteristics and the analog control characteristics. Therefore, it is an object of the present invention to specify the location and cause of a failure in an optical transmission system while avoiding the processing pressure on the network controller side and the congestion of the data communication network.
  • a plurality of nodes mutually connected by an optical transmission path and a plurality of the respective nodes are respectively detected for signal quality deterioration, and the signal quality
  • a network controller that identifies a node or a component in which a failure or performance degradation has occurred, based on information on a network topology configured from each of the nodes and information on an optical path set between the nodes.
  • the determination means determines the correlation between the optical physical characteristics and the signal quality in a predetermined period before and after the detected timing.
  • the optical transmission system according to claim 1 or 2 wherein the determination means is a node controller that manages a node or a component part that has detected the deterioration of the signal quality.
  • the cause of the failure is diagnosed via each node controller, so that distributed processing can be performed regardless of the transponder performance.
  • the optical transmission system according to claim 1 or 2 wherein the determination means is a transponder provided in a node that has detected the deterioration of the signal quality.
  • the transponders it is possible to cause the transponders to perform distributed processing without providing a node controller.
  • a failure occurs in the node or the component based on the time-series data of the optical attenuation amount or the time-series data of the optical power given to the optical signal forming each optical path passing through the node.
  • each of the nodes is an optical cross-connect that allows optical signals of a plurality of frequency slots to pass
  • the network controller is an optical cross-connect from the determination means that manages the node at the end of each optical bus.
  • the time-series data of physical characteristics is collected, the correlation coefficient matrix between each optical path is calculated, and the most upstream node common to the combination of optical paths whose correlation coefficient exceeds the threshold is the failure or performance degradation.
  • the optical transmission system can mechanically determine the node at the suspicious location related to the failure or the performance deterioration.
  • the time series data of the optical physical characteristics correlated with the time series data of the signal quality is time series data of the chromatic dispersion compensation amount, time series data of the polarization mode dispersion compensation amount, and SOP. (State of Polarization) time series data, signal to noise ratio time series data, polarization dependent loss time series data, crosstalk time series data, fiber nonlinear effect time series data, intersymbol interference time series data 7.
  • a failure executed by an optical transmission system including a plurality of nodes mutually connected by an optical transmission path, a management unit that manages each of the nodes, and a network controller that collectively manages the management unit
  • a diagnostic method wherein the management unit detects deterioration of signal quality in the node, specifies time series data of optical physical characteristics correlated with time series data of the signal quality, and determines deterioration modes respectively.
  • the network controller has detected the deterioration of the signal quality, the deterioration mode, the network topology composed of a plurality of each of the nodes, the information of the optical path set between the nodes Based on the above, the failure diagnosis method is characterized in that a node or a component part in which a failure or performance deterioration occurs is specified.
  • the present invention it is possible to identify the location and cause of the failure while avoiding the processing pressure on the network controller side and the congestion of the data communication network.
  • FIG. 6 is a graph showing time-series data of a bit error rate before error correction and time-series data of a DSP monitor feature amount in normal times, and time-series data of a correlation coefficient thereof.
  • 7 is a graph showing time-series data of a bit error rate before error correction and time-series data of a DSP monitor feature amount at the time of abnormality, and time-series data of a correlation coefficient thereof. It is a flowchart which shows an abnormality/change detection process.
  • DSP digital signal processing
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of an optical transmission system 1 according to the first embodiment.
  • the optical transmission system 1 is configured by connecting a plurality of nodes 4i to 4k to each other by an optical fiber 6 which is an optical transmission path, and further includes node controllers 3i to 3k and a network controller 2.
  • the transponders 41i and 41k are described as "TPD" in each figure.
  • the transponder 41i included in the node 4i and the transponder 41k included in the node 4k are communicably connected by the optical path 5.
  • the optical path 5 is a logical communication path that connects the transponder 41i and the transponder 41k via the optical fiber 6 which is a physical communication path and the node 4j.
  • the nodes 4i to 4k and the like are simply referred to as the node 4.
  • the transponders 41i, 41k, etc. are not distinguished, they are simply referred to as the transponder 41.
  • the node controller 3i controls the transponder 41i, monitors the transponder 41i, detects the deterioration of the signal quality, and determines the deterioration mode having a correlation with the signal quality.
