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技術 通信装置、及び通信方法

出願人 富士通株式会社
発明者 谷村崇仁星田剛司
出願日 2018年11月14日 (2年6ヶ月経過) 出願番号 2018-214107
公開日 2020年6月4日 (11ヶ月経過) 公開番号 2020-088402
状態 未査定
技術分野 光通信システム デジタル伝送の保守管理
主要キーワード 時刻インデックス 模擬状態 問題検出 機械学習モデル 想定範囲 光フロントエンド 許容出力 ソフトウエア層
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (13)

課題

光伝送路の柔軟な監視を実現する通信装置を提供する。

解決手段

光通信システムで用いられる通信装置は、運用前に光伝送路の正常状態を学習する学習モードと、運用中に前記光伝送路の状態を監視する監視モードとの間を切り替えるモード切換器と、前記監視モードが選択されているときに、前記学習モードによって決定された予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出する異常検出器と、前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力するデータ書き出し器と、を有する。

概要

背景

スマートフォンに代表される情報通信端末の普及、IoT(Internet of Things)技術の進展などにより、大容量かつ高速光通信システムへの需要がますます高まっている。高速・大容量の通信を実現するために、コヒーレント方式による100Gbpsを超える光ネットワークが普及しつつある。コヒーレント方式では、受信した光信号局発光検波し、電気信号への変換後にデジタル信号処理によって、伝送路で発生する波形歪を補償する。従来必要とされていた個別の波長分散補償器や、その挿入損失を補償するための光増幅器を省略できるため、システムの小型化と低コスト化が可能である。

一方で、光通信ネットワークシステムは複雑化しており、その仕様接続方法オープンにして、常識的なコストで安定的に運用・管理することが求められている。伝送路またはネットワークの状態を自動的に監視して異常の兆候を早期に検出し、問題を解決するシステムが望まれる。

デジタルコヒーレントレシーバ光伝送路パラメータを継続的にモニタする構成が提案されている(たとえば、非特許文献1参照)。

概要

光伝送路の柔軟な監視を実現する通信装置を提供する。光通信システムで用いられる通信装置は、運用前に光伝送路の正常状態を学習する学習モードと、運用中に前記光伝送路の状態を監視する監視モードとの間を切り替えるモード切換器と、前記監視モードが選択されているときに、前記学習モードによって決定された予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出する異常検出器と、前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力するデータ書き出し器と、を有する。

目的

本発明は、柔軟な伝送路の監視を実現する通信装置と通信方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

光通信システムで用いられる通信装置であって、運用前に光伝送路正常状態を学習する学習モードと、運用中に前記光伝送路の状態を監視する監視モードとの間を切り替えるモード切換器と、前記監視モードが選択されているときに、前記学習モードによって決定された予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出する異常検出器と、前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力するデータ書き出し器と、を有する通信装置。

請求項2

前記波形データを一時的に保存する一時記憶装置と、をさらに有し、前記データ書き出し器は、前記異常が検出されたときに前記異常検出器から書き出し命令受け取り、前記異常が検出されたときの前記波形データを前記一時記憶装置から書き出して、外部のストレージに保存することを特徴とする請求項1に記載の通信装置。

請求項3

前記光伝送路に生じる物理変化模擬するシミュレータ、をさらに有し、前記学習モードで、前記異常検出器は、前記物理変化の模擬状態を含めて前記光伝送路の前記正常状態を学習して、前記予測モデルを決定することを特徴とする請求項1または2に記載の通信装置。

請求項4

前記光伝送路から受信された光信号電気信号に変換する光電気変換器と、前記電気信号をデジタルサンプリングするアナログデジタル変換器と、前記光伝送路の状態をモニタする1以上のモニタと、をさらに有し、前記アナログ/デジタル変換器から出力されるデジタルサンプリングデータは前記モニタと前記異常検出器に入力され、前記学習モードで、前記異常検出器は、前記モニタで得られる実測値と、初期予測モデルを用いて前記デジタルサンプリングデータから計算される第1予測値とに基づいて、前記予測モデルを決定する、ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の通信装置。

請求項5

前記監視モードで、前記異常検出器は、前記モニタで得られる前記実測値と、決定された前記予測モデルを用いて前記デジタルサンプリングデータから計算される第2予測値とに基づいて、前記異常を検出することを特徴とする請求項4に記載の通信装置。

請求項6

光通信システムにおける通信方法であって、通信装置にて光伝送路の正常状態を学習して予測モデルを決定し、前記通信装置の運用中に、決定された前記予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出し、前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力する、ことを特徴とするを有する通信方法。

請求項7

現在の波形データに対して前記異常の検出処理を行う間、前記現在の波形データを一時記憶装置に保存し、前記異常が検出されたときに、前記現在の波形データを前記一時記憶装置から書き出して、外部のストレージに保存することを特徴とする請求項6に記載の通信方法。

技術分野

0001

本発明は、通信装置、及び通信方法に関する。

背景技術

0002

スマートフォンに代表される情報通信端末の普及、IoT(Internet of Things)技術の進展などにより、大容量かつ高速光通信システムへの需要がますます高まっている。高速・大容量の通信を実現するために、コヒーレント方式による100Gbpsを超える光ネットワークが普及しつつある。コヒーレント方式では、受信した光信号局発光検波し、電気信号への変換後にデジタル信号処理によって、伝送路で発生する波形歪を補償する。従来必要とされていた個別の波長分散補償器や、その挿入損失を補償するための光増幅器を省略できるため、システムの小型化と低コスト化が可能である。

