(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化するシステムであって、
偏向に依存する損失を有する第一の損失特性と非線形効果を有する第二の損失特性との間の相互作用の統計分析を生成し、前記第一及び第二の損失特性は、前記光信号伝送経路における光信号に関連し、前記統計分析は、第一の散乱プロットと第二の散乱プロットとの間のシフト又は回転の分析を含み、前記第一の散乱プロットは、分散補償モジュール（ＤＭＣ）を有する光ネットワークについて行ったＱファクタのシミュレーション値を示し、前記第二の散乱プロットは、ＤＭＣを有しない光ネットワークについて行ったＱファクタのシミュレーション値を示し、前記第一及び第二の散乱プロットは、前記第一の損失特性の複数のシミュレーション値を、前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの複数のシミュレーション値に関連付け、
前記統計分析を分析して、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用に関連する定量値を決定し、
前記定量値に少なくとも部分的に基づく損失値を生成し、前記損失値は、前記第一の損失特性の前記複数のシミュレーション値並びに前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの前記複数のシミュレーション値のＱ分散に更に少なくとも部分的に基づく、
システム。
【請求項２】
前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間のシフトは、前記第二の損失特性の値に少なくとも部分的に対応する、
請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間の回転は、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に少なくとも部分的に対応する、
請求項１記載のシステム。
【請求項４】
光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化する方法であって、
前記光信号伝送経路における光信号に関連する偏向に依存する損失を有する第一の損失特性と、前記光信号に関連する非線形効果を有する第二の損失特性との間の相互作用の統計分析を生成する段階であって、前記第一及び第二の損失特性は、前記光信号伝送経路における光信号に関連し、前記統計分析は、第一の散乱プロットと第二の散乱プロットとの間のシフト又は回転の分析を含み、前記第一の散乱プロットは、分散補償モジュール（ＤＭＣ）を有する光ネットワークについて行ったＱファクタのシミュレーション値を示し、前記第二の散乱プロットは、ＤＭＣを有しない光ネットワークについて行ったＱファクタのシミュレーション値を示し、前記第一及び第二の散乱プロットは、前記第一の損失特性の複数のシミュレーション値を、前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの複数のシミュレーション値に関連付ける、段階と、
前記統計分析を分析して、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用に関連する定量値を決定する段階と、
前記定量値に少なくとも部分的に基づく損失値を生成する段階であって、前記損失値は、前記第一の損失特性の前記複数のシミュレーション値並びに前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの前記複数のシミュレーション値のＱ分散に更に少なくとも部分的に基づく、段階と、
を含む方法。
【請求項５】
前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間のシフトは、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に対応する、
請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間の回転は、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に少なくとも部分的に対応する、
請求項４記載の方法。
【請求項７】
光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化するためのプログラム命令を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
コンピュータシステムの１以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行により、前記１以上のプロセッサに、