  • the node controller 3j controls the node 4j and monitors the node 4j to detect the deterioration of the signal quality, and determine the deterioration mode correlated with the signal quality.
  • the node controller 3k controls the transponder 41k and monitors the transponder 41k to detect the deterioration of the signal quality, identify the optical physical characteristics correlated with the time-series data of the signal quality, and determine the deterioration mode. ..
  • node controllers 3i to 3k are determination means for detecting the deterioration of the signal quality in each of the nodes 4i to 4k, specifying the photophysical characteristics correlated with the time-series data of the signal quality, and determining the deterioration modes, respectively. ..
  • the node controllers 3i to 3k and the like are simply referred to as the node controller 3.
  • the network controller 2 is connected to the node controllers 3i to 3k via a data communication network.
  • the network controller 2 controls the node controllers 3i to 3k and monitors them.
  • the network controller 2 is based on the node in which the node controllers 3i to 3k have detected the deterioration of the signal quality, the deterioration mode, the network topology composed of a plurality of nodes 4, and the optical path 5 set between the nodes 4. , Identify the node or component where the failure (abnormality) or performance degradation has occurred.
  • the terminal 21 is connected to the network controller 2 to notify the user of, for example, the failure position and the cause.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart showing the failure diagnosis process.
  • Steps S10 to S12 are processing executed by the node controller 3 located at the end of the optical path 5.
  • the node controller 3 located at the end of the optical path 5 corresponds to the node controllers 3i and 3k in FIG.
  • the Pre-FEC BER Pre-Forward Error Correction Bit Error Rate
  • the Pre- The deterioration mode is specified based on the correlation analysis between the time-series data of FEC BER and the time-series data of the analog information regarding the optical physical characteristics monitored by the digital signal processing (DSP) (S11).
  • DSP digital signal processing
  • the analog information regarding the optical physical characteristics will be referred to as DSP-based OPM (Digital Signal Processing based Optical Performance Monitoring).
  • DSP-based OPM Digital Signal Processing based Optical Performance Monitoring
  • the abnormality in the pre-FEC BER time series data indicates that the quality of the signal flowing through the optical path 5 is deteriorated.
  • the node controller 3 further notifies the network controller 2 of the specified deterioration mode (S12).
  • Steps S13 and S14 are processes executed by the network controller 2 that integrally controls the optical transmission system 1.
  • the network controller 2 collects the time-series data of the DSP-based OPM corresponding to the deterioration mode from each node controller 3 which is the terminal end of the optical path 5 (S13), it is based on the information of the network topology, the optical path route and the wavelength setting information.
  • the position of the node 4 or the optical fiber 6 where the failure or the performance deterioration occurs is specified (S14).
  • Step S15 is a process executed by the node controller 3 that manages the node 4 when the location where the failure has occurred is the node 4.
  • the node controller 3 diagnoses a failure based on the topology information and PM (Performance Monitoring) information in the node, and identifies the failure component and cause in the node (S15).
  • Step S16 is a process executed by the network controller 2 and the terminal 21.
  • the network controller 2 collects the faulty component information and cause information identified from the node controller 3, informs the terminal 21 of the faulty component and the cause (S16), and ends the process of FIG.
  • FIG. 3 is a diagram showing that an abnormality has occurred in the optical transmission system 1A.
  • optical cross-connects 4a to 4h are connected to each other by optical fibers of sections 6p to 6v, and node controllers 3a to 3h are connected to these optical cross-connects 4a to 4h.
  • These sections 6p to 6v are optical transmission lines that connect the nodes to each other.
  • the optical cross connect 4a includes transponders 41a and 41b, and is mutually connected to the optical cross connect 4c by the optical fiber of the section 6p.
  • the optical cross connect 4a and the transponders 41a and 41b are hardware configuring the node 4.
  • the node controller 3a of the first embodiment monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM in order to execute the software that controls the optical cross connect 4a and the transponders 41a and 41b. It is a server provided with a computing resource that realizes a function of determining a deterioration mode.
  • the network controller 2 and the node controller 3a identify the optical cross connect 4a as "OXC-A" and the section 6p as "section P".
  • the optical cross connect 4b includes a transponder 41c and is interconnected with the optical cross connect 4c by the optical fiber of the section 6q.
