(57)【要約】  システム及び方法は、高損失ループバック（ＨＬＬＢ）データに関連付けられたシグネチャが所定の障害シグネチャと一致するかどうかを判定するための機械学習障害分類子を使用して自動ライン監視を提供する。障害分類子は、２つの異なる波長のライン監視信号に応答して生成されるシグネチャに適用されてもよい。障害は、障害分類子が両方の波長のシグネチャに応答して障害を示す場合にのみ報告されてもよい。第２の障害分類子が使用されてもよく、第１及び第２の障害分類子の両方が両方の波長のシグネチャに応答して障害を示す場合にのみ、障害が報告されてもよい。システム一貫性はまた、ポンプ劣化、スパン損失、又はリピータ故障障害の値を報告するように構成されてもよく、また、又は代替的に、スパン損失障害の指向性又はファイバ破断障害の場所を報告してもよい。
2021515424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光通信システムであって、
光伝送路と、
前記光伝送路に連結された複数のリピータであって、前記複数のリピータの各々が、高損失ループバック（ＨＬＬＢ）経路を備えている、複数のリピータと、
前記伝送路に連結されたライン監視装置（ＬＭＥ）であって、前記ＬＭＥは、前記光伝送路上のＬＭＥ試験信号を送信し、前記ＬＭＥ試験信号に応答して、前記光伝送路からＬＭＥループバックデータを受信するように構成されている、ライン監視装置（ＬＭＥ）と、
プロセッサであって、
前記ＬＭＥループバックデータをベースライン・ループバック・データと比較して、第１の障害シグネチャを取得し、
前記第１の障害シグネチャが所定の障害シグネチャと一致する場合に障害を示す第１の障害分類子を使用して前記第１の障害シグネチャを分析し、前記第１の障害分類子が、前記所定の障害シグネチャを使用して訓練される機械学習アルゴリズムであり、
前記第１の障害分類子が前記障害を示す場合に、前記システム内の障害を報告するように構成されているプロセッサと、を備える光通信システム。
【請求項２】
前記ＬＭＥループバックデータが差動ループバックデータであり、前記ベースライン・ループバック・データが差動ループバックデータである、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項３】
前記ＬＭＥループバックデータのデータポイントの数が６以下である、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項４】
前記機械学習アルゴリズムが、前記所定の障害シグネチャに追加される異なる量のノイズで訓練される、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項５】
前記ＬＭＥ試験信号が第１の波長で送信され、前記ＬＭＥが、前記光伝送路上で第２のＬＭＥ試験信号を第２の波長で送信し、前記第２のＬＭＥ試験信号に応答して、前記光伝送路から第２のＬＭＥループバックデータを受信するように構成されており、
前記プロセッサが、
前記第２のＬＭＥループバックデータを前記ベースライン・ループバック・データと比較して、第２の障害シグネチャを取得し、
前記第２の障害シグネチャが前記所定の障害シグネチャと一致する場合に前記障害を示すために、前記第１の障害分類子を使用して前記第２の障害シグネチャを分析し、
前記第１の障害分類子及び前記第２の障害分類子が両方とも前記障害を示す場合に、前記システム内の障害を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項６】
前記プロセッサが、
前記第１の障害シグネチャが前記所定の障害シグネチャと一致する場合に前記障害を示すために、第２の障害分類子を使用して前記第１の障害シグネチャを分析し、
前記第１の障害分類子及び前記第２の障害分類子が両方とも前記障害を示す場合に、前記システム内の障害を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項７】
前記障害が、ポンプ劣化障害であり、前記プロセッサが、前記第１の障害シグネチャを前記ベースライン・ループバック・データに注入された前の障害シグネチャに追加することに応答して前記障害の値を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項８】
前記障害が、スパン損失障害であり、前記ＬＭＥが、前記光伝送路上でＯＴＤＲ試験信号を送信し、前記ＯＴＤＲ試験信号に応答して前記光伝送路からＯＴＤＲ試験信号データを受信するように構成されており、
前記プロセッサは、前記ＯＴＤＲ試験信号データにおける振幅の変化に応答して、前記スパン損失障害の指向性を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項９】
前記障害が、スパン損失障害であり、前記ＬＭＥが、前記光伝送路上でＯＴＤＲ試験信号を送信し、前記ＯＴＤＲ試験信号に応答して前記光伝送路からＯＴＤＲ試験信号データを受信するように構成されており、
前記プロセッサは、前記ＯＴＤＲ試験信号データにおける振幅の変化に応答して、前記スパン損失障害の値を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項１０】
前記障害がファイバ破断障害であり、前記ＬＭＥが、前記光伝送路上でＯＴＤＲ試験信号を送信し、前記ＯＴＤＲ試験信号に応答して前記光伝送路からＯＴＤＲ試験信号データを受信するように構成されており、
前記プロセッサは、前記ＯＴＤＲ試験信号データ内のノイズ振幅に応答して前記ファイバ破断障害の位置を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項１１】
前記ＬＭＥが、前記ＬＭＥループバックデータの異なる関連付けられたセットを受信するために、それぞれ異なる時間に複数の前記ＬＭＥ試験信号を送信するように構成され、
前記プロセッサが、
前記ＬＭＥループバックデータの各セットを前記ベースライン・ループバック・データと比較して、前記ＬＭＥループバックデータの各セットに関する関連付けられた第１の障害シグネチャを取得し、
前記関連する第１の障害シグネチャが前記所定の障害シグネチャと一致する場合に前記障害を示すために、前記第１の障害分類子を使用して前記関連する第１の障害シグネチャのそれぞれを分析し、
所定の数の前記関連する障害シグネチャが前記障害を示す場合、前記システム内の障害を報告するように更に構成されている、請求項１に記載の光通信システム。
【請求項１２】
光通信システム内の光伝送路を監視する方法であって、前記光伝送路が、前記伝送路に連結された複数のリピータを含み、前記リピータのそれぞれが、高損失ループバック（ＨＬＬＢ）経路を含み、前記方法は、
前記伝送路上で第１のライン監視装置（ＬＭＥ）試験信号を送信することと、
前記第１のＬＭＥ試験信号に応答して、前記伝送路からＬＭＥループバックデータを受信することと、
前記ＬＭＥループバックデータをベースライン・ループバック・データと比較して、第１の障害シグネチャを取得することと、
前記第１の障害シグネチャが所定の障害シグネチャと一致する場合に障害を示す第１の障害分類子を使用して前記第１の障害シグネチャを分析することであって、前記第１の障害分類子が、前記所定の障害シグネチャを使用して訓練された機械学習アルゴリズムである、ことと、
