(57)【要約】【課題】  非同期符号判定によるＱ値計測の精度を改善する。【解決手段】  光電変換器１０、２値識別回路１２、閾値掃引回路１４及び平均化回路１６により、入力信号の確率分布を計測し、その結果がメモリ１８に格納される。微分回路２０は、確率分布を閾値で微分して、確率密度分布を算出する。データ抽出回路２１は、確率密度分布から、アイ波形の外側に相当する部分のデータを抽出する。平均値・標準偏差算出回路２２ａは、回路２１の出力からスペース側の平均値μ０と標準偏差σ０を算出し、平均値・標準偏差算出回路２２ｂは、回路２１の出力からマーク側の平均値μ１と標準偏差σ１を算出する。擬似Ｑ値算出回路２４は、｜μ０−μ１｜／（σ０＋σ１）を計算する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
スペース及びマークを有する符号を搬送する光信号の伝送品質を計測する装置であって、
当該光信号を電気信号に変換する光電変換器（１０，３０）と、
当該光電変換器（１０，３０）の出力電気信号を離散的に掃引される閾値により２値識別し、閾値に対する累積分布を算出する累積分布算出回路（１２，１４，１６，１８）と、
当該累積分布を当該閾値で微分して確率密度分布を算出する微分回路（２０）と、
当該確率密度分布からアイ波形の外側に相当するデータを抽出するデータ抽出回路（２１）と、
当該データ抽出回路（２１）により抽出されたデータにガウス関数をフィッティングし、当該確率密度分布における当該スペースの平均値及び標準偏差、並びに当該マークの平均値及び標準偏差を算出する平均値・標準偏差算出回路（２２ａ，２２ｂ）と、
当該スペース及び当該マークの平均値及び標準偏差から当該光信号の伝送品質の指標を算出する指標算出回路（２４）
とを具備することを特徴とする伝送品質計測装置。
【請求項２】
当該光電変換器が、当該光信号を受光する受光素子（１０）と、当該受光素子の出力から、当該光信号の信号周波数成分の一部を除去するフィルタ（３０）とを具備することを特徴とする請求項１に記載の伝送品質計測装置。
【請求項３】
当該光電変換器が、当該光信号の信号周波数より低い応答性の光電変換素子からなることを特徴とする請求項１に記載の伝送品質計測装置。
【請求項４】
当該累積分布算出回路が、当該光信号の信号周波数より低い応答性の回路を具備することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の伝送品質計測装置。
【請求項５】
当該累積分布算出回路は、当該光電変換器（１０，３０）の出力信号を離散的に掃引される閾値により２値識別する２値識別回路（１２，１４）と、当該２値識別回路の出力を平均化することにより、閾値に対して識別回路出力値の累積分布を算出する平均化回路（１６，１８）とを具備することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の伝送品質計測装置。
【請求項６】
スペース及びマークを有する符号を搬送する光信号の伝送品質を計測する方法であって、
当該光信号を電気信号に変換する光電変換ステップと、
離散的に掃引される閾値により当該電気信号を２値識別することにより、閾値に対する累積分布を算出する累積分布算出ステップと、
当該累積分布を当該閾値で微分して確率密度分布を算出する確率密度分布算出ステップと、
当該確率密度分布の、アイ波形の外側に相当するデータにガウス関数をフィッティングして、当該確率密度分布における当該スペースの平均値及び標準偏差、並びに当該マークの平均値及び標準偏差を算出する平均値・標準偏差算出ステップと、
当該スペース及び当該マークの平均値及び標準偏差から当該光信号の伝送品質の指標を算出する伝送品質指標算出ステップ
とを具備することを特徴とする伝送品質計測方法。
【請求項７】
当該光電変換ステップが、当該光信号を受光器（１０）で受光するステップと、当該受光器（１０）の出力から当該光信号の信号周波数成分を除去する高域除去ステップとを具備することを特徴とする請求項６に記載の伝送品質計測方法。
【請求項８】
当該光電変換ステップは、当該光信号の信号周波数より低い応答性で当該光信号を電気信号に変換することを特徴とする請求項６に記載の伝送品質計測方法。
【請求項９】