  • the optical cross connect 4b and the transponder 41c are hardware configuring the node 4.
  • the node controller 3b of the first embodiment monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM in order to execute the software that controls the optical cross connect 4b and the transponder 41c, and the deterioration mode. It is a server equipped with a calculation resource that realizes the function of determining.
  • the network controller 2 and the node controller 3b identify the optical cross connect 4b as "OXC-B" and the section 6q as "section Q".
  • the optical cross connect 4c is mutually connected to the optical cross connect 4a by the optical fiber of the section 6p, and is mutually connected to the optical cross connect 4b by the optical fiber of the section 6q.
  • the optical cross connect 4c is further interconnected with the optical cross connect 4d by the optical fiber of the section 6r, and is interconnected with the optical cross connect 4g by the optical fiber of the section 6s.
  • the optical cross connect 4d is hardware that configures the node 4.
  • the node controller 3d of the first embodiment executes the software for controlling the optical cross connect 4d, and therefore monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM to determine the deterioration mode. It is a server equipped with computing resources that realize the functions.
  • the network controller 2 and the node controller 3c identify the optical cross connect 4c as "OXC-C", the section 6r as "section R", and the section 6s as "section S”.
  • the optical cross connect 4d is mutually connected to the optical cross connect 4e by the optical fiber of the section 6u, and is mutually connected to the optical cross connect 4f by the optical fiber of the section 6v.
  • the network controller 2 and the node controller 3d identify the optical cross connect 4d as "OXC-D". Further, the network controller 2 and the node controller 3d identify the section 6u as "section U” and the section 6v as “section V”.
  • the optical cross connect 4e includes a transponder 41d and is interconnected with the optical cross connect 4d by an optical fiber of the section 6u.
  • the optical cross connect 4e and the transponder 41d are hardware configuring the node 4.
  • the node controller 3e of the first embodiment monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM in order to execute the software that controls the optical cross connect 4e and the transponder 41d, and the deterioration mode. It is a server equipped with a calculation resource that realizes the function of determining.
  • the network controller 2 and the node controller 3e identify the optical cross connect 4e as "OXC-E". Further, the network controller 2 and the node controller 3e identify the section 6u as "section U”.
  • the optical cross connect 4f includes transponders 41e and 41f, and is mutually connected to the optical cross connect 4d by the optical fiber of the section 6v.
  • the optical cross connect 4f and the transponders 41e and 41f are hardware configuring the node 4.
  • the node controller 3f of the first embodiment monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM in order to execute the software that controls the optical cross connect 4f and the transponders 41e and 41f.
  • the network controller 2 and the node controller 3f identify the optical cross connect 4f as "OXC-F". Further, the network controller 2 and the node controller 3f identify the section 6v as "section V”.
  • the optical cross connect 4g includes a transponder 41g and is interconnected with the optical cross connect 4c by the optical fiber of the section 6s.
  • the optical cross connect 4g and the transponder 41g are hardware configuring the node 4.
  • the node controller 3g of the first embodiment monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM in order to execute the software that controls the optical cross-connect 4g and the transponder 41g, and determines the deterioration mode. It is a server equipped with a calculation resource that realizes the function of determining.
  • the network controller 2 and the node controller 3g identify the optical cross connect 4g as "OXC-G". Further, the network controller 2 and the node controller 3g identify the section 6s as "section S".
  • the optical cross connect 4h includes a transponder 41h and is interconnected with the optical cross connect 4d by an optical fiber of the section 6t.
  • the optical cross connect 4h and the transponder 41h are hardware configuring the node 4.
  • the node controller 3h of the first embodiment monitors the time series data of the correlation coefficient between the signal quality and the DSP-based OPM in order to execute the software for controlling the optical cross connect 4h and the transponder 41h, and the deterioration mode. It is a server equipped with a calculation resource that realizes the function of determining.
  • the network controller 2 and the node controller 3h identify the optical cross connect 4h as "OXC-H". Further, the network controller 2 and the node controller 3h identify the section 6t as "section T".
  • the optical path 5-1 is a logical communication path connecting one end to the other end of the optical transmission system 1A, and is terminated by the transponder 41a of the optical cross connect 4a and further terminated by the transponder 41d of the optical cross connect 4d. ..
