WO2024201608A1 - 推定装置 - Google Patents

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WO2024201608A1
WO2024201608A1 PCT/JP2023/011973 JP2023011973W WO2024201608A1 WO 2024201608 A1 WO2024201608 A1 WO 2024201608A1 JP 2023011973 W JP2023011973 W JP 2023011973W WO 2024201608 A1 WO2024201608 A1 WO 2024201608A1
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signal
noise
optical
estimation
representative signal
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純明 榮
純 児玉
毅彦 溝口
佑嗣 小林
育大 網代
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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    • H—ELECTRICITY
    • 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
    • H04B10/07—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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04J—MULTIPLEX COMMUNICATION
    • H04J14/00—Optical multiplex systems
    • H04J14/02—Wavelength-division multiplex systems

Definitions

  • the present invention relates to an estimation device, an estimation method, a recording medium, and a selection device.
  • OSNR optical signal to noise ratio
  • Patent Document 1 discloses a method for efficiently narrowing down and estimating the maximum/minimum OSNR of the OSNRs of optical signals transmitted over the same path. Specifically, according to Patent Document 1, the method narrows down the estimated OSNR by using Bayesian optimization to determine the wavelength to be estimated next.
  • one of the objectives of the present invention is to provide an estimation device, an estimation method, a recording medium, and a selection device that can solve the above-mentioned problems.
  • an estimation device includes: a selection unit that selects a representative signal from among the optical signals that are candidates for estimation based on noise characteristic information indicating noise characteristics in the optical amplifier; an estimation unit that estimates an optical signal-to-noise ratio for the representative signal selected by the selection unit;
  • an estimation method includes: An information processing device, selecting a representative signal from among the candidate optical signals based on noise characteristic information indicating noise characteristics in the optical amplifier; The optical signal-to-noise ratio is estimated for the selected representative signal.
  • a recording medium includes: In the information processing device, selecting a representative signal from among the candidate optical signals based on noise characteristic information indicating noise characteristics in the optical amplifier;
  • the present invention is a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for implementing a process for estimating an optical signal-to-noise ratio for a selected representative signal.
  • a selection device comprises:
  • the optical amplifier is configured to include a selection unit that acquires noise characteristic information indicating the noise characteristics in the optical amplifier, and selects a representative signal for estimating the optical signal-to-noise ratio from among candidate optical signals for estimating the optical signal-to-noise ratio based on the acquired noise characteristic information.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of an estimation system.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of noise characteristic information.
  • 13 is a flowchart showing an example of the operation of the terminal device.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating another example of the configuration of a terminal device.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an estimation device according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of an estimation device.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of a selection device.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an example of an optical signal to noise ratio (OSNR).
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of an estimation system 100.
  • Fig. 3 is a diagram showing an example of noise characteristic information 420.
  • Fig. 4 is a flowchart showing an operation example of a terminal device 300.
  • Fig. 5 is a diagram showing another configuration example of the terminal device 300.
  • Non-Patent Document 1 is an example of a document that describes the estimation of communication quality based on signal information.
  • the estimation system 100 of the present disclosure can replace the estimation of the optical signal-to-noise ratio of multiple optical signals transmitted over the same path with an estimated value of a representative optical signal. For example, the estimation system 100 identifies a representative optical signal from multiple optical signals transmitted over the same path based on noise characteristic information 420 indicating the noise characteristics of the optical amplifier. Then, the estimation system 100 estimates the optical signal-to-noise ratio for the identified optical signal. Note that the estimation system 100 may identify only one representative optical signal, or may identify multiple representative optical signals.
  • the optical signal-to-noise ratio is a value that represents the ratio of signal strength to noise strength.
  • the optical signal-to-noise ratio deteriorates when noise is added due to amplified spontaneous emission (ASE) added by an optical amplifier.
  • Figure 1 shows an example of the relationship between optical amplification and noise. Referring to Figure 1, it can be seen that in an optical network, noise originating from the optical amplifier is added each time the signal passes through an optical amplifier, deteriorating the optical signal-to-noise ratio.
  • the estimation system 100 is a system that performs optical wavelength division multiplexing (WDM) communication, in which optical signals of multiple wavelengths, such as 96 or 128 wavelengths, are superimposed on an optical fiber for communication.
  • WDM optical wavelength division multiplexing
  • Figure 2 shows an example configuration of the estimation system 100.
  • the estimation system 100 includes, for example, an amplifier 200, a terminal device 300, an NMS (Network Management System) 410, and noise characteristic information 420.
  • NMS Network Management System
  • Amplifier 200 is an optical amplifier that amplifies an optical signal. Amplifiers 200 are installed at arbitrary intervals on the transmission path according to the transmission distance of the optical signal.
  • the amplifier 200 is an erbium-doped fiber amplifier (EDFA).
  • EDFA erbium-doped fiber amplifier
  • the amplifier 200 can amplify the signal strength of the optical signal by multiplexing the pump light and the signal light and passing the combined light through an optical fiber doped with erbium.
  • the amplifier 200 amplifies the signal strength of the optical signal, it also introduces noise into the optical signal.
  • the amplifier 200 may be an amplifier other than an erbium-doped fiber amplifier.
  • the amplifier 200 may be an optical amplifier using a fiber doped with a rare earth other than erbium, such as praseodymium or thulium.
  • the terminal device 300 is a processing device that receives an optical signal transmitted by the terminal device 300 located at the other side.
  • the terminal device 300 can estimate an optical signal-to-noise ratio.
  • the terminal device 300 has, for example, a splitter 310 and a receiver 320.
  • the terminal device 300 may have a number of receivers 320 according to the number of wavelengths to be superimposed and transmitted.
  • the terminal device 300 can have a group determination unit 330, a representative signal selection unit 340, a received optical data collection unit 350, a communication quality estimation unit 360, and an estimation result output unit 370.
  • the terminal device 300 has a calculation unit such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage device.
  • the terminal device 300 may realize each of the above processing units by having the calculation unit execute a program stored in the storage device.
  • the arithmetic processing unit may have a GPU (Graphic Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), an MPU (Micro Processing Unit), an FPU (Floating point number Processing Unit), a PPU (Physics Processing Unit), a TPU (Tensor Processing Unit), a quantum processor, a microcontroller, or a combination of these.
  • GPU Graphic Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • MPU Micro Processing Unit
  • FPU Floating point number Processing Unit
  • PPU Physicals Processing Unit
  • TPU Transsor Processing Unit
  • quantum processor a microcontroller, or a combination of these.
