WO2021245825A1 - マイクロベンドを検知する装置、方法及びプログラム - Google Patents

マイクロベンドを検知する装置、方法及びプログラム Download PDF

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microbend
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一貴 納戸
奈月 本田
博之 押田
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日本電信電話株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • 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
    • G—PHYSICS
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    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G01K11/00—Measuring temperature based upon physical or chemical changes not covered by groups G01K3/00, G01K5/00, G01K7/00 or G01K9/00
    • G01K11/32—Measuring temperature based upon physical or chemical changes not covered by groups G01K3/00, G01K5/00, G01K7/00 or G01K9/00 using changes in transmittance, scattering or luminescence in optical fibres

Definitions

  • microbend loss When the optical fiber deteriorates, microbend may occur. Detection and prediction of microbend loss is important in the maintenance of optical fibers, especially since the loss due to microbend changes gradually.
  • a method of detecting a microbend loss there is a method of measuring a transmission loss using an OTDR (Optical Time Domain Reflectometer) or a light loss using an optical power meter.
  • OTDR Optical Time Domain Reflectometer
  • Hiroshi Amano "All about Access Networks", p. 52, Telecommunications Association, July 1, 2017.
  • Hiroshi Takahashi et al. "Branch Optical Fiber Loss Measurement Technology that Enables End-to-End Measurement of Optical Access Lines", NTT Technology Journal, December 2017, pp. 58-62.
  • the microbend loss depends on the temperature
  • the microbend loss increases or decreases in a laying environment where there is a temperature change. Therefore, in the detection by the threshold value, it may not be possible to detect even though the microbend has occurred.
  • the apparatus and method according to the present disclosure measure the transmission loss of the target optical fiber to be measured by OTDR, and detect the microbend of the optical fiber to be measured based on the periodicity of the change over time of the transmission loss. ..
  • the program of the present disclosure is a program for realizing a computer as each functional unit provided in the communication device according to the present disclosure, and for causing the computer to execute each step provided in the communication method executed by the communication device according to the present disclosure. It is a program.
  • the present disclosure can detect microbend of an optical fiber even when the microbend loss increases or decreases.
  • An example of the microbend detection method according to the first embodiment is shown.
  • An example of a method for predicting a change in transmission loss due to microbend according to the first embodiment is shown.
  • An example of the microbend detection method according to the second embodiment is shown.
  • An example of the first system configuration in the second embodiment is shown.
  • a second system configuration example in the second embodiment is shown.
  • An example of a method for predicting a change in transmission loss due to microbend according to the second embodiment is shown.
  • ⁇ Principle> When the coating that protects the optical fiber deteriorates or changes in characteristics due to external factors, random minute bending occurs in the optical fiber, which causes microbend loss. Since the characteristics of the coating that protects the optical fiber change with temperature, the microbend loss also changes with temperature. Therefore, the microbend loss also changes due to daily temperature changes and year-round temperature changes.
  • the present disclosure uses the changes to detect microbends in optical fibers and predict changes in transmission loss over time.
  • FIG. 1 shows an example of changes in transmission loss over time. It can be seen that the transmission loss of the optical fiber in which microbend is generated tends to increase with the passage of time and changes periodically.
  • the change is seasonal change, and the main factor of seasonal change is temperature change. Therefore, the change is a change in the microbend loss, and the microbend can be detected by detecting the periodicity of the change. Further, in the prediction of the microbend loss, the prediction accuracy can be improved by considering the periodicity. Therefore, the present disclosure uses the periodicity of the change in transmission loss as shown below to detect the microbend of the optical fiber and predict the change over time in the transmission loss.
  • a microbend is detected by calculating an autocorrelation coefficient of a change with time of transmission loss and utilizing the fact that the coefficient has a peak.
  • the mode for detecting the presence or absence of periodicity is arbitrary, and for example, a Fourier transform may be used in addition to autocorrelation.
  • the change over time of transmission loss can be predicted by an autoregressive model that considers periodicity.
  • three years from 2017/9 are predicted from the measured values from September 2010 (hereinafter referred to as 2010/9) to 2017/8.
  • the prediction result can express the periodicity of the measured value for one year from 2017/9.
  • the present disclosure may employ an aspect of predicting the effect of transmission loss due to microbend by utilizing the periodicity of the transmission loss over time.
  • An autoregressive model that takes periodicity into consideration is, for example, a seasonal autoregressive integrated moving average model (SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving) model).
  • SARIMA models are generally summarized in the form SARIMA (p, d, q) (P, D, Q) [S].
  • p is the order of the self-return term
  • d is the order of the difference
  • q is the order of the moving average term
  • P is the order of the seasonal self-return term
  • D is the order of the seasonal difference
  • Q is the order of the seasonal moving average term
  • AIC Akaike's Information Criterion
  • FIG. 4 shows an example of the error between the autoregressive model and the linear approximation when predicting the change over time of the transmission loss.