0003

一方で、光通信ネットワークシステムは複雑化しており、その仕様接続方法オープンにして、常識的なコストで安定的に運用・管理することが求められている。伝送路またはネットワークの状態を自動的に監視して異常の兆候を早期に検出し、問題を解決するシステムが望まれる。

0004

デジタルコヒーレントレシーバ光伝送路パラメータを継続的にモニタする構成が提案されている(たとえば、非特許文献1参照)。

0005

特開平11−008590号公報

先行技術

0006

F.N.Hauske,et al.,“Optical Performance Monitoring in Digital Coherent Receivers,”IEEE Journal of Lightwave Technology,vol.27,no.16,pp.3623-3631.Aug.15,2009

発明が解決しようとする課題

0007

デジタルコヒーレントレシーバでの公知のモニタ方法では、デジタル信号プロセッサ(DSP)に設定されている固定的な指標を用いるため、監視の柔軟性に欠け設計範囲を超えて詳細な分析を行うことが難しい。

0008

本発明は、柔軟な伝送路の監視を実現する通信装置と通信方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0009

一つの態様では、光通信システムで用いられる通信装置は、
運用前に光伝送路の正常状態を学習する学習モードと、運用中に前記光伝送路の状態を監視する監視モードとの間を切り替えるモード切換器と、
前記監視モードが選択されているときに、前記学習モードによって決定された予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出する異常検出器と、
前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力するデータ書き出し器と、
を有する。

発明の効果

0010

光通信ネットワークにおける伝送路の柔軟な監視が実現する。

図面の簡単な説明

0011

実施形態の通信装置が適用される光通信システムの模式図である。
実施形態の通信装置が適用される光トランシーバの模式図である。
実施形態の光受信器の構成例を示す図である。
光受信器の設置・再起動時のフローチャートである。
光受信器の学習モードのフローチャートである。
異常検出器の構成例と学習時の動作例である。
光受信器の運用時のフローチャートである。
運用時の異常検出器の動作例である。
異常スコアの出力例を示す図である。
学習モードで許容範囲内伝送路変動シミュレーションする構成例である。
学習モードで許容範囲内の伝送路変動をシミュレーションする構成例である。
波形品質モニタにしたがった伝送路変動量の制御例である。

実施例

0012

伝送路の状態を柔軟に監視するひとつの方法として、受信側でデジタル変換後の波形データをすべて外部のストレージに出力(ストリーミング)し、ソフトウエア層解析することが考えられる。現実に伝送路から得られる波形データを保存することで、伝送路の問題を詳細に分析することができる。しかし、すべての波形データをストリーミングで出力するため、問題検出に不要なデータが大量に含まれ、リソースが無駄になる。

0013

実施形態では、光受信側で伝送路の異常またはその予兆が検出された時点の伝送データを抽出して外部のストレージに出力することで、リソースを節約し、かつ事後の詳細な分析を可能にする。

0014

また、運用上問題がない場合にも伝送路の変動によって擬陽性アラートが発せられる過剰アラートを抑制するために、合理的な異常判定基準をあらかじめ通信装置に学習させて、異常判定の精度を高める。一例として、運用上支障をきたさない許容範囲内のずれまたは変化を含めて、ネットワークの「正常状態」として通信装置に機械学習させる。

0015

図1Aは、実施形態の構成と手法が適用される光通信システム1の概略図である。光通信システム1では、光送信器(「Tx」と表記)10Tと、光受信器(「Rx」と表記)10Rが光伝送路7によって接続されている。光送信器10Tと光受信器10Rは、ともに通信装置の一例である。

0016

光伝送路7は、光ファイバケーブル2と、中継器(または光増幅器)4、5を含む。光ファイバを用いた伝送路では、光信号はファイバ伝搬中に波長分散偏波分散偏波依存損失(PDL)等の物理的な変化を受ける。光伝送路7で起きる物理的な変化は、波形劣化の原因となる。光伝送路7に挿入された中継器4,5等の装置の特性劣化によっても、波形は劣化する。したがって、光伝送路7の状態を監視して、伝送品質を維持することが求められる。

0017

図1Bは、実施形態の通信装置が適用される別の例として、光トランシーバ10の概略構成を示す。光通信は双方向で行われるため、通信装置は一般的に、送信器受信器の両方の機能を備えている。光トランシーバ10は、たとえば、プラガブル光トランシーバモジュールであり、光フロントエンド回路11と、光源ユニット22と、DSP20がパッケージ内に収容されている。光トランシーバ10はプラガブルコネクタ14によって、たとえばクライアント側の伝送装置挿抜可能に接続され得る。

0018

光フロントエンド回路11の光電気(O/E)変換部101には、光伝送路8から受信された光信号が入力される。光信号は、電気信号に変換されてDSP20に出力される。電気光(E/O)変換部102は、DSP20から入力されるデータ信号を光信号に変換し、光信号を光伝送路9に出力する。