  • the demultiplexer 310 demultiplexes multiple optical signals of different wavelengths that have been transmitted through an optical fiber into individual wavelengths. For example, in optical wavelength division multiplexing communications, multiple wavelengths are superimposed and transmitted through an optical fiber. The demultiplexer 310 can demultiplex the multiple wavelengths that are superimposed and transmitted into individual wavelengths.
  • the receiver 320 receives the optical signal split by the splitter 310 and performs OE (Optical signal/Electrical signal) conversion and AD (Analog/Digital) conversion.
  • the receiver 320 has an OE conversion unit 321, an AD conversion unit 322, and a DSP (Digital Signal Processor) 323.
  • the OE conversion unit 321 converts the optical signal received from the splitter 310 into an electrical signal.
  • the AD conversion unit 322 converts the analog signal output by the OE conversion unit 321 into a digital signal.
  • the DSP 323 performs a predetermined process based on the digital signal. For example, the DSP 323 can perform error correction coding processing and various processes required to estimate the optical signal-to-noise ratio. The processes performed by the DSP 323 may be general processes.
  • the group determination unit 330 identifies optical signals of each wavelength received by the receiver 320 that have been transmitted via the same route. The group determination unit 330 then groups the optical signals so that optical signals transmitted via the same route belong to the same group. In other words, the group determination unit 330 groups the optical signals of each wavelength that are estimated candidates so that optical signals that have passed through the same optical fiber or amplifier 200 belong to the same group.
  • the group determination unit 330 acquires route information and the like from the NMS 410, which manages optical communications transmitted through optical fiber, to identify optical signals of each wavelength received by the receiver 320 that were transmitted along the same route. The group determination unit 330 then performs grouping based on the identified results. In this way, the group determination unit 330 can group optical signals by acquiring route information and the like indicating the route along which each optical signal is transmitted from the NMS 410.
  • the representative signal selection unit 340 selects a representative signal that represents each group that has been grouped by the group determination unit 330. In other words, the representative signal selection unit 340 selects a representative signal from among the optical signals that have been transmitted through the same path.
  • the representative signal selection unit 340 may select one optical signal as the representative signal, or may select multiple optical signals.
  • the representative signal selection unit 340 can refer to noise characteristic information 420 indicating the noise characteristics in the amplifier 200, which is an optical amplifier, and select a representative signal according to the reference result.
  • FIG. 3 shows an example of noise characteristic information 420 when an erbium-doped fiber amplifier is used as the amplifier 200.
  • the noise characteristic information 420 indicates a noise figure, which is a value according to the magnitude of the noise, for each wavelength.
  • a larger noise figure indicates a larger noise. Therefore, for example, in the example of FIG. 3, it can be seen that the most noise occurs at wavelengths around 1540 nm.
  • the representative signal selection unit 340 selects a representative signal by referring to the noise characteristic information 420 as described above and identifying the noise figure corresponding to each wavelength included in the same group. For example, the representative signal selection unit 340 identifies the noise figure corresponding to each wavelength included in the group. Then, the representative signal selection unit 340 can select the optical signal with the wavelength that has the highest identified noise figure as the representative signal.
  • the representative signal selection unit 340 may select, as the representative signal, an optical signal other than the optical signal with the highest noise figure among the optical signals included in the same group. For example, the representative signal selection unit 340 may select, as the representative signal, an optical signal with the lowest noise figure among the optical signals included in the same group. The representative signal selection unit 340 may select, as the representative signal, an optical signal with a wavelength whose noise figure is in the middle among the optical signals included in the same group. The representative signal selection unit 340 may be configured to switch the representative signal to be selected at predetermined time intervals, or may select multiple optical signals as representative signals, such as selecting an optical signal with the highest noise figure and an optical signal with the lowest noise figure.
  • the noise characteristic information 420 may include information indicating the noise characteristics of each wavelength for each type of amplifier 200 that may have different noise characteristics, such as the type of rare earth added to the amplifier 200, the manufacturer of the amplifier 200, and each product type.
  • the representative signal selection unit 340 may be configured to use any method to determine the information indicating the noise characteristics to be used when selecting a representative signal from the information indicating the noise characteristics corresponding to each amplifier 200 present on the path. For example, the representative signal selection unit 340 may determine that the information indicating the noise characteristics corresponding to the amplifier 200 present closest to the terminal device 300 is to be used when selecting a representative signal.
  • the representative signal selection unit 340 may also determine that the information indicating the noise characteristics corresponding to the most numerous type of amplifier 200 among the amplifiers 200 present on the path is to be used when selecting a representative signal.
  • the representative signal selection unit 340 may select a representative signal using the information indicating the noise characteristics corresponding to each type of amplifier 200 present on the path. For example, the representative signal selection unit 340 may select a representative signal using the results of calculating the sum or average value of noise figures based on information indicating multiple noise characteristics.
  • the received light data collection unit 350 collects signal information, such as constellation waveforms, for the optical signal of the wavelength selected as the representative signal by the representative signal selection unit 340.
  • the communication quality estimation unit 360 estimates communication quality, such as estimating the signal-to-noise ratio, by inputting the signal information collected by the received light data collection unit 350 into a pre-trained model.
  • the communication quality estimation unit 360 may perform the above estimation using known technology.
  • the communication quality estimation unit 360 has a model that has been trained in advance using teacher data, etc., so as to output an estimated signal-to-noise ratio result, etc., in response to the input of signal information.
  • the communication quality estimation unit 360 can obtain an estimated signal-to-noise ratio result, etc., by inputting signal information into such a trained model.
  • the communication quality estimation unit 360 can estimate the signal-to-noise ratios of other optical signals belonging to the same group based on the result of estimation of the representative signal. For example, the communication quality estimation unit 360 can estimate the signal-to-noise ratios of other optical signals belonging to the same group as the estimated representative signal based on the noise characteristic information 420. For example, as described above, the noise figure for each wavelength can be specified by referring to the noise characteristic information 420. Therefore, the communication quality estimation unit 360 can estimate the signal-to-noise ratios of the other optical signals based on the signal-to-noise ratio of the representative signal by performing correction for each optical signal according to the difference in the noise figure between the representative signal and the other optical signals.
  • the specific correction amount according to the difference in the noise figure may be set arbitrarily.
  • the communication quality estimation unit 360 may estimate the maximum value or median value of the estimated signal-to-noise ratio as the signal-to-noise ratio of optical signals other than the representative signal.
  • the communication quality estimation unit 360 may use the signal-to-noise ratio of the representative signal as the signal-to-noise ratio of an optical signal other than the representative signal.
  • the estimation result output unit 370 outputs the results estimated by the communication quality estimation unit 360.