前記第１の障害分類子が前記障害を示す場合に、前記システム内の障害を報告することと、を含む、方法。
【請求項１３】
前記機械学習アルゴリズムを、前記所定の障害シグネチャに追加された異なる量のノイズで訓練することを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＬＭＥ試験信号が第１の波長で送信され、前記方法が、
前記光伝送路上で第２のＬＭＥ試験信号を第２の波長で送信することと、
前記第２のＬＭＥ試験信号に応答して、前記光伝送路から第２のＬＭＥループバックデータを受信することと、
前記第２のＬＭＥループバックデータを前記ベースライン・ループバック・データと比較して、第２の障害シグネチャを取得することと、
前記第２の障害シグネチャが前記所定の障害シグネチャと一致する場合に前記障害を示すために、前記第１の障害分類子を使用して前記第２の障害シグネチャを分析することと、を更に含み、
前記報告することが、前記第１の障害分類子及び前記第２の障害分類子が両方とも前記障害を示す場合に前記システム内の障害を報告することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法が、
前記第１の障害シグネチャが前記所定の障害シグネチャと一致する場合に前記障害を示すために、第２の障害分類子を使用して前記第１の障害シグネチャを分析することを更に含み、
前記報告することが、前記第１の障害分類子及び前記第２の障害分類子が両方とも前記障害を示す場合に前記システム内の前記障害を報告することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記障害がポンプ劣化障害であり、前記方法が、前記ベースライン・ループバック・データに注入された前の障害シグネチャに前記第１の障害シグネチャを追加することを更に含み、前記報告することが、前記追加することに応答して前記障害の値を報告することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記障害が、スパン損失障害であり、前記方法が、
前記光伝送路上でＯＴＤＲ試験信号を送信することと、
前記ＯＴＤＲ試験信号に応答して、前記光伝送路からＯＴＤＲ試験信号データを受信することと、
前記ＯＴＤＲ試験信号データにおける振幅の変化に応答して、前記スパン損失障害の指向性を報告することと、を更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記障害が、スパン損失障害であり、前記方法が、
前記光伝送路上でＯＴＤＲ試験信号を送信することと、
前記ＯＴＤＲ試験信号に応答して、前記光伝送路からＯＴＤＲ試験信号データを受信することと、
前記ＯＴＤＲ試験信号データにおける振幅の変化に応じて、前記スパン損失障害の値を報告することと、を更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記障害がファイバ破断障害であり、前記方法が、
前記光伝送路上でＯＴＤＲ試験信号を送信することと、
前記ＯＴＤＲ試験信号に応答して、前記光伝送路からＯＴＤＲ試験信号データを受信することと、
前記ＯＴＤＲ試験信号データにおけるノイズ振幅に応答して前記ファイバ破断障害の位置を報告することと、を更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
前記ＬＭＥが、前記ＬＭＥループバックデータの異なる関連付けられたセットを受信するために、それぞれ異なる時間に複数の前記ＬＭＥ試験信号を送信するように構成され、
前記比較することが、前記ＬＭＥループバックデータの各セットを前記ベースライン・ループバック・データと比較して、前記ＬＭＥループバックデータの各セットに関する関連する第１の障害シグネチャを取得することを含み、
前記分析することが、前記関連する第１の障害シグネチャが前記所定の障害シグネチャと一致する場合に前記障害を示すために、前記第１の障害分類子を使用して前記関連する第１の障害シグネチャのそれぞれを分析することを含み、
前記報告することは、所定の数の前記関連する障害シグネチャが前記障害を示す場合に、前記システム内の障害を報告することを含む、請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、その教示が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年２月２２日に出願された米国仮出願第６２／６３３６７８号明細書の出願日の利益を主張するものである。
【０００２】
（発明の分野）
本出願は、通信システムに関し、より具体的には、ライン監視システムにおける障害検出及び報告のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
海底光通信システムは、それらの性能を保証し、サービスの潜在的な損失を最小限に抑えるために、ルーチン監視を必要とする。監視は、概して、初期段階において、湿潤植物の障害、及び場合によっては積極的な脅威を検出する試みを含む。現在確立されている監視技術としては、各海底リピータ及び各端子に関連付けられたループバック経路を通ってループバックされたループバック信号ピークを検出するためのライン監視システム（line monitoring systems：ＬＭＳ）の使用が挙げられる。ループバック信号は、高損失ループバック（high loss loopback：ＨＬＬＢ）信号又は光時間領域反射率測定（optical time domain reflectometry：ＯＴＤＲ）信号のいずれかであり得る。
【０００４】
光路に沿った性能の変化がある場合、障害位置を取り囲むリピータに関連付けられたループバック信号の振幅において変化が生じる。変化は、障害状態を識別するために利用され得る異なるパターンを提示する。このような障害状態としては、例えば、ファイバスパン損失の変化、光増幅器ポンプレーザ出力電力の変化、及びファイバ破断が挙げられる。
【０００５】
対応する障害シグネチャに基づいて障害状態を認識するためのいくつかのアプローチは、パターン分析のための有限状態機械を実装する自動シグネチャ分析（automatic signature analysis：ＡＳＡ）を利用することが挙げられる。残念ながら、これらの既存のＡＳＡベースの障害分析技術は、伝送システムの比較的大きな変化を検出することができるが、多くの場合、経時的な特定の要素の劣化した性能を示すことができる小さな変化を報告する精度を欠くことが多い。これらの技術はまた、ポンプ出力電力損失、又はファイバスパン損失などの検出された障害の値を報告することができず、システム内のノイズを平均するために複数のデータセット収集を必要とする場合がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
以下の図面と併せて読まれるべき以下の詳細な説明を参照するべきであり、同様の数字は同様の部分を表す。
【０００７】
【図１】本開示に係るシステムの１つの例示的な実施形態の簡略ブロック図である。
【０００８】
【図２】本開示に係るシステムの別の例示的な実施形態の簡略ブロック図である。
【０００９】
【図３】本開示に係る一実施形態におけるデータセットの分析に有用なデータセット及びスライド窓を概略的に示す。
【００１０】
