WO2022024248A1 - 故障個所特定装置、故障個所特定方法、および、故障個所特定プログラム - Google Patents

故障個所特定装置、故障個所特定方法、および、故障個所特定プログラム Download PDF

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WO2022024248A1
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failure location
optical
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貴志 久保
貴文 濱野
英樹 前田
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日本電信電話株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for

Definitions

  • the present invention is a technique of a failure location identification device, a failure location identification method, and a failure location identification program.
  • a transponder on the side of transmitting an optical signal such as a WDM (Wavelength Division Multiplexing) signal and a transponder on the receiving side face each other via an optical fiber, and the transponders are opposed to each other.
  • optical fibers are connected in series in multiple stages to the optical fiber.
  • the section of the optical transmission network is configured as a section between the transponder and the optical amplifier, or a section between the optical amplifier and the optical amplifier.
  • Non-Patent Document 1 describes that a monitoring device is provided in a plurality of sections on a transmission path to measure the OSNR of an optical signal in each section. As a result, the section to which the monitor device that measured the low OSNR belongs can be identified as the section where the quality deterioration has occurred.
  • Non-Patent Document 1 The method of directly measuring each section with a monitor device as in Non-Patent Document 1 has high accuracy, but the cost of introducing the device is high. Of course, not only the introduction cost but also the power cost for operating the monitor device and the maintenance cost when the monitor device itself fails are high.
  • the main subject of the present invention is to make it possible to identify the section of the failure point in the optical path passing through a plurality of sections at low cost.
  • the fault location identification device of the present invention has the following features.
  • a loss generator that causes a loss in an optical signal passing through the path of the optical path is provided in each section of the optical path.
  • An instruction unit that transmits a control signal for generating a loss to the loss generator in each section, Learning to acquire the measurement data by the transponder at the reception end point of the optical path, and to let the classifier learn the combination of the measurement data and the section data that caused the loss in the control signal to identify the section of the failure location. It is characterized by having a part.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an optical transmission system 100.
  • the TRPD7A which is a transponder on the side of transmitting an optical signal such as a WDM (Wavelength Division Multiplexing) signal
  • the TRPD7B which is a transponder on the receiving side
  • the TRPD7A may receive an optical signal from an optical path (not shown), or the TRPD7B may transmit an optical signal to an optical path (not shown). good.
  • TRPD7A In the optical transmission system 100, TRPD7A, one or more loss generators 1, one or more optical amplifiers 2, and TRPD7B are connected in series as an optical path of an optical fiber in order from the transmission side of an optical signal on the left side of the drawing. It is connected to the.
  • the optical amplifier 2 in each section performs automatic level control (ALC) for amplification of the optical signal received from its own section so that the output intensity of the optical signal output to the next section becomes constant.
  • ALC automatic level control
  • the optical amplifier 2 compensates for the total value of the losses generated in the own section, thereby suppressing the deterioration of the quality of the optical signal in the TRPD7B.
  • a loss generator 1 is connected to each section of the optical transmission system 100. The loss generator 1 outputs the optical signal of intensity (xa) to the optical amplifier 2 or TRPD7B in the subsequent stage by losing the optical signal of intensity x passing through its own section by a degree a.
  • the optical amplifier 2 amplifies the optical signal in order to suppress the deterioration of the quality of the optical signal, while the loss generator 1 arbitrarily generates a loss in order to deteriorate the optical signal.
  • the reason why such seemingly contradictory functions coexist in the same section is to provide a simulated environment for model learning. Therefore, the optical transmission system 100 has a learning phase in which the loss generator 1 is operated to generate a pseudo failure under the control of the failure location identification device 3, and an actual failure is performed without operating the loss generator 1. Operate by switching between the operation phase to be detected.
  • the failure location identification device 3 identifies which section of each section of the optical transmission system 100 is the failure location. Therefore, the failure location identification device 3 has an instruction unit 31, a learning unit 33, a classifier 32, and a identification unit 34.
  • the classifier 32 is a data structure for model learning that specifies the section of the failure point corresponding to the measurement data (details are shown in FIG. 5).
  • the identification unit 34 identifies the section of the failure point corresponding to the measurement data by using the classifier 32.
  • the instruction unit 31 controls each loss generator 1 to simulate the loss of the optical signal in order to generate the learning data to be input to the learning unit 33.
  • the arrow indicating that the control signal is transmitted to only one loss generator 1 is shown in FIG. 1, in reality, the loss generator 1 in each section from the section D1 to the section Dn + 1 is individually indicated. Can send control signals to.
