(57)【要約】【課題】方法は、ネットワークからヒストグラムの形態でデータを取得することによって全光ネットワークの性能を監視する。【解決手段】ヒストグラムにガウス混合モデルを適合することによって当該ヒストグラムの次元数を低減し、対応する４次元の４部分（μ０，μ１，σ０，σ１）を生成する。ここでμｉは平均値であり、σｉは添字ｉによって指示されるように０ビット及び１ビットの場合の各ガウス混合モデルの標準偏差である。回帰分析を４次元の４部分から抽出された特徴に適用して、全光ネットワークの雑音レベル及び波長分散レベルを求める。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
全光ネットワークにおける光信号からヒストグラムの形態でデータを取得すること、
μｉが平均値であり、σｉが添字ｉによって指示されるように前記光信号における０ビット及び１ビットの場合の各ガウス混合モデルの標準偏差であるとき、対応する４次元の４部分（μ０，μ１，σ０，σ１）を生成するよう、前記ヒストグラムにガウス混合モデルを適合させることによって前記ヒストグラムの次元数を低減すること、
前記４次元の４部分から特徴を抽出すること、
並びに
前記全光ネットワークにおける前記光信号の雑音レベル及び波長分散レベルを求めるよう、前記特徴に回帰分析を適用すること
を含む全光ネットワークの性能を監視する方法。
【請求項２】
前記ヒストグラムは、同期する
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ヒストグラムは、非同期である
請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記回帰分析は、線形回帰を使用する
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記ヒストグラムを視覚化することをさらに含む
請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記ヒストグラムは、正規化される
請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記低減することは、物理ネットワークモデルを使用する
請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記低減することは、主成分分析を使用する
請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記回帰分析は、前記雑音レベル及び前記波長分散レベルに対する前記４次元の４部分の２次元投影を使用する
請求項１記載の方法。
【請求項１０】
トレーニングデータを用いて前記回帰分析をトレーニングすることをさらに含む
請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記回帰分析は、ｋ最近傍法を使用する
請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記回帰分析は、局所加重回帰を使用する
請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記監視は、受動的である
請求項１記載の方法。
【請求項１４】
前記主成分分析の第１成分及び第２成分を視覚化することをさらに含む
請求項８記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には光ネットワークに関し、より詳細には全光ネットワークの性能を測定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
光ネットワーク
全光ネットワークにとって、ネットワークの性能を監視することが必須である。従来の同期型光ネットワーク（ＳＯＮＥＴ）と比較して、全光ネットワークは中間ノードにおいて光−電気（ＯＥ）変換を使用しない。代わりに、スイッチ及びルータのようなすべての構成要素が光学構成要素である。
【０００３】
結果として、中間ノードにおいて電気ドメインにおける性能を評価するための従来のパリティチェック手法は、性能監視のために光信号が送出される場合、非常にコストがかかり、厄介なものとなるであろう。
【０００４】
性能監視