【図４Ａ】本開示に係る一実施形態の訓練入力として使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【図４Ｂ】本開示に係る一実施形態の訓練入力として使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【図４Ｃ】本開示に係る一実施形態の訓練入力として使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【図４Ｄ】本開示に係る一実施形態の訓練入力として使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【００１１】
【図５】本開示に係る一実施形態の障害シグネチャに追加された異なる白色ノイズ値を有する完全な障害シグネチャに関するｄＤＬＧデータのプロットを含む。
【００１２】
【図６Ａ】本開示に係る一実施形態のポンプレーザ劣化の値の判定を示す、使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【図６Ｂ】本開示に係る一実施形態のポンプレーザ劣化の値の判定を示す、使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【図６Ｃ】本開示に係る一実施形態のポンプレーザ劣化の値の判定を示す、使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【図６Ｄ】本開示に係る一実施形態のポンプレーザ劣化の値の判定を示す、使用される差動ループ利得（ｄＤＬＧ）データの差のプロットを含む。
【００１３】
【図７】本開示に係る一実施形態のリピータ障害に関連する完全な障害シグネチャに関する、ｄＤＬＧデータのプロットを含む。
【００１４】
【図８】本開示に係る一実施形態のアウトバウンドスパン損失障害のＯＴＤＲデータのプロットを含む。
【００１５】
【図９】本開示に係る一実施形態のインバウンドスパン損失障害のＯＴＤＲデータのプロットを含む。
【００１６】
【図１０】本開示に係る一実施形態のファイバ破断障害のＯＴＤＲデータのプロットを含む。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
概して、本開示に係るシステム及び方法は、高損失ループバック（ＨＬＬＢ）データを使用して、光通信システムにおける自動ライン監視を提供する。ライン監視は、ＨＬＬＢデータに関連付けられたシグネチャが所定の障害シグネチャと一致するかどうかを判定するための機械学習障害分類子を使用して実行されてもよい。ライン監視システムは、１つ又はそれ以上の異なる波長でラインモニタリング信号を送信してもよく、障害分類子は、２つの波長のそれぞれに応答して生成されたシグネチャに適用されてもよい。いくつかの実施形態では、複数の波長におけるライン監視信号を使用することにより、より高い精度がもたらされる。障害は、障害分類子が両方の波長のシグネチャに応答して障害を示す場合にのみ報告されてもよい。第２の障害分類子が使用されてもよく、第１及び第２の障害分類子の両方が両方の波長のシグネチャに応答して障害を示す場合にのみ、障害が報告されてもよい。本開示に係る機械学習障害分類子及び／又は複数の障害分類子の使用は、ＨＬＬＢデータの小さい変化の検出を可能にし、それにより、障害報告の精度及び信頼性を改善する。
【００１８】
本開示に係るシステムはまた、又は代替的に、障害の値を報告するように構成されてもよい。例えば、ポンプ劣化障害の値は、ベースラインデータに注入された前の障害シグネチャに障害シグネチャを追加し、得られた複合障害シグネチャの振幅を計算することによって決定され得る。スパン損失障害の指向性及び／又は値は、ライン監視システムからＯＴＤＲ信号を送信し、受信されたＯＴＤＲデータ信号における振幅の変化に応答して、スパン損失障害の指向性又は値を示すことによって決定され得る。リピータ障害の値及びファイバ破断の位置もまた、又は代替的に報告されてもよい。本開示に係るシステムはまた、又は代替的に、誤障害報告の発生確率を低減するために投票アルゴリズムを使用して障害を分析するように構成されてもよい。
【００１９】
図１は、本開示に係るＷＤＭ送信システム１００の１つの例示的な実施形態の簡略ブロック図である。概して、システム１００は、双方向伝送路１０２の一端又は両端から送信されたＬＭＳ信号を使用して、各リピータ／増幅器に関連付けられたループ利得値を計算するように構成されてもよい。当業者であれば、説明を容易にするために、システム１００が高度に簡略化されたポイント・ツー・ポイント・システム形態として示されていることを認識するであろう。本開示に係るシステム及び方法は、多種多様なネットワーク構成要素及び構成に組み込まれ得ることを理解されたい。本明細書に例示される例示的な実施形態は、限定するものではないが、説明のためにのみ提供される。
【００２０】
図示のように、システム１００は、双方向光伝送路１０２を共に形成する２つの一方向の光路１１０、１２０、によって連結された第１の端子Ｔ１及び第２の端子Ｔ２を含み得る。第１の端子Ｔ１は、伝送路１０２の第１の端部に連結され、第２の端子Ｔ２は伝送路１０２の第２の端部に連結されている。本明細書で使用するとき、用語「結合された」は、１つのシステム要素によって伝達される信号が「結合された」要素に付与される任意の接続、連結、リンクなどを指す。このような「結合された」装置は、必ずしも互いに直接接続されておらず、そのような信号を操作又は修正することができる中間構成要素又は装置によって分離されてもよい。
【００２１】
光路１１０は、端子Ｔ１内の送信機１１２から端子Ｔ２内の受信機１１４への一方向の複数のチャネル（又は波長）上で光データを搬送し得る。光路１２０は、端子Ｔ２内の送信機１２４から端子Ｔ１内の受信機１２２への経路１１０に関連付けられた方向とは反対の方向に、複数のチャネル（又は波長）上で光データを搬送し得る。端子Ｔ１に関して、光路１１０は、アウトバウンド経路であり、光路１２０は、インバウンド経路である。端子Ｔ２に関して、光路１２０は、アウトバウンド経路であり、光路１１０は、インバウンド経路である。光路１１０は、光ファイバ１１６−１〜１１６−ｎ及び光増幅器１１８−１〜１１８−ｎの交互の連結を含んでもよく、光路１２０は、光ファイバ１２６−１〜１２６−ｎ及び光増幅器１２８−１〜１２８−ｎの交互の連結を含み得る。
【００２２】
光路対（例えば、光路１１０、１２０）は、関連するリピータＲ１...Ｒｎのハウジング１３１−１〜１３１−ｎ内に配置され、光ファイバ１１６−１〜１１６−ｎ及び１２６−１〜１２６−ｎの対によって接続された、増幅器対１１８−１〜１１８−ｎ及び１２８−１〜１２８−ｎのセットを含んでもよい。光ファイバ対１１６−１〜１１６−ｎ及び１２６−１〜１２６−ｎは、追加の経路対を支持するファイバと共に光ファイバケーブルに含まれてもよい。各リピータＲ１...Ｒｎは、各支持経路対のための１対の増幅器１１８−１...１１８−ｎ及び１２８−１〜１２８−ｎを含み得る。光増幅器１１８−１...１１８−ｎ及び１２８−１〜１２８−ｎは、簡略化された形態で例示され、１つ又はそれ以上のエルビウムドープファイバ増幅器（ＥＤＦＡ）又は他の希土類ドープファイバ増幅器、ラマン増幅器、又は半導体光増幅器を含み得る。
【００２３】