  • the straight line approximation predicts three years from 2017/9 from the measured values from 2010/9 to 2017/8. It can be seen that the autoregressive model has less error and better prediction accuracy than the linear approximation.
  • the autoregressive model uses the case where S is 12 months and all orders other than S are 1.
  • the mean absolute error of the autoregressive model from 2017/9 to the measured value for one year is 0.003 dB / km, and the mean absolute error of the linear approximation is 0.009 dB / km, which is about three times.
  • the autocorrelation model has an error of up to 0.008 dB / km, but the linear approximation has an error of 0.022 dB / km, which is about three times as large.
  • the microbend makes it possible to accurately predict even when the change over time of the transmission loss has seasonality.
  • the measurement wavelength of the OTDR be on the long wavelength side in microbend detection.
  • a measurement wavelength equivalent to the communication wavelength of the transmission device is desirable. Therefore, the present disclosure may adopt an embodiment in which a communication wavelength is used for predicting transmission loss and a wavelength longer than the communication wavelength is used for detecting microbends.
  • a maintenance core wire may be used, or an empty core wire may be used. If a test light reflection filter is installed in the transmission device, the current core wire may be used for measurement at the test light wavelength.
  • the test light wavelength of the solid net is 1650 nm. It is desirable to calculate the transmission loss for each cable.
  • FIG. 5 shows an example of a system configuration according to the present disclosure.
  • the microbend detection device 10 according to the present disclosure is arranged in the base station 91 and connected to the optical fiber 94 to be measured.
  • one end of the optical fiber 94 to be measured included in the cable is connected to the microbend detection device 10.
  • FIG. 5 shows an example in which the microbend detection device 10 is connected to one cable, the microbend detection device 10 may be connected to a plurality of cables.
  • the microbend detection device 10 includes an OTDR 11 and an analysis / display device 12, and measures transmission loss.
  • the OTDR 11 emits the measurement light to the optical fiber 94 to be measured.
  • the wavelength of the measurement light is arbitrary.
  • the OTDR 11 detects the scattered light in which the measurement light is scattered by the optical fiber 94 to be measured.
  • the analyzer 12 measures the transmission loss using the scattered light detected by the OTDR 11.
  • the analyzer / display 12 includes a storage means, and stores the measured transmission loss in the storage means. Then, the analyzer 12 detects the microbend of the optical fiber 94 to be measured by using the periodic change of the transmission loss.
  • the microbend determination can calculate the periodicity by using the autocorrelation with the time course of the transmission loss.
  • transmission loss prediction can be performed using an autoregressive model for changes in transmission loss over time.
  • the analyzer 12 in the microbend detection device 10 of the present disclosure can also be realized by a computer and a program, and the program can be recorded on a recording medium or provided through a network.
  • the results shown in FIG. 1 can be obtained at each point in the longitudinal direction of the cable.
  • the results shown in FIG. 1 can be obtained at each point in the longitudinal direction of the cable.
  • the installation location of the cable that has detected the microbend By using a database that manages the distance from the microbend detection device 10 to each cable and the installation location of each cable, it is possible to specify the installation location of the cable that has detected the microbend.
  • the transmission loss is predicted on a cable-by-cable basis, and the cable installation location where the transmission loss is predicted is determined by using a database that manages the distance from the microbend detection device 10 to each cable and the installation location of each cable. Can be identified.
  • FIG. 6 shows an example of the microbend detection method of the present embodiment.
  • the microbend detection method of the present embodiment includes an OTDR measurement procedure S101, a transmission loss accumulation procedure S102, an autocorrelation calculation procedure S103, a peak calculation procedure S104, a soundness detection procedure S105, and a microbend detection procedure S106.
  • the OTDR 11 and the analyzer / display 12 measure the transmission loss of each cable.
  • the storage period is a preset period, and can be set to an arbitrary period during which the presence or absence of periodicity of transmission loss can be detected.
  • the analyzer / display 12 calculates the autocorrelation coefficient of the change over time in the transmission loss.
  • the presence or absence of a predetermined peak for example, a cycle of 12 months or 24 hours is calculated from the periodicity of the change over time of the transmission loss.
  • the peak calculation is, for example, a period in which the value differentiated once crosses 0 in the positive to negative direction around a predetermined period, or a period in which the value differentiated twice has a negative minimum value. ..
  • the peak is the period in which the value differentiated three times crosses 0 in the negative to positive direction.
  • the analyzer 12 determines that the optical fiber 94 to be measured is in a healthy state in which no microbend has occurred. (S105). When the periodicity of the change with time of the transmission loss has a predetermined period peak, the analyzer 12 determines that microbend is generated in the optical fiber 94 to be measured (S106).
  • the analyzer / display 12 indicates that the optical fiber 94 to be measured is in a sound state in which no microbend has occurred.