  • the training data is a combination of the following data. -Data indicating the section of the loss generator 1 that lost the optical signal this time (section ID indicating any of the sections D1 to Dn + 1). -The amount of loss that caused the loss of the optical signal this time. -Measurement data of TRPD7B, which is the result of the loss of the optical signal this time.
  • the learning unit 33 creates a classifier 32 by using a machine learning algorithm from the learning data acquired under the control of the instruction unit 31 in the learning phase.
  • a machine learning algorithm For example, the following machine learning algorithms can be used.
  • -SVM support vector machine
  • KNN k-nearest neighbor algorithm
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the failure location identification device 3.
  • the failure location identification device 3 is configured as a computer 900 having a CPU 901, a RAM 902, a ROM 903, an HDD 904, a communication I / F 905, an input / output I / F 906, and a media I / F 907.
  • the communication I / F 905 is connected to an external communication device 915.
  • the input / output I / F 906 is connected to the input / output device 916.
  • the media I / F907 reads / writes data from the recording medium 917.
  • the CPU 901 controls each processing unit by executing a program (also referred to as an application or an abbreviation thereof) read into the RAM 902.
  • the program can also be distributed via a communication line, or recorded and distributed on a recording medium 917 such as a CD-ROM.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a processing outline of the optical transmission system 100.
  • the telecommunications carrier constructs an optical transmission system 100 as an optical core metro network to which digital coherent transmission technology is applied.
  • the optical transmission system 100 is provided with a loss generator 1 in each section between the plurality of optical amplifiers 2 (S11).
  • the learning unit 33 of the failure location identification device 3 operates the loss generator 1 in order to generate a loss in each section, and learns the classifier 32 from the measurement data of the TRPD 7B (S12).
  • the telecommunications carrier starts operation, and TRPD7B detects a failure leading to optical level deterioration from the received optical signal (S13).
  • the failure location identification unit 34 of the failure location identification device 3 inputs the failure data detected in S13 into the classifier 32 and identifies the failure location. Then, the identification unit 34 causes the maintenance person's terminal to display a determination screen (FIG. 7) for notifying the failure location (S14). The maintenance person recovers from the failure by switching the route of the failure section and responding to the replacement (S15).
  • FIG. 4 is a flowchart showing the learning process of the classifier 32 in the learning phase of S12.
  • the variable i selects an interval
  • the variable a indicates the amount of loss generated in the loss generator 1 in the interval i.
  • the learning unit 33 determines whether or not i is n + 1 or less (S102). If Yes in S102, proceed to S103, and if No, proceed to S104.
  • the learning unit 33 generates the classifier 32 with each section i of the measurement data added to the classifier 32 in S114 described later as a label (S104). That is, when the measurement data is input, the classifier 32 is learned to output a label indicating which section i is the failure location.
  • the learning unit 33 instructs the loss generator 1 in the section i via the instruction unit 31 so that the loss a is generated in the section i (S112).
  • the learning unit 33 causes TRPD7B to measure the measurement data when the loss a is generated in the section i (S113). Examples of the measurement data include the optical reception power (intensity information of the optical signal) and Pre-FEC BER (loss information of the code transmitted by the optical signal) in FIG. Pre is to add a code for error correction (in advance) to an optical signal before data transmission.
  • FEC Forward Error Correction
  • BER Bit Error Rate
  • FIG. 5 is an example of a graph showing the classifier 32 created by the learning unit 33.
  • the measured data obtained by actually measuring an optical signal having a wavelength of 1558 [nm] is used.
  • the horizontal axis of the graph is Pre-FEC BER, which indicates the percentage of error bits generated in the transmission of optical signals.
  • the error rate increases from the normal optical signal region 201 to the right side of the graph, and the quality deterioration of the optical signal increases.
  • the vertical axis of the graph is the received optical power [dBm], which is the signal strength of the optical signal received by the TRPD7B.
  • the signal becomes weaker from the region 201 of the normal optical signal to the lower part of the graph, and the quality deterioration of the optical signal becomes larger.
  • the learning unit 33 divides the area of the graph by the dividing lines 211 to 213 so that the nodes of the same type (same section) arranged on the graph can be grouped in one place by the machine learning of SVM.
  • the specifying unit 34 can input the measurement data of the operation phase into the classifier 32 and specify the section of the failure location depending on which graph area the measurement data is located in.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a failure location identification process using the classifier 32 in the operation phase of S14.