前記光信号伝送経路における光信号に関連する偏向に依存する損失を有する第一の損失特性と、前記光信号に関連する非線形効果を有する第二の損失特性との間の相互作用の統計分析を生成する段階であって、前記第一及び第二の損失特性は、前記光信号伝送経路における光信号に関連し、前記統計分析は、第一の散乱プロットと第二の散乱プロットとの間のシフト又は回転の分析を含み、前記第一の散乱プロットは、分散補償モジュール（ＤＭＣ）を有する光ネットワークについて行ったＱファクタのシミュレーション値を示し、前記第二の散乱プロットは、ＤＭＣを有しない光ネットワークについて行ったＱファクタのシミュレーション値を示し、前記第一及び第二の散乱プロットは、前記第一の損失特性の複数のシミュレーション値を、前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの複数のシミュレーション値に関連付ける、段階と、
前記統計分析を分析して、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用に関連する定量値を決定する段階と、
前記定量値に少なくとも部分的に基づく損失値を生成する段階であって、前記損失値は、前記第一の損失特性の前記複数のシミュレーション値並びに前記第一の損失特性及び前記第二の損失特性の組み合わせの前記複数のシミュレーション値のＱ分散に更に少なくとも部分的に基づく、段階と、
を実行させるコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間のシフトは、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に対応する、
請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
前記第一の散乱プロットと前記第二の散乱プロットとの間の回転は、前記第一の損失特性と前記第二の損失特性との間の相互作用の値に少なくとも部分的に対応する、
請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信ネットワークに関するものであり、特に光ネットワークの設計を最適化することに関する。  
本出願は、2012年4月13日に提出され、“SYSTEM  AND  METHOD  FOR  OPTIMIZING  NETWORK  SIMULATIONS”と題する米国特許仮出願第61/623,912号の利益を特許請求するものである。
【背景技術】
【０００２】
電子的なデジタル信号処理（ＤＳＰ）は、１００Ｇｂ／ｓ（及びより高いデータレート）の二重偏波（ＤＰ）コヒーレント伝送システムの実用的な実現においてキーテクノロジーとなっている。このＤＳＰのおかげで、偏向モード分散（ＰＭＤ）、色分散（ＣＤ）及びある程度の非線形（ＮＬ：Non-Linear）効果の影響は、必須ではない問題となっている。代わりに、偏向に依存した損失（ＰＤＬ：Polarization  Dependent  Loss）は、制限因子として浮かび上がり、このＰＤＬについてＤＳＰは、部分的にのみ補償することができる。
【０００３】
今まで、ＤＰ信号へのＰＤＬの影響のメカニズムは良好に理解されている。単一のＲＤＬエレメントは、信号とＰＤＬ偏向軸との間の角度に依存して、偏向の分岐間のパワー（及び光信号対雑音比（ＯＳＮＲ））を不等にし、初期の直交偏波の状態間の直交性の損失を生じさせる可能性がある。これら２つの機能的な障害は、複数のランダムに指向したＰＤＬエレメントを通した伝送の間に同時に起こるので、係る事象の統計データが最近になって調査された。
【０００４】
しかし、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用及びそのシステム設計への影響のような１つの重要な態様は、ほとんど注目されていない。たとえば、ＰＤＬについて正常に機能しない信号がＫｅｒｒ非線形性をもつ光ファイバにおいて伝搬するときに相互作用が起こる可能性がある。ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用のメカニズムは、最近になって詳細に研究された。その研究において、ＰＤＬエレメントと偏向状態（ＳＯＰ）を互いに関して揃った状態に保持することが必要である。信号のＳＯＰは光ファイバにおける伝送の間に迅速に変化するので、次のステップは、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用のより包括的な統計的な分析を行うことになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ＮＬ効果とＰＤＬ効果の相互作用の包括的な統計的な分析は、システム設計における危険因子の正確な推定にとって非常に重要であるとしても、未だ研究されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施の形態によれば、光ネットワークの光信号伝送経路をモデル化するシステムが開示される。本発明のシステムは、光信号伝送経路における光信号に関連する偏向に依存する損失と非線形の損失との間の相互作用に関連する損失値を含むように構成されるデータベースを含む。また、本発明のシステムは、経路計算エンジン、ネットワークデザインツール／システム、又は、データベースから光信号に関連する損失値を受け、損失値に基づいて、光信号伝送経路の複数の伝送特性を推定するモデリングツール／システムを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明及び本発明の利点の更に完全な理解のため、添付図面と共に行われる以下の発明の実施の形態が参照される。