  • the analyzer / display 12 indicates that microbend has occurred in the optical fiber 94 to be measured. At this time, the analyzer / display 12 may send an alarm to a predetermined address.
  • the present embodiment shows an example of executing the autocorrelation calculation procedure S103 for calculating the autocorrelation coefficient in order to detect the presence or absence of periodicity
  • the autocorrelation calculation procedure S103 may be a procedure for calculating periodicity using a Fourier transform.
  • the soundness detection procedure S105 the transmission loss is compared with a predetermined threshold value, and when it is equal to or less than the threshold value, it is displayed that the state is sound, and when it is equal to or more than the threshold value, it is indicated that microbend is generated.
  • the microbend detection procedure S106 to be displayed may be provided.
  • the microbend detection device 10 of the present embodiment can detect that microbend is generated in the optical fiber 94 to be measured.
  • the present disclosure can determine the microbend of the optical fiber to be measured before the service is affected. Further, it is considered that it is possible to cope with the generation of microbends due to, for example, high temperature and high humidity, other than the generation of microbends due to immersion.
  • FIG. 7 shows an example of a method for predicting a change over time in transmission loss due to the microbend of the present embodiment.
  • the transmission loss prediction method of the present embodiment includes an OTDR measurement procedure S101, a transmission loss accumulation procedure S102, an autoregressive model calculation procedure S203, a threshold value comparison procedure S204, a cable renewal undetected detection procedure S205, and a cable renewal detection procedure S206.
  • the analyzer / display 12 calculates an autoregressive model of the change over time of the transmission loss, and predicts the change over time of the transmission loss up to a predetermined number of years ahead.
  • the predicted transmission loss is compared with a predetermined threshold value.
  • the analyzer 12 determines that the cable renewal is unnecessary until the predetermined number of years ahead of the optical fiber 94 to be measured (S205).
  • the analyzer 12 determines that the optical fiber 94 to be measured needs to be renewed (S206).
  • the analyzer / display 12 indicates that the cable renewal is unnecessary until a predetermined number of years ahead of the optical fiber 94 to be measured.
  • the analyzer / display 12 indicates that the cable renewal is necessary for the optical fiber 94 to be measured by a predetermined number of years ahead.
  • the analyzer 12 may display the predicted time exceeding the threshold value, or may send an alarm to a predetermined address.
  • the present embodiment shows an example of executing the autoregressive model calculation procedure S203 for calculating the autoregressive model in order to predict the transmission loss
  • any regression model can be used in consideration of periodicity.
  • the autoregressive model calculation procedure S203 may be a procedure for approximating a trigonometric function with a straight line or a quadratic curve.
  • the microbend detection device 10 of the present embodiment can predict the change with time of the transmission loss of the optical fiber 94 to be measured.
  • the present disclosure can accurately estimate the timing of cable renewal. Further, it is considered that it is possible to cope with the generation of microbends due to, for example, high temperature and high humidity, other than the generation of microbends due to immersion.
  • the microbend detection device 10 periodically executes the above method for predicting the change over time of the transmission loss.
  • the analyzer / display 12 sends an alarm to a predetermined address in the cable renewal detection procedure S206.
  • FIG. 8 shows a first example of the microbend detection method of the present embodiment.
  • the microbend detection method of the present embodiment includes a temperature measurement procedure S111 and a temperature storage procedure S112 before the OTDR measurement procedure S101, and includes a cross-correlation calculation procedure S113 instead of the autocorrelation calculation procedure S103, and a peak calculation procedure S104. Instead of, the threshold comparison procedure S114 is provided.
  • BOTDR Boillouin Optical Time Domain Reflectometer
  • ROTDR Raman Optical Time Domain.
  • the display 12 measures the temperature distance distribution on the optical fiber 94 to be measured using the Brillouin scattering spectrum or the Raman scattering spectrum.
  • the BOTDA 14 measures the gain or loss due to Brillouin scattering in the measured optical fiber 94
  • the analyzer 12 uses the Brillouin scattering spectrum to measure the temperature distance distribution in the measured optical fiber 94. May be measured.
  • the time-dependent change of the outside air temperature may be used.
  • the measured temperature is stored in the storage means provided in the analyzer / display 12.
  • the analyzer / display 12 calculates the intercorrelation coefficient between the time course of the temperature in the optical fiber 94 to be measured and the time course of the transmission loss measured in the OTDR measurement procedure S101.
  • the analyzer / display 12 compares the mutual correlation coefficient with a predetermined threshold value. When the intercorrelation coefficient is less than a predetermined threshold value, the analyzer / display 12 determines that the optical fiber 94 to be measured is in a sound state in which microbend does not occur (S105). When the mutual correlation coefficient is equal to or higher than a predetermined threshold value, the analyzer 12 determines that microbend is generated in the optical fiber 94 to be measured (S106).