  • the specific unit 34 receives the measurement data measured by the TRPD7B in the operation phase (S201). Examples of the measurement data include optical reception power for one wavelength of the WDM signal (vertical axis in FIG. 5), total optical reception power for all wavelengths of the WDM signal, and Pre-FEC BER (horizontal axis in FIG. 5). ..
  • FIG. 7 is a screen view of a determination screen for notifying a failure location.
  • the discrimination screen is obtained by deleting the measurement data of the learning phase from the graph of the classifier 32 of FIG. 5 and adding the measurement data (node 231) of the operation phase input in S204.
  • the dividing lines 211 to 213 and the graph areas 221 to 224 are as described with reference to FIG.
  • the maintenance person can know the basis for identifying the faulty part. Further, the maintenance person can grasp that the longer the distance from the region 201 of the normal optical signal to the node 231 is, the greater the deterioration of the optical level is.
  • FIG. 8 is a graph showing an example of the type of failure that occurred at the failure location specified by the specific unit 34.
  • Graph 301 shows the time change of the received light level when the type of failure is aged deterioration. With aging, it tends to fall below the threshold Th, which indicates a normal light level.
  • Graph 302 shows the time change of the received light level when the type of failure is erroneous control. In erroneous control, the curve of the graph tends to move up and down around the threshold value Th, which indicates a normal light level. In this way, the intensity of the optical signal is not constant and may change over time.
  • the specifying unit 34 can specify the failure section if the response is slower than the control cycle of the optical amplifier 2 and the data interval that can be acquired by the TRPD7B is half or less of the failure fluctuation cycle.
  • the optical transmission system 100 is provided with a loss generator 1 for generating a loss in an optical signal passing through the path of the optical path in each section of the optical path.
  • the failure location identification device 3 of the present invention is An instruction unit 31 that transmits a control signal for generating a loss to the loss generator 1 in each section, and Learning to acquire the measurement data by TRPD7B at the reception end point of the optical path, and to let the classifier 32 learn the combination of the measurement data and the section data in which the loss is generated by the control signal in the section for specifying the failure point. It is characterized by having a portion 33.
  • the instruction unit 31 transmits a control signal instructing a plurality of types of loss amounts to the loss generator 1 in the same section.
  • the learning unit 33 is characterized in that the classifier 32 learns the classification information for each section for grouping the measurement data when a plurality of types of loss amounts are generated in the same section.
  • the present invention is characterized in that the learning unit 33 groups measurement data by SVM.
  • the present invention uses a combination data of optical signal intensity information and code loss information transmitted by an optical signal as measurement data when the learning unit 33 generates a plurality of types of loss amounts in the same section. It is characterized by.
  • the location is specified only from the measurement data acquired at the receiving end, using the property that the intensity information of the optical signal at the receiving end and the loss information of the code transmitted by the optical signal depend on each faulty part.
  • the classifier 32 can be created.
  • the failure location identification device 3 further has a identification unit 34.
  • the specific unit 34 acquires the measurement data in the TRPD7B in the operation phase in which the operation of the loss generator 1 is turned off after learning the classifier 32, and outputs the measurement data by inputting the measurement data to the classifier 32. It is characterized in that the section of the faulty part is specified from the section data.
  • the operation of the loss generator 1 can be turned off, and the section of the failure location can be specified at low cost by using the classifier 32.
  • the measurement time increases when the scale of the optical transmission network is large because the setting of all WSSs through which the optical path to be measured passes is changed.
  • the setting change affects the quality of the optical signal, there is a risk that the quality of the optical signal is unintentionally deteriorated due to an erroneous setting.
  • the classifier 32 is created in advance as the learning phase, and in the operation phase, the location is quickly specified only by acquiring the information at the receiving end without changing the setting of the loss generator 1.
  • the specific unit 34 uses the TRPD7B in the path of the optical path as the measurement data in the TRPD7B in the operation phase. It is characterized in that the final section to reach is specified as the section of the failure point.