ＨＬＬＢ経路１３２−１〜１３２−ｎは、例えば、リピータＲ１...Ｒｎのハウジング１３１−１〜１３１−ｎのうちの１つ又はそれ以上において、光路１１０、１２０、間に結合されてもよく、例えば、以下でより詳細に説明するように、例えば、１つ又はそれ以上の受動光結合構成要素を含んでもよい。本開示に係るシステムにおいて有用な様々なＨＬＬＢ経路構成が知られている。また、リピータＲ１...Ｒｎのそれぞれが、関連付けられたＨＬＬＢ経路１３２−１〜１３２−ｎを有するものとして示されているが、ＨＬＬＢ経路は、端子Ｔ１、Ｔ２内に、及び／又は他の位置に配置されてもよく、及び／又はリピータＲ１...Ｒｎごとに位置しなくてもよい。いくつかの実施形態では、ＨＬＬＢ経路１３２−１〜１３２−ｎは、動作において対称であってもよく、すなわち、ＨＬＬＢ経路１３２−１によって経路１１０から経路１２０に伝送された各波長における光パワーのパーセントを記述する関数は、ＨＬＬＢ経路１３２−１によって経路１２０から経路１１０へと伝送される各波長における光パワーのパーセントを記述する関数と同じである。あるいは、１つ又はそれ以上のＨＬＬＢ経路は対称でなくてもよく、異なるＨＬＬＢ経路が異なる伝達関数を有してもよい。
【００２４】
図示の例示的実施形態では、ライン監視装置（ＬＭＥ）１４０、１４２は、経路対１１０、１２０のＨＬＬＢ監視を提供するために端子Ｔ１、Ｔ２の両方に配置されている。ＬＭＥ１４０は、１つ又はそれ以上のＬＭＥ試験信号を、例えば、異なる波長及び／又は異なる周波数で、１つの光路１１０（例えば、端子Ｔ１に対するアウトバウンド光路）に送出し得る。ＨＬＬＢ経路１３２−１〜１３２−ｎのそれぞれは、光路１１０内を伝搬するＬＭＥ試験信号のサンプルを、他の光路１２０の前方伝搬方向（例えば、端子Ｔ１に対するインバウンド光路）に結合することができる。次いで、ＬＭＥ１４０は、システム内の障害の指標としてループ利得の変化を検出するためにサンプルを受信及び測定することができる。ＬＭＥ試験信号に応答してＨＬＬＢ経路１３２−１〜１３２−ｎを通じて受信されたＬＭＥ試験信号の受信したサンプルは、本明細書ではＬＭＥループバックデータ、又は単にループバックデータと称される。
【００２５】
ＬＭＥ１４２は、１つ又はそれ以上のＬＭＥ試験信号を、例えば、異なる波長及び／又は異なる周波数で、１つの光路１２０（例えば、端子Ｔ２に対するアウトバウンド光路）に送出し得る。ＨＬＬＢ経路１３２−１〜１３２−ｎは、光路１２０内を伝搬するＬＭＥ試験信号のサンプルを、他の光路１１０の前方伝搬方向（例えば、端子Ｔ２に対するインバウンド光路）に結合することができる。次いで、ＬＭＥ１４２は、システム内の障害の指標としてループ利得の変化を検出するために、サンプル（ループバックデータ）を受信及び測定することができる。ＬＭＥ試験信号を送信し、ループバックデータを受信及び測定するためのＬＭＥ１４０、１４２の様々な送信機及び受信機構成が知られている。
【００２６】
ＬＭＥ１４０、１４２は、ループバックデータから差動ループ利得（ＤＬＧ）を計算し、測定された差動ループ利得をベースライン差動ループ利得と比較して、差動ループ利得（ｄＤＬＧ）の差を得ることができる。ベースライン差動ループ利得は、システムが故障又は障害のときに得られるベースライン・ループバック・データから計算することができ、その中に注入された前の障害を含んでもよい。差動ループ利得及び差動ループ利得の差は、例えば、図２を参照して説明され得る。図２は、伝送路１０２ａの両端に連結された第１のＬＭＥ１４０及び第２のＬＭＥ１４２を含む、本開示に係るシステム１００ａの一部分を概略的に示す。システム１００ａは、説明の簡略化及び容易さを除いて、図１に関連して説明されるように構成されてもよく、光信号送信機は省略され、ＬＭＥ１４０、１４２のみが伝送路１０２ａの両端に示されている。また、説明の簡略化及び容易さのために、例示される例示的な実施形態は、６つのリピータ、Ｒ１...Ｒ６を含み、それぞれは、各リピータＲ１...Ｒ６の増幅器対間に延在する双方向矢印によって示される、関連する対称ＨＬＬＢ経路１３１−１...１３１−６を含む。
【００２７】
ＬＭＥ１４０は、ＬＭＥ試験信号を伝送路１０２ａに送信するＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ１−ＴＸと、ＬＭＥ１４０からのＬＭＥ試験信号に応答してループバックデータを受信するＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ１−ＲＸとを含む。ＬＭＥ１４２は、ＬＭＥ試験信号を伝送路１０２ａに送信するＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ２−ＴＸと、ＬＭＥ１４２からのＬＭＥ試験信号に応答してループバックデータを受信するＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ２−ＲＸとを含む。
【００２８】
ＬＭＥ１４０、１４２はまた、本明細書に記載されるように、それぞれ、データが障害を示すか否かを判定するためにループバックデータを分析すること、障害分類子に関連付けられた命令を実行すること、機械学習ベースの障害分類子を訓練すること、障害値を計算及び報告すること、障害及び障害値を遠隔装置に通信すること、等のための関連するプロセッサ２０２、２０４を含んでもよい。加えて、ＬＭＥ１４０、１４２はそれぞれ、本明細書に記載されるように、既定の障害シグネチャ、障害値、障害分類子を実行するための命令を記憶するための関連するコンピュータ可読メモリ２０６、２０８を含んでもよい。プロセッサ２０２、２０４及びメモリ２０６、２０８は、本明細書ではＬＭＥ１４０、１４２、に組み込まれるものとして示されているが、それらは遠隔位置又は分散位置で提供されてもよいことを理解されたい。
【００２９】
ＬＭＥ試験信号に応答して生成されるループバックデータは、表記ＨＬＬＢｉ、ｊを使用して参照されてもよく、ここで、ｉは、ＬＭＥ試験信号が開始される端子（すなわち、図１のＴ１又はＴ２のいずれか）であり、ｊは、データに関連付けられたループバック経路１３２−ｊである。例えば、ＨＬＬＢＴ１、３は、ＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ１−ＴＸからループバック経路１３１−３を通って送信され、ＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ１−ＲＸによって受信されるＬＭＥ試験信号から得られるループバックデータを指す。一実施形態では、ループバックデータ３０８内に表される伝送線に沿った蓄積ノイズは、差動ループ利得（ＤＬＧ）を使用して低減されるか、別の方法で最小化され得る。差動ループ利得は、リピータＲ１...Ｒ６のうちの２つの間の光学利得を示す。この目的のために、ｊ番目のリピータの差動ループ利得は、次式（１）によって与えられる。
【数１】
2021515424.tif 000003
【００３０】
次いで、差動ループ利得データは、ＬＭＥ１４０又は１４２内のプロセッサ２０２又は２０４により、ＷＤＭ送信システム１００ａが故障していないときにＷＤＭ送信１００ａシステムのループバックデータから計算されたベースライン差動ループ利得データと比較され得る。ベースライン差動ループ利得データは、コンピュータ可読メモリ２０６又は２０８に記憶され得る。比較は、単純に、ＷＤＭシステム１００ａのベースライン差動ループ利得データ（ＤＬＧｊ）ベースラインから、式（１）に起因するＷＤＭシステム１００ａの差動ループ利得データ（ＤＬＧｊ）データを減算して、差動ループ利得（ｄＤＬＧ）の差を導き出すことを含み得る。したがって、差動ループ利得の差は、次式（２）によって与えられる。