  • the optical path 5-1 is connected from the optical cross-connect 4a to the optical cross-connect 4d via the section 6p, the optical cross-connect 4c and the section 6r, and further to the optical cross-connect 4d via the section 6u.
  • the optical path 5-2 is a logical communication path connecting one end to the other end of the optical transmission system 1A, and is terminated by the transponder 41c of the optical cross connect 4b and further terminated by the transponder 41e of the optical cross connect 4f. ..
  • the optical path 5-2 is connected from the optical cross connect 4b to the optical cross connect 4d via the section 6q, the optical cross connect 4c and the section 6r, and further to the optical cross connect 4f via the section 6v.
  • the optical path 5-1 and the optical path 5-2 are communication paths of different wavelength channels, and share the optical cross connect 4c, the section 6r, and the optical cross connect 4d.
  • the optical path 5-3 is a logical communication path that connects one end to the other end of the optical transmission system 1A, is terminated by the transponder 41b of the optical cross connect 4a, and is further terminated by the transponder 41g of the optical cross connect 4g. ..
  • the optical path 5-3 is connected from the optical cross connect 4a to the transponder 41 of the optical cross connect 4g ahead through the section 6p, the optical cross connect 4c, and the section 6s.
  • the optical path 5-1 and the optical path 5-3 are communication paths of different wavelength channels, and share the optical cross connect 4a, the section 6p, and the optical cross connect 4c.
  • the optical path 5-2 and the optical path 5-3 are communication paths of different wavelength channels and share the optical cross connect 4c.
  • the optical path 5-4 is a logical communication path that connects one end to the other end of the optical transmission system 1A, is terminated by the transponder 41f of the optical cross connect 4f, and is further terminated by the transponder 41h of the optical cross connect 4h. It The optical path 5-4 is connected from the optical cross connect 4f to the transponder 41h of the optical cross connect 4h ahead via the section 6v, the optical cross connect 4d, and the section 6t.
  • the optical path 5-1 and the optical path 5-4 are communication paths of different wavelength channels and share the optical cross connect 4d.
  • the optical path 5-2 and the optical path 5-4 are communication paths of different wavelength channels, and share the optical cross connect 4d, the section 6v, and the optical cross connect 4f.
  • the network controller 2 and the node controller 3 recognize the optical path 5-1 as “optical path #1”, the optical path 5-2 as “optical path #2”, and the optical path
  • the optical path 5-3 is recognized as “optical path #3”, and the optical path 5-4 is recognized as "optical path #4".
  • the node controller 3 that monitors the transponder 41 that is the end point of each optical path 5-1 to 5-4 uses the Pre-FEC BER.
  • the correlation coefficient between the time series data of and the time series data of various DSP-based OPM is monitored.
  • the DSP-based OPM with a large correlation coefficient is extracted and the deterioration mode is specified.
  • FIG. 4 is a graph showing time-series data of bit error rate before normal error correction, time-series data of DSP-based OPM, and time-series data of their correlation coefficient.
  • Three of these graphs on the left side are pre-FEC BER time series data, and the middle three are time series data of various DSP-based OPMs.
  • the three on the right side of these graphs show the correlation coefficient between the time series data of Pre-FEC BER shown in the graph on the right side of each row and the time series data of various DSP-based OPMs shown in the intermediate graph. ..
  • the first line shows the time series data of Pre-FEC BER, the time series data of ACF (Auto Correlation Function), and the time series data of the correlation coefficient which is the result of calculating these correlations.
  • Pre-FEC BER time-series data does not fluctuate at the specified value.
  • the ACF time-series data remains unchanged at the prescribed value. Therefore, the time-series data of these correlation coefficients remains unchanged at 1.
  • the second line shows the time series data of Pre-FEC BER, the time series data of OSNR (Optical Signal to Noise Ratio), and the time series data of the correlation coefficient which is the result of calculating the correlation between them.
  • Pre-FEC BER time-series data does not fluctuate at the specified value.
  • OSNR time-series data remains unchanged at the predetermined value. Therefore, the time-series data of these correlation coefficients remains unchanged at 1.
  • time series data of Pre-FEC BER, time series data of Spectrum Symmetry (spectrum symmetry), and time series data of a correlation coefficient which is the result of calculating the correlation between them are shown. ..