【図１】本発明の実施の形態に係る、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の統計的な振る舞いを調べるシミュレーションモデルを例示する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る、インラインＤＣＭシミュレーションについてＱファクタの分散のヒストグラム２００を例示する図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る、ＤＣＭのないシミュレーションについてＱファクタの分散のヒストグラム３００を例示する図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る、ＤＣＭインラインを使用したケース及びＤＣＭを省略したケースについて、ＣＤＦを比較する累積分布係数（ＣＤＦ）のプロット４００を例示する図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る、インラインＤＣＭを使用したシミュレーションについて散乱プロットを例示する図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る、ＤＣＭを使用することなしに実行されたシミュレーションについて散乱プロットを例示する図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化するシステムを例示するブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る、光ネットワークをモデル化する方法を例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本明細書で使用されたとき、用語「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、汎用又は特定用途コンピュータによりアクセス可能な利用可能な記録媒体である。例として、限定するものではないが、係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気記憶装置、或いは、コンピュータ実行可能な命令又はデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を担持又は記憶するために使用され、汎用又は特定用途コンピュータによりアクセスされる他の記録媒体、を含む有体のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含む。上記記録媒体の組み合わせもコンピュータ読み取り可能な記録媒体の範囲に含まれる。
【０００９】
さらに、「コンピュータ実行可能な命令」は、例えば、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、特定用途処理装置に所定の機能又は機能のグループを実行させる命令及びデータを含む。
【００１０】
本明細書で使用されたとき、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、コンピューティングシステムで実行するソフトウェアオブジェクト又はルーチンを示す。本明細書で記載される異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又はプロセス（例えば個別のスレッド）として実現されるか、ハードウェア、ファームウェアとして実現されるか、全ての３つのうちの幾つかの組み合わせとして実現される。
【００１１】
以下は、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の統計的な分析について、この相互作用がどのように有意に影響するか、品質因子（すなわちＱファクタ）の形状及び幅を変化させるか含めて記載する。この開示は、Ｑファクタの分布の形状のメカニズムを記載し、この変化に影響を及ぼす幾つかのファクタを記載する。また、この開示は、結合されたＮＬ及びＰＤＬの機能の障害による伝送の影響を分析する２次元方法を記載する。
【００１２】
図１は、本発明の実施の形態に係る、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の統計的な振る舞いを調べるシミュレーションモデル１００を例示する。幾つかの実施の形態では、例示的なシミュレーションモデルは、分散シミュレーションモデルを含み、このモデルでは、ＮＬ、ＰＤＬ及び増幅自然放出（ＡＳＥ）雑音の間のスパンごとの相互作用が考慮される。
【００１３】
幾つかの実施の形態では、シミュレーションモデル１００は、１以上のスパンモデル１０２により接続される複数のノード１０４を含む。スパンモデル１０２は、幾つかの実施の形態では、スパン（FIBER）１１４、１以上の偏向コントローラ（ＰＣ）１０８に結合される１以上のＰＤＬエレメント１０６、及び／又はＰＤＬエレメント１０６及びＰＣ１０８に結合される１以上の増幅自然放出（ＡＳＥ）増幅器１１０を含む。幾つかの実施の形態では、ＡＳＥ増幅器１１０は、以下に詳細に記載されるように、ファイバスパン１１４及び／又は増幅器１１６を介してＰＤＬエレメント１０６に結合される。以下に記載される例示的なしミュレーションモデルでは、シミュレーションモデル１００は、１５のファイバスパン１１４を含む。