光性能監視（ＯＰＭ）の既知の方法は、波長分割多重（ＷＤＭ）チャネル監視、チャネル品質監視、及びプロトコル監視を含むことができる。ＯＰＭは、その最も単純な形態において、ＷＤＭネットワークにおけるそれぞれの個々の波長チャネルの電力レベルを記録する。ＯＰＭは、より高度なバージョンにおいて、各波長チャネルのビット誤り率（ＢＥＲ）を測定する。それらの中間のＯＰＭは、波長分散（ＣＤ）、偏波モード分散（ＰＭＤ）、四光波混合（ＦＷＭ）、及び他の不利な非線形性のような信号障害の定量的評価を提供することができる。
【０００５】
光性能監視は、展開されると、全光ネットワークにおいて動的サービスを供給する構成管理、性能管理、及び故障管理を可能にすることができる。実際に、ＯＰＭの潜在的な用途は、最適な様態で動作し続けるためのフィードバックループの一部としての使用、ネットワークが故障した場合の故障位置特定のためのツールとしての使用、ネットワーク故障を予測すると共に、故障が発生する前にトラフィックを再ルーティングすることを可能にする予測ツールとしての使用を含む。
【０００６】
性能監視は、モデルベース又はデータ駆動型とすることができる。モデルベースの手法はネットワークモデル及び特徴抽出を使用する。モデルベースの手法は正確なネットワークモデルに依拠する。詳細には、モデルベースの手法はまず、ネットワーク構成要素の機能特性及び物理特性に基づいて光ネットワークの正確且つ実行可能なモデルを構築し、実際の観察結果、すなわち抽出された特徴をモデルから予測したものと比較することによって診断を実施する。利点として、モデルベースの手法は予期せぬ故障を検出することができる。データ駆動型の性能監視は以下に説明される。
【発明の概要】
【０００７】
本発明の実施の形態は全光ネットワークの性能を監視する方法を提供し、ここで、当該ネットワークの内部にあるすべての構成要素は光学構成要素である。この方法は、光性能監視のためにデータ駆動型の手法を使用する。すなわち、この方法は、ヒストグラムから光伝送障害、たとえば雑音及び波長分散を推定するために、統計的方法を適用する。
【０００８】
異なる複数の障害の結果として、ヒストグラムから抽出される特徴に対して異なる複数の値が生じる。複数の回帰分析法を使用して雑音及び波長分散を推定すると共に、それらの推定値の正確度を比較することができる。線形回帰は推定値の妥当な正確度を提供し、局所加重回帰技法はより良好に機能する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によって、光ネットワークの性能監視が可能になる。本発明は回帰分析を用いるデータ駆動型手法を使用する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態による光ネットワークの性能を監視する方法のフロー図である。
【図２】ネットワークの実施の形態による光ネットワークのブロック図である。
【図３Ａ】本発明の実施の形態によって光ネットワークから取得される性能ヒストグラムである。
【図３Ｂ】本発明の実施の形態によって光ネットワークから取得される性能ヒストグラムである。
【図４Ａ】本発明の実施の形態による雑音及び波長分散に関する特徴の視覚化である。
【図４Ｂ】本発明の実施の形態による雑音及び波長分散に関する特徴の視覚化である。
【図５Ａ】本発明の実施の形態による雑音減衰の推定誤差の視覚化である。
【図５Ｂ】本発明の実施の形態による雑音減衰の推定誤差の視覚化である。
【図５Ｃ】本発明の実施の形態による雑音減衰の推定誤差の視覚化である。
【図６Ａ】本発明の実施の形態による波長分散の推定誤差の視覚化である。
【図６Ｂ】本発明の実施の形態による波長分散の推定誤差の視覚化である。
【図６Ｃ】本発明の実施の形態による波長分散の推定誤差の視覚化である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に示すように、本発明の実施の形態は全光ネットワーク２００の性能１６０を監視する方法を提供する。この方法はデータ駆動型であり、ネットワークにおける光信号から抽出された特徴に対して作用する。性能障害は雑音及び波長分散（ＣＤ）を含む。ＣＤは、光信号の位相速度が当該信号の周波数に依存する現象である。これらの障害に関する情報を使用して、光信号の品質を評価すると共に障害の抑制を容易にすることができる。
【００１２】