  • Pre-FEC BER time-series data does not fluctuate at the specified value.
  • the time series data of Spectrum Symmetry does not fluctuate with the predetermined value. Therefore, the time-series data of these correlation coefficients remains unchanged at 1.
  • FIG. 5 is a graph showing the time series data of the bit error rate before error correction at the time of abnormality, the time series data of DSP-based OPM, and the time series data of the correlation coefficient thereof.
  • the time series data of Pre-FEC BER and the time series data of ACF, and the time series data of the correlation coefficient which is the result of calculating the correlation between them are shown.
  • Pre-FEC BER time-series data increases at a predetermined timing, indicating that the signal quality is degraded.
  • ACF time series data also increases at this predetermined timing. Therefore, the time-series data of these correlation coefficients remains unchanged at 1.
  • the second line shows time series data of Pre-FEC BER, time series data of OSNR, and time series data of a correlation coefficient which is the result of calculating the correlation between them.
  • Pre-FEC BER time-series data increases at a predetermined timing, indicating that the signal quality is degraded.
  • the OSNR time-series data remains unchanged at the specified value. Therefore, the time series data of these correlation coefficients gradually decreases from 1 after a predetermined timing.
  • the third line shows the time series data of Pre-FEC BER, the time series data of Spectrum Symmetry, and the time series data of the correlation coefficient which is the result of calculating the correlation between these.
  • Pre-FEC BER time-series data increases at a predetermined timing, indicating that the signal quality is degraded.
  • the time-series data of Spectrum Symmetry does not fluctuate with the predetermined value. Therefore, the time-series data of these correlation coefficients gradually decreases from 1 after a predetermined timing.
  • the failure factor and the failure location can be specified to be related to the increase in ACF.
  • FIG. 6 and 7 are flowcharts showing the abnormality/change detection processing. Although there are various algorithms for the abnormality/change detection processing, the cumulative sum method, which is a classical change point algorithm, is described here. Other algorithms may be applied.
  • the node controller 3 sets the entire series as a section to be processed (S20), and performs cumulative summation processing on the set section (S21). This cumulative sum processing is the recursive processing shown in FIG. 7.
  • the node controller 3 calculates an average value (sample average) in the section to be processed (S30).
  • the node controller 3 obtains the average value and the difference for each point, and calculates the cumulative sum of the difference from the average value (S31).
  • the node controller 3 compares the maximum absolute value of the cumulative sum with a predetermined value (threshold value) (S32). If the maximum absolute value of the cumulative sum is less than or equal to the predetermined value (No), the node controller 3 ends this detection process.
  • the maximum absolute value of the cumulative sum exceeds the predetermined value (Yes) the node controller 3 proceeds to the process of step S33.
  • step S33 the node controller 3 sets a point (timing) at which the absolute value of the cumulative sum is maximum as a new change point.
  • step S34 the node controller 3 recursively calls the cumulative summation process with the first half of the section to be processed, which is divided by the change point detected in step S33, as a new section.
  • step S35 the node controller 3 recursively calls this cumulative summation process with the latter half of the processing target section divided by the change point detected in step S33 as a new section, and then, as shown in FIG. Ends the process.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an analysis process when an abnormality/change is detected.
  • the node controller 3 calculates the logarithmic change rate (difference from the previous sample) in N samples before and after the detection time in the time-series data of various DSP-based OPMs (S40), and multivariate correlation analysis processing (Fig. 9) is called (S41).
  • the node controller 3 extracts a DSP-based OPM that is significant and highly correlated with the Pre-FECBER (the absolute value of the correlation coefficient is greater than or equal to the reference value) (S42).
  • This extraction processing is the operation described in FIGS. 5 and 6 described above.
  • the node controller 3 determines the deterioration mode and then ends the processing in FIG.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the multivariate correlation analysis process.
  • the node controller 3 repeats each process for the logarithmic change rate of time series data of various DSP-based OPMs.
  • the node controller 3 calculates the correlation coefficient matrix with the logarithmic change rate of the time-series data of the DSP-based OPM with respect to the time-series data of Pre-FEC BER.
  • the node controller 3 calculates the p-value of the correlation with the logarithmic change rate of the time-series data of the DSP-based OPM with respect to the time-series data of Pre-FEC BER.