  • the change in transmission loss due to microbend is dependent on temperature. Therefore, when the analyzer 12 takes a cross-correlation between the change over time of the transmission loss and the change over time of the temperature using the distance distribution of the measured temperature, there is a correlation.
  • any detection method for detecting the correlation between the transmission loss and the temperature may be used.
  • the Fourier transform of transmission loss and the Fourier transform of temperature may be compared.
  • the order of the temperature measurement procedure S111 and the OTDR measurement procedure S101 is arbitrary, and these may be performed at the same time, and the accumulation time of the temperature measurement result and the accumulation time of the transmission loss may be the same.
  • FIG. 11 shows an example of a method for predicting a change over time in transmission loss due to the microbend of the present embodiment.
  • the transmission loss prediction method of the present embodiment includes a temperature measurement procedure S211 and a temperature storage procedure S212 before the OTDR measurement procedure S101, and includes a temperature-considered autoregressive model calculation procedure S213 instead of the autoregressive model calculation procedure S203. ..
  • the analyzer / display 12 calculates an autoregressive model of the transmission loss over time with the change over time as an exogenous variable, and the transmission loss is up to a predetermined number of years ahead. Predict the change over time.
  • the transmission loss predicted in the procedure S213 is compared with a predetermined threshold value. Subsequent procedures are the same as in the first embodiment.
  • This disclosure can be applied to the information and communication industry.
  • Microbend detection device 11 OTDR 12: Analytical / Display 13: BOTDR / ROTDR 14: BOTDA 21, 31: Closure 91: Base station 92, 93: Manhole 94: Optical fiber to be measured

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Abstract

本開示は、マイクロベンド損失が増減する場合においてもマイクロベンドの検知を可能にすることを目的とする。　本開示は、対象とする被測定光ファイバの伝送損失を測定し、前記伝存損失の周期性に基づいて、前記被測定光ファイバのマイクロベンドを検知する装置である。

Description

マイクロベンドを検知する装置、方法及びプログラム
　光ファイバの保守運用に関する。
　光ファイバは劣化するとマイクロベンドが発生する場合がある。光ファイバを保守する上で、特にマイクロベンドによる損失は徐々に変化するため、マイクロベンド損失の検知および予測は重要である。マイクロベンド損失を検知する方法として、ＯＴＤＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｄｏｍａｉｎ　Ｒｅｆｌｅｃｔｏｍｅｔｅｒ）を用いた伝送損失や光パワーメータを用いた光損失を測定する方式がある。