本発明のデータ駆動型の方法は２つのデータセットを使用する。ラベル付けされたトレーニングデータ１２２が、当該トレーニングデータとネットワークの既知の状態との間の隠れた関係を暗に特定する。テストデータ１２１が、ネットワークの未知の状態を推定するのに使用される。テストデータ１２１は光ネットワーク２００から取得され（１２０）、特徴が抽出される（１４５）。性能測定１６０は、それらの抽出された特徴に基づく。
【００１３】
受動監視
受動監視において、情報は光信号から抽出される。情報はヒストグラムの形態をとり、当該ヒストグラムは同期又は非同期であり得る。サンプリングレートがビットレートと等しく、且つ、サンプルが決定の瞬間、すなわち各ビットの中央で取得される場合、ヒストグラムは同期となる。同期ヒストグラムは、受信機が受信ビットシーケンスを判断するのに使用する信号の範囲に焦点を当てる。サンプリングレートがポアソン雑音過程に基づく場合、ヒストグラムは非同期であり、サンプルはビット期間全体にわたる。非同期サンプリングはクロック抽出を必要とせず、ビットレート未満で行うことができる。同期ヒストグラムは性能、すなわちビット誤り率に最も直接関連しているため、本発明では同期ヒストグラムに焦点を当てる。
【００１４】
データ処理
抽出された情報は、ガウス混合モデル（ＧＭＭｓ）１３１をヒストグラムに適合させることによって次元数を低減する（１３０）ように処理される。この後に、特徴抽出１４５及び回帰分析１５０の形態での統計的推測が続く。
【００１５】
前処理は、ＧＭＭｓをヒストグラムデータに適合させることによってデータの次元数を低減する（１３０）。これによって、種々の性能パラメータ１６０の推定が容易になる。統計的推測は、トレーニングデータ１２２から習得した回帰関数１５５を使用して障害１６０を推測する。
【００１６】
本発明では、本発明のデータ駆動型の性能監視方法において、異なる複数のレベルの雑音及び波長分散が同期ヒストグラムをどのように変化させるのかを調査する。
【００１７】
図２は、送信機２０１と、光リンク２０２と、受信機２０３とを備える本発明の光ネットワーク２００を示す。受信機の出力は取得されたデータである。
【００１８】
送信機２０１は２つの光信号を生成する。光源２１０は、中心周波数が１９３．１ＴＨｚの光信号を生成する。信号は、データ伝送用の１０Ｇｂｐｓのゼロ復帰（ＲＺ）信号２１４を用いて変調され（２１１）、プリアンプリファイされる（２１２）。
【００１９】
増幅自然放出（ＡＳＥ）源２１５は雑音を生成する。ＡＳＥ源のスペクトル強度は５ｄＢｍ／ＴＨｚである。雑音は帯域通過フィルタ（ＢＰＦ）によってフィルタリングされる（２１６）。減衰係数、すなわちαを１０ｄＢ〜２０ｄＢの範囲で変化させて（２１７）、異なる複数の雑音レベルを生じさせることができる。データ信号及び雑音は混合され（２１３）、光リンク２０２内に挿入される。
【００２０】
光リンクは、５０ｋｍのシングルモードファイバ（ＳＭＦ）２２１と、必要に応じてインライン光増幅器２２１とを備える。増幅器の出力電力は６ｄＢｍに設定される。トレーニング中、５ｐｓ／ｎｍ−ｋｍ〜２０ｐｓ／ｎｍ−ｋｍの範囲にあるＳＭＦファイバの波長分散係数Ｄを取り除き、他のすべての非線形性を無効にしながら異なる複数のレベルの波長分散を発生させることができる。
【００２１】
受信機２０３は、光帯域通過フィルタ２３１と、光検出器２３２と、電気帯域通過フィルタ２３３とを備える。
【００２２】
ガウス混合モデル（ＧＭＭ）の前処理
本発明では、ネットワークにおける光信号から、異なる複数の雑音減衰レベル及びＣＤレベルを受けた同期ヒストグラムのセットを取得する（１２０）。ヒストグラム内のデータの次元数、すなわちヒストグラム内のビンの数は多い場合がある。たとえば実際のネットワークでは、ビンの数は数千に及ぶ場合がある。したがって、本発明ではまず、可能な限り多くの情報を抽出しながらヒストグラムデータの次元数を低減する（１３０）。
【００２３】
本発明のヒストグラム次元数低減はガウス混合モデル（ＧＭＭ）に基づく。オンオフキーイング（ＯＯＫ）が使用される場合、ヒストグラムは、２つの成分、すなわち光信号における一方の０ビットの中心及び他方の１ビットの中心を有するＧＭＭを用いて正確にモデリングすることができる。
【００２４】
図３Ａ及び図３Ｂは例示的なヒストグラムを示す。これらの図において、垂直軸はカウントであり、水平軸は電気的振幅である。破線のピークを有する２つのヒストグラムはベンチマークデータに関するものである。その他のヒストグラムはシミュレートされたデータに関するものである。図３Ａは所与のファイバ波長分散係数の場合の異なる複数の雑音減衰値を示す。図３Ｂは、所与の雑音減衰の場合の異なる複数のファイバ波長分散係数に関する結果を示す。