  • the estimation result output unit 370 may display the results estimated by the communication quality estimation unit 360 on a screen display device, or may transmit the results estimated by the communication quality estimation unit 360 to an external device or the like.
  • the estimation result output unit 370 can output the results estimated by the communication quality estimation unit 360 for each group determined by the group determination unit 330.
  • the terminal device 300 selects a representative signal from among the optical signals transmitted through the same path, and estimates the signal-to-noise ratio for the selected representative signal. In addition, when making the above selection, the terminal device 300 can make the selection based on the noise characteristic information 420.
  • NMS 410 manages optical communications transmitted through optical fiber.
  • NMS 410 may be a general network management system.
  • NMS 410 has route information indicating the route along which optical signals of each wavelength are transmitted.
  • NMS 410 can transmit route information to terminal device 300 in response to instructions from terminal device 300, etc.
  • Noise characteristic information 420 indicates the noise characteristics of amplifier 200, which is an optical amplifier. For example, in noise characteristic information 420, a noise figure, which is a value corresponding to the magnitude of noise, is indicated for each wavelength. As described above, FIG. 3 shows an example of noise characteristic information 420 when an erbium-doped fiber amplifier is used as amplifier 200. For example, information indicating the noise characteristics of each wavelength indicated by noise characteristic information 420 is obtained in advance by actually measuring the results of amplifying an optical signal using various types of amplifiers 200, and is stored in an external storage device, etc.
  • the noise characteristic information 420 may include information indicating the noise characteristics of each wavelength for each type of amplifier 200 that may have different noise characteristics, such as the type of rare earth added to the amplifier 200, the manufacturer of the amplifier 200, and each product type.
  • the noise characteristic information 420 may also include information indicating the noise characteristics originating from optical amplifiers other than those exemplified above.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the terminal device 300.
  • the group determination unit 330 groups the optical signals of each wavelength received by the receiver 320 so that the optical signals that have passed through the same optical fiber or amplifier 200 belong to the same group (step S101).
  • the representative signal selection unit 340 selects a representative signal that represents each group for each group that has been grouped by the group determination unit 330.
  • the representative signal selection unit 340 refers to the noise characteristic information 420 and selects a representative signal based on the results of the reference (step S102).
  • the received light data collection unit 350 collects signal information, such as a constellation waveform, for the optical signal of the wavelength selected as the representative signal by the representative signal selection unit 340 (step S103).
  • signal information such as a constellation waveform
  • the communication quality estimation unit 360 estimates the signal-to-noise ratio by inputting the signal information collected by the received optical data collection unit 350 into a pre-trained model (step S104).
  • the communication quality estimation unit 360 may also estimate the signal-to-noise ratio for other optical signals belonging to the same group based on the result of the estimation for the representative signal.
  • the estimation result output unit 370 outputs the result estimated by the communication quality estimation unit 360 (step S105). For example, the estimation result output unit 370 may display the result estimated by the communication quality estimation unit 360 on a screen display device, or may transmit the result estimated by the communication quality estimation unit 360 to an external device or the like.
  • the above is an example of the operation of the terminal device 300.
  • the terminal device 300 has a representative signal selection unit 340 and a communication quality estimation unit 360.
  • the communication quality estimation unit 360 can estimate the signal-to-noise ratio using the representative signal selected by the representative signal selection unit 340 from among the optical signals as a representative. This allows the terminal device 300 to reduce costs such as the amount of data when estimating the signal-to-noise ratio, the number of models to be managed, and computational resources.
  • the terminal device 300 also has a group determination unit 330.
  • the communication quality estimation unit 360 can estimate the signal-to-noise ratio for a representative signal selected from optical signals transmitted through the same path. As a result, more appropriate estimation can be performed while keeping costs down.
  • the configuration of the terminal device 300 is not limited to the example shown in FIG. 2.
  • FIG. 5 shows another example of the configuration of the terminal device 300.
  • the terminal device 300 may be composed of a selection device having a group determination unit 330 and a representative signal selection unit 340, and a terminal device having a received light data collection unit 350, a communication quality estimation unit 360, and an estimation result output unit 370.
  • the terminal device 300 may also have noise characteristic information 420 and the like in advance.
  • Fig. 6 is a diagram showing a hardware configuration example of an estimation device 500.
  • Fig. 7 is a block diagram showing a configuration example of the estimation device 500.
  • Fig. 8 is a block diagram showing a configuration example of a selection device 600.
  • an estimation device 500 that is an information processing device that estimates an optical signal to noise ratio will be described. Also, in the second embodiment of the present disclosure, a selection device 600 that selects an optical signal to be estimated will be described.
  • Fig. 6 shows an example of a hardware configuration of the estimation device 500. Referring to Fig. 6, the estimation device 500 has, as an example, the following hardware configuration.
  • ⁇ CPU Central Processing Unit
  • 501 (arithmetic unit)
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • Program group 504 loaded into RAM 503
  • a storage device 505 for storing the programs 504
  • a drive device 506 that reads and writes data from and to a recording medium 510 outside the information processing device.
  • a communication interface 507 that connects to a communication network 511 outside the information processing device
  • a bus 509 that connects each component
  • the estimation device 500 can realize the functions of the selection unit 521 and estimation unit 522 shown in FIG. 7 by having the CPU 501 acquire and execute the program group 504.
  • the program group 504 is stored in advance in the storage device 505 or ROM 502, for example, and is loaded into the RAM 503 or the like by the CPU 501 for execution as necessary.
  • the program group 504 may be supplied to the CPU 501 via the communication network 511, or may be stored in advance in the recording medium 510, and the drive device 506 may read out the programs and supply them to the CPU 501.
  • FIG. 6 shows an example of the hardware configuration of the estimation device 500.
  • the hardware configuration of the estimation device 500 is not limited to the above-mentioned case.
  • the estimation device 500 may be configured with only a part of the above-mentioned configuration, such as not having the drive device 506.
  • the CPU 501 may be a GPU as exemplified in the first embodiment.
  • the selection unit 521 selects a representative signal from among the optical signals that are candidates for estimation based on noise characteristic information that indicates the noise characteristics in the optical amplifier. For example, the selection unit 521 can select a representative signal based on information that indicates the noise characteristics in an optical amplifier that is present on the path along which the optical signal is transmitted.
  • the estimation unit 522 estimates the optical signal-to-noise ratio for the representative signal selected by the selection unit 521.
  • the estimation unit 522 may perform the above estimation using a known means, such as estimating the optical signal-to-noise ratio based on a model that has been learned in advance.
  • the estimation device 500 has a selection unit 521 and an estimation unit 522.