天野博史，「アクセスネットワークのすべて」、ｐ．５２、電気通信協会、平成２９年７月１日． 高橋央　他、「光アクセス線路のＥｎｄ－ｔｏ－Ｅｎｄ測定を可能とする分岐光ファイバ損失測定技術」、ＮＴＴ技術ジャーナル、２０１７年１２月号、ｐｐ．５８－６２．
　しかしながら、マイクロベンド損失は温度依存があるため、温度変化がある敷設環境においては、マイクロベンド損失が増減する。そのため、閾値による検知では、マイクロベンドが発生しているにも関わらず、検知できない場合がある。
　そこで、本開示は、マイクロベンド損失が増減する場合においてもマイクロベンドの検知を可能にすることを目的とする。
　本開示に係る装置及び方法は、対象とする被測定光ファイバの伝送損失をＯＴＤＲにて測定し、前記伝送損失の経時変化の周期性に基づいて、前記被測定光ファイバのマイクロベンドを検知する。
　本開示のプログラムは、本開示に係る通信装置に備わる各機能部としてコンピュータを実現させるためのプログラムであり、本開示に係る通信装置が実行する通信方法に備わる各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本開示は、マイクロベンド損失が増減する場合においても光ファイバのマイクロベンドを検知することができる。
マイクロベンド有無による伝送損失の経時変化の違いの一例であり、（ａ）はマイクロベンドがある場合を示し、（ｂ）はマイクロベンドがない場合を示す。 マイクロベンド有無による自己相関係数の違いの一例であり、（ａ）はマイクロベンドがある場合を示し、（ｂ）はマイクロベンドがない場合を示す。 ＳＡＲＩＭＡモデルを用いたマイクロベンドによる伝送損失変化の予測の一例を示す。 マイクロベンドによる伝送損失変化の予測において直線近似とＳＡＲＩＭＡモデルの違いの一例を示す。 第１の実施形態におけるシステム構成例を示す。 第１の実施形態に係るマイクロベンド検知方法の一例を示す。 第１の実施形態に係るマイクロベンドによる伝送損失変化の予測方法の一例を示す。 第２の実施形態に係るマイクロベンド検知方法の一例を示す。 第２の実施形態における第１のシステム構成例を示す。 第２の実施形態における第２のシステム構成例を示す。 第２の実施形態に係るマイクロベンドによる伝送損失変化の予測方法の一例を示す。
　以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本開示は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
＜原理＞
　外的要因により光ファイバを保護している被覆に劣化や特性変化が生じると、光ファイバにランダムな微小曲がりが生じ、これによってマイクロベンド損失が発生する。光ファイバを保護している被覆の特性は温度により変化するため、温度によりマイクロベンド損失も変化する。そのため、１日の温度変化や１年を通しての温度変化により、マイクロベンド損失も変化する。本開示は、その変化を用いて、光ファイバのマイクロベンドを検知し、伝送損失の経時変化を予測する。
　図１に、伝送損失の経時変化の一例を示す。マイクロベンドが発生している光ファイバの伝送損失が時間経過に伴い、増加傾向にあり、周期的に変化していることが分かる。当該変化は、季節変動であり、季節変動の主な要因は温度変化である。よって、当該変化はマイクロベンド損失の変化であり、当該変化の周期性を検知することでマイクロベンドを検知することが出来る。また、マイクロベンド損失の予測においても、周期性を考慮することで予測精度を向上することが出来る。そこで、本開示は以下に示すように伝送損失変化の周期性を用いて、光ファイバのマイクロベンドを検知し、伝送損失の経時変化を予測する。
　－自己相関による周期性の検知
　図２に示すように、伝送損失の経時変化に対して自己相関を実施すると、周期性がある場合にはピークが立ち、周期性がない場合にはピークが立たない。本開示は、伝送損失の経時変化の自己相関係数を算出し、当該係数にピークが立つことを利用して、マイクロベンドを検知する態様を採用しうる。周期性の有無を検知する態様は任意であり、例えば自己相関以外にもフーリエ変換を用いても良い。
　－自己回帰による予測
　図３に示すように、伝送損失の経時変化は周期性を考慮した自己回帰モデルで予測することができる。図３では２０１０年９月（以下、２０１０／９と表記する。）から２０１７／８までの計測値から２０１７／９からの３年間を予測している。予測結果は２０１７／９から１年間の計測値の周期性を表すことができている。本開示は、伝送損失の経時変化の周期性を利用して、マイクロベンドによる伝送損失の影響を予測する態様を採用しうる。
　周期性を考慮した自己回帰モデルは、例えば、季節自己回帰和分移動平均モデル（ＳＡＲＩＭＡ（Ｓｅａｓｏｎａｌ　ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｍｏｖｉｎｇ　Ａｖｅｒａｇｅ）モデル）などがある。ＳＡＲＩＭＡモデルは一般的にＳＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）（Ｐ，Ｄ，Ｑ）［Ｓ］という形で要約される。ｐは自己回帰項の次数、ｄは階差の次数、ｑは移動平均項の次数、Ｐは季節自己回帰項の次数、Ｄは季節階差の次数、Ｑは季節移動平均項の次数、Ｓは季節変動の期間である。Ｓは１日の周期性を考慮する際には２４時間、１年の周期性を考慮するには１２ヶ月などを選定する。その他の次数は予め設定しても良いし、赤池情報量基準（ＡＩＣ）が最小になる次数を選定しても良いし、直近の幾つかの計測値と予測値を比較して誤差が最小になるように選定しても良い。ｐは１以上であり、ｐ以外の次数は０以上である。また、次数は伝送損失の経時変化に合わせて、変更しても良い。周期性を用いる近似として、自己回帰モデル以外にも、三角関数と直線近似あるいは二次曲線などで近似する方法がある。