【数２】
2021515424.tif 000004
ＨＬＬＢデータセットの収集及び分析
【００３１】
ループバックデータは、光路の伝送帯域内のＬＭＥ試験信号の少なくとも１つの光学周波数／波長に対して、場合によっては２つ又はそれ以上の波長で測定することができる。特定の例示的な一実施形態では、所与の帯域幅の高チャネル波長及び低チャネル波長（例えば、それぞれ最小波長及び最大波長）は、試験信号チャネル波長として選択され得る。ループバックデータの生成は、各端末サイト、例えば、Ｔ１及びＴ２からの測定を含み得る。したがって、ループバックデータは、複数のＨＬＬＢデータセットを含んでもよく、各データセットは、関連付けられたＬＭＥ試験信号に応答して収集される。ＬＭＥ試験信号が送信され、対応するＨＬＬＢデータセットが収集されるたびに、本明細書では「実行」と呼ぶことができる。システム内で障害が発生したかどうかを判定するために、複数の実行が使用されてもよい。場合によっては、ループバックデータは、各分岐ファイバ対の単一のデータセットのうちの少なくとも１つ又はそれ以上、及び幹線ファイバ対からの２つのデータセット、例えば、各伝搬方向を表す２つのデータセットを含んでもよい。加えて、ループバックデータは、送信システムの特定の部分が監視されるときに、ＷＤＭ送信システムの目標部分からの１つ又はそれ以上のデータセットを含んでもよい。なお、Ｃ＋Ｌファイバ対については、Ｃ−帯域及びＬ−帯域の両方においてＨＬＬＢデータセットを測定してもよい。
【００３２】
本開示に係る実施形態では、分析は、差動ループ利得データ（ｄＤＬＧ）の差を使用して、ＬＭＥ１４０及び／又は１４２内のプロセッサ２０２及び／又は２０４によって行われてもよい。ＷＤＭ送信システム１００が故障していないシナリオでは、差動ループ利得値の差は、約０で変動する。ＷＤＭ送信システム１００内の障害状態により、差動ループ利得データの差が固有のシグネチャを有することになり得る。
【００３３】
本開示に係る実施形態では、障害のシグネチャを完全に示すために、最大で６点のｄＤＬＧデータが必要とされることが見出されている。したがって、ｄＤＬＧデータは、６つのｄＤＬＧデータポイントの長さを有するスライド窓を使用して、ＬＭＥ１４０及び／又は１４２のプロセッサ２０２及び／又は２０４内の６つのｄＤＬＧデータポイントを一度に逐次分析することによって分析され得る。図３は、例えば、９つのループバック経路、例えば関連するリピータ、端子、又は他の装置を含む、本開示に係るＷＤＭシステムのブロックＤ１〜Ｄ９によって表される９つのｄＤＬＧデータポイントを概略的に示す。各ｄＤＬＧデータ点Ｄ１...Ｄ９は、システム内のループバック経路と関連付けられ、ｄＤＬＧ点に直接隣接するｄＤＬＧデータポイントは、直接隣接するループバック経路と関連付けられる。データセットの端部のｄＤＬＧデータポイントＤ１、Ｄ９は、システムの両端でショアに最も近いループバック経路と関連付けられる。ショアの近くの障害に関連する障害シグネチャの評価を容易にするために、いくつかの先頭及び末尾のゼロ値をｄＤＬＧデータセットに追加することができる。図示した実施形態では、例えば、先頭３０２及び後続３０４の５つのゼロ値がｄＤＬＧデータセットに追加される。
【００３４】
スライド窓３０６は、６つのｄＤＬＧデータポイントＤ１...Ｄ９の各々の一連のグループ及び先頭の３０２又は後続の３０４ゼロが、障害シグネチャについて分析されるように移動されてもよい。図３の実施形態では、例えば、全９つの一連のデータセットが、障害シグネチャの存在について捕捉及び分析されるであろう。スライド窓３０６は、スライド窓３０６の最後の位置３０８にある第１のｄＤＬＧデータポイントＤ１から開始し、最後のｄＤＬＧ点Ｄ９がスライド窓３０６の第１の位置３１０にあるまで、１つのデータポイント又は先頭若しくは末尾のゼロに、図３において左から右に一度に移動されるであろう。図３では、スライド窓３０６は、９つの一連のｄＤＬＧデータセットの３つ目を捕捉する位置に示されている。
【００３５】
各ｄＤＬＧデータセットは、１つ又はそれ以上の障害分類子を使用して分析され、０〜１の範囲の数値を報告して、ベースラインＤＬＧデータと測定されたＤＬＧデータとの間の類似性を反映する。本開示に係るいくつかの実施形態では、ＬＭＥ試験信号のための２つの異なる波長、例えば、システム帯域幅の両端の波長、及び／又は２つの異なる障害分類子を使用して、各ｄＤＬＧデータセットのデータセットを分析することができることにより、精度が向上し得る。障害は、２つの障害分類子が同時に障害を示す場合にのみ、ＬＭＥユーザ又はリモートコンピュータに報告されてもよい。
【００３６】
障害分類子は、パターン認識の任意の既知の方法を使用して実装され得る。本開示に係る実施形態では、障害分類子は、機械学習を使用して実装され得る。例えば、決定木学習、関連規則学習、誘導性論理プログラミング、支持ベクトル機械などを含む、様々な機械学習技術が周知である。
【００３７】
本開示に係る実施形態では、機械学習は、２層畳み込みニューラルネットワークなどの既知の人工ニューラルネットワークを使用して実装され得る。このような実施形態では、障害分類子の係数は、最初に、訓練プロセス中に自動的に調整される非ゼロ乱数に設定されてもよい。訓練プロセスは、訓練入力を提供することを含み得る。訓練入力は、部分的又は完全な障害シグネチャを伴う又は伴わない、システムのｄＤＬＧデータを、ホワイトノイズと組み合わせたものを含んでもよい。訓練入力から得られる予測出力は、障害又は非障害の可能性である。
【００３８】
図４Ａ〜４Ｄは、例えば、障害分類子を生成するための２層畳み込みニューラルネットワークの訓練入力として使用されるｄＤＬＧデータのプロットである。図４Ａ〜４Ｄのプロットは、ＷＤＭシステム対ｄＤＬＧ＃のｄＤＬＧ値の振幅（ｄＢ）である。ｄＤＬＧ＃は、ｄＤＬＧデータに関連付けられたＷＤＭシステムにおけるループバック経路番号を表し、すなわち、ｄＤＬＧ＃０は、システム内の第１のループバック経路のｄＤＬＧデータであり、ｄＤＬＧ＃１は、システム内の第２のループバック経路のｄＤＬＧデータ、すなわち、第１のループバック経路に隣接する次のループバック経路である。
【００３９】
図示の例では、図４Ａのプロットは、第１のループバック経路と第２のループバック経路との間で生じるシステムにおけるスパン損失のために設定された完全な障害シグネチャ（ｄＤＬＧデータを使用する）を表し、図４Ｂ〜４Ｄは、スパン損失に関する誤った又は部分的な障害シグネチャを表し得る。ニューラルネットワークに対する訓練入力４Ａ〜４Ｄに応答して、ネットワークは、第１のループバック経路と第２のループバック経路との間のスパン損失の予想される可能性をそれぞれ１００％、０％、０％及び０％、に設定することによって訓練される。ニューラルネットワークは、システム内の予期される障害のタイプ及び位置ごとに、完全かつ部分的な障害シグネチャを使用して訓練されてもよい。
【００４０】