  • the estimation unit 522 can estimate the optical signal-to-noise ratio for the representative signal selected by the selection unit 521. This allows the estimation device 500 to reduce costs when estimating the signal-to-noise ratio.
  • the above-mentioned estimation device 500 can be realized by incorporating a predetermined program into an information processing device such as the estimation device 500.
  • a program that is another aspect of the present invention is a program for implementing a process in an information processing device such as the estimation device 500 to select a representative signal from optical signals that are estimation candidates based on noise characteristic information that indicates the noise characteristics in an optical amplifier, and estimate the optical signal-to-noise ratio for the selected representative signal.
  • the estimation method executed by an information processing device such as the above-mentioned estimation device 500 is a method in which the information processing device selects a representative signal from among the optical signals that are estimation candidates based on noise characteristic information that indicates the noise characteristics in the optical amplifier, and estimates the optical signal-to-noise ratio for the selected representative signal.
  • the invention is a program having the above-mentioned configuration, or a computer-readable recording medium having a program recorded thereon, or an estimation method, it can achieve the above-mentioned objective of the present disclosure by achieving the same actions and effects as the above-mentioned estimation device 500.
  • the selection device 600 that selects the optical signal to be estimated can also achieve the above-mentioned object of the present disclosure, similar to the above-mentioned estimation device 500.
  • FIG. 8 shows an example of the configuration of the selection device 600. Referring to FIG. 8, the selection device 600 has a selection unit 621. Note that the hardware configuration of the selection device 600 may be the same as that of the estimation device 500 described with reference to FIG. 6.
  • the selection unit 621 acquires noise characteristic information indicating the noise characteristics in the optical amplifier, and selects a representative signal for estimating the optical signal-to-noise ratio from among the optical signals that are candidates for estimating the optical signal-to-noise ratio based on the acquired noise characteristic information. For example, the selection device 600 outputs information indicating the representative signal selected by the selection unit 621 to an external device. In response to this, the external device, such as an estimation device, can perform estimation on the representative signal.
  • the selection device 600 can achieve the same action and effect as the estimation device 500 described above, and therefore can achieve the above-mentioned objective of the present disclosure.
  • (Appendix 1) a selection unit that selects a representative signal from among the optical signals that are candidates for estimation based on noise characteristic information indicating noise characteristics in the optical amplifier; an estimation unit that estimates an optical signal-to-noise ratio for the representative signal selected by the selection unit;
  • the estimation device according to claim 1, a group determination unit that groups optical signals that are candidates for estimation based on route information indicating a route along which the optical signals are transmitted;
  • the selection unit selects a representative signal for each of the groups obtained by the group determination unit.
  • (Appendix 3) 3.
  • the estimation device according to claim 2 The group determination unit performs grouping based on the path information such that optical signals that have passed through the same fiber and the same optical amplifier belong to the same group.
  • the estimation device further comprising: the noise characteristic information indicates a value corresponding to the noise magnitude for each wavelength, The selection unit selects a representative signal from among optical signals belonging to the same group based on a value corresponding to a noise magnitude indicated by the noise characteristic information. (Appendix 5) 5. The estimation device according to claim 4, The selection unit selects, from among the optical signals belonging to the same group, an optical signal having a highest value corresponding to a noise magnitude indicated by the noise characteristic information as a representative signal. (Appendix 6) 6.