　図４に、伝送損失の経時変化を予測した際の自己回帰モデルと直線近似の誤差の一例を示す。直線近似は２０１０／９から２０１７／８までの計測値から２０１７／９からの３年間を予測している。自己回帰モデルの方が、直線近似よりも誤差が少なく、予測精度が良いことが分かる。自己回帰モデルは、Ｓを１２ヶ月、Ｓ以外の全ての次数が１の場合を用いている。自己回帰モデルの２０１７／９から１年間の計測値との平均絶対誤差は０．００３　ｄＢ／ｋｍ、直線近似の平均絶対誤差は０．００９　ｄＢ／ｋｍとおよそ３倍である。当該期間で自己相関モデルは最大０．００８　ｄＢ／ｋｍの誤差が生じるが、直線近似ではおよそ３倍の０．０２２　ｄＢ／ｋｍの誤差が生じる。このように、マイクロベンドにより、伝送損失の経時変化に季節性がある場合においても、精度よく予測することができる。
＜測定方法＞
　マイクロベンドによる伝送損失の変化は長波長ほど影響が強いため、マイクロベンド検知においてはＯＴＤＲの測定波長は長波長側の方が望ましい。予測においては伝送装置の通信波長と同等の測定波長が望ましい。このため、本開示は、伝送損失の予測のために通信波長を用い、マイクロベンドの検知のために通信波長よりも長波長を用いる態様を採用しうる。また、ＯＴＤＲによる伝送損失の測定は測定ノイズを減少させるために加算平均処理を行うことが望ましい。被測定光ファイバは保守用心線を用いても良いし、空き心線を用いても良い。伝送装置に試験光反射フィルタが設置されている場合には現用心線を用いて試験光波長にて測定しても良い。実網の試験光波長は１６５０　ｎｍである。伝送損失の算出はケーブル単位で実施することが望ましい。
（第１の実施形態）
　図５に、本開示に係るシステム構成例を示す。本開示に係るマイクロベンド検知装置１０は、基地局９１内に配置され、被測定光ファイバ９４に接続される。図５に示す第１のシステム構成は、ケーブルに含まれる被測定光ファイバ９４の片端がマイクロベンド検知装置１０に接続されている。図５ではマイクロベンド検知装置１０が１本のケーブルに接続される例を示すが、マイクロベンド検知装置１０は複数本のケーブルに接続されうる。
　マイクロベンド検知装置１０は、ＯＴＤＲ１１及び分析・表示器１２を備え、伝送損失を測定する。ＯＴＤＲ１１は、測定光を被測定光ファイバ９４に出射する。測定光の波長は任意である。ＯＴＤＲ１１は、測定光が被測定光ファイバ９４で散乱された散乱光を検出する。分析・表示器１２は、ＯＴＤＲ１１の検出した散乱光を用いて、伝送損失を測定する。分析・表示器１２は、蓄積手段を備え、測定した伝送損失を蓄積手段に蓄積する。そして、分析・表示器１２は、伝送損失の周期的な変化を用いて、被測定光ファイバ９４のマイクロベンドを検知する。マイクロベンドの判定は、原理において説明したとおり、伝送損失の経時変化に自己相関を用いて、周期性を算出することができる。伝送損失の予測は、原理において説明したとおり、伝送損失の経時変化に自己回帰モデルを用いて、実施することができる。
　本開示のマイクロベンド検知装置１０における分析・表示器１２は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
　ＯＴＤＲ１１にて伝送損失の距離分布の計測を行うことにより、図１のような結果が、ケーブルの長手方向の各地点で得られる。この各地点の得られた結果をケーブル単位で周期性を検知することで、マイクロベンドを検知したケーブルを特定し、マイクロベンド検知装置１０からの距離を特定することができる。マイクロベンド検知装置１０から各ケーブルまでの距離や各ケーブルの設置場所を管理したデータベースを用いることで、マイクロベンドを検知したケーブルの設置場所を特定することができる。伝送損失の予測においても、ケーブル単位にて実施し、マイクロベンド検知装置１０から各ケーブルまでの距離や各ケーブルの設置場所を管理したデータベースを用いることで、伝送損失を予測したケーブルの設置場所を特定することができる。
　図６に、本実施形態のマイクロベンド検知方法の一例を示す。本実施形態のマイクロベンド検知方法は、ＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１、伝送損失蓄積手順Ｓ１０２、自己相関算出手順Ｓ１０３、ピーク算出手順Ｓ１０４、健全検知手順Ｓ１０５、マイクロベンド検知手順Ｓ１０６を備える。
　ＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１では、ＯＴＤＲ１１及び分析・表示器１２が、各ケーブルの伝送損失を測定する。
　伝送損失蓄積手順Ｓ１０２では、分析・表示器１２が、各ケーブルの伝送損失を蓄積する。蓄積期間は、予め設定された期間であり、伝送損失の周期性の有無を検知可能な任意の期間に設定することが可能である。
　自己相関算出手順Ｓ１０３では、分析・表示器１２が、伝送損失の経時変化の自己相関係数を算出する。
　ピーク算出手順Ｓ１０４では、伝送損失の経時変化の周期性から、予め定められた、例えば、１２ヶ月や２４時間の周期のピーク有無を算出する。ピーク算出は例えば、予め定められた周期の周辺で、１回微分した値が正から負の方向に０を横切った周期、あるいは２回微分した値が負の極小値を持つ周期がピークである。若しくは、３回微分した値が負から正の方向に０を横切った周期がピークである。