【００１４】
さらに、幾つかの実施の形態では、シミュレーションモデル１００は、分散補償モジュール（ＤＣＭ）１１２を含む。ＤＣＭ１１２は、以下に更に詳細に記載されたように、シミュレーションモデル１００の振る舞いを変更するため、シミュレーションモデル１００に存在するか又は存在しない。
【００１５】
シミュレーションモデル１００の動作の例として、本発明の理解を支援するために以下の例示的なモデルが提供される。当業者であれば、これらのコンポーネントの構造、構成、値及び／又は組織におけるバリエーションは、本発明の範囲から逸脱することなしに偏向される場合があることを認識されるであろう。
【００１６】
ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の統計的な振る舞いを調べるため、例示的なシミュレーションモデル１００は、分散シミュレーションモデルを使用し、このモデルでは、ＮＬ、ＰＤＬ及びＡＳＥ雑音間のスパンごとの相互作用が考慮される。このモデルは、ランダムなＳＯＰをエミュレートするため、ＰＤＬエレメント１０６の前に１つのＰＣ１０８をもつそれぞれのノード１０４当たり１つのＰＤＬエレメント１０６を含む。ＳＯＰのランダムな設定で実行された多数（例えば１０００）のシミュレーションからビット誤り率（ＢＥＲ）のＱ統計データが得られる。例では、１００Ｇｂ／ｓの二重偏波の直交位相シフトキーイング（ＤＰ−ＱＰＳＫ）信号による３つの５０ＧＨｚ間隔のチャネルが、ＮＺ−ＤＳＦファイバの１５スパン×６０ｋｍ（全体で９００ｋｍ）を通して伝送される。
【００１７】
幾つかの実施の形態では、シミュレーションモデル１００に従って、複数のタイプの分散マップが考慮される。例えば、（ｉ）ブラウンフィールドのインスタレーションにとって典型的である僅かに補償されたインライン分散マップ、（ｉｉ）グリーンフィールドの１００＋Ｇｂ／ｓの配置にとって一般に使用されるインライン分散補償なし（ＤＣＭなし）である。記載された例では、ファイバの入力パワーは、−２．５ｄＢｍ／ｃｈに設定され、受けたＯＳＮＲは、１５ｄｍに設定される。表１は、シミュレーションパラメータを要約する。伝送ラインの終わりで、センターチャネルの性能は、コヒーレント受信機で評価される。コヒーレント受信機のＤＳＰは、累積された残さの色分散、コンスタントモジュラスアルゴリズム（ＣＭＡ）を使用した偏向の分離及びViterbi-Viterbiアルゴリズムを使用した搬送波位相の回復の補償を行う。それぞれの偏向チャネルのＢＥＲ値は、ダイレクトエラーカウントにより得られ、偏向が多重化された信号の全体のＢＥＲは、それぞれ個々のチャネルのＢＥＲを通して平均され、次いで、Ｑに変換される。
【表１】
0006260104.tif 000002
【００１８】
ＰＤＬによる信号品質の低下は、信号とＰＤＬの偏向の軸との間の角度に強く依存する。ＰＤＬは、偏向の分岐のＯＳＮＲの損失を高い損失のＰＤＬの軸と揃えさせる。さらに、ＰＤＬは、信号及びＰＤＬの偏向の軸が非ゼロの角度で揃えられるときに、２つの最初の直交する偏向の分岐間で直交性の損失を生じる可能性がある。同様に、直交性の損失は、コヒーレント受信機におけるＤＳＰにより効果的に除去される、偏向のスロストークの成分の生成に繋がる可能性がある。従って、ＰＤＬのみの効果による信号品質の低下の支配的な源は、ＯＳＮＲの損失であり、この損失は、何れかの装置により補償することができない。
【００１９】
他方で、ＰＤＬは、ＫｅｒｒのＮＬ効果をもつ光ファイバにおいて信号が伝搬するときに、ＮＬ耐性を悪化させる場合がある。位相変調された信号において、信号間で所定の干渉成分が存在する場合がある。この干渉は、ＰＤＬ効果により誘発された直交性の損失のためである。この干渉は、比較的大きい、シンボルに依存する光ピークパワーの変動に影響を及ぼす。これらの変動は、システム設計及び最適化における更なるペナルティを生じる可能性がある。従って、直交性の損失は、ＮＬ効果とＰＤＬ効果の組み合わせの下で、信号の品質の低下に寄与する因子となる可能性がある。
【００２０】
ＮＬ及びＰＤＬの機能障害は複数のランダムなＰＤＬエレメントによる複数のファイバスパンを通して伝送の間に同時に起こるので、Ｑファクタの分布の統計量を調べることが有益である場合がある。例えば、Ｑファクタ分布のヒストグラムは、ＳＯＰの１０００のランダムな設定及び４ｄＢの累積された平均ＰＤＬにより得られる。ファイバの影響は分散マップに非線形に強く依存するので、（ｉ）ＤＣＭ及び（ｉｉ）ＤＣＭなしという２つのタイプの分散マップの統計量を比較することは有益である。図２〜図３を参照して詳細に記載されたように、両方の分散マップについてＱ分散の形状を１つ１つ比較するため、両方の分散マップについて実行されるそれぞれのシミュレーションにおいてランダムな角度の同じセットを使用することは有益である。
【００２１】