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Abstract

光伝送システム（１００）は、光パスの経路を通過する光信号に損失を発生させる損失発生器（１）が光パスの各区間に備えられており、故障個所特定装置（３）は、各区間の損失発生器（１）に対して、損失を発生させるための制御信号を送信する指示部（３１）と、光パスの受信端点におけるＴＲＰＤ（７Ｂ）での測定データを取得し、その測定データと、制御信号で損失を発生させた区間データとの組み合わせを故障個所の区間を特定するための分類器（３２）に学習させる学習部（３３）とを有する。

Description

故障個所特定装置、故障個所特定方法、および、故障個所特定プログラム
　本発明は、故障個所特定装置、故障個所特定方法、および、故障個所特定プログラムの技術である。
　光伝送ネットワークは、WDM（Wavelength Division Multiplexing）信号などの光信号を送信する側のトランスポンダ（TRPD：Transponder）と、受信する側のトランスポンダとが光ファイバを介して対向しており、それらのトランスポンダ間の光ファイバには、光増幅器が直列に多段接続される構成が一般的である。
　光伝送ネットワークの区間は、トランスポンダと光増幅器との間の区間、または、光増幅器と光増幅器との間の区間として構成される。多くの区間から光信号の品質劣化が発生した区間を特定することで、劣化を回復するために必要なパッケージやリンクの特定を行うことができる。
　光信号の品質劣化発生の個所特定については、光信号の品質である光信号対雑音比（OSNR：Optical Signal-To-Noise Ratio）を測定する方法がある。例えば、非特許文献１には、伝送路上の複数の区間にモニタ装置を設けて、それぞれの区間の光信号のOSNRを測定する旨が記載されている。これにより、低いOSNRを測定したモニタ装置が属する区間を、そのまま品質劣化が発生した区間として個所特定できる。
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, VOL. 34, NO. 2, JANUARY 15, 2016
　非特許文献１のように、各区間をモニタ装置で直接測定する手法は、精度が高い反面、装置導入のコストが高くなってしまう。もちろん、導入コストだけでなく、モニタ装置を稼働させるための電力コストや、モニタ装置そのものが故障したときの保守コストなども高くなってしまう。
　そこで、本発明は、複数の区間を通過する光パスにおける故障個所の区間を、低コストで特定可能とすることを主な課題とする。
　前記課題を解決するために、本発明の故障個所特定装置は、以下の特徴を有する。
　本発明は、光パスの経路を通過する光信号に損失を発生させる損失発生器が光パスの各区間に備えられており、
　各区間の前記損失発生器に対して、損失を発生させるための制御信号を送信する指示部と、
　光パスの受信端点におけるトランスポンダでの測定データを取得し、その測定データと、前記制御信号で損失を発生させた区間データとの組み合わせを故障個所の区間を特定するための分類器に学習させる学習部とを有することを特徴とする。
　本発明によれば、複数の区間を通過する光パスにおける故障個所の区間を、低コストで特定可能とすることができる。
本実施形態に係わる光伝送システムの構成図である。 本実施形態に係わる故障個所特定装置のハードウェア構成図である。 本実施形態に係わる光伝送システムの処理概要を示すフローチャートである。 本実施形態に係わる学習フェーズにおける分類器の学習処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係わる学習部が作成した分類器を示すグラフの一例である。 本実施形態に係わる運用フェーズにおける分類器を用いた故障個所の特定処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係わる故障個所を通知する判別画面の画面図である。 本実施形態に係わる特定部が特定した故障個所で発生した故障の種別の一例を示すグラフである。
　以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　図１は、光伝送システム１００の構成図である。
　光伝送システム１００は、WDM（Wavelength Division Multiplexing）信号などの光信号を送信する側のトランスポンダであるＴＲＰＤ７Ａと、受信する側のトランスポンダであるＴＲＰＤ７Ｂとが光ファイバを介して対向している。もちろん、トランスポンダは送信器の機能と受信器の機能との両方有するので、ＴＲＰＤ７Ａが図示しない光パスから光信号を受信してもよいし、ＴＲＰＤ７Ｂが図示しない光パスへ光信号を送信してもよい。