  • the estimation device further comprising: The estimation unit estimates an optical signal-to-noise ratio for an optical signal other than the representative signal, after estimating an optical signal-to-noise ratio for the representative signal selected by the selection unit.
  • the estimation unit estimates an optical signal-to-noise ratio for an optical signal other than the representative signal based on a result of estimating the optical signal-to-noise ratio for the representative signal selected by the selection unit and the noise characteristic information.
  • An information processing device selecting a representative signal from among the candidate optical signals based on noise characteristic information indicating noise characteristics in the optical amplifier; An estimation method for estimating an optical signal-to-noise ratio for a selected representative signal.
  • the programs described in the above embodiments and appendices may be stored in a storage device or a computer-readable recording medium.
  • the recording medium may be a portable medium such as a flexible disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory.
  • Estimation system 100 Estimation system 200 Amplifier 300 Terminal device 310 Splitter 320 Receiver 321 O/E converter 322 AD converter 323 DSP 330 Group determination unit 340 Representative signal selection unit 350 Received light data collection unit 360 Communication quality estimation unit 370 Estimation result output unit 410 NMS 420 Noise characteristic information 500 Estimation device 501 CPU 502 ROM 503 RAM 504 Program group 505 Storage device 506 Drive device 507 Communication interface 508 Input/output interface 509 Bus 510 Recording medium 511 Communication network 521 Selection unit 522 Estimation unit 600 Selection device 621 Selection unit

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Abstract

推定装置５００は、光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択する選択部５２１と、前記選択部５２１が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する推定部５２２と、を有する。

Description

推定装置
　本発明は、推定装置、推定方法、記録媒体、選択装置に関する。
　光ネットワークにおいて、光信号対雑音比（ＯＳＮＲ：Optical Signal to Noise Ratio）を推定する際に用いられる技術が知られている。
　例えば、特許文献１には、同一経路上を伝送される光信号のＯＳＮＲのうち、最大／最小のＯＳＮＲを効率よく絞り込んで推定する方法が開示されている。具体的に、特許文献１によると、上記方法では、ベイズ最適化を利用して次に推定する波長を決定することで、推定するＯＳＮＲを絞り込んでいる。
特開２０２０－０３１４００号公報
Ｘｉａｏｊｕａｎ Ｘｉｅ ｅｔ ａｌ. "Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ－Ｂａｓｅｄ　Ｓｉｇｎａｌ－Ｔｏ－Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ　Ｄｉａｇｒａｍｓ"　Ｈｉｎｄａｗｉ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｖｏｌｕｍｅ　２０２０，　Ａｒｔｉｃｌｅ ＩＤ ８８４０３４０, ［令和５年３月２２日検索］，　＜URL：https://www.hindawi.com/journals/misy/2020/8840340/＞
　特許文献１に記載の技術の場合、ベイズ最適化により段階的に経路を代表する最大／最小のＯＳＮＲを絞り込む。そのため、ＯＳＮＲの推定を複数回繰り返す必要がある。その結果、ＯＳＮＲを推定する際のコストが依然としてかかってしまっていた。このように、特許文献１に記載の技術を用いたとしても、ＯＳＮＲを推定する際のコストを抑制することが難しい、という課題が生じていた。
　そこで、本発明は、上述した課題を解決することが可能な推定装置、推定方法、記録媒体、選択装置を提供することを目的の一つとする。
　かかる目的を達成するため本開示の一形態である推定装置は、
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択する選択部と、
　前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する推定部と、
　を有する
　という構成をとる。
　また、本開示の他の形態である推定方法は、
　情報処理装置が、
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、
　選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する
　という構成をとる。
　また、本開示の他の形態である記録媒体は、
　情報処理装置に、
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、
　選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する
　処理を実現させるためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。
　かかる目的を達成するため本開示の一形態である選択装置は、
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報を取得して、取得した前記ノイズ特性情報に基づいて、光信号対雑音比を推定する候補となる光信号の中から光信号対雑音比を推定する代表信号を選択する選択部を有する
　という構成をとる。
　上述したような各構成によると、上述したような課題を解決することができる。
光信号対雑音比（ＯＳＮＲ：Optical Signal to Noise Ratio）の一例を説明するための図である。 推定システムの構成例を示す図である。 ノイズ特性情報の一例を示す図である。 端局装置の動作例を示すフローチャートである。 端局装置の他の構成例を示す図である。 本開示の第２の実施形態における推定装置のハードウェア構成例を示す図である。 推定装置の構成例を示すブロック図である。 選択装置の構成例を示すブロック図である。
［第１の実施形態］
　本発明の第１の実施形態を図１から図５までを参照して説明する。図１は、光信号対雑音比（ＯＳＮＲ：Optical Signal to Noise Ratio）の一例を説明するための図である。図２は、推定システム１００の構成例を示す図である。図３は、ノイズ特性情報４２０の一例を示す図である。図４は、端局装置３００の動作例を示すフローチャートである。図５は、端局装置３００の他の構成例を示す図である。