図２は、本発明の実施の形態に係る、インラインのＤＣＭシミュレーションについてＱファクタの分散のヒストグラム２００を例示する。幾つかの実施の形態では、例となるヒストグラム２００は、図１を参照して更に詳細に記載されたように、インラインＤＣＭ１１２を使用してシミュレーションモデル１００で実行された多数（例えば１０００）のシミュレーションから得られる。例となるヒストグラム２００は、所与のＱファクタ（Q-FACTOR）２０２を生成する多数のシミュレーションのカウント（COUNT）２０４に対して、所与のシミュレーションから得られるＱファクタ２０２をプロットする。
【００２２】
図３は、本発明の実施の形態に係る、ＤＣＭのないＱファクタの分散のヒストグラム３００を例示する。幾つかの実施の形態では、例となるヒストグラム３００は、図１を参照して詳細に記載されたように、ＤＣＭ１１２をもたないシミュレーションモデル１００で実行された多数（例えば１０００）のシミュレーションから生じる。例となるヒストグラム３００は、所与のＱファクタ３０２を生成する多数のシミュレーションのカウント３０４に対する。所与のシミュレーションから得られるＱファクタ３０２をプロットする。
【００２３】
幾つかの実施の形態では、例となるヒストグラム２００を例となるヒストグラム３００と比較及び対比することが必要であるか又は望ましい。例えば、図２〜図３で提供される例示的なデータを使用して、比較は以下のポイントを提供する。（１）ＤＣＭがないケースのＱファクタの分散３００は、より対称的に見え、分散のそれぞれの側で長いテールをもつのに対して、ＤＣＭケースのヒストグラム２００は、非対称的であり、低いＱの領域において短いテールをもち、高いＱの領域において急傾斜が落ちる。（２）ＤＣＭがないケースのヒストグラム３００のＱmeanは、インラインのＤＣＭ１１２のケースのヒストグラム２００のＱmeanに比較して１．２ｄＢ良好である。（３）ＤＣＭがないケースのヒストグラム３００で示される最悪のＱファクタは、インラインＤＣＭ１１２のケースのヒストグラム２００に示される最悪のＱファクタに比較して０．３ｄＢだけ良好である。
【００２４】
ポイント（２）に関して、平均のＱファクタにおける改善が幾分期待される。これは、信号がＤＣＭのない送信の間に迅速に広がり、ファイバの非線形性の影響を平均化するからである。ポイント（３）に関して、最悪のＱファクタにおける非常に小さな差は、低いＱファクタの領域において、ＯＳＮＲのＰＤＬに誘発される損失は、ファイバの非線形性からの非常に最小の影響、すなわち０．３ｄＢのみをもつ信号品質の低下の支配的な源であることを示す。
【００２５】
しかし、ＤＣＭのないケースについてのヒストグラム３００におけるＱの分散のテールはＤＣＭ１１２を使用したケースについてのヒストグラム２００におけるよりも長いので、（ＢＥＲ＝１０-2での）Ｑ＝７．３ｄＢを得る確率は、２．４％であり、これは、インラインＤＣＭ１１２についての２０％である。
【００２６】
図４は、本発明の実施の形態に係る、ＤＣＭ１１２を使用したケースについてのＣＤＦとＤＣＭ１１２を省略したケースについてのＣＤＦを比較した累積の分散因子（ＣＤＦ）のプロットを例示する。幾つかの実施の形態では、ＣＤＦプロット４００は、Ｑファクタ４０２に対して所与のＣＤＦ４０４をプロットする。例では、ＣＤＦプロット４００は、ＤＣＭがある（WITH  DCM）ＣＤＦ関数４０８及びＤＣＭのない（DCM-LESS）ＣＤＦ関数４０６とを含む。幾つかの実施の形態では、ＣＤＦプロット４００のＣＤＦ関数４０６，４０８を比較することが必要であるか又は望まれる場合がある。
【００２７】
図２〜図３を参照して、ポイント（１）に関して、Ｑ分散の形状における差は、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用に直接関連し、以下に説明される。まず第一に、ＯＳＮＲの損失はＰＤＬをもつシステムにおける信号品質の低下の支配的な源であるので、Ｑ値は、伝送経路における累積されたＰＤＬの量に強く依存する。最良／最悪のＱファクタは、全体の累積されたＰＤＬは非常に小さい／大きいように伝送経路に沿って個々のＰＤＬエレメント１０６が結合されるケースに対応する。さらに、伝送ラインにおける制限された数のＰＤＬエレメント１０６のため、分散のテールは、ＰＭＤ統計において観察された無限のテールとは対照的に有限である。第二に、ファイバの非線形性が存在する場合に（直交性の損失のために）ＰＤＬの誘発された光ピークパワーの変動は、更なるペナルティを引き起こし、Ｑbestから低いＱファクタにＱ分散を成形し直すこととなる。この変化は、分散マップに依存して異なる。例えば、インラインＤＣＭ１１２を使用したケースでは、光信号は、周期的な分散補償のためそのオリジナルの形状（及び高いピークパワープロファイル）を保ち、増加されたＱペナルティを得る傾向にある。
【００２８】
従って、ヒストグラム２００を参照して、多数のカウント２０４は、低いＱファクタで現れ、Ｑ分散は、狭く、より非対称となる傾向にある。ヒストグラム３００を参照して、ＤＣＭがないケースでは、信号は伝送の間に迅速に広がり、チャネル間の高速のピークパワーの低減及び大きなウォークオフとなり、従ってＮＬ効果の影響を最小化する。このケースでは、多数のカウント３０４は、インラインＤＣＭ２１１２を使用したケースについてのヒストグラム２００のカウント２０４に比較して高いＱファクタの領域にとどまる。Ｑ分散は、より対称的になる傾向にある。