0019

DSP20は、受信信号波長分散補償適応等化周波数オフセット補償キャリア位相補償等、誤り訂正復号等のデジタル処理を施し、復号された信号を出力する。DSP20の送信側では、送信すべきデータ信号に誤り訂正符号化、データの論理値に応じた電界情報位相振幅)へのマッピング波形処理等を施して、E/O変換部102に出力する。E/O変換部で光信号に変換されて光伝送路9に出力される。

0020

光トランシーバ10はまた、メモリ13とプロセッサ15を有する。プロセッサ15はDSP20の一部であってもよいし、FPGA(Field Programmable Gate Array)のような別個論理デバイスであってもよい。実施形態では、後述するように、プロセッサ15をネットワーク異常(anomaly)の監視・検出装置として機能させる。

0021

図2は、実施形態の光受信器10Rの構成例である。光受信器10Rは、光フロントエンド回路11Rと、アナログデジタルコンバータADC)12a〜12dと、DSP20と、一時記憶装置130と、ネットワーク監視部150を有する。一時記憶装置130は、メモリ13の一部であってもよい。ネットワーク監視部150は、プロセッサ15により実現される。

0022

光受信器10Rは、たとえばDP−QPSK(Dual Polarization-Quadrature Phase Shift Keying:偏波多重4値位相変調)方式で変調された光信号を受信する。光フロントエンド回路11Rは、入力された光信号を互いに直交するX偏波とY偏波に分離し、光源ユニット22(図1B参照)からの局発光を用いて、90°ハイブリッド光ミキサで偏波ごとに同相(I)成分と90°位相(Q)成分を検波する。各偏波の各位相成分(XI、XQ、YI、YQ)は対応する受光素子で検出され、電圧信号に変換されて、4つのアナログ電気信号が出力される。

0023

ADC12a〜12dは、アナログ電気信号をデジタルサンプリングして、デジタル波形をDSP20とネットワーク監視部150に供給する。このデジタル波形は、運用中は一時記憶装置130に一定時間、保持される。運用前の学習時にもデジタル波形が一時記憶装置130に記録されてもよいが、学習中は、入力されるデジタル波形は順次上書きされる。

0024

DSP20は、波長分散補償器201、アダプティブ等化器202、周波数オフセット補償器203、キャリア位相補償器204、FEC(Forward Error Correction:前方誤り訂正)部205を有する。波長分散補償器201は、波長分散による信号波形の歪みを補償する。

0025

アダプティブ等化器202は、偏波モード分散による信号波形の歪みを補償する。アダプティブ等化器202はPMD(Polarization Mode Dispersion:偏波モード分散)モニタ212に接続され、PMDモニタ212で直交する2つの偏波モード間の群遅延差がモニタされる。

0026

周波数オフセット補償器203は、送信信号と受信信号の間の周波数ずれを補償する。周波数オフセット補償器203は周波数ずれモニタ213に接続され、周波数ずれモニタ213で送信信号と受信信号の間の周波数のずれ量がモニタされる。

0027

キャリア位相補償器204は、デジタルサンプリングデータに乗っている位相ノイズを補償する。キャリア位相補償器204は位相ノイズモニタ214に接続され、位相ノイズモニタ214で位相ノイズがモニタされる。

0028

FEC部205は前方誤り訂正処理を行う。FEC部205は、BER(Bit Error Rate:ビットエラーレート)モニタ215に接続され、BERモニタ215でBERがモニタされる。

0029

PMDモニタ212、周波数ずれモニタ213、位相ノイズモニタ214、BERモニタ215で得られるモニタ値は、ネットワーク監視部150に供給される。

0030

ネットワーク監視部150は、データ書き出し器16と、モード切換器17と、異常検出器30を有する、異常検出器30は、予測モデル31を有する。

0031

モード切換器17は、光受信器10Rの動作を、学習モードと監視モードの間で切り換える。学習モードは、光受信器10Rxが新たに設置されるとき、あるいはメンテナンス後の再起動時に選択される。監視モードは、学習を終了した後の実際の運用時に選択される。

0032

異常検出器30は、学習モードのときは、ネットワークの正常状態を、運用上支障をきたさない許容範囲内のずれを含めて機械学習し、予測モデル31に適切なパラメータを設定する。

0033

予測モデル31として、機械学習モデルを用いてもよい。機械学習モデルには、サポートベクターマシンロジスティック回帰ランダムフォレスト回帰ニューラルネットワーク再帰型ニューラルネットワーク(LSTM(Long short-term memory)再帰型ニューラルネットワークを含む)等があるが、これらに限定されない。

0034

光受信器10Rに、運用上支障のない範囲のずれまたは変動を含めて伝送路の正常状態を学習させることで、伝送路の状態が初期状態から変化した場合などに、運用上は問題がないにもかかわらず擬陽性のアラートが発せられることを抑制する。

0035

学習後の監視モードのときは、予測モデル31を用いて、ADC12a〜12dから得られるデジタルサンプリングデータから予測される予測値と、DSP20から出力される各モニタ値とに基づいて、ネットワークの異常を予測し、検出する。ここで、「異常検出」という場合は、伝送路、または伝送路に挿入される装置に生じる故障、不具合等と、その予兆を検知することを総称するものとする。

0036

機械学習モデルでは、学習時と似た環境の入力があると(正常状態)、モデル正確度の高い予測値を返すため、異常スコアは低くなる。学習時と異なる環境の入力があると(異常状態)、予測精度が低下して、異常スコアは高くなる。運用中に継続的に異常スコアを算出し、適切に設定した閾値と異常スコアを比較することで、伝送路の異常またはその予兆を検出することができる。