　光伝送システム１００は、図面左側である光信号の送信側から順に、ＴＲＰＤ７Ａと、１つ以上の損失発生器１と、１つ以上の光増幅器２と、ＴＲＰＤ７Ｂとが光ファイバの光パスとして直列に接続されている。
　以下、光伝送システム１００の光増幅器２ごとに区切られた区間Ｄi（i=1,2,…n+1）を定義する。具体的には、光信号の送信側から順に、ＴＲＰＤ７Ａと第１光増幅器２との間の区間Ｄ１と、第１光増幅器２と第２光増幅器２との間の区間Ｄ２と、…、第ｎ－１光増幅器２と第ｎ光増幅器２との間の区間Ｄｎ、第ｎ光増幅器２とＴＲＰＤ７Ｂとの間の区間Ｄn+1とがそれぞれ存在する。
　各区間の光増幅器２は、自区間から受信した光信号について、次区間に出力する光信号の出力強度が一定になるように、増幅の自動レベル制御（ALC：Automatic Level Control）を行う。これにより、光増幅器２は自区間内で発生した損失の合計値を補償することで、ＴＲＰＤ７Ｂにおける光信号の品質劣化を抑制する。
　また、光伝送システム１００の各区間には、損失発生器１が接続されている。損失発生器１は、自区間を通過する強度xの光信号を程度aだけ損失させることで、強度（x-a）の光信号を後段の光増幅器２またはＴＲＰＤ７Ｂに出力する。
　なお、光増幅器２が光信号の品質劣化を抑制するために光信号を増幅させるのに対し、損失発生器１は光信号を劣化させるために恣意的に損失を発生させている。このような一見すると相反する機能を同じ区間に併存させた理由は、モデル学習用の模擬環境を与えるためである。
　よって、光伝送システム１００は、故障個所特定装置３からの制御により、損失発生器１を動作させて故障を疑似的に発生させる学習フェーズと、損失発生器１を動作させずに実際の故障を検出する運用フェーズとを切り替えて動作する。
　故障個所特定装置３は、光伝送システム１００の各区間のうち、どの区間が故障個所なのかを特定する。そのため、故障個所特定装置３は、指示部３１と、学習部３３と、分類器３２と、特定部３４とを有する。
　分類器３２は、ＴＲＰＤ７Ｂが受信した光信号の測定データを入力とすると、その測定データに対応する故障個所の区間を特定するモデル学習用のデータ構造である（詳細は図５）。
　特定部３４は、運用フェーズにおけるＴＲＰＤ７Ｂの測定データを入力とすると、その測定データに対応する故障個所の区間を分類器３２を用いて特定する。
　指示部３１は、学習フェーズにおいて、学習部３３の入力となる学習用データの生成のために、各損失発生器１に対して光信号の損失を模擬的に発生させるよう制御する。なお、図１では１つの損失発生器１だけに制御信号を送信する旨の矢印を図示したが、実際には、区間Ｄ１～区間Ｄn+1の各区間の損失発生器１に対して、個別に制御信号を送信できる。学習用データは、以下のデータの組み合わせである。
　・今回の光信号を損失させた損失発生器１の区間を示すデータ（区間Ｄ１～Ｄn+1のいずれかを示す区間ＩＤ）。
　・今回の光信号を損失させた損失量。
　・今回の光信号を損失させた結果であるＴＲＰＤ７Ｂの測定データ。
　学習部３３は、学習フェーズにおいて、指示部３１の制御により取得した学習用データから、機械学習アルゴリズムを用いて、分類器３２を作成する。機械学習アルゴリズムは、例えば、以下のものを使用できる。
　・ＳＶＭ（support vector machine）は、各データを分類するための境界線について、境界線の近くに位置するデータとの距離（マージン）を最大化するように、境界線を自動生成するアルゴリズムである（詳細は図５）。
　・k近傍法（KNN：k-nearest neighbor algorithm）は、あるデータの分類を行う場合、そのデータの近傍に位置するk個のデータの分類の投票で決定するアルゴリズムである。
　図２は、故障個所特定装置３のハードウェア構成図である。
　故障個所特定装置３は、ＣＰＵ９０１と、ＲＡＭ９０２と、ＲＯＭ９０３と、ＨＤＤ９０４と、通信Ｉ／Ｆ９０５と、入出力Ｉ／Ｆ９０６と、メディアＩ／Ｆ９０７とを有するコンピュータ９００として構成される。
　通信Ｉ／Ｆ９０５は、外部の通信装置９１５と接続される。入出力Ｉ／Ｆ９０６は、入出力装置９１６と接続される。メディアＩ／Ｆ９０７は、記録媒体９１７からデータを読み書きする。さらに、ＣＰＵ９０１は、ＲＡＭ９０２に読み込んだプログラム（アプリケーションや、その略のアプリとも呼ばれる）を実行することにより、各処理部を制御する。そして、このプログラムは、通信回線を介して配布したり、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体９１７に記録して配布したりすることも可能である。
　図３は、光伝送システム１００の処理概要を示すフローチャートである。