【００２９】
結合されたＮＬ及びＰＤＬ効果についてのＱ分散は、分散マップ及び他のシステムパラメータに依存して変化するので、１次元統計分析を使用することは十分ではなく、誤った結果につながることが明らかである。結合されたＮＬ及びＰＤＬ効果による伝送の機能の障害を分析する新たな２次元方法は、将来のシステム設計において役に立つ。
【００３０】
ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の影響は、図５〜図６を参照して以下に詳細に記載されるように、同じＳＯＰについて結合されたＮＬ及びＰＤＬ効果（ＮＬ／ＰＤＬ）のＰＤＬ対Ｑファクタについて、Ｑファクタの二次元の散乱プロットで観察することができる。
【００３１】
図５は、本発明の実施の形態に係る、インラインＤＣＭ１１２を使用したシミュレーションについての散乱プロット５００を例示する。同じ実施の形態では、例となる散乱プロット５００は、図１〜図２を参照して更に詳細に記載されたように、インラインＤＣＭ１１２を使用したシミュレーションモデル１００で実行される多数（例えば１０００）のシミュレーションから得られる。例となる散乱プロット５００は、そのシミュレーションについてＱファクタＮＬ／ＰＤＬ５０４に対する所与のシミュレーションから得られるＱファクタＰＤＬ５０２をプロットする。理解を支援するため、散乱プロット５００は、ＰＤＬ効果及び結合ＮＬ／ＰＤＦ効果のそれぞれに対応するヒストグラム５０６，５０８を含む。
【００３２】
図６は、本発明の実施の形態に係る、ＤＣＭ１１２を使用することなしに実行されたシミュレーションについての例となる散乱プロット６００を例示する。幾つかの実施の形態では、例となる散乱プロット６００は、図１及び図３を参照して更に詳細に記載されたように、ＤＣＭ１１２を使用することなしにシミュレーションモデル１００で実行された多数（例えば１０００）のシミュレーションから得られる。例となる散乱プロット６００は、そのシミュレーションについてＱファクタＮＬ／ＰＤＬ６０４に対する所与のシミュレーションから得られるＱファクタＰＤＬ６０２をプロットする。理解を支援するため、散乱プロット６００は、ＰＤＬ効果及びＮＬ／ＰＤＦ効果のそれぞれに対応するヒストグラム６０６，６０８を含む。
【００３３】
幾つかの実施の形態では、散乱プロット５００，６００を比較及び対比することが必要であるか又は望ましい場合がある。係る状況では、比較（及び／又は対比）は、重要な情報を示す場合がある。例えば、図５〜図６の例で示されたような状況において、散乱プロットは、互いに全く異なる場合がある。ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用がない場合、散乱ポイントは、点線５０２に沿って分布するか又は点線５０２に平行となる。しかし、散乱プロット５００，６００を比較したとき、散乱プロットのシフト及び回転は、インラインＤＣＭ１１２を使用したケースについての散乱プロット５００において観察可能である。低いＱファクタに向かうシフトは、ファイバの非線形性（ＱＮＬ≒１．５ｄＢ）に起因すると考えられ、角度α≒２２ｄｅｇによる回転は、分散を幾分引き締める、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用（ＮＬ＆ＰＤＬ）に起因すると考えられる。Ｑ分散のこの回転のため、Ｑ分散は、分散の両側で短いテールによりコンパクトである。しかし、ＤＣＭ１１２が使用されないケースに対応する散乱プロット６００は、点線５０２に沿って揃えられたポイントを例示し、これは、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の最小の影響を示す。
【００３４】
単一モードファイバ（ＳＭＦ）についてＱ分散の形状における同様の変化が存在する。しかし、Ｑ分散における非対称性は、ＳＭＦの大きいＣＤ係数及びスパン当たりの大きい残差分散（ＲＤ）、従ってＮＬ効果の小さな影響及びＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用のため、Ｅ−ＬＥＡＦ（Extra  Large  Effective  Area  Fiber）に比較して僅かに小さい。高いデータレート伝送システム（すなわち４００Ｇ／１Ｔ）は、ファイバのＮＬ効果に感度が高いので、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の影響は、非常に重要である。
【００３５】
本明細書の開示は、ＤＣＭなし及びインラインＤＣＭといった２つのタイプの広く配置される分散マップについて、二重偏波コヒーレントシステムにおけるＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の統計量を記載する。本明細書の開示は、インラインＤＣＭにより生じる場合がある有意な相互作用を記載し、両側での短いテールをもつ非対称Ｑファクタ分散が得られる。ＤＣＭがないケースでは、相互作用は、より対照的なＱファクタの分散及び両側での長いテールにより最小であり、ＢＥＲ＝１０-2について停止確率における１０倍の減少につながる。本明細書の開示は、ＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用の迅速且つ容易な分析のために、シフト及び回転機能をもつ新たな二次元方法を記載するものであり、この新たな二次元方法は、システム設計を支援する。