0037

運用中に異常検出器30によって異常またはその予兆が検出された場合、異常検出器30はデータ書き出し器16にデータの書き出し命令を出力し、外部の監視装置50に、異常予測報告またはアラートを出力する。データ書き出し器16は、書き出し命令にしたがって、一時記憶装置130からデジタルサンプリングデータを書き出し、外部のストレージ40に出力する。一時記憶装置130から書き出されるデータは、伝送路の異常が検出された時点のデータであり、伝送路の異常に関する情報が含まれている。

0038

監視装置50は、異常予測出力を受け取ると、外部ストレージ40にアクセスして、その異常予測に関連するデジタルサンプリングデータを解析する。

0039

異常検出器30によって異常が検出されない場合は、書き出し命令、及び異常予測のアラートは出力されず、次のタイミングでデジタルサンプリングデータが一時記憶装置130とDSP20に取り込まれる。一時記憶装置130では、新たに取り込まれたデジタル波形が上書きされる。DSPは新たに取り込まれたデジタルサンプリングデータをモニタして、モニタ値をネットワーク監視部150に出力する。ネットワーク監視部150は、モニタ値と、予測モデル31に基づいて入力されたデジタル波形から得られる予測値とに基づいて、伝送路の異常を予測または検出する。予測結果に応じて、書き出し命令と異常予測のアラートが出力される。

0040

ネットワーク監視部150は、時間軸上で、伝送路またはネットワークに生じる状態変化を監視・検出し、運用上問題となり得る状態変化が起きたときのデジタル波形データを出力する。一時記憶装置130は、DSP20によるモニタ値の出力と、異常検出器30による予測処理の期間だけ、各時刻tで取り込まれたデジタルサンプリングデータを保持する。

0041

この構成により、伝送路の異常情報を含むデータだけが抽出され、ネットワーク監視のためのリソースが節約される。光受信器10Rによって抽出され、外部ストレージ40に保存されたデータから、事後の詳細な解析が可能になる。さらに、運用上想定される範囲での変動を含めて伝送路の正常状態を学習するので、過剰アラートが抑制される。

0042

<学習前の設定>
図3は、光受信器10Rの設置時、または再起動時のフローチャートである。光受信器10Rは、学習モードに入る前に所定の準備動作を行う。まず、光受信器10Rがネットワークに接続されると(図1A参照)、光通信システム1が正常に機能していることを確認する(S11)。この確認は、設置者または保守管理者が、別途用意された測定装置を用いて実施してもよい。たとえば、対向する光送信器10Tから送られてくるテスト信号が適切な信号強度で受信されているか、等が確認される。

0043

次に、学習後に予測モデル31で満たされるべき予測誤差基準「L」を設定する(S12)。予測誤差基準「L」は、正常状態の伝送路における許容可能な最大予測誤差であり、正常な伝送路の状態を学習する際の基準値として用いられる。予測誤差基準「L」は、ネットワーク監視部150の異常検出器30に設定される。

0044

次に、学習の最短時間T_minを設定する(S13)。最短時間T_minは、光受信器10Rで学習によって予測モデル31に適切なパラメータを設定するのに必要な最短の時間である。適切なパラメータとは、後述するように、伝送路の正常な状態に、運用上想定される範囲内の変動を反映して決定されるパラメータである。

0045

予測モデルは、学習前は初期パラメータに設定されており、光伝送路の状態を学習することで、特定の伝送路に適したパラメータに更新される。最短時間T_minは、用いる予測モデルに応じて、経験値に基づいて設定されてもよい。

0046

次に、光受信器10Rが接続された伝送路の想定範囲内のずれを模擬するために、学習時に送受信されるテスト信号に、運用上支障のない範囲内で伝送路変動量ξを与える(S14)。伝送路変動量ξは光送信器10Tと光受信器10Rの少なくとも一方で与えられてもよい。伝送路の変動は、光伝送路7に生じる物理変化であり、偏波回転、DGD、PDL、周波数ずれ、OSNR(optical signal to noise ratio:光信号対雑音比)、位相ノイズ等を含む。これらの物理変化のそれぞれについて、伝送路変動量ξを設定する。

0047

次に、伝送路変動量ξが付加されたときの、光受信器10Rの各モニタ出力の上限値M_uと下限値M_dを計算する(S15)。光受信器10Rのモニタは、図2の例ではPMDモニタ212、周波数ずれモニタ213、位相ノイズモニタ214、BERモニタ215等であるが、これらの例に限定されない。たとえば、残留波長分散量をモニタ値として出力してもよい。各モニタの上限値と下限値を設定することで、伝送路に発生する正常な範囲の変動量が、各モニタ値の許容出力範囲に変換される。これにより、学習モード開始の準備が整う。

0048

<学習モード>
図4は、光受信器10Rの学習モードのフローチャートである。図3で説明した設定が完了すると、光通信システム1の伝送路変動をシミュレーションする(S21)。伝送路変動のシミュレーションは、たとえば、実際の光伝送路7に伝送路変動量ξが付加された状態で、対向する光送信器10Tから光信号を送信し、光受信器10Rで受信する。