　通信事業者は、デジタルコヒーレント伝送技術が適用された光コア・メトロ網として光伝送システム１００を構築する。光伝送システム１００には、図１で説明したように、複数の光増幅器２間の各区間に、損失発生器１が配備される（Ｓ１１）。
　学習フェーズとして、故障個所特定装置３の学習部３３は、損失発生器１を順に稼働させて各区間に損失を発生させ、ＴＲＰＤ７Ｂの測定データから分類器３２の学習を行う（Ｓ１２）。
　運用フェーズとして、通信事業者は運用を開始し、ＴＲＰＤ７Ｂは受信した光信号から光レベル劣化につながる故障を検出する（Ｓ１３）。
　故障個所特定装置３の特定部３４は、Ｓ１３で検出した故障データを分類器３２に入力し、故障個所を特定する。そして、特定部３４は、故障個所を通知する判別画面（図７）を保守者の端末に表示させる（Ｓ１４）。
　保守者は、故障区間の経路切り替えや交換対応を行い、故障を回復する（Ｓ１５）。
　図４は、Ｓ１２の学習フェーズにおける分類器３２の学習処理を示すフローチャートである。以下、カウンタ変数i,aを用いて説明する。変数iは区間を選択し、変数aは区間iの損失発生器１に発生させる損失量を示す。まず、区間i=0から処理を開始する。
　学習部３３は、i=i+1（現在のiの値に1を加算）する（Ｓ１０１）。学習部３３は、iがn+1以下か否かを判定する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２でYesならＳ１０３に進み、NoならＳ１０４に進む。
　学習部３３は、後記するＳ１１４で分類器３２に追加される測定データの各区間iをラベルとして、分類器３２を生成する（Ｓ１０４）。つまり、分類器３２は、測定データを入力すると、どの区間iが故障個所なのかを示すラベルを出力するように学習される。
　学習部３３は、i番目の区間の損失発生器１を選択し（Ｓ１０３）、その損失発生器１に対して発生させる損失量aの初期値（=0[dB]）を代入する（Ｓ１１１）。学習部３３は、区間iに損失aを発生させるように、指示部３１を介して区間iの損失発生器１に指示する（Ｓ１１２）。
　学習部３３は、区間iで損失aを発生させたときの測定データをＴＲＰＤ７Ｂに計測させる（Ｓ１１３）。測定データは、例えば、図５の光受信パワー（光信号の強度情報）およびPre-FEC BER（光信号により伝達する符号の損失情報）が挙げられる。
　Preとは、データ送信前に（事前に）誤り訂正用の符号をあらかじめ光信号に付与することである。
　FEC（Forward Error Correction）とは、光信号の受信側が誤り訂正用の符号を用いて、光信号中の誤りを訂正することである。
　BER（Bit Error Rate）とは、光信号中の訂正した誤りのビットの割合を示す。
　学習部３３は、Ｓ１１３で得た[区間i,損失a]の測定データを分類器３２に追加することで学習を行う（Ｓ１１４）。ここで、学習部３３は、aが所定値（例えば20）以下か否かを判定する（Ｓ１１５）。Ｓ１１５でYesならＳ１１６に進み、NoならＳ１０１に戻る。
　学習部３３は、a=a+1（現在のaの値に1を加算）し（Ｓ１１６）、処理をＳ１１２に戻す。
　図５は、学習部３３が作成した分類器３２を示すグラフの一例である。この事例では、波長が1558[nm]の光信号を実測した測定データを用いている。
　グラフの横軸は、Pre-FEC BERであり、光信号の伝送で発生した誤りビットの割合を示す。正常な光信号の領域２０１からグラフの右に行くほど誤りの割合が高くなり、光信号の品質劣化が大きくなる。
　グラフの縦軸は、受信光パワー[dBm]であり、ＴＲＰＤ７Ｂが受信した光信号の信号強度である。正常な光信号の領域２０１からグラフの下に行くほど信号が弱くなり、光信号の品質劣化が大きくなる。
　グラフ上に配置されるノードの記号種類は測定データの区間iを示し、例えば、■（i=1）、△（i=2）である。つまり、図５のグラフは、i=1～4まで計測されているので、n=3の場合を示す。なお、図５では同じ種類のノードがグラフに３つずつ配置されている（■が３個、△が３個）のは、図４の損失量aが3通りの例である。
　学習部３３は、ＳＶＭの機械学習により、グラフ上に配置される同じ種類（同じ区間）のノードを一か所にグルーピングできるように、グラフの領域を区分線２１１～２１３で区切る。例えば、区分線２１１より左側のグラフ領域２２１はi=4のノード３つだけが存在するので、区間i=4の領域である。一方、区分線２１１～２１２で挟まれたグラフ領域２２２はi=3のノード３つだけが存在するので、区間i=3の領域である。
　同様に、区分線２１２～２１３で挟まれたグラフ領域２２３は区間i=2の領域であり、区分線２１３より右側のグラフ領域２２４は区間i=1の領域である。