本開示に係るシステム及び方法の実施形態では、ノイズ（例えば、白色ノイズ）を訓練入力に加えて、ノイズ条件下でのニューラルネットワークの性能を改善することができる。図５は、例えば、図４Ａに示される、異なる白色ノイズ値が追加された完全な障害シグネチャに対する振幅（ｄＢ）対ｄＤＬＧ＃のプロットを含む。図５のプロットによって表される各入力に応答して、ネットワークは、システム内のノイズの存在に対処するために、第１のループバック経路と第２のループバック経路との間のスパン損失の予想される可能性を１００％に設定することによって訓練され得る。各障害シグネチャに関する訓練入力に追加されるノイズのレベルは、ＷＤＭシステム内の信号の予想ノイズレベルと一致し得る。ニューラルネットワークは、システム内の予測される障害のタイプ及び位置ごとにノイズを追加した障害シグネチャを使用して訓練され得る。
【００４１】
本開示に係る実施形態では、訓練データ及び試験データの両方を使用することができる。訓練データは、ネットワークを訓練して障害シグネチャを認識するために使用されてもよく、試験データは、ネットワークの性能を試験するために使用され得る。いくつかの実施形態では、ＬＭＥ試験信号の２つの波長に対する障害の可能性は、障害を報告するために既定の障害閾値を超えるべきである。訓練データを使用したネットワークの訓練は、試験データによって示される性能が、障害（正しいレート）を正確に報告する許容可能な割合を超えるまで継続されてもよい。いくつかの実施形態では、正しい割合は９９％を超えるように設定されてもよい。
【００４２】
本開示に係るいくつかの実施形態は、２つの障害分類子を使用してもよく、障害は、両方の障害分類子が、例えば、短波長ＬＭＥ信号及び長波長ＬＭＥ信号の両方について同時に障害を示す場合にのみ報告されてもよい。２つの障害分類子を使用することで、更なる信頼性が提供される。いくつかの実施形態では、第１の分類子は、上述のように機械学習分類子であってもよく、第２の分類子は有限状態機械を使用して実装されてもよい。
【００４３】
様々な有限状態機械構成が知られている。本開示に係るいくつかの実施形態では、有限状態機械は、以下の関係を使用して実装されてもよい。
【数３】
2021515424.tif 000005
式中、ｉは０〜ｄＤＬＧデータ点の数の範囲であり、Ｘｉ及びＹｉは定数である。定数Ｘｉ及びＹｉの値は、上記のニューラルネットワーク分類子に使用される訓練データに上記式（３）を代入することによって推定することができる。ｉの各値について、Ｘの最大値（Ｘｉ、ｍａｘ）及び最小値（Ｘｉ、ｍｉｎ）は、訓練データから決定されてもよく、Ｙの最大値（Ｙｉ、ｍａｘ）及び最小値（Ｙｉ、ｍｉｎ）は、訓練データから決定されてもよい。次いで、有限状態機械分類子は、短波長及び長波長ＬＭＥ信号の両方のｄＤＬＧデータセットにおけるｉの全ての値について、以下の関係が満たされる場合にのみ、障害を報告するために実装されてもよい。
【数４】
2021515424.tif 000006
【００４４】
有利には、ニューラルネットワークなどの機械学習技術を使用して本開示に係るシステム及び方法で障害分類子を実装することにより、正しい結果を提供しながら、シグネチャの小さな変化を検出することができる。ノイズの影響は、ノイズを考慮するための訓練機械学習技術によって考慮され得る。ノイズの寄与を超える小さい変化であっても、障害の報告において考慮することができる。また、障害分類子の両方が障害を示す場合にのみ障害を報告する２つの障害分類子を使用して障害を報告することにより、更なる信頼性が提供され得る。このことは、既知のシステムよりも正確かつ信頼性の高い障害分類を提供することができる。
障害値報告
【００４５】
本開示に係るシステム及び方法はまた、又は代替的に、識別された障害値を報告するように構成されてもよい。ポンプレーザ劣化障害に関して、例えば、ポンプレーザ劣化は、システムを再ベースラインすることによって単純に取り扱うことができない非線形損失をもたらすことが知られている。しかしながら、任意の単一ポンプ劣化（ＳＰＤ）の値は、次のようにｄＤＬＧ障害シグネチャの絶対値の総和によって表されてもよい。
【数５】
2021515424.tif 000007
【００４６】
本開示に係る実施形態では、ポンプ劣化に起因する非線形損失を再ベースライン化することに関連する課題を克服するために、ポンプ劣化の正確な計算には、ポンプ劣化が検出されるたびにシステムの障害シグネチャ（ｄＤＬＧデータ）を記録することを伴い得る。ＬＭＥ試験信号の将来の実行において、記録されたシグネチャは、ベースラインデータに一時的に注入される。新しいポンプ劣化が同じ位置で検出される場合、新しいシグネチャ（一時的ベースラインに基づく）を古いシグネチャに追加して、障害値予測で使用するための完全なシグネチャを形成することができる。
【００４７】
リピータＲ４における連続的なポンプ劣化障害が、時間ｔ１及びｔ２において図２のシステムにおいて検出されるシナリオを考察する。図６Ａ〜６Ｄは、係るシナリオに関連付けられたｄＤＬＧ値対ｄＤＬＧ＃の振幅（ｄＢ）のプロットを含む。図６Ａは、システムが障害していないときの時間ｔ０におけるｄＤＬＧデータを示す。図６Ａに示される障害状態では、ｄＤＬＧデータプロットは、約ゼロ値でわずかにのみ変動する。時間ｔ１において、図６Ｂに示すｄＤＬＧデータを用いて、２ｄＢのポンプ劣化がリピータＲ４において生じる。図６Ｂのシグネチャは、記憶され、将来の実行のベースラインに注入されてもよい。時間ｔ２において、３ｄＢのポンプ劣化が生じることにより、図６Ｃに示すｄＤＬＧデータが得られ、これは、その中に注入された図６Ｂのシグネチャを用いて新しいベースラインを使用して計算される。図６Ｂから以前に記憶されたシグネチャはベースラインに注入されるため、図６Ｃに示すｄＤＬＧデータは、リピータＲ４でのポンプ劣化障害として検出され得るが、時間ｔ２で発生する障害の値を直接示すことはできない。時間ｔ２、で発生するポンプ劣化の値を計算するために、図６Ｃのシグネチャを図６Ｂの前の障害シグネチャに追加して、図６Ｄに示される完全なｄＤＬＧ障害シグネチャを形成する。時間ｔ２で発生するポンプ劣化障害の振幅は、６ＤのｄＤＬＧデータから３ｄＢとして計算することができる。
【００４８】
リピータ故障障害に関して、そのような障害は、リピータのポンプレーザが故障したときに生じることが知られている。リピータ障害が発生すると、故障したリピータの前後のリピータは、利得の損失の回復を試みるように構成される。図７は、例えば、図２に示すシステムにおけるリピータＲ３の障害に関連するｄＤＬＧ値対ｄＤＬＧ＃の振幅（ｄＢ）のプロットを含む。図７に示すようなリピータ故障障害シグネチャが検出されると、リピータの利得が既知の定数値であるため、障害の値は、リピータ利得の既知の定数値に等しいとして報告され得る。
【００４９】
スパン損失障害に関しては、スパン損失の値及び指向性は、ノイズによる重大な影響を受ける可能性がある。本開示に係る指向性及び値の信頼性のある識別を提供するために、本開示に係るシステム及び方法は、光学時間ドメイン反射率測定（ＯＴＤＲ）を使用することができる。
【００５０】
様々なＯＴＤＲ技術が知られている。概して、ＯＴＤＲ信号源は、光パルス又は特別に変調された光学キャリアなどの試験信号又はプローブ信号を生成し、試験信号は、経路対のアウトバウンド光路内に送出される。アウトバウンド経路内の要素は、ＯＴＤＲ試験信号の部分を反射（例えば、後方散乱）することができる。後方散乱信号部分は、インバウンド経路（例えば、ＨＬＬＢ経路を介して）に戻され、受信機で検出されてもよい。