　本開示の第１の実施形態では、コンスタレーション波形などのコヒーレント受信された信号情報に基づいて通信品質を推定する推定システム１００について説明する。例えば、推定システム１００は、信号情報を予め学習したモデルに入力することで、光信号対雑音比などの通信品質を推定する。なお、信号情報に基づく通信品質の推定について記載された文献としては、例えば、非特許文献１がある。
　また、後述するように、本開示における推定システム１００は、同じ経路で伝送された複数の光信号における光信号対雑音比の推定を、代表の光信号での推定値で代替することができる。例えば、推定システム１００は、光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報４２０に基づいて、同じ経路で伝送された複数の光信号のうち代表となる光信号を特定する。そして、推定システム１００は、特定した光信号について光信号対雑音比を推定する。なお、推定システム１００は、代表の光信号を一つのみ特定してもよいし、複数特定してもよい。
　なお、光信号対雑音比は、信号強度と雑音強度の比を表す値である。例えば、光信号対雑音比は、光増幅器で付加される自然放射増幅光（ＡＳＥ：Amplified Spontaneous Emission）により雑音が乗ることで悪化する。図１は、光の増幅と雑音との関係の一例を示している。図１を参照すると、光ネットワークにおいては、光増幅器を通過するごとに光増幅器由来の雑音が追加され、光信号対雑音比が悪化していることが分かる。
　推定システム１００は、光ファイバに９６波長や１２８波長など複数波長の光信号を重畳して通信する光波長多重通信（ＷＤＭ： Wavelength Division Multiplexing）を行うシステムである。図２は、推定システム１００の構成例を示している。図２を参照すると、推定システム１００は、例えば、アンプ２００と、端局装置３００と、ＮＭＳ（Network Management System）４１０と、ノイズ特性情報４２０と、を含んでいる。
　アンプ２００は、光信号を増幅する光増幅器である。アンプ２００は、光信号の伝送距離に応じて、伝送経路上に任意の間隔で設置されている。
　一例として、アンプ２００は、エルビウム添加ファイバ増幅器（EDFA :Erbium Doped Fiber Amplifier）である。アンプ２００では、励起光と信号光とを合波して、エルビウムを添加した光ファイバ内に通すことで、光信号の信号強度を増幅させることができる。ただし、図１で例示したように、アンプ２００により光信号の信号強度が増幅する一方で光信号に雑音も乗ることとなる。
　なお、アンプ２００は、エルビウム添加ファイバ増幅器以外であってもよい。例えば、アンプ２００は、プラセオジムやツリウムなどエルビウム以外の希土類を添加したファイバを用いた光増幅器などであってもよい。
　端局装置３００は、他方に位置する端局装置３００などが送信した光信号を受信する処理装置である。また、端局装置３００は、光信号対雑音比の推定を行うことができる。図２を参照すると、端局装置３００は、例えば、分波器３１０と、受信機３２０と、を有している。端局装置３００は、重畳して伝送する波長の数に応じた受信機３２０を有してよい。また、端局装置３００は、上記構成のほか、グループ判定部３３０と、代表信号選択部３４０と、受信光データ収集部３５０と、通信品質推定部３６０と、推定結果出力部３７０と、を有することができる。例えば、端局装置３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、記憶装置と、を有している。端局装置３００は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上記各処理部を実現してよい。
　なお、演算処理部は、上述したＣＰＵの代わりに、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、量子プロセッサ、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを有してもよい。
　分波器３１０は、光ファイバを伝送してきた波長の異なる複数の光信号を波長ごとに分波する。例えば、光波長多重通信では、複数の波長が重畳して光ファイバを伝送する。分波器３１０は、重畳して伝送する複数の波長を波長ごとに分波することができる。
　受信機３２０は、分波器３１０が分波した光信号を受信して、ＯＥ（Optical signal / Electrical signal）変換やＡＤ（Analog / Digital）変換などを行う。図２を参照すると、受信機３２０は、ＯＥ変換部３２１と、ＡＤ変換部３２２と、ＤＳＰ（Digital Signal Processer）３２３と、を有している。
　例えば、ＯＥ変換部３２１は、分波器３１０から受信した光信号を電気信号に変換する。また、ＡＤ変換部３２２は、ＯＥ変換部３２１が出力するアナログ信号をデジタル信号に変換する。また、ＤＳＰ３２３は、デジタル信号に基づく所定の処理を行う。例えば、ＤＳＰ３２３は、誤り訂正符号化処理や光信号対雑音比を推定するために必要となる各種処理などを行うことができる。ＤＳＰ３２３が行う処理は一般的なものであってよい。
　グループ判定部３３０は、受信機３２０が受信した各波長の光信号のうち、同じ経路で伝送された光信号を特定する。そして、グループ判定部３３０は、同じ経路で伝送された光信号が同一のグループに属するように、各光信号をグループ化する。換言すると、グループ判定部３３０は、推定候補となる各波長の光信号のうち、同じ光ファイバやアンプ２００を経由した光信号が同一のグループに属するように、各波長の光信号をグループ分けする。
　例えば、グループ判定部３３０は、光ファイバを伝送する光通信を管理するＮＭＳ４１０から経路情報などを取得することにより、受信機３２０が受信した各波長の光信号のうち、同じ経路で伝送された光信号を特定する。そして、グループ判定部３３０は、特定した結果に応じてグループ分けを行う。このように、グループ判定部３３０は、ＮＭＳ４１０から各光信号が伝送する経路を示す経路情報などを取得することで、光信号のグループ分けを行うことができる。
　代表信号選択部３４０は、グループ判定部３３０がグループ分けを行ったグループごとに、グループを代表する代表信号を選択する。換言すると、代表信号選択部３４０は、同じ経路を伝送した光信号の中から代表信号を選択する。代表信号選択部３４０は、代表信号として一つの光信号を選択してもよいし、複数の光信号を選択してもよい。
　本開示の場合、代表信号選択部３４０は、光増幅器であるアンプ２００におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報４２０を参照して、参照した結果に応じて代表信号を選択することができる。例えば、図３は、アンプ２００としてエルビウム添加ファイバ増幅器を用いる場合におけるノイズ特性情報４２０の一例を示している。図３を参照すると、ノイズ特性情報４２０では、雑音の大きさに応じた値である雑音指数を波長ごとに示している。図３で示す例の場合、雑音指数の値が大きいほど雑音が大きくなることを示している。従って、例えば、図３の例では、１５４０ｎｍ辺りの波長において最も雑音が乗ることが分かる。
　代表信号選択部３４０は、上記のようなノイズ特性情報４２０を参照して、同一グループに含まれる各波長に対応する雑音指数を特定することで、代表信号を選択する。例えば、代表信号選択部３４０は、グループに含まれる各波長に対応する雑音指数を特定する。そして、代表信号選択部３４０は、特定した雑音指数が最も高くなる波長の光信号を代表信号として選択することができる。
　また、代表信号選択部３４０は、同じグループに含まれる光信号のうち、雑音指数が最も高くなる波長の光信号以外を代表信号として選択してもよい。例えば、代表信号選択部３４０は、同じグループに含まれる光信号のうち雑音指数が最も低くなる波長の光信号を代表信号として選択してもよい。代表信号選択部３４０は、同じグループに含まれる光信号のうち雑音指数が中央に位置する波長の光信号を代表信号として選択してもよい。また、代表信号選択部３４０は、所定時間ごとに選択する代表信号を切り替えるよう構成してもよいし、雑音指数が最も高くなる波長の光信号と雑音指数が最も低くなる波長の光信号とを選択するなど、複数の光信号を代表信号として選択してもよい。
　なお、後述するように、ノイズ特性情報４２０では、アンプ２００に添加されている希土類の種類、アンプ２００の製造元、製品種別ごとなど、ノイズ特性が異なる可能性のあるアンプ２００の種別ごとに各波長のノイズ特性を示す情報を含むことができる。代表信号選択部３４０は、経路上に存在する各アンプ２００に対応するノイズ特性を示す情報のうち、代表信号を選択する際に用いるノイズ特性を示す情報を、任意の方法を用いて決定するよう構成してもよい。例えば、代表信号選択部３４０は、端局装置３００の最も近くに存在するアンプ２００に対応するノイズ特性を示す情報を、代表信号を選択する際に用いるものと決定することができる。また、代表信号選択部３４０は、経路上に存在するアンプ２００のうち、最も数の多い種別のアンプ２００に対応するノイズ特性を示す情報を、代表信号を選択する際に用いるものと決定してもよい。なお、代表信号選択部３４０は、経路上に存在する各アンプ２００の種別それぞれに対応するノイズ特性を示す情報を用いて、代表信号を選択してもよい。例えば、代表信号選択部３４０は、複数のノイズ特性を示す情報に基づく雑音指数の合計値や平均値などを算出した結果を用いて、代表信号を選択してもよい。
　受信光データ収集部３５０は、代表信号選択部３４０が代表信号として選択した波長の光信号について、コンスタレーション波形などの信号情報を収集する。
　通信品質推定部３６０は、受信光データ収集部３５０が収集した信号情報を予め学習したモデルに入力することで、信号対雑音比の推定を行うなど、通信品質の推定を行う。通信品質推定部３６０は、既知の技術を用いて上記推定を行ってよい。例えば、通信品質推定部３６０は、信号情報の入力に応じて信号対雑音比の推定結果などを出力するよう、予め教師データなどを用いて学習したモデルを有している。通信品質推定部３６０は、上記のような学習済みモデルに対して信号情報を入力することで、信号対雑音比の推定結果などを取得することができる。