【００３６】
本発明の実施の形態によれば、統計的な分析を光伝送経路の計算エンジン、ネットワークデザインツール／システム、又はモデリングツール／システムに組み込むことは有益である。幾つかの実施の形態では、経路計算エンジン、ネットワークデザインツール／システム、又はモデリングツール／システムは、それらのパラメータを使用して光信号伝送経路の特性を決定する。光信号伝送経路の伝送特性は、非線形（ＮＬ）効果のような伝送品質の低下因子、偏向モード分散（ＰＭＤ）及び偏向依存損失（ＰＤＬ）のような偏向効果、及び／又はその他が光信号伝送経路において光信号にどのように影響を及ぼすかに関する洞察を提供する。光信号伝送経路、経路計算エンジン、ネットワークデザインツール／システム又はモデリングツール／システムの伝送特性を決定するため、伝送品質の低下因子間の相互作用を考慮する。
【００３７】
図７は、本発明の実施の形態に係る、光信号伝送経路の伝送特性をモデル化するシステム７００を例示するブロック図である。システム７００は、経路計算エンジン７０２、データベース７０４、パラメータモジュール７０６、プロセッサ７０８、メモリ７１０及びインタフェースモジュール７１２を含む。
【００３８】
幾つかの実施の形態では、インタフェースモジュール７１２は、モデル化される光ネットワークにおける光信号伝送経路に関するデータを受ける。例として、幾つかの実施の形態では、インタフェースモジュール７１２は、人と相互作用し、光信号伝送経路に関するデータを受信する。代替的に又は付加的に、インタフェースモジュール７１２は、コンピューティング装置のような装置からの光信号伝送経路に関するデータを受ける。
【００３９】
幾つかの実施の形態では、インタフェースモジュール７１２は、特に、ファイバのタイプ、ファイバの長さ、光信号伝送経路におけるＤＣＭ、ＡＣＭ、増幅器、マルチプレクサ、又はデマルチプレクサのようなコンポーネントの数及び／又はタイプ、データレート、データの変調フォーマット、光信号の入力パワー、チャネルと呼ばれる波長を搬送する信号の数、チャネル間隔、トラフィック需要、及び／又はネットワークトポロジーのような光信号伝送経路に関するデータを受信する。
【００４０】
また、インタフェースモジュール７１２は、ユーザから光信号伝送経路に関するデータの受信を容易にし、及び／又はユーザにシミュレーション結果を出力する１以上の入力装置及び／又は出力装置を含むか、又は１以上の入力装置及び／又は出力装置を結合される。１以上の入力及び／又は出力装置は、限定されるものではないが、キーボード、マウス、タッチパッド、マイクロフォン、ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ、オーディオスピーカ等を含む。
【００４１】
幾つかの実施の形態では、パラメータモジュール７０６は、インタフェースモジュール７１２により光信号伝送経路に関して受信されたデータに基づいて、光信号伝送経路に関するパラメータを提供する。例として、パラメータモジュール７０６は、ファイバタイプ及びファイバタイプの他の光学特性の分散マップのような、ファイバタイプに関するパラメータを提供する。別の例として、パラメータモジュール７０６は、光信号伝送経路におけるコンポーネントに関するパラメータを提供する。例えば、パラメータモジュール７０６により提供されたコンポーネントのパラメータは、コンポーネントのＰＤＬ及びコンポーネントの他の光特性を含む。幾つかの実施の形態では、パラメータモジュール７０６は、経路計算エンジン７０２が光信号伝送経路をモデル化するために使用する光信号伝送経路におけるコンポーネントの光特性の一部又は全部を提供する。
【００４２】
経路計算エンジン７０２は、パラメータモジュール７０６からのパラメータ及びインタフェースモジュール７１２からのデータを使用して、光信号伝送経路の伝送特性を決定する。光信号伝送経路の伝送特性は、色分散（ＣＤ）、非線形（ＮＬ）効果のような伝送品質の低下因子、偏向モード分散（ＰＭＤ）及び偏向依存損失（ＰＤＬ）、増幅自然放出（ＡＳＥ）及び／又はその他のような偏向効果が光信号伝送経路における光信号にどのように影響を及ぼすかに関する洞察を提供する。光信号伝送経路の伝送特性を決定するため、経路計算エンジン７０２は、伝送品質の低下因子間の相互作用を考慮する。
【００４３】