  • step S53 the node controller 3 calculates the partial correlation coefficient matrix of the time series data of the DSP-based OPM for the Pre-FEC BER time series data.
  • this partial correlation coefficient matrix it is possible to prevent the pseudo correlation and the pseudo decorrelation from being caused by the influence of the third variable. If the node controller 3 has not processed any of the DSP-based OPM time-series data in step S54, the process returns to step S50.
  • the node controller 3 ends the process of FIG. 9.
  • the node controller 3 calculates the correlation coefficient using the time-series data of the time width before and after the detection only when the change is detected, and thus the detection processing load can be suppressed.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the fault location identifying process.
  • the network controller 2 collects the time-series data of the DSP-based OPM corresponding to the deterioration mode from each node controller that manages the node that is the end of the optical path (S13). After that, the network controller 2 calculates the correlation coefficient matrix between the optical paths (S60), and determines whether the correlation coefficient exceeds the threshold value (S61).
  • FIG. 13 shows a calculation example of the correlation coefficient matrix. The numerical value of each cell shows the correlation between the optical paths of the row and the column of the time series data of the DSP-based OPM related to the deterioration mode. For example, when the threshold value is set to 0.8, it is determined that the correlation coefficient between the optical path #2 and the optical path #3 exceeds the threshold value. If the correlation coefficient does not exceed the threshold value, the processing illustrated in FIG. 10 ends.
  • the network controller 2 sets the frequency slot number and section number in which a combination of a plurality of optical paths for which the correlation coefficient is determined to exceed the threshold is set on the two-dimensional map of the section/device information and the frequency slot number. And a mark is given to the corresponding cell of the OXC number (S62).
  • An example of the two-dimensional map is shown in FIG. In FIG. 14, it is assumed that the optical path #2 corresponds to the frequency slot number #3 and the optical path #3 corresponds to the frequency slot number #4.
  • the network controller 2 gives a mark (“ ⁇ ” in this example) to the corresponding cells of the section number and the OXC number in which the optical path #2 and the optical path #3 are set.
  • the network controller 2 identifies the section or OXC located on the most upstream side among the section numbers or OXC numbers common to the combination of a plurality of optical paths whose correlation coefficient exceeds the threshold as a failure point (S63), The process of FIG. 10 is ended.
  • the section numbers common to the optical paths #2 and #3 are R, and the OXC numbers are C, D, and F.
  • the OXC-C is located on the most upstream side, so the network controller 2 identifies OXC-C as the suspected place. This makes it possible to easily determine in which section or in which node the malfunction has occurred.
  • FIG. 11 is a diagram showing various DSP-based OPMs.
  • Various DSP-based OPMs are roughly classified into transmission line characteristics, device/device characteristics, and transponder characteristics. This is described in the item of "major classification” in the figure. The right side of the item of "major classification” shows the minor classification belonging to each characteristic.
  • the transmission line characteristics belong to three subclasses: chromatic dispersion, polarization mode dispersion, and SOP (state of polarization).
  • the chromatic dispersion is monitored as a chromatic dispersion compensation amount.
  • the polarization mode dispersion is monitored as a polarization mode dispersion compensation amount.
  • the SOP State Of Polarization
  • fluctuation is monitored by the Stokes vector calculated based on the coefficient matrix of Multi-Input Multi-Output in 2 rows and 2 columns.
  • Equipment/device characteristics include OSNR (Optical Signal to Noise Ratio), PDL (Polarization Dependent Loss), crosstalk including reflected light, fiber nonlinear effect, ISI (Inter-Symbol) Interference: Intersymbol interference) belongs to a small classification.
  • OSNR is monitored as Error Vector Magnitude (EVM).
  • PDL polarization dependent loss
  • Crosstalk including reflected light and ISI are monitored as Tap values (coefficients) of FIR (Finite Impulse Response) filters.
  • Fiber nonlinear effects are monitored as an Auto Correlation Function between symbols.
  • the transponder characteristics belong to three subclasses: constellation distortion, light source frequency, and Spectrum Symmetry.
  • Constellation distortion is monitored as an index value based on the constellation geometry.
  • the light source frequency is monitored as a frequency offset amount.
  • Spectrum Symmetry is monitored as an index value based on spectral symmetry.