0049

光受信器10Rの異常検出器30は、PMDモニタ212、周波数ずれモニタ213、位相ノイズモニタ214、BERモニタ215の出力値が、それぞれ上限値M_uと下限値M_dの間にあるか否かを判断する(S22)。

0050

いずれかのモニタ出力が設定された許容出力範囲を超える場合は(S22でNo)、正常な伝送路変動を超える何らかの異常が発生していることを意味する。この場合は、エラー表示して(S30)、いったん処理を終了する。一定時間が経過した後にステップS21を再開してもよいし、光通信システム1が正常動作しているかどうかを、測定装置を用いて再確認してもよい。

0051

各モニタの出力がすべて上限値M_uと下限値M_dの間にある場合(S22でYes)、現在の伝送路が、許容可能な変動を含めて正常な状態にあることを意味する。この場合、モード切換器17は光受信器10Rのモードを、学習モードに設定する(S23)。

0052

学習モードでは、異常検出器30は伝送路の正常な状態を学習する(S24)。異常検出器30は、時刻tごとに、各モニタからの出力値(実測値)と予測モデル31に基づく予測値との差分の絶対値を、予測誤差として取得し、現在の予測誤差が、異常検出器30に設定されている予測誤差基準値「L」以下であるか否かを判断する(S25)。

0053

現在の予測誤差が予測誤差基準値「L」以下であれば(S25でYes)、予測モデル31に設定されているパラメータを維持し、現在の時間が学習の最短時間T_minを超えたか否かを判断する(S26)。設定されている最短時間T_minを超えない場合は(S26でNo)、ステップS24に戻って学習を継続する。

0054

現在の予測誤差が基準値Lを超えた場合は(S25でNo)、予測誤差の大きさが予測誤差基準値「L」以下になるように予測モデル31のパラメータを更新しながら、学習を繰り返す(S24〜S26)。実測値と予測モデル31で得られる予測値との誤差が予測誤差基準値「L」以下になるということは、運用上支障のない範囲の伝送路変動を含めて、伝送路の正常状態が学習されていることを意味する。

0055

設定された最短時間T_minを超えるまで学習が継続されると(S27でYes)、予測モデルのパラメータをその時点でのパラメータ値に固定する(S28)。パラメータは、用いられる予測モデルにもよるが、たとえば各層の重み係数、各層の関数などである。

0056

学習が終了して予測モデルのパラメータが固定されると、伝送路変動のシミュレーションを停止して(S29)、学習モードを終了する。

0057

図5は、異常検出器30の構成例と学習時(デプロイ時)の動作を示す図である。異常検出器30は、予測モデル31と、遅延回路32と、減算器33と、判定器34を有し、判定器34の出力は予測モデル31の入力に接続されている。

0058

異常検出器30には、正常な伝送路から得られるモニタ情報が入力される。モニタ情報には、時刻tのデジタルサンプリングデータから得られる各モニタ(例えば、PMDモニタ212、周波数ずれモニタ213、位相ノイズモニタ214、BERモニタ215等)の出力値を含む。モニタ情報の数Nは、光受信器10RのDSP20に設定されているモニタの数または種類に応じて決まり、Nは1以上の整数である。各モニタの出力値は、時刻tの実測値として、減算器33の一方の入力に接続される。

0059

N個のモニタ情報とともに、異常検出器30には時刻tの時点でデジタルサンプリングデータが入力されている。デジタルサンプリングデータは、DSP20による信号処理の時間だけ遅延回路32で遅延されて、予測モデル31に入力される。予測モデル31は、入力されたデジタルサンプリングデータから予測値を計算し、出力する。この予測値は、時刻tの予測値として減算器33の他方の入力に接続される。

0060

減算器33の出力は、時刻tでの光伝送路の実測値と予測値との差分である。この差分は判定器34に入力される。判定器34は、差分の絶対値(すなわち予測誤差)が、設定されている予測誤差基準「L」以下であるか否かを判定する。

0061

差分の絶対値が予測誤差基準「L」を超えるときは、予測モデル31のパラメータ値を所定のステップサイズで更新する。この学習を最短時間T_minの間行うことで、正常な伝送路の状態を学習して、特定の伝送路のための最適な予測モデル31が設定される。

0062

<監視モード>
図6は、光受信器10Rの運用時のフローチャートである。まず、光受信器10Rのモードを監視モードに切り替える(S31)。監視モードでは、学習によって設定されたパラメータ値を有する予測モデル31を使用する(S32)。運用中に伝送路の異常/正常を識別するためのスレッショルドTを入力する(S33)。このスレッショルドTは、学習モードで得られた予測値と実測値との差分の履歴から決定されてもよい。

0063

異常検出器30は、デジタルサンプリングデータとDSP20からのモニタ値が入力されるごとに、異常スコアAS(Anomaly Score)を出力する。異常スコアは予測モデル31からの乖離度合いを示す数値である。

0064

異常検出器30は、異常スコアASがスレッショルドTよりも小さいか否かを判断する(S35)。異常スコアASがスレッショルドTよりも小さい場合は(S35でYes)、一時記憶装置130のデータを破棄または上書きして、次の時刻(t+1)のデジタルサンプリングデータとモニタ値を取得する(S36)。取得したデジタルサンプリングデータとモニタ値から、異常スコアASを算出する(S34)。