　このように、入力された測定データを受け、それらを区間ごとにグルーピングする区分線２１１～２１３を分類器３２として学習しておく。これにより、特定部３４は、運用フェーズの測定データを分類器３２に入力し、その測定データがどのグラフ領域に位置するかによって、故障個所の区間を特定できる。
　図６は、Ｓ１４の運用フェーズにおける分類器３２を用いた故障個所の特定処理を示すフローチャートである。
　特定部３４は、運用フェーズでＴＲＰＤ７Ｂが測定した測定データを受信する（Ｓ２０１）。測定データは、WDM信号の１波長分の光受信パワー（図５の縦軸）、WDM信号の全波長分のトータル光受信パワー、Pre-FEC BER（図５の横軸）などが例示される。
　特定部３４は、トータル光受信パワーが所定閾値を超過したか否かを判定する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２でYesなら最終区間(i=n+1)を個所特定し（Ｓ２０５Ｃ）、NoならＳ２０３に進む。
　特定部３４は、Pre-FEC BERが所定閾値を超過したか否かを判定する（Ｓ２０３）。Ｓ２０３でYesならＳ２０４に進み、Noなら故障無しと判定する（Ｓ２０５Ａ）。
　特定部３４は、Ｓ２０１の測定データ（受信光パワーおよびPre-FEC BER）を個所特定用の分類器３２に入力することで（Ｓ２０４）、区間(n+1以外)を個所特定する（Ｓ２０５Ｂ）。
　図７は、故障個所を通知する判別画面の画面図である。
　判別画面は、図５の分類器３２のグラフから、学習フェーズの測定データを削除し、Ｓ２０４で入力した運用フェーズの測定データ（ノード２３１）を付加したものである。区分線２１１～２１３およびグラフ領域２２１～２２４は、図５で説明した通りである。
　図７の例では、ノード２３１がグラフ領域２２３の内部に存在するので、特定部３４は区間i=2を故障個所と特定する。このように、判別画面を表示することで、保守者は故障個所の特定根拠を知ることができる。また、保守者は正常な光信号の領域２０１からノード２３１までの距離が長いほど、光レベルの劣化が大きいことを把握できる。
　図８は、特定部３４が特定した故障個所で発生した故障の種別の一例を示すグラフである。
　グラフ３０１は、故障の種別が経年劣化であるときの受信光レベルの時間変化を示す。経年劣化では、正常な光レベルを示す閾値Thを下回る傾向にある。
　グラフ３０２は、故障の種別が誤制御であるときの受信光レベルの時間変化を示す。誤制御では、正常な光レベルを示す閾値Thを中心にグラフの曲線が上下する傾向にある。
　このように、光信号の強度は一定ではなく時間変化することもある。特定部３４は、光増幅器２の制御周期より遅い応答、かつＴＲＰＤ７Ｂで取得可能なデータ間隔が故障変動周期の半分以下であれば、故障区間を特定できる。
［効果］
　光伝送システム１００は、光パスの経路を通過する光信号に損失を発生させる損失発生器１が光パスの各区間に備えられており、
　本発明の故障個所特定装置３は、
　各区間の損失発生器１に対して、損失を発生させるための制御信号を送信する指示部３１と、
　光パスの受信端点におけるＴＲＰＤ７Ｂでの測定データを取得し、その測定データと、制御信号で損失を発生させた区間データとの組み合わせを故障個所の区間を特定するための分類器３２に学習させる学習部３３とを有することを特徴とする。
　これにより、光パスの経路途中の各区間では測定データを取得しなくても済む。よって、複数の区間を通過する光パスにおける故障個所の区間を、低コストで特定可能とすることができる。
　本発明は、指示部３１が、同じ区間の損失発生器１に対して、複数種類の損失量を指示する制御信号を送信し、
　学習部３３が、同じ区間で複数種類の損失量を発生させたときの測定データをグルーピングする区間別の分類情報を分類器３２に学習させることを特徴とする。
　これにより、複数種類の損失量に対応して、重度の故障でも軽度の故障でも、幅広く故障個所を特定できる。
　本発明は、学習部３３が、ＳＶＭにより測定データをグルーピングすることを特徴とする。
　これにより、測定データに多少のノイズが混入していても、そのノイズを過剰学習しないことで分類器３２の認識率の低下を抑制できる。
　本発明は、学習部３３が、同じ区間で複数種類の損失量を発生させたときの測定データとして、光信号の強度情報と、光信号により伝達する符号の損失情報との組み合わせデータを用いることを特徴とする。
　これにより、受信端での光信号の強度情報と、光信号により伝達する符号の損失情報とが、故障個所ごとに依存する性質を用いて、受信端で取得した測定データのみから個所特定を行う分類器３２を作成できる。
　本発明は、故障個所特定装置３が、さらに、特定部３４を有しており、
　特定部３４が、分類器３２を学習させた後で損失発生器１の動作をオフにした運用フェーズにおいてＴＲＰＤ７Ｂでの測定データを取得し、その測定データを分類器３２に入力することで出力される区間データから、故障個所の区間を特定することを特徴とする。