　また、通信品質推定部３６０は、代表信号について推定した結果に基づいて、同じグループに属するほかの光信号について信号対雑音比の推定を行うことができる。例えば、通信品質推定部３６０は、ノイズ特性情報４２０に基づいて、推定した代表信号と同じグループに属するほかの光信号について信号対雑音比の推定を行うことができる。例えば、上述したように、ノイズ特性情報４２０を参照することで、波長ごとの雑音指数を特定することができる。そこで、通信品質推定部３６０は、代表信号とそのほか光信号における雑音指数の差異に応じた補正を各光信号について行うことで、代表信号の信号対雑音比に基づいてそのほかの光信号の信号対雑音比を推定することができる。なお、雑音指数の差異に応じた具体的な補正量などは任意に設定してよい。また、同じグループにおいて複数の代表信号について信号対雑音比の推定を行った場合、通信品質推定部３６０は、推定した信号対雑音比の最大値や中央値などを、代表信号以外の光信号における信号対雑音比として推定してもよい。通信品質推定部３６０は、代表信号以外の光信号における信号対雑音比として、代表信号の信号対雑音比を採用してもよい。
　推定結果出力部３７０は、通信品質推定部３６０が推定した結果を出力する。例えば、推定結果出力部３７０は、画面表示装置に上に通信品質推定部３６０が推定した結果を表示させてもよいし、そのほか外部装置などに対して通信品質推定部３６０が推定した結果を送信してもよい。なお、推定結果出力部３７０は、グループ判定部３３０が判定したグループごとに、通信品質推定部３６０が推定した結果を出力することができる。
　例えば、以上のように、端局装置３００は、同じ経路を伝送した光信号の中から代表信号を選択して、選択した代表信号について信号対雑音比を推定する。また、端局装置３００は、上記選択を行う際、ノイズ特性情報４２０に基づく選択を行うことができる。
　ＮＭＳ４１０は、光ファイバを伝送する光通信を管理する。ＮＭＳ４１０は、一般的なネットワークマネジメントシステムであってよい。例えば、ＮＭＳ４１０は、各波長の光信号が伝送する経路を示す経路情報を有している。ＮＭＳ４１０は、端局装置３００からの指示などに応じて、経路情報を端局装置３００に対して送信することができる。
　ノイズ特性情報４２０は、光増幅器であるアンプ２００におけるノイズ特性を示している。例えば、ノイズ特性情報４２０では、雑音の大きさに応じた値である雑音指数が波長ごとに示されている。上述したように、アンプ２００としてエルビウム添加ファイバ増幅器を用いる場合におけるノイズ特性情報４２０の一例が図３である。例えば、ノイズ特性情報４２０が示す各波長のノイズ特性を示す情報は、各種別のアンプ２００を用いて光信号を増幅した結果を実際に測定することなどにより予め取得され、外部の記憶装置などに格納されている。
　なお、ノイズ特性情報４２０では、アンプ２００に添加されている希土類の種類、アンプ２００の製造元、製品種別ごとなど、ノイズ特性が異なる可能性のあるアンプ２００の種別ごとに各波長のノイズ特性を示す情報を含むことができる。また、ノイズ特性情報４２０は、上記例示した以外の光増幅器由来のノイズ特性を示す情報を含んでもよい。
　以上が、推定システム１００の構成例である。続いて、図４を参照して、端局装置３００の動作例について説明する。
　図４は、端局装置３００の動作例を示すフローチャートである。図４を参照すると、グループ判定部３３０は、受信機３２０が受信した各波長の光信号のうち、同じ光ファイバやアンプ２００を経由した光信号が同一のグループに属するように、各波長の光信号をグループ分けする（ステップＳ１０１）。
　代表信号選択部３４０は、グループ判定部３３０がグループ分けを行ったグループごとに、グループを代表する代表信号を選択する。例えば、代表信号選択部３４０は、ノイズ特性情報４２０を参照して、参照した結果に基づいて代表信号を選択する（ステップＳ１０２）。
　受信光データ収集部３５０は、代表信号選択部３４０が代表信号として選択した波長の光信号について、コンスタレーション波形などの信号情報を収集する（ステップＳ１０３）。
　通信品質推定部３６０は、受信光データ収集部３５０が収集した信号情報を予め学習したモデルに入力することで、信号対雑音比の推定を行う（ステップＳ１０４）。また、通信品質推定部３６０は、代表信号について推定した結果に基づいて、同じグループに属するほかの光信号について信号対雑音比の推定を行ってもよい。
　推定結果出力部３７０は、通信品質推定部３６０が推定した結果を出力する（ステップＳ１０５）。例えば、推定結果出力部３７０は、画面表示装置に上に通信品質推定部３６０が推定した結果を表示させてもよいし、そのほか外部装置などに対して通信品質推定部３６０が推定した結果を送信してもよい。
　以上が、端局装置３００の動作例である。
　このように、端局装置３００は、代表信号選択部３４０と通信品質推定部３６０とを有している。このような構成によると、通信品質推定部３６０は、各光信号のうち代表信号選択部３４０が選択した代表信号を代表として、信号対雑音比の推定を行うことができる。これにより、端局装置３００は、信号対雑音比を推定する際におけるデータ量、管理するモデル数、計算リソースなどのコストを抑制することができる。
　また、端局装置３００は、グループ判定部３３０を有している。このような構成によると、通信品質推定部３６０は、同じ経路を伝送した光信号の中から選択した代表信号について信号対雑音比の推定を行うことができる。その結果、コストを抑制しつつより適切な推定を行うことができる。
　なお、端局装置３００の構成は、図２で例示した場合に限定されない。例えば、図５は、端局装置３００の他の構成例を示している。図５で例示するように、端局装置３００は、グループ判定部３３０と代表信号選択部３４０とを有する選択装置と、受信光データ収集部３５０と、通信品質推定部３６０と、推定結果出力部３７０と、を有する端局装置と、から構成されてもよい。また、端局装置３００がノイズ特性情報４２０などを予め有していてもよい。
［第２の実施形態］
　次に、本開示の第２の実施形態について、図６から図８までを参照して説明する。図６は、推定装置５００のハードウェア構成例を示す図である。図７は、推定装置５００の構成例を示すブロック図である。図８は、選択装置６００の構成例を示すブロック図である。
　本開示の第２の実施形態においては、光信号対雑音比を推定する情報処理装置である推定装置５００について説明する。また、本開示の第２の実施形態においては、推定対象となる光信号を選択する選択装置６００について説明する。図６は、推定装置５００のハードウェア構成例を示している。図６を参照すると、推定装置５００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）５０１（演算装置）
　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）５０２（記憶装置）
　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）５０３（記憶装置）
　・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム群５０４
　・プログラム群５０４を格納する記憶装置５０５
　・情報処理装置外部の記録媒体５１０の読み書きを行うドライブ装置５０６
　・情報処理装置外部の通信ネットワーク５１１と接続する通信インタフェース５０７
　・データの入出力を行う入出力インタフェース５０８
　・各構成要素を接続するバス５０９
　また、推定装置５００は、プログラム群５０４をＣＰＵ５０１が取得して当該ＣＰＵ５０１が実行することで、図７に示す選択部５２１、推定部５２２としての機能を実現することができる。なお、プログラム群５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＯＭ５０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１がＲＡＭ５０３などにロードして実行する。また、プログラム群５０４は、通信ネットワーク５１１を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５１０に格納されており、ドライブ装置５０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。
　なお、図６は、推定装置５００のハードウェア構成例を示している。推定装置５００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、推定装置５００は、ドライブ装置５０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。また、ＣＰＵ５０１は、第１の実施形態で例示したＧＰＵなどであってもよい。
　選択部５２１は、光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択する。例えば、選択部５２１は、光信号が伝送する経路上に存在する光増幅器におけるノイズ特性を示す情報に基づいて代表信号を選択することができる。
　推定部５２２は、選択部５２１が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する。推定部５２２は、予め学習したモデルに基づいて光信号対雑音比を推定するなど、既知の手段を用いて上記推定を行ってよい。
　このように、推定装置５００は、選択部５２１と推定部５２２とを有している。このような構成によると、推定部５２２は、選択部５２１が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定することができる。これにより、推定装置５００は、信号対雑音比を推定する際におけるコストを抑制することができる。