【００２５】
本発明のＧＭＭでは、パラメータは４部分（quadruple）（μ０，μ１，σ０，σ１）１３２から成り、μｉは平均値に対応し、σｉは添字によって指示されるようにそれぞれ０ビット及び１ビットの標準偏差に対応する。
【００２６】
本発明では、最大尤度（ＭＬ）法を使用して、異なる複数の確率分布関数（ＰＤＦ）、すなわち本発明のＧＭＭのパラメータを求めることができる。本発明では期待値最大化（ＥＭ）法を使用して、本発明の２成分ＧＭＭのパラメータを探し出すことができる。ＥＭ法は尤度関数の少なくとも局大値を収束させるように保証されている。ＥＭ法は、データサンプルのうちのいずれが２つの混合成分のそれぞれに属するかを推定すること、並びに、各成分に割り当てられたデータサンプルからこれらの２つの混合成分のパラメータ、すなわち平均値及び標準偏差を推定することを交互に行う。
【００２７】
さらに、本発明では雑音及び波長分散を有しない伝送ネットワークからデータを取得し、ベンチマーク分布３０１としての当該データの中心及び標準偏差を推定する。実際のネットワークでは、ベンチマークデータは、ネットワーク設計の較正フェーズ、又はネットワークのシミュレーションテストベッドから取得することができる。本発明では、本発明のデータをベンチマークデータに対して正規化することによって特定のネットワーク構成の影響を抑制する。次に、正規化された４部分は、以下でより詳細に説明される特徴抽出１４５への入力として使用される。
【００２８】
特徴抽出
特徴抽出のための２つの実施の形態が存在する。一方は物理ネットワークモデルに基づき、他方は統計的フレームワーク、たとえば主成分分析（ＰＣＡ）に基づく。本発明では、本発明の４次元ＧＭＭパラメータ化の２次元投影１５５を使用してネットワーク性能１６０を特徴付ける。
【００２９】
両方の特徴セット、すなわち雑音レベルの特徴セット及び波長分散レベルの特徴セットは、特徴空間の別個の領域内に位置決めされる。したがって、本発明の観察される特徴から雑音減衰及び波長分散を予測することができるはずである。特徴は、ヒストグラムにおいて表されるようにビットの平均値及び標準偏差を含む。
【００３０】
物理モデル
図３Ａ及び図３Ｂは、ヒストグラムを、異なる複数の雑音減衰ラベル及び波長分散ラベルと比較することによって、本発明の特徴の有用性を示す。所与の雑音減衰ラベル、たとえば５ｄＢに関して図３Ａに示されるように、ビット１の平均値及び標準偏差はファイバ波長分散が増大するにつれ増大にシフトする。これは、波長分散がビット１の光パルスのみを変形するためである。
【００３１】
所与のファイバ波長分散ラベル、たとえば２ｐｓ／ｎｍ−ｋｍに関して図３Ｂに示されるように、ビット０及びビット１の両方の標準偏差は、雑音減衰ラベルが増大するにつれ増大する。ビット０及びビット１の両方の標準偏差は同時に変化し、非常に相関していることに留意されたい。したがって、２つの標準偏差のうちの一方を無視している場合であっても、妥当な結果が予期される。
【００３２】
この２次元特徴のセットを使用して、図４Ａに示すように、雑音減衰ラベルと波長分散ラベルとの間の分離を視覚化することができる。図４Ａにおいて、異なる点は異なるシミュレーション設定に対応する。図４Ａにおいて、垂直軸は平均値の比率であり、水平軸は標準偏差の比率である。雑音減衰は、１０ｄＢ〜２０ｄＢの範囲にあり、波長分散は５ｐｓ／ｎｍ−ｋｍ〜２０ｐｓ／ｎｍ−ｋｍの範囲にある。ほとんど水平な点線は、一定の雑音減衰の点を結び、一方でほとんど垂直な実線は一定の波長分散の点を結ぶ。異なる雑音減衰及びＣＤの値が特徴空間内の異なる位置に分布している限り（常にそうであるが）、この関係を逆にして、本発明の観測される特徴から雑音減衰及びＣＤを推定することができる。
【００３３】
主成分分析
図４Ｂに示されるように、特徴の第２のセットは、４次元ＧＭＭの４つのパラメータにわたる主成分分析（ＰＣＡ）から生成される第１の２つの成分を含む。図４Ｂでは、水平軸は第１主成分であり、垂直軸は第２主成分である。
【００３４】
ほとんどすべてのデータ点が良好に分離されているため、すなわち異なる実験条件からのデータは特徴空間の異なる部分に分布しているため、未知の動作点における雑音減衰ラベル及び波長分散ラベルを、本発明のトレーニングデータ１２２から、様々な管理された統計学習技法を通じて推定することができることが予期される。
【００３５】
データ駆動型性能監視