　これにより、損失発生器１の動作をオフにし、分類器３２を用いて低コストに故障個所の区間を特定できる。
　また、比較例として、受信端でのモニタ装置と、伝送路上の複数装置とを設定変更することで、複数の箇所の光信号のOSNRを測定するシステムを考える。この比較例のシステムでは、測定対象の光パスが経由するすべてのWSSの設定変更を伴うため、光伝送網の規模が大きい場合に測定時間が増大する。また、設定変更は光信号の品質に影響を及ぼすことから、誤設定により意図しない光信号の品質劣化を招くリスクがある。
　一方、本発明では、学習フェーズとして事前に分類器３２を作成しておき、運用フェーズでは損失発生器１の設定変更を伴わず、受信端での情報取得のみで素早く個所特定を行う。
　本発明は、特定部３４が、運用フェーズにおけるＴＲＰＤ７Ｂでの測定データとして、複数の波長での光信号の受信強度の総和が所定閾値を超過していたときには、光パスの経路のうちのＴＲＰＤ７Ｂに至る最終区間を故障個所の区間として特定することを特徴とする。
　これにより、最終区間の光増幅器２で誤作動が発生しても、その個所を故障個所の区間として特定できる。
　１　　　損失発生器
　２　　　光増幅器
　３　　　故障個所特定装置
　３１　　指示部
　３２　　分類器
　３３　　学習部
　３４　　特定部
　７Ａ　　ＴＲＰＤ
　７Ｂ　　ＴＲＰＤ（トランスポンダ）
　１００　光伝送システム

Claims (8)

  1. 　光パスの経路を通過する光信号に損失を発生させる損失発生器が光パスの各区間に備えられており、
    　各区間の前記損失発生器に対して、損失を発生させるための制御信号を送信する指示部と、
    　光パスの受信端点におけるトランスポンダでの測定データを取得し、その測定データと、前記制御信号で損失を発生させた区間データとの組み合わせを、故障個所の区間を特定するための分類器に学習させる学習部とを有することを特徴とする
    　故障個所特定装置。
  2. 　前記指示部は、同じ区間の前記損失発生器に対して、複数種類の損失量を指示する前記制御信号を送信し、
    　前記学習部は、同じ区間で複数種類の損失量を発生させたときの前記測定データをグルーピングする区間別の分類情報を前記分類器に学習させることを特徴とする
    　請求項１に記載の故障個所特定装置。
  3. 　前記学習部は、ＳＶＭ（support vector machine）により前記測定データをグルーピングすることを特徴とする
    　請求項２に記載の故障個所特定装置。
  4. 　前記学習部は、同じ区間で複数種類の損失量を発生させたときの前記測定データとして、光信号の強度情報と、光信号により伝達する符号の損失情報との組み合わせデータを用いることを特徴とする
    　請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の故障個所特定装置。
  5. 　前記故障個所特定装置は、さらに、特定部を有しており、
    　前記特定部は、前記分類器を学習させた後で前記損失発生器の動作をオフにした運用フェーズにおいて前記トランスポンダでの前記測定データを取得し、その測定データを前記分類器に入力することで出力される区間データから、故障個所の区間を特定することを特徴とする
    　請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の故障個所特定装置。
  6. 　前記特定部は、前記運用フェーズにおける前記トランスポンダでの前記測定データとして、複数の波長での光信号の受信強度の総和が所定閾値を超過していたときには、光パスの経路のうちの前記トランスポンダに至る最終区間を故障個所の区間として特定することを特徴とする
    　請求項５に記載の故障個所特定装置。
  7. 　光パスの経路を通過する光信号に損失を発生させる損失発生器が光パスの各区間に備えられており、
    　故障個所特定装置は、指示部と、学習部とを有しており、
    　前記指示部は、各区間の前記損失発生器に対して、損失を発生させるための制御信号を送信し、
    　前記学習部は、光パスの受信端点におけるトランスポンダでの測定データを取得し、その測定データと、前記制御信号で損失を発生させた区間データとの組み合わせを、故障個所の区間を特定するための分類器に学習させることを特徴とする
    　故障個所特定方法。
  8. 　コンピュータを、請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の故障個所特定装置として機能させるための故障個所特定プログラム。
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