0065

異常スコアASがスレッショルドT以上になると(S35でNO)、異常検出器30は、データ書き出し器16に書き出し命令を出力し、外部の監視装置50に異常予測を出力する(S37)。データ書き出し器16は、書き出し命令に従って、一時記憶装置130に保存されているデジタル波形データを書き出して、外部ストレージ40に出力する(S38)。ここで書き出されるデータは、異常またはその予兆が検出された時刻(t+1)のデジタル波形であり、伝送路またはネットワークの異常情報を含む。図6の処理は、運用中、繰り返し行われる。

0066

図7は、運用時の異常検出器30の動作を示す図である。異常検出器30は、予測モデル31と、遅延回路32と、減算器33と、絶対値への変換器35と、識別器36を有する。絶対値への変換器35と識別器36は、図5の判定器34を用いてもよいが、設定される基準値が異なる。

0067

運用中、異常検出器30には、時刻tのデジタルサンプリングデータに基づいてDSP20でモニタされたN個のモニタ情報が入力される。これらのモニタ情報は、時刻tの実測値として減算器33の一方の入力に接続される。

0068

N個のモニタ情報とともに、異常検出器30には時刻tの時点でデジタルサンプリングデータが入力されている。デジタルサンプリングデータは、DSP20による信号処理の時間だけ遅延回路32で遅延されて、予測モデル31に入力される。予測モデル31は、入力されたデジタルサンプリングデータから予測値を計算する。この計算値は、時刻tの予測値として減算器33の他方の入力に接続される。

0069

減算器33の出力は、変換器35で絶対値に変換されて、異常スコアASとして出力される。識別器36は、異常スコアASをあらかじめ設定されているスレッショルドTと比較して、異常か正常かを識別し、識別結果を出力する。

0070

図8は、予測モデル31としてLSTM型再帰ニューラルネットワークを用いたときの検出例であり、学習期間運用期間を通して取得された異常スコアの記録である。学習モードでは、「異常スコア」という名称は使用していないが、モニタ出力である実測値と学習中の予測モデル31から得られた予測値との差分の絶対値は、監視モードでの異常スコアに対応する。

0071

横軸は時刻であり、時刻インデックス0〜3000までが学習期間、時刻インデックスが3000を超えてからが運用期間である。黒線時刻ごとに出力される異常スコア、灰色のデータは、30回ごとに平滑化された異常スコアである。平滑化することで変動が吸収されて平均的な値となる。スレッショルドTは、学習モードで得られた生データと平滑化データとに基づいて設定されている。監視モードでは、平滑化された異常スコアとスレッショルドTを比較し、平滑化された異常スコアがスレッショルドTを超えた場合を、異常発生として検出してもよい。

0072

図8では、時刻インデックス4200〜4700の間、異常スコアASの平滑値がスレッショルドTを超え、異常検出器30から外部の監視装置50に異常予測が出力される。同時に、一時記憶装置130からデジタルサンプリングデータが書き出されて、外部ストレージ40に保存される。

0073

この方式により、異常またはその予兆が検出されたときのデータだけを抽出し、保存することができる。リソースが節約され、かつ異常予測の出力と、そのときの波形データとの関連づけが容易になり、効率的に伝送路の異常を解析することができる。

0074

<伝送路変動のシミュレーション>
図9は、学習モードで行われる伝送路変動のシミュレーションの例を示す。学習モードで伝送路の正常状態を学習する際に、正常な実環境の伝送路だけを学習すると、伝送路が初期状態から変化したとき等に、運用上は問題がない場面であっても、擬陽性のアラートが出て過剰アラートになり得る。これを回避するために、正常な実環境と、運用上問題のない想定範囲内の変動の双方を学習する。

0075

図9の例では、対向する光送信器10Tに、伝送路変動シミュレータ19が設けられている。光送信器10Tは、送信側のDSP20Tと、伝送路変動シミュレータ19と、デジタルアナログコンバータ(DAC)24と、E/O変換部102を有する。E/O変換部102は、レーザーダイオード103と、電気アンプ104と、光変調器105を有する。

0076

伝送路変動シミュレータ19は、送信側のDSP20Tの一部であってもよいし、FPGA等の別個の論理デバイスであってもよい。伝送路変動シミュレータ19は、学習モードのときにONにされ、運用中の監視モードではオフにされる。

0077

学習時、DSP20Tで、テスト信号に誤り訂正符号化、波形整形等の処理が施され、デジタル送信データが生成される。テスト信号は、たとえば疑似ランダム系列である。伝送路変動シミュレータ19には、想定される伝送路の変動量ξが入力される。変動量ξは図3のステップS14で設定される伝送路変動量ξと同じであってもよい。

0078

伝送路シミュレータ19によって伝送路変動量ξが付加されたデジタル送信データは、DAC14でアナログ電気信号に変換され、電気アンプ104で高速の駆動信号が生成されて、光変調器に入力される。伝送路変動量ξとして、たとえば半端回転、DGD、PDL、周波数ずれ、OSNR劣化、位相ノイズなど、光送信器10Rでモニタされる変動量を付加する。

0079

光変調器105は、レーザーダイオード103から入射された光を、伝送路変動量ξが載った高速駆動信号で変調して、光伝送路9に出力する。対向する光受信器10Rは、学習モードで、伝送路変動が加味されたテスト信号を受信して、伝送路の正常状態を学習する。これによって、過剰アラームを抑制することができる。