幾つかの実施の形態では、経路計算エンジン７０２は、光信号伝送経路についてそれぞれの累積された量の伝送品質の低下因子を提供する。代替的に又は付加的に、経路計算エンジン７０２は、それぞれの伝送品質の低下因子によるＯＳＮＲペナルティを提供する。代替的に又は付加的に、経路計算エンジン７０２は、１以上の伝送品質の低下因子の組み合わせによるＯＳＮＲペナルティを提供する。例えば、幾つかの実施の形態では、結合されたＮＬ及びＰＤＬのＯＳＮＲペナルティは、個別に決定されたＮＬ及びＰＤＬのＯＳＮＲペナルティの組み合わせよりも高い。これは、結合されたＮＬ及びＰＤＬのＯＳＮＲペナルティは、図１〜図６を参照して上述されたように、光信号伝送経路におけるＮＬ効果とＰＤＬ効果との間の相互作用を考慮する。代替的に又は付加的に、経路計算エンジン７０２は、光信号伝送経路の全体のＯＳＮＲを提供する。全体のＯＳＮＲは、何れかの品質の低下なしに光信号伝送経路に沿って得られる最適なＯＳＮＲである。幾つかの実施の形態では、経路計算エンジン７０２は、光信号伝送経路に関する更なる情報を提供する。
【００４４】
データベース７０４は、光信号伝送経路に関して経路計算エンジン７０２により生成されたデータを記憶する。プロセッサ７０８は、本明細書で記載された機能及び動作をシステム７００に実行させるコンピュータ命令を実行する。コンピュータ命令は、プロセッサ７０８による実行のためにメモリ７１０にロードされるか、及び／又は本明細書で記載された機能及び動作の実行の間に生成、受信又は処理されるデータは、メモリ７１０に少なくとも一時的に記憶される。
【００４５】
光信号伝送経路における光信号の偏向のランダムに回転する状態のため、光信号伝送経路の伝送特性に幾つかを正確にシミュレートするため、経路計算エンジン７０２は、光信号伝送経路の伝送特性を決定するため、光信号の偏向の変動する状態を使用して多数の（少なくとも１０００）のシミュレーションを実行する。例として、ＰＤＬ及びＮＬ効果のような伝送特性及びＰＤＬ効果とＮＬ効果との間の相互作用をシミュレートするため、経路計算エンジン７０２は、光信号の偏向の変動する状態を使用して少なくとも１０００のシミュレーションを実行する。
【００４６】
図８は、本発明の実施の形態に係る、光ネットワークをモデル化する方法８００を例示するフローチャートである。本方法８００は、幾つかの実施の形態では、図７を参照して先に詳細に記載されたシステム７００のようなモデリングシステムにより実現される。例えば、システム７００の経路計算エンジン７０２は、本方法８００の１以上のステップ８０２〜８０８により表されるように光ネットワークをモデル化する動作を実行するコンピュータ命令を実行する。個別のステップとして示されているが、所望の実現に依存して、様々なステップが更なるステップに分割され、少ないステップに結合され、又は除かれる場合がある。
【００４７】
幾つかの実施の形態では、本方法８００は、ステップ８０２で開始し、ステップ８０２では、光ネットワークにおける光信号伝送経路の第一の伝送特性が得られる。第一の伝送特性は、光ネットワークのパラメータに基づく。伝送特性を取得した後、本方法８００は、ステップ８０４に進む。
【００４８】
ステップ８０４で、本方法８００は、光信号伝送経路の第一の伝送特性を生成するため、光信号伝送経路の複数のシミュレーションを実行する。シミュレーションは、パラメータ及び光信号の偏向のランダムに変化する状態を使用して実行される。例えば、幾つかの実施の形態では、５００，１０００，５０００，１００００又は幾つかの他の量のシミュレーションが実行される場合がある。第二の伝送特性を生成するために光伝送経路をシミュレートした後、本方法８００は、ステップ８０６に進む。
【００４９】
ステップ８０６で、本方法８００は、ステップ８０４でのシミュレーションの結果として生成された第二の伝送特性を組み込み、光経路の設計に組み込まれるＯＳＮＲペナルティファクタを計算する。ＯＳＮＲペナルティファクタを計算した後、本方法８００は、ステップ８０８に進む。
【００５０】
ステップ８０８で、本方法８００は、さもなければ選択される高いＯＳＮＲペナルティファクタ又は低いＯＳＮＲペナルティファクタをもつ経路コンポーネントを選択することで、ＯＳＮＲペナルティを光経路の設計に組み込む。例えば、図７を参照して先に詳細に記載されたように、ＤＣＭ、ＡＤＭ、増幅器、多重器、又は分離器のようなコンポーネントは、ＯＳＮＲペナルティに適合するようなやり方で選択される。
【００５１】
当業者であれば、本明細書で開示されたこのプロセス及び方法、並びに他のプロセス及び方法について、プロセス及び方法で実行された機能は、異なる順序で実現されることを理解するであろう。さらに、概説されたステップ及び動作は、例としてのみ提供され、ステップ及び動作の幾つかは、開示される実施の形態の本質から逸脱することなしに、任意であるか、少ないステップ及び動作に結合されるか、更なるステップ及び動作に拡張される場合がある。例として、本方法８００は、ＯＳＮＲペナルティ因子を所与の光経路のコンフィギュレーションと関連付けするデータベースを生成することを更に含む。本発明は詳細に記載されたが、特許請求の範囲により定義された開示の精神及び範囲から逸脱することなしに、様々な変形、置換え及び変更が行われることを理解されたい。
【符号の説明】
【００５２】
１００：シミュレーションモデル
１０２：スパンモデル
１０４：ノード
１０６：ＰＤＬエレメント
１０８：ＰＣ
１１０：ＡＳＥ増幅器
１１２：ＤＣＭ
１１４：ファイバスパン
１１６：増幅器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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