　伝送損失の経時変化の周期性に予め定められた周期のピークが無い場合には、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生していない健全な状態であると判定する（Ｓ１０５）。伝送損失の経時変化の周期性に予め定められた周期のピークが有る場合には、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生していると判定する（Ｓ１０６）。
　健全検知手順Ｓ１０５では、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生していない健全な状態である旨を表示する。
　マイクロベンド検知手順Ｓ１０６では、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生している旨を表示する。このとき、分析・表示器１２は、予め定められたアドレスにアラームを送信してもよい。
　なお、本実施形態では周期性の有無を検知するために自己相関係数を算出する自己相関算出手順Ｓ１０３を実行する例を示したが、周期性を検知する任意の方法を用いることができる。例えば、自己相関算出手順Ｓ１０３は、フーリエ変換を用いて周期性を算出する手順であってもよい。また、健全検知手順Ｓ１０５では、伝送損失を予め定められた閾値と比較して、閾値以下の場合に健全な状態である旨を表示し、閾値以上の場合にマイクロベンドが発生している旨を表示するマイクロベンド検知手順Ｓ１０６を具備しても良い。
　以上説明したように、本実施形態のマイクロベンド検知装置１０は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生していることを検知することができる。ここで、伝送損失の経時変化の周期性を用いることで、伝送損失の初期値が無い場合において、伝送損失に影響が出る前に、マイクロベンドを検知することができる。そのため、本開示は、サービスに影響が出る前に被測定光ファイバのマイクロベンドを判定できる。さらに、浸漬によるマイクロベンド発生以外であっても、例えば高温高湿によるマイクロベンド発生にも対応可能と考えられる。
　図７に、本実施形態のマイクロベンドによる伝送損失の経時変化の予測方法の一例を示す。本実施形態の伝送損失予測方法は、ＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１、伝送損失蓄積手順Ｓ１０２、自己回帰モデル算出手順Ｓ２０３、閾値比較手順Ｓ２０４、ケーブル更改未検知検知手順Ｓ２０５、ケーブル更改検知手順Ｓ２０６を備える。
　自己回帰モデル算出手順Ｓ２０３では、分析・表示器１２が、伝送損失の経時変化の自己回帰モデルを算出し、予め定められた年数先まで伝送損失の経時変化を予測する。
　閾値比較手順Ｓ２０４では、予測した伝送損失を、予め定められた閾値と比較する。予測した伝送損失が予め定められた閾値未満の場合、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４に予め定められた年数先まではケーブルの更改が不必要な状態であると判定する（Ｓ２０５）。予測した伝送損失が予め定められた閾値以上の場合、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にケーブル更改が必要であると判定する（Ｓ２０６）。
　ケーブル更改未検知検知手順Ｓ２０５では、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４に予め定められた年数先まではケーブルの更改が不必要な状態である旨を表示する。
　ケーブル更改検知手順Ｓ２０６では、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４に予め定められた年数先までにケーブル更改が必要である旨を表示する。このとき、分析・表示器１２は、閾値を超える予測時期を表示しても良く、予め定められたアドレスにアラームを送信してもよい。
　なお、本実施形態では伝送損失を予測するために自己回帰モデルを算出する自己回帰モデル算出手順Ｓ２０３を実行する例を示したが、周期性を考慮し任意の回帰モデルを用いることができる。例えば、自己回帰モデル算出手順Ｓ２０３は、三角関数と直線近似あるいは二次曲線などで近似する手順であってもよい。
　以上説明したように、本実施形態のマイクロベンド検知装置１０は、被測定光ファイバ９４の伝送損失の経時変化を予測することができる。ここで、自己回帰モデルを用いることで、直線近似で伝送損失を予測するより、精度良く予測することができる。そのため、本開示は、ケーブル更改の時期を精度良く、推定できる。さらに、浸漬によるマイクロベンド発生以外であっても、例えば高温高湿によるマイクロベンド発生にも対応可能と考えられる。
　ここで、マイクロベンド検知装置１０は、以上の伝送損失の経時変化の予測方法を定期的に実行することが望ましい。このような自動計測の際には、ケーブル更改検知手順Ｓ２０６において、分析・表示器１２は予め定められたアドレスにアラームを送信することが望ましい。
　定期的な自動計測時に、ケーブル更改までの期間を管理する際には、マイクロベンドとして判定された心線の測定間隔を短くすることが望ましい。
（第２の実施形態）
　図８に、本実施形態のマイクロベンド検知方法の第１例を示す。本実施形態のマイクロベンド検知方法は、ＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１の前に温度測定手順Ｓ１１１及び温度蓄積手順Ｓ１１２を備え、自己相関算出手順Ｓ１０３の代わりに、相互相関算出手順Ｓ１１３を備え、ピーク算出手順Ｓ１０４の代わりに、閾値比較手順Ｓ１１４を備える。