本発明のＧＭＭの特徴に適用して、ネットワーク性能、たとえば雑音減衰レベル及び波長分散レベルを監視することができる様々な回帰法１５０を説明する。回帰法は、線形回帰（ＬＲ）、ｋ最近傍（ＮＮ）、及び局所加重回帰（ＬＷＲ）を含む。
【００３６】
詳細には、本発明のＧＭＭの４次元パラメータベクトルに基づいて雑音減衰レベル及び波長分散レベルの両方を推定する。
【００３７】
図５Ａ〜図５Ｃ及び図６Ａ〜図６Ｃはそれぞれ、真の雑音減衰及びＣＤの関数として、各技法の推定誤差を示す。縦軸はｄＢであり、横軸はｐｓ／ｎｍ−ｋｍである。図５Ａは線形回帰の場合の雑音減衰推定誤差を示し、図５Ｂは最近傍（ｋ＝３）の場合の雑音減衰推定誤差を示し、図５Ｃは局所加重回帰の場合の雑音減衰推定誤差を示す。グレースケールはｄＢ単位である。
【００３８】
図６Ａは線形回帰の場合の波長分散誤差を示す。図６Ｂはｋ最近傍（ｋ＝３）の場合のＣＤを示し、図６Ｃは局所加重回帰を真のネットワーク雑音減衰及び波長分散の関数として示す。グレースケールはｐｓ／ｎｍ−ｋｍ単位である。
【００３９】
表１は、ｋ＝３最近傍の場合の平均二乗誤差の平方根（ＲＭＳＥ）の観点でこれらの結果を要約している。
【００４０】
【表１】
2010081596.tif 000003
【００４１】
本発明では以下のパラメータ範囲、すなわち、波長分散レベルに関しては５ｐｓ／ｎｓ−ｋｍ〜２０ｐｓ／ｎｓ−ｋｍ、及び雑音減衰レベルに関しては１０ｄＢ〜２０ｄＢに焦点を当てる。
【００４２】
トレーニング
トレーニング中、本発明の推定技法に関して８重交差検証を使用する。換言すれば、トレーニングデータ１２２を８つの区分にランダムに区分けし、残りの７つの区分上でトレーニングされている推定器を使用して区分毎に雑音減衰及びＣＤのパラメータを推定する。これは過剰適合を回避するのに役立つ。トレーニングは、トレーニングデータがラベル付けされることを除いて、実質的に上述した通りに動作する。
【００４３】
線形回帰
線形最小二乗回帰を適用して、４次元特徴ベクトル（μ０，μ１，σ０，σ１）１３２から雑音減衰及びＣＤのパラメータを推定することができる。非ゼロ切片を可能にするために、本発明の特徴ベクトルには１の列が付加される。
【００４４】
最近傍
ｋＮＮ回帰において、特徴点に関して推定される出力は、トレーニングデータセット内の当該特徴点に対するｋ個の最近傍の平均である。本発明では、ｋについて或る範囲の可能な値を試行した。ｋ＝３が最も良好な結果、すなわち最小誤差を与えることが判明した。
【００４５】
本発明の特徴ベクトルの４つの次元のそれぞれの影響を等しくするために、最近傍を計算する前に、各次元を当該次元が標準偏差１を有するようにスケーリングする。これを行わないと、次元のサブセットが距離計算を支配し、最適な結果に劣る結果を与える場合がある。
【００４６】
局所加重回帰
局所加重回帰を適用して雑音減衰及びＣＤのパラメータを推定することもできる。局所加重回帰技法は、線形回帰及びｋＮＮの組み合わせを使用する。出力値を推定するために、クエリ点に最も近いトレーニングデータの加重されたサブセットに線形回帰が適用される。ｋＮＮに関しては、局所加重回帰を適用する前に、各次元を標準偏差１を有するようにスケーリングする。
【００４７】
性能比較
本発明では、性能測定基準として平均二乗誤差の平方根（ＲＭＳＥ）を使用する。
【００４８】
【数１】
2010081596.tif 000004
【００４９】
ここで、Ｎはデータ点の数であり、δｉはデータ点ｉの真の値であり、
【００５０】
【数２】
2010081596.tif 000005
【００５１】
はデータ点ｉの推定値である。
【００５２】
局所加重回帰は、雑音減衰及びＣＤの両方の推定のための他の技法を凌いでいる。技法のすべてが妥当に良好に機能するが、所与の状況の所望の正確度に応じて、これらの技法のうちのいずれか又はすべてが適切である場合がある。
【００５３】
本発明の精神及び範囲内で様々な他の適応及び変更を行うことができることは理解されたい。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神及び範囲内に入るすべての変形形態及び変更形態を包含することである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【外国語明細書】
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