【００５１】
再び図２を参照すると、例えば、本開示に係る実施形態では、ＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ１−ＴＸは、伝送路１０２ａ上で（ＬＭＥ１４０に対して）アウトバウンド方向にＯＴＤＲ試験信号を送信するように構成されてもよい。ＯＴＤＲ試験信号は、例えば、障害位置で反射され、（ＬＭＥ１４０に関して）インバウンド方向にＨＬＬＢ経路を介して結合され、ＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ１−ＲＸによって受信されてもよい。ＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ２−ＴＸはまた、伝送路１０２ａ上で（ＬＭＥ１４２に対して）アウトバウンド方向にＯＴＤＲ試験信号を送信するように構成されてもよい。ＯＴＤＲ試験信号は、例えば、障害位置で反射され、（ＬＭＥ１４２に関して）インバウンド方向にＨＬＬＢ経路を介して結合され、ＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ２−ＲＸによって受信されてもよい。
【００５２】
本開示に係るシステムでは、本開示に係るシステム及び方法におけるスパン損失の値及び指向性は、受信されたＯＴＤＲ信号の値のシフトから特定され得る。例えば、ＬＭＥ１４０が、図２のリピータＲ３とＲ４との間のスパン損失障害を検出するシナリオを考察する。スパン損失障害を検出することに応答して、ＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ１−ＴＸは、ＯＴＤＲ信号を送信して、スパン損失の指向性及び量を特定することができる。
【００５３】
図８は、（ＬＭＥ１４０に対して）アウトバウンドスパン損失がある場合の、振幅（ｄＢ）対、ＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ１−ＲＸにおけるＯＴＤＲ信号に応答して受信されたＯＴＤＲデータ信号のための、各送信機、Ｔ１、Ｔ２、及びリピータＲ１...Ｒ６に関連付けられたループバック経路を示す。図９は、（ＬＭＥ１４０に対して）インバウンドスパン損失がある場合の、振幅（ｄＢ）対、ＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ１−ＲＸにおけるＯＴＤＲ信号に応答して受信されたＯＴＤＲデータ信号のための、各送信機、Ｔ１、Ｔ２、及びリピータＲ１...Ｒ６に関連付けられたループバック経路を示す。図８に示すように、（ＬＭＥ１４０に関して）アウトバウンドが存在する場合、図２のリピータＲ３とＲ４との間のスパン損失に及ぶ場合、ＯＴＤＲデータ信号は、リピータＲ４の後の量Ａ１だけ振幅が減少する。しかしながら、図９に示すように、リピータＲ３とＲ４との間に（ＬＭＥ１４０に関して）インバウンドスパン損失が存在する場合、その後、ＯＴＤＲデータ信号は、リピータＲ３の前の量Ａ２だけ振幅が増加する。したがって、本開示に係るシステム及び方法におけるスパン損失の指向性は、このように、スパン損失がアウトバウンドスパン損失である場合、スパン損失障害後にＯＴＤＲデータ信号が減少したか、又は、スパン損失がインバウンドスパン損失である場合、スパン損失前にＯＴＤＲデータ信号が増加したか否かを検出することによって決定されてもよい。
【００５４】
加えて、スパン損失の値は、故障なしの状態におけるリピータＲ３とＲ４との間の既知のスパン損失Ｓと共に、値Ａ１及びＡ２を使用して計算することができる。具体的には、インバウンドスパン損失ＳＩＢは、以下のように計算することができる。
【数６】
2021515424.tif 000008
アウトバウンドスパン損失ＳＯＢは、以下のように計算することができる。
【数７】
2021515424.tif 000009
【００５５】
ＯＴＤＲはまた、ファイバ破断がＬＭＥによって検出されたときにファイバ破断点を正確に予測するために使用されてもよい。例えば、ＬＭＥ１４０が、図２のリピータＲ２とＲ３との間のファイバ破断障害を検出するシナリオを考察する。ファイバ破断障害を検出することに応答して、ＬＭＥ試験信号送信機ＬＭＥ１−ＴＸは、ＯＴＤＲ信号を送信して、ファイバ破断の位置を特定することができる。
【００５６】
図１０は、Ｒ２〜Ｒ３の間のアウトバウウンド（ＬＭＥ１４０に関して）ファイバ破断が存在するときの、振幅（ｄＢ）対、ＬＭＥ試験信号受信機ＬＭＥ１−ＲＸにおけるＯＴＤＲ信号に応答して受信されたＯＴＤＲデータ信号のための各送信機、Ｔ１、Ｔ２、及びリピータＲ１...Ｒ６に関連付けられたループバック経路を示す。図１０に示すように、リピータＲ２とＲ３との間にアウトバウンド（ＬＭＥ１４０に関して）ファイバ破断が存在する場合、ＯＴＤＲ信号はＬＭＥ１−ＲＸで受信することができず、ＯＴＤＲデータ信号は、大きなノイズ振幅（又はノイズフロア）を有するノイズのみを示す。したがって、ファイバ破断の位置は、信号が失われ、ノイズのみが示されるＯＴＤＲデータ信号内の位置から特定することができる。例えば、図１０は、Ｒ２とＲ３との間のファイバ破断障害を示す。
【００５７】
複数のＬＭＥ試験信号からの平均ｄＤＬＧデータを分析し、単一の結果を得る代わりに、ｄＤＬＧデータの非常に小さい変化によって示される障害を検出する精度を提供するために、本開示に係る実施形態は、複数のＬＭＥ試験信号からｄＤＬＧデータセットを分析し、投票アルゴリズムを使用して結果を組み合わせることを含んでもよい。投票アルゴリズムは、閾値数のｄＤＬＧデータセットが障害が報告される前に障害の結果を与えることを必要とする任意のアルゴリズムであってもよい。
【００５８】
例えば、２Ｎ＋１ｄＤＬＧデータセットを含む本開示に係る実施形態では、Ｎ個超のデータセットが障害をもたらす場合、障害が報告され得る。前の実施における障害分類子によって認識される任意のｄＤＬＧデータ点は、次の２Ｎ回のＬＭＥ試験信号の実行において認識されるようにアサートされ得る。この例では、単一のＬＭＥ試験信号の実行に対する偽陽性の可能性がｘであり、合計２Ｎ＋１回のうちＮ回超の試行が障害の結果を与える場合、偽陽性（Ｐｆａｌｓｅ）の可能性は次式（８）のようになる。
【数８】
2021515424.tif 000010
Ｎ＝１の場合、Ｐｆａｌｓｅはｘ２になる。５％の偽陽性率を仮定すると、この例では３回の実行の投票は、偽陽性率Ｐｆａｌｓｅを０．２５％に低減する。したがって、本開示に従う実施形態では、投票アルゴリズムは、障害分類子によって検出された小さい障害の信頼度Ｐｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅを、以下のように報告することができる。
【数９】
2021515424.tif 000011
【００５９】
本開示の一態様によれば、光通信システムが開示される。光通信システムは、光伝送路に連結された複数のリピータであって、高損失ループバック（ＨＬＬＢ）経路を備える複数のリピータと、伝送路に連結されたライン監視装置（ＬＭＥ）であって、光伝送路上でＬＭＥ試験信号を送信し、ＬＭＥ試験信号に応答して、光伝送路からＬＭＥループバックデータを受信するように構成されている、ＬＭＥと、プロセッサと、を備えている。プロセッサは、ＬＭＥループバックデータをベースライン・ループバック・データと比較して、第１の障害シグネチャを取得し、第１の障害シグネチャが所定の障害シグネチャと一致する場合、第１の障害シグネチャを使用して第１の障害シグネチャを分析し、第１の障害分類子が所定の障害シグネチャを使用して訓練された機械学習アルゴリズムであり、第１の障害分類子が障害を示す場合、システム内の障害を報告するように構成されている。