　温度測定Ｓ１１１では、図９の形態のようにＢＯＴＤＲ（Ｂｒｉｌｌｏｕｉｎ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｄｏｍａｉｎ　Ｒｅｆｌｅｃｔｏｍｅｔｅｒ）あるいはＲＯＴＤＲ（Ｒａｍａｎ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｄｏｍａｉｎ．　Ｒｅｆｌｅｃｔｏｍｅｔｒｙ）１３が被測定光ファイバ９４でのブリルアン散乱あるいはラマン散乱を測定し、分析・表示器１２がブリルアン散乱スペクトルあるいはラマン散乱スペクトルを用いて被測定光ファイバ９４での温度の距離分布を測定する。あるいは図１０の形態のようにＢＯＴＤＡ１４が被測定光ファイバ９４でのブリルアン散乱による利得あるいは損失を測定し、分析・表示器１２がブリルアン散乱スペクトルを用いて被測定光ファイバ９４での温度の距離分布を測定しても良い。また、被測定光ファイバ９４の温度変化が外気温と同等の傾向がある場合には外気温の経時変化を用いても良い。測定された温度は、分析・表示器１２に備わる蓄積手段に蓄積される。
　相互相関算出手順Ｓ１１３では、分析・表示器１２が、被測定光ファイバ９４での温度の経時変化と、ＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１で測定した伝送損失の経時変化の相互相関係数を算出する。
　閾値比較手順Ｓ１１４では、分析・表示器１２が、相互相関係数を、予め定められた閾値と比較する。相互相関係数が予め定められた閾値未満の場合、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生していない健全な状態であると判定する（Ｓ１０５）。相互相関係数が予め定められた閾値以上の場合、分析・表示器１２は、被測定光ファイバ９４にマイクロベンドが発生していると判定する（Ｓ１０６）。
　マイクロベンドによる伝送損失変化は温度と依存関係にある。そのため、分析・表示器１２は、測定した温度の距離分布を用いて、伝送損失の経時変化と温度の経時変化の相互相関を取ると、相関がある。
　なお、本実施形態では伝送損失と温度の経時変化の相互相関を用いる相互相関算出手順Ｓ１１３を実行する例を示したが、伝送損失と温度の相関を検知する任意の検知方法でも良い。例えば、伝送損失のフーリエ変換と温度のフーリエ変換を比較しても良い。また、温度測定手順Ｓ１１１及びＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１の順序は任意であり、これらを同時に行ってもよく、温度の測定結果の蓄積時間と伝送損失の蓄積時間は同じであってもよい。
　図１１に、本実施形態のマイクロベンドによる伝送損失の経時変化の予測方法の一例を示す。本実施形態の伝送損失予測方法は、ＯＴＤＲ測定手順Ｓ１０１の前に温度測定手順Ｓ２１１及び温度蓄積手順Ｓ２１２を備え、自己回帰モデル算出手順Ｓ２０３の代わりに、温度考慮型自己回帰モデル算出手順Ｓ２１３を備える。
　温度考慮型自己回帰モデル算出手順Ｓ２１３では、分析・表示器１２が、温度の経時変化を外生変数とした伝送損失の経時変化の自己回帰モデルを算出し、予め定められた年数先まで伝送損失の経時変化を予測する。
　閾値比較手順Ｓ２０４では、手順Ｓ２１３で予測した伝送損失を、予め定められた閾値と比較する。これ以降の手順については第１の実施形態と同様である。
　本開示は情報通信産業に適用することができる。
１０：マイクロベンド検知装置
１１：ＯＴＤＲ
１２：分析・表示器
１３：ＢＯＴＤＲ／ＲＯＴＤＲ
１４：ＢＯＴＤＡ
２１、３１：クロージャ
９１：基地局
９２、９３：マンホール
９４：被測定光ファイバ

Claims (8)

  1. 　対象とする被測定光ファイバの伝送損失を測定し、
    　前記伝送損失の経時変化の周期性に基づいて、前記被測定光ファイバのマイクロベンドを検知する、
    　装置。
  2. 　装置が、対象とする被測定光ファイバの伝送損失を測定し、
    　前記装置が、前記伝送損失の経時変化の周期性に基づいて、前記被測定光ファイバのマイクロベンドを検知する、
    　方法。
  3. 　前記装置が、前記伝送損失の経時変化の自己相関係数を求め、求めた前記自己相関係数を用いて、前記周期性を検知する、
    　請求項２に記載の方法。
  4. 　前記装置が、前記伝送損失の経時変化の自己回帰モデルを求め、求めた前記自己回帰モデルを用いて、前記伝送損失の経時変化を予測する、
    　請求項２又は３に記載の方法。
  5. 　前記装置が、前記被測定光ファイバの温度をさらに測定し、
    　前記装置が、前記測定の結果と前記伝送損失の経時変化との相互相関係数を用いて、前記周期性を検知する、
    　請求項２から４のいずれかに記載の方法。
  6. 　前記装置が、前記被測定光ファイバの温度をさらに測定し、
    　前記装置が、前記測定の結果と前記伝送損失の経時変化の自己回帰モデルを用いて、前記伝送損失の経時変化を予測する、
    　請求項２から５のいずれかに記載の方法。
  7. 　前記自己回帰モデルがＳＡＲＩＭＡ（Ｓｅａｓｏｎａｌ　ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｍｏｖｉｎｇ　Ａｖｅｒａｇｅ）モデルである、
    　請求項４又は６に記載の方法。
  8. 　請求項２から７のいずれかの方法の備える各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラム。
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