  • FIG. 12 is a diagram showing an operation in which the network controller 2 collects abnormality information that has occurred in the optical transmission system 1A.
  • the network controller 2 and its operation are added to the optical transmission system 1A shown in FIG.
  • the node controller 3e which monitors the optical cross-connect 4e serving as the optical path termination, extracts the time-series data of the DSP-based OPM relating to the deterioration mode from the transponder 41d and transfers it to the network controller 2.
  • the node controller 3f which monitors the optical cross-connect 4f serving as the optical path termination, extracts the time-series data of the DSP-based OPM relating to the deterioration mode from the transponders 41e and 41f and transfers it to the network controller 2.
  • the node controller 3g that monitors the transponder 41g connected to the outside from the optical cross connect 4g also extracts the time series data of the DSP-based OPM relating to the deterioration mode and transfers it to the network controller 2.
  • the network controller 2 shares a section showing a large correlation based on section information, path route information, used frequency information managed by itself, and DSP-based OPM time series data collected from each node controller. Determine the section and the occupied frequency slot position. Thereby, the network controller 2 can specify that the influence of the fiber nonlinear effect in the section 6r has changed due to the power setting abnormality in the optical cross connect 4c.
  • FIG. 15 is a diagram showing internal components of the node 4.
  • the node 4 includes a pre-stage amplifier 71 and a photodetector (PD) 70, a coupler (CPL:Coupler) 72 and a wavelength selective switch 73, a post-stage amplifier 76 and a photodetector 77, and a selector (SEL:Selector). )74, and an optical channel monitor (OCM: Optical Channel Monitor) 75.
  • the photodetector 70 is connected to the input side of the pre-stage amplifier 71.
  • the output side of the front stage amplifier 71 is connected to the input side of the rear stage amplifier 76 via the coupler 72 and the wavelength selective switch 73.
  • the selector 74 selects any one of the output of the pre-stage amplifier 71, the output of the coupler 72, and the output of the wavelength selective switch 73 and outputs it to the optical channel monitor 75.
  • the photodetector 77 is connected to the output side of the latter stage amplifier 76.
  • the node controller 3 acquires PM information only from the corresponding node. This is different from the conventional method in which the network controller 2 collects PM information of all nodes. By this method, the load on the network controller 2 side and the congestion of the data communication network can be avoided, and the sampling interval in the acquisition of the time series data of PM information can be shortened.
  • the node controller 3 acquires optical power from the photodetectors 70 and 77.
  • the node controller 3 acquires the temperature and the laser bias current value from the pre-stage amplifier 71 and the post-stage amplifier 76.
  • the node controller 3 acquires the optical power of each channel from the optical channel monitor 75, and acquires the temperature and the optical attenuation amount from the wavelength selective switch 73.
  • FIG. 16 is a graph showing the optical attenuation amount of each optical path in the suspected device. In the case assumed this time, the attenuation amount of the optical path #1 of the wavelength selective switch 73 has an abnormal value at a predetermined timing.
  • FIG. 17 is a graph showing the optical power of each optical path in the suspected device.
  • the power of the optical path #1 for each channel in the optical channel monitor 75 is also an abnormal value at the above-mentioned predetermined timing.
  • the node controller 3 can determine that there is an abnormality in the package (component) of the wavelength selective switch in the optical cross connect 4c. Further, not each network controller 2 but each node controller 3 determines a failure, so that the data resolution can be improved and the tight processing of the network controller 2 can be avoided.
  • FIG. 18 is a conceptual diagram of the optical transmission system 1B in the second embodiment.
  • the optical transmission system 1 is configured by connecting a plurality of nodes 4i to 4k to each other by an optical fiber 6 which is an optical transmission path, and further includes a network controller 2.
  • the transponder 41i included in the node 4i and the transponder 41k included in the node 4k are communicably connected by the optical path 5.
  • the optical path 5 is a logical communication path that connects the transponder 41i and the transponder 41k via the optical fiber 6 which is a physical communication path and the node 4j.
  • Each of the transponders 41i and 41k includes a digital signal processing (DSP) chip therein, and utilizes the surplus resource to realize a function of monitoring time-series data of a correlation coefficient and identifying a failure mode.