0080

図10は、光受信器10Rに伝送路変動シミュレータ19を設ける例を示す。伝送路変動シミュレータ19は、光受信器10Rが学習モードのときにONにされ、監視モードに切り替えられると、オフにされる。

0081

学習モードで、ADC12a〜12dによってデジタルサンプリングされた波形データに、伝送路変動シミュレータ19で伝送路変動量ξが付加される。この伝送路変動量は、図3のステップS14で設定される伝送路変動量ξと同じであってもよい。伝送路変動量ξが付加されたデジタルサンプリングデータは、DSP20Rとネットワーク監視部150の異常検出器30に入力される。DSP20Rの各モニタ212〜215は、伝送路変動量ξが付加された入力デジタル信号のモニタ値を、異常検出器30に出力する。

0082

異常検出器30は、学習中の予測モデル31を用いて、デジタル波形データから予測値を計算する。予測値と、モニタ212〜215からの実測値とに基づいて予測モデル31のパラメータは更新され、運用上問題のない範囲の伝送路変動が考慮された最適なパラメータが設定される。学習が終了すると、伝送路変動シミュレータ19はオフにされる。

0083

図11は、波形品質モニタに基づく伝送路変動量の制御例を示す。図11の例では、光送信器10Tと光受信器10Rのそれぞれに伝送路変動シミュレータ19T、19Rが設けられている。

0084

光送信器10Tと光受信器10Rは、ネットワークのコントローラ70に接続されている。コントローラ70は、光送信器10Tまたは光受信器10Rがネットワークに接続されたとき、またはメンテナンス後に再起動されたときに、光送信器10Tと光受信器10Rに学習モード開始命令を出力する。伝送路変動シミュレータ19Tと伝送路変動シミュレータ19Rの少なくとも一方に、伝送路変動量ξの初期値があらかじめ設定されていてもよいし、コントローラ70から初期値が与えられてもよい。

0085

光受信器10Rは受信波形品質をモニタし、モニタ結果をコントローラ70に通知する。コントローラ70は、波形品質モニタ値に基づいて、伝送路変動量ξを調節する。波形品質モニタ値として良好な値が所定期間以上続くときは、伝送路変動量ξを増加して、想定される変動の範囲を拡張する。波形品質モニタ値の悪い状態が所定期間以上続くときは、伝送路変動量ξを小さくして光伝送路7の正常状態を適切な範囲に維持する。

0086

所定の学習期間が終了すると、コントローラ70は、光送信器10Tと光受信器10Rに学習終了と運用開始の制御信号を出力する。

0087

図11では、説明の便宜上、光送信器10Tと光受信器10Rが光伝送路7で接続されているが、通常は送信機能受信機能の双方を有するので、コントローラ70の制御は、双方向に行われてもよい。図1Bのように通信装置が光トランシーバモジュールである場合は、受信部と送信部で伝送路変動シミュレータ19が用いられてもよい。

0088

コントローラ70を設けることで、光送信器10Tまたは光受信器10Rが新しくネットワークに接続されたとき、または保守整備後に再起動されたときに、自動的に学習モードが走り、許容範囲内の伝送路変動を含めて伝送路の正常状態が学習される。学習が完了すると、自動的に監視モードに切り替えられる。運用中の異常検知では、時間軸上で起きる伝送路の状態変化が通信装置で連続的に監視され、異常またはその予兆と関連するデータが効率的に抽出されて保存される。これにより、リソースを節約しつつ、事後の詳細な解析が可能になる。また、過剰アラートが抑制されて、伝送路の異常検出精度が向上する。