　なお、上述した推定装置５００は、当該推定装置５００などの情報処理装置に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、推定装置５００などの情報処理装置に、光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する、処理を実現するためのプログラムである。
　また、上述した推定装置５００などの情報処理装置により実行される推定方法は、情報処理装置が、光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する、という方法である。
　上述した構成を有する、プログラム、又は、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体、又は、推定方法、の発明であっても、上述した推定装置５００と同様の作用・効果を奏するために、上述した本開示の目的を達成することができる。
　また、推定対象となる光信号を選択する選択装置６００も、上述した推定装置５００と同様に、上述した本開示の目的を達成することができる。図８は、選択装置６００の構成例を示している。図８を参照すると、選択装置６００は、選択部６２１を有している。なお、選択装置６００のハードウェア構成は、図６を参照して説明した推定装置５００と同様であってよい。
　選択部６２１は、光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報を取得して、取得した前記ノイズ特性情報に基づいて、光信号対雑音比を推定する候補となる光信号の中から光信号対雑音比を推定する代表信号を選択する。例えば、選択装置６００は、選択部６２１が選択した代表信号を示す情報を外部装置へと出力する。これに応じて、推定装置などの外部装置は、代表信号に対する推定を行うことができる。
　例えば、上述したような構成を有する選択装置６００であっても、上述した推定装置５００と同様の作用・効果を奏するために、上述した本開示の目的を達成することができる。なお、同様の構成を有するプログラム、又は、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体、又は、選択方法、の発明であっても、同様である。
　＜付記＞
　上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における推定装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択する選択部と、
　前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する推定部と、
　を有する
　推定装置。
（付記２）
　付記１に記載の推定装置であって、
　光信号が伝送する経路を示す経路情報に基づいて推定候補となる光信号をグループ分けするグループ判定部を有し、
　前記選択部は、前記グループ判定部がグループ分けしたグループごとに代表信号を選択する
　推定装置。
（付記３）
　付記２に記載の推定装置であって、
　前記グループ判定部は、同一のファイバと同一の光増幅器を経由した光信号が同一のグループに属するように、前記経路情報に基づいてグループ分けを行う
　推定装置。
（付記４）
　付記１から付記３までのうちのいずれか１項に記載の推定装置であって、
　前記ノイズ特性情報は、雑音の大きさに応じた値を波長ごとに示しており、
　前記選択部は、同一のグループに属する光信号の中から前記ノイズ特性情報が示す雑音の大きさに応じた値に基づいて代表信号を選択する
　推定装置。
（付記５）
　付記４に記載の推定装置であって、
　前記選択部は、同一のグループに属する光信号のうち、前記ノイズ特性情報が示す雑音の大きさに応じた値が最も高くなる光信号を代表信号として選択する
　推定装置。
（付記６）
　付記１から付記５までのうちのいずれか１項に記載の推定装置であって、
　前記推定部は、前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定した後、代表信号とは異なる光信号について光信号対雑音比を推定する
　推定装置。
（付記７）
　付記６に記載の推定装置であって、
　前記推定部は、前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定した結果と前記ノイズ特性情報とに基づいて、代表信号とは異なる光信号について光信号対雑音比を推定する
　推定装置。
（付記８）
　情報処理装置が、
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、
　選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する
　推定方法。
（付記９）
　情報処理装置に、
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、
　選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する
　処理を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
（付記１０）
　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報を取得して、取得した前記ノイズ特性情報に基づいて、光信号対雑音比を推定する候補となる光信号の中から光信号対雑音比を推定する代表信号を選択する選択部を有する
　選択装置。
　なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
　以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
１００　推定システム
２００　アンプ
３００　端局装置
３１０　分波器
３２０　受信機
３２１　ＯＥ変換部
３２２　ＡＤ変換部
３２３　ＤＳＰ
３３０　グループ判定部
３４０　代表信号選択部
３５０　受信光データ収集部
３６０　通信品質推定部
３７０　推定結果出力部
４１０　ＮＭＳ
４２０　ノイズ特性情報
５００　推定装置
５０１　ＣＰＵ
５０２　ＲＯＭ
５０３　ＲＡＭ
５０４　プログラム群
５０５　記憶装置
５０６　ドライブ装置
５０７　通信インタフェース
５０８　入出力インタフェース
５０９　バス
５１０　記録媒体
５１１　通信ネットワーク
５２１　選択部
５２２　推定部
６００　選択装置
６２１　選択部

 

Claims (10)

  1. 　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択する選択部と、
    　前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する推定部と、
    　を有する
    　推定装置。
  2. 　請求項１に記載の推定装置であって、
    　光信号が伝送する経路を示す経路情報に基づいて推定候補となる光信号をグループ分けするグループ判定部を有し、
    　前記選択部は、前記グループ判定部がグループ分けしたグループごとに代表信号を選択する
    　推定装置。
  3. 　請求項２に記載の推定装置であって、
    　前記グループ判定部は、同一のファイバと同一の光増幅器を経由した光信号が同一のグループに属するように、前記経路情報に基づいてグループ分けを行う
    　推定装置。
  4. 　請求項１に記載の推定装置であって、
    　前記ノイズ特性情報は、雑音の大きさに応じた値を波長ごとに示しており、
    　前記選択部は、同一のグループに属する光信号の中から前記ノイズ特性情報が示す雑音の大きさに応じた値に基づいて代表信号を選択する
    　推定装置。
  5. 　請求項４に記載の推定装置であって、
    　前記選択部は、同一のグループに属する光信号のうち、前記ノイズ特性情報が示す雑音の大きさに応じた値が最も高くなる光信号を代表信号として選択する
    　推定装置。
  6. 　請求項１に記載の推定装置であって、
    　前記推定部は、前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定した後、代表信号とは異なる光信号について光信号対雑音比を推定する
    　推定装置。
  7. 　請求項６に記載の推定装置であって、
    　前記推定部は、前記選択部が選択した代表信号について光信号対雑音比を推定した結果と前記ノイズ特性情報とに基づいて、代表信号とは異なる光信号について光信号対雑音比を推定する
    　推定装置。
  8. 　情報処理装置が、
    　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、
    　選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する
    　推定方法。
  9. 　情報処理装置に、
    　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報に基づいて、推定候補となる光信号の中から代表信号を選択し、
    　選択した代表信号について光信号対雑音比を推定する
    　処理を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  10. 　光増幅器におけるノイズ特性を示すノイズ特性情報を取得して、取得した前記ノイズ特性情報に基づいて、光信号対雑音比を推定する候補となる光信号の中から光信号対雑音比を推定する代表信号を選択する選択部を有する
    　選択装置。
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