  • the transponders 41i, 41k execute a program embodying a controller function for monitoring the nodes, thereby monitoring themselves to detect the deterioration of the signal quality, and the optical physics correlating with the time-series data of the signal quality.
  • the time series data of the characteristic is specified and the deterioration mode is determined.
  • the node 4j monitors itself to detect the deterioration of the signal quality, specifies the time-series data of the optical physical characteristics correlated with the time-series data of the signal quality, and determines the respective deterioration modes.
  • the transponders 41i and 41k and the node 4j respectively detect deterioration of signal quality, specify time series data of optical physical characteristics correlated with time series data of this signal quality, and determine the deterioration modes respectively.
  • the network controller 2 is connected to the transponders 41i and 41k and the node 4j via a data communication network.
  • the network controller 2 controls the transponders 41i and 41k and the node 4j and monitors them.
  • the network controller 2 has a failure or a performance deterioration based on the node in which the transponders 41i, 41k and the node 4j detect the deterioration of the signal quality, the deterioration mode, the topology of each node, and the information of the optical path set between the nodes 4. Identify the node or component where the occurred.
  • the terminal 21 is connected to the network controller 2 to notify the user of, for example, the failure position and the cause.
  • each transponder 41 or each node 4 is caused to execute a program embodying the node controller function without providing a node controller as hardware, thereby autonomously degrading the signal quality. Can be detected.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
  • the following (a) to (c) are available.
  • the topology of the optical transmission system is not limited to that shown in FIGS.
  • the method of detecting the deterioration of the quality of the signal flowing through the optical path is not limited to detecting the abnormality of the time series data of Pre-FEC BER, but it is the method of detecting the abnormality by digitally measuring the signal quality. I wish I had it.
  • the feature amount detected by the node controller is not limited to the ones enumerated in the embodiments, and any feature amount that correlates with a failure of the node (device) or the optical transmission line may be used.

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Abstract

【課題】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を回避しつつ、故障の位置と原因とを特定する。 【解決手段】光伝送システム１は、光伝送路によって相互に接続された複数のノード４ｉ～４ｋと、ノード４ｉ～４ｋにおける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複数のノードコントローラ３ｉ～３ｋと、ノードコントローラ３ｉ～３ｋが信号品質の劣化を検知したノードおよび、劣化モード、各ノードから構成されるネットワークトポロジ、各ノード間に設定される光パスに基づき、故障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２とを備える。

Description

光伝送システムおよび光伝送システムの故障診断方法
　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。
　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。
　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。
　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。
　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、判定手段の計算量を抑制することができる。
　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または２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４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または２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５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３または４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６に記載の発明では、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、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７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６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。
　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。
第１の実施形態における光伝送システムの概念図である。 故障位置特定と故障原因特定のフローチャートである。 光伝送システムにて異常が発生していることを示す図である。 通常時のエラー訂正前ビットエラー率の時系列データとDSPモニタ特徴量の時系列データ、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。 異常時のエラー訂正前ビットエラー率の時系列データとDSPモニタ特徴量の時系列データ、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。 異常／変化検知処理を示すフローチャートである。 異常／変化検知の再帰処理を示すフローチャートである。 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。 多変量相関解析処理を示すフローチャートである。 故障モード特定処理を示すフローチャートである。 デジタル信号処理(DSP)チップがモニタする特徴量を示す図である。 ネットワークコントローラが、光伝送システムで発生した異常情報または劣化モードに関する情報を収集する動作を示す図である。 光パスの２次元マップである。 周波数スロット番号と、セクション番号およびOXC番号からなる２次元マップにマークを付与したことを示す図である。 被疑装置の内部の構成部品を示す図である。 被疑装置における各光パスの減衰量を示すグラフである。 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。 第２の実施形態における光伝送システムの概念図である。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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５－２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５－３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５－４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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
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）

Claims (8)

  1. 　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、
    　を備えることを特徴とする光伝送システム。
  2. 　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、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の光伝送システム。
  3. 　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または２に記載の光伝送システム。
  4. 　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または２に記載の光伝送システム。
  5. 　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３または４に記載の光伝送システム。
  6. 　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、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の光伝送システム。
  7. 　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６のうち何れか１項に記載の光伝送システム。
  8. 　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する、
    　ことを特徴とする故障診断方法。
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