【００６０】
本開示の別の態様によれば、光通信システム内の光伝送路を監視する方法が提供され、光伝送路は、伝送路に連結された複数のリピータを含み、リピータのそれぞれは、高損失ループバック（ＨＬＬＢ）経路を備える。本方法は、伝送路上で第１のライン監視装置（ＬＭＥ）試験信号を送信することと、第１のＬＭＥ試験信号に応答して、伝送路からＬＭＥループバックデータを受信することと、ＬＭＥループバックデータをベースライン・ループバック・データと比較して、第１の障害シグネチャを取得することと、第１の障害シグネチャが所定の障害シグネチャと一致する場合に障害を示すために、第１の障害分類子を使用して第１の障害シグネチャを分析することと、第１の障害分類子が障害を示す場合に、システム内の障害を報告することと、を含む。
【００６１】
本開示の他の態様によれば、検出された障害値を報告する方法、及び障害を報告するための投票アルゴリズムが提供される。廃棄物の任意の態様は、単独で、かつ本明細書に開示される任意の他の態様と組み合わせて有用である。
【００６２】
例示的な実施形態の前述の説明は、図示及び記述の目的のために提示されている。網羅的であること、又は本開示を開示される正確な形態に限定することを意図するものではない。本開示に照らして、多くの修正及び変形が可能である。本開示の範囲は、この発明を実施するための形態によって限定されるものではなく、むしろ本明細書に添付の特許請求の範囲によって制限されることが意図される。
【００６３】
本明細書に記載される方法の実施形態は、コントローラ、プロセッサ、及び／又は他のプログラム可能な装置を使用して実施され得る。その目的のために、本明細書に記載される方法は、１つ又はそれ以上のプロセッサによって実行されると、方法を実行する命令を記憶した有形の非一時的コンピュータ可読媒体上に実装されてもよい。したがって、例えば、ＬＭＳ３００は、本明細書に記載される動作を実行するための命令（例えば、ファームウェア又はソフトウェア）を記憶する記憶媒体を含んでもよい。記憶媒体は、任意のタイプの有形媒体、例えば、フロッピーディスク、光ディスク、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク書き換え可能（ＣＤ−ＲＷ）、及び光磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ダイナミックＲＡＭ及びスタティックＲＡＭなどのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気若しくは光カード、又は電子命令を記憶するのに好適な任意の種類の媒体などの半導体装置を含み得る。
【００６４】
本明細書の任意のブロック図は、本開示の原理を具現化する例示的な回路の概念図を表すことが、当業者には理解されるであろう。同様に、任意のブロック図、流れ図、フロー図、状態遷移図、擬似コードなどは、コンピュータ可読媒体に実質的に表され、そのようなコンピュータ又はプロセッサが明示的に示されているか否かにかかわらず、コンピュータ又はプロセッサによって実行され得る様々なプロセスを表すことが理解されるであろう。ソフトウェアモジュール、又は単純にソフトウェアであることが暗示されるモジュールは、本明細書では、プロセス工程及び／又はテキスト記述の性能を示すフローチャート要素又は他の要素の任意の組み合わせとして表すことができる。そのようなモジュールは、明示的に又は暗黙的に示されるハードウェアによって実行されてもよい。
【００６５】
「プロセッサ」とラベル付けされた任意の機能ブロックを含む、図に示される様々な要素の機能は、専用ハードウェア並びに適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することができるハードウェアを使用することによって提供されてもよい。機能は、単一の専用プロセッサによって単一の共有プロセッサによって、又は複数の個別のプロセッサによって提供されてもよく、それらのいくつかは共有されてもよい。更に、用語「プロセッサ」の明示的な使用は、ソフトウェアを実行することができるハードウェアを排他的に指すものと解釈されるべきではなく、限定的ではなく、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワークプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを記憶する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び不揮発性記憶装置を黙示的に含み得る。他のハードウェア、従来の、及び／又はカスタムが含まれてもよい。
【００６６】
別途記載のない限り、「実質的に」という語の使用は、当業者に理解されるように、正確な関係、条件、配置、向き、及び／又は他の特性、並びにそれらの偏差を含むと解釈され得るが、そのような偏差は、開示される方法及びシステムに実質的に影響を及ぼさない範囲で、解釈され得る。本開示の全体全体にわたって、名詞を修正するための冠詞「ａ」及び／又は「ａｎ」及び／又は「ｔｈｅ」を使用することは、特に明記しない限り、便宜上使用されると理解され、１つ又は２つ又はそれ以上の修正された名詞を含むことが理解され得る。用語「備える（comprising）」、「含む（including）」、及び「有する（having）」という用語は、包括的であることが意図され、列挙された要素以外の追加の要素が存在し得ることを意味する。
【００６７】
方法及びシステムは、その特定の実施形態に関して記載されているが、これらはそのように限定されない。明らかに、上記の教示に照らして、多くの修正及び変形が明らかとなり得る。本明細書に記載及び例示される部品の詳細、材料、及び構成における多くの追加の変更は、当業者によって行われ得る。
【図１】
2021515424.tif 000012
【図２】
2021515424.tif 000013
【図３】
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【図４Ａ】
2021515424.tif 000015
【図４Ｂ】
2021515424.tif 000016
【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５】
2021515424.tif 000019
【図６Ａ】
2021515424.tif 000020
【図６Ｂ】
2021515424.tif 000021
【図６Ｃ】
2021515424.tif 000022
【図６Ｄ】
2021515424.tif 000023
【図７】
2021515424.tif 000024
【図８】
2021515424.tif 000025
【図９】
2021515424.tif 000026
【図１０】
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【国際調査報告】
2021515424.tif 000028