0089

以上の説明に対し、以下の付記を呈示する。
(付記1)
光通信システムで用いられる通信装置であって、
運用前に光伝送路の正常状態を学習する学習モードと、運用中に前記光伝送路の状態を監視する監視モードとの間を切り替えるモード切換器と、
前記監視モードが選択されているときに、前記学習モードによって決定された予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出する異常検出器と、
前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力するデータ書き出し器と、
を有する通信装置。
(付記2)
前記波形データを一時的に保存する一時記憶装置、
をさらに有し、
前記データ書き出し器は、前記異常が検出されたときに前記異常検出器から書き出し命令を受け取り、前記異常が検出されたときの前記波形データを前記一時記憶装置から書き出して、外部のストレージに保存することを特徴とする付記1に記載の通信装置。
(付記3)
前記異常が検出されない場合は、前記一時記憶装置に記録された前記波形データは次の波形データで上書きされることを特徴とする付記2に記載の通信装置。
(付記4)
前記光伝送路に生じる物理変化を模擬するシミュレータ、
をさらに有し、
前記学習モードで、前記異常検出器は、前記物理変化の模擬状態を含めて前記光伝送路の前記正常状態を学習して、前記予測モデルを決定することを特徴とする付記1〜3のいずれかに記載の通信装置。
(付記5)
前記学習モードで、前記シミュレータは前記光伝送路から受信されたテスト信号に所定の変動量を付加し、前記変動量が付加された前記波形データが前記異常検出器に入力されることを特徴とする付記4に記載の通信装置。
(付記6)
前記学習モードで、前記シミュレータは前記光伝送路に出力されるテスト信号に所定の変動量を付加することを特徴とする付記4に記載の通信装置。
(付記7)
受信波形の品質をモニタする波形品質モニタ、
をさらに有し、
前記波形品質モニタによるモニタ結果は、外部のコントローラに供給され、
前記シミュレータは、前記外部のコントローラから前記変動量を調整する制御信号を受け取ることを特徴とする付記5または6に記載の通信装置。
(付記8)
前記光伝送路から受信された光信号を電気信号に変換する光電気変換器と、
前記電気信号をデジタルサンプリングするアナログ/デジタル変換器と、
前記光伝送路の状態をモニタする1以上のモニタと、
をさらに有し、
前記アナログ/デジタル変換器から出力されるデジタルサンプリングデータは前記モニタと前記異常検出器に入力され、
前記学習モードで、前記異常検出器は、前記モニタで得られる実測値と、初期予測モデルを用いて前記デジタルサンプリングデータから計算される第1予測値とに基づいて、前記予測モデルを決定することを特徴とする付記1〜7のいずれかに記載の通信装置。
(付記9)
前記監視モードで、前記異常検出器は、前記モニタで得られる前記実測値と、決定された前記予測モデルを用いて前記デジタルサンプリングデータから計算される第2予測値とに基づいて、前記異常を検出することを特徴とする付記8に記載の通信装置。
(付記10)
前記異常検出器は、
前記モニタで前記実測値が得られる期間、前記デジタルサンプリングデータを遅延させる遅延回路と、
前記遅延後に前記第1予測値と前記モニタで得られる前記実測値との差分を求める減算器と、
前記学習モードにおいて、前記差分の絶対値が予測誤差基準値を超える場合に前記初期予測モデルを更新する判定器と、を有することを特徴とする付記8に記載の通信装置。
(付記11)
前記異常検出器は、
前記モニタで前記実測値が得られる期間、前記デジタルサンプリングデータを遅延させる遅延回路と、
前記遅延後に前記第2予測値と前記モニタで得られる前記実測値との差分を求める減算器と、
前記監視モードにおいて、前記差分の絶対値が所定の閾値を超える場合に前記光伝送路における前記異常を識別する識別器と、を有することを特徴とする付記9に記載の通信装置。
(付記12)
光通信システムにおける通信方法であって、
通信装置にて光伝送路の正常状態を学習して予測モデルを決定し、
前記通信装置の運用中に、決定された前記予測モデルを用いて、前記光伝送路の異常を検出し、
前記異常が検出されたときに、前記異常に関連する情報を含む波形データを抽出して外部に出力する、
ことを特徴とするを有する通信方法。
(付記13)
現在の波形データに対して前記異常の検出処理を行う間、前記現在の波形データを一時記憶装置に保存し、
前記異常が検出されたときに、前記現在の波形データを前記一時記憶装置から書き出して、外部のストレージに保存する
ことを特徴とする付記12に記載の通信方法。
(付記14)
前記異常が検出されない場合は、前記一時記憶装置に次の波形データが上書きされることを特徴とする付記13に記載の通信方法。
(付記15)
前記通信装置は、前記学習を行うときに、前記光伝送路に生じる物理変化を模擬し、前記物理変化の模擬状態を含めて前記光伝送路の前記正常状態を学習して前記予測モデルを決定することを特徴とする付記12〜14のいずれかに記載の通信方法。
(付記16)
前記物理変化を模擬するときに、前記光伝送路から前記通信装置で受信されたテスト信号に所定の変動量を付加し、
前記変動量が付加された前記波形データに基づいて、前記予測モデルが決定されることを特徴とする付記15に記載の通信方法。
(付記17)
前記物理変化を模擬するときに、前記通信装置から前記光伝送路に出力されるテスト信号に所定の変動量が付加されることを特徴とする付記15に記載の通信方法。
(付記18)
前記通信装置にて受信波形の品質をモニタし、
前記受信波形の品質のモニタ結果を、外部のコントローラに出力し、
前記外部のコントローラから前記変動量を調整する制御信号を受け取ることを特徴とする付記16または17に記載の通信方法。
(付記19)
前記学習を行うときに、前記通信装置で、前記光伝送路から受信された光信号を電気信号に変換し、
前記電気信号をデジタルサンプリングしてデジタルサンプリングデータを出力し、
前記デジタルサンプリングデータをモニタして得られる実測値と、初期予測モデルを用いて前記デジタルサンプリングデータから計算される第1予測値とに基づいて、前記予測モデルを決定することを特徴とする付記12〜18のいずれかに記載の通信方法。
(付記20)
前記運用中に、前記実測値と、決定された前記予測モデルを用いて前記デジタルサンプリングデータから計算される第2予測値とに基づいて、前記異常を検出することを特徴とする付記19に記載の通信方法。

0090

1光通信システム
7,8、9光伝送路
10光トランシーバ(通信装置)
10T光送信器(通信装置)
10R光受信器(通信装置)
11、11R光フロントエンド回路
12、12a〜12dADC
13メモリ
15プロセッサ
16データ書き出し器
17 モード切換器
19、19R、19T伝送路変動シミュレータ
20、20R、20Tデジタル信号プロセッサ(DSP)
30異常検出器
31予測モデル
40外部ストレージ
50監視装置
70コントローラ
130一時記憶装置
150ネットワーク監視部

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