当該累積分布算出ステップは、当該光信号の信号周波数より低い応答性で、当該電気信号を２値識別することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の伝送品質計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、伝送品質計測装置及び方法に関し、より具体的には、光伝送システムにおける伝送品質、例えば擬似的なＱ値を簡易に計測する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光伝送システムの伝送路のＱ値を計測する方法として、従来、非同期の符号判定により受信信号の振幅の確率密度分布（ＰＤＦ：Probability distribution function）を算出し、その確率密度分布からＱ値を推定する方法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２及び非特許文献１参照）。
【０００３】
図４は、従来のＱ値計測装置の概略構成ブロック図を示す。光電変換器１１０が、光伝送路から入力する光信号を電気信号に変換する。光電変換器１１０の出力する電気信号は、光伝送路から入力する光信号の波形にほぼ対応する波形を具備する。データ識別回路１１２は、閾値掃引回路１１４からの閾値電圧Ｖｔｈに従い、光電変換回路１１０の出力信号を２値識別する。データ識別回路１１２は例えば、Ｄフリップフロップからなる。閾値掃引回路１１４は、データ識別回路１１２に印加する閾値電圧Ｖｔｈを、図５に示すように、電圧Ｖ０とＶ１の間で、一定時間Ｔ内で１００ｍｓ毎に段階的に変化させる。電圧Ｖ０はスペース電圧であり、電圧Ｖ１はマーク電圧である。
【０００４】
平均化回路１１６は、同じ閾値電圧Ｖｔｈのときの２値識別回路１１２の出力を平均化し、その平均値をメモリ１１８に書き込む。図６は、メモリ１１８に書き込まれた平均値の閾値に対する分布の一例を示す。図６の横軸は、閾値電圧Ｖｔｈを示し、横軸は平均化回路１１６から出力される平均値を示す。図６は，光伝送路から入力する光信号（より具体的には，光電変換機１１０の出力信号）の閾値Ｖｔｈに対する確率分布を示す。
【０００５】
微分回路１２０は、メモリ１１８に格納された確率分布を閾値電圧Ｖｔｈで微分する。図７は、その微分波形例、即ち確率密度分布例を示す。図７の横軸は閾値電圧Ｖｔｈを示し、横軸は、Ｖｔｈに対する微分値、即ち確率密度を示す。このようにして算出された確率密度分布は、図７に明確に図示されるように、スペース側の電力分布を示す山と、マーク側の電力分布を示す山の２つの山を具備する。
【０００６】
平均値・標準偏差算出回路１２２ａ，１２２ｂは、これらの２つの山のそれぞれにガウス関数をフィッティングして、それぞれの山の平均値μ０，μ１と標準偏差σ０，σ１を算出する。擬似Ｑ値算出回路１２４は、平均値・標準偏差算出回路１２２ａ，１２２ｂの出力μ０，μ１，σ０，σ１から
Ｑ＝｜μ０−μ１｜／（σ０＋σ１）
に従い、Ｑ値を算出する。上式によるＱ値の算出は、特許文献３及び特許文献４に記載されている。
【０００７】
擬似Ｑ値算出回路１２４により得られるＱ値は、非同期の符号判定に基づき算出されたものである。本来、光伝送路のＱ値は、伝送信号のＢＥＲ（ビット誤り率）から算出される。従って、比較のためには、擬似Ｑ値算出回路１２４により得られるＱ値を、ＢＥＲに基づくＱ値に換算する必要がある。換算のために、予め、同じ光伝送路の同じ光信号伝送状態でＢＥＲに基づくＱ値をも測定しておき、擬似Ｑ値算出回路１２４により得られるＱ値（擬似Ｑ値）とＢＥＲに基づくＱ値との相関を得ておく。補正回路１２６は、擬似Ｑ値算出回路１２４の算出結果に予め得ておいた相関を適用することにより、擬似Ｑ値算出回路１２４の算出結果をＢＥＲに基づくＱ値に補正又は換算する。これにより、ＢＥＲに基づくＱ値に相当するＱ値を得ることができる。
【特許文献１】特開２０００−３５８０１５公報
【特許文献２】英国特許出願公開２３５２５９７公報
【特許文献３】特開平７−１５４３７８号公報
【特許文献４】米国特許第５５８５９５４公報
【非特許文献１】菅原  満、井出  和彦、「確率分布測定による光信号品質監視方法の提案」、１９９９年電子情報通信学会通信ソサイエティ大会，Ｂ−１０−７３，ｐ．２５０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の非同期符号判定では、信号光のパルスの立ち上がり時間及び立ち下がり時間の影響を受け、図４に示されるように、確率密度分布のアイ波形の内側部分がガウス分布から外れた分布形状になる。特に、スペース側に相当する山の内側部分が、ガウス分布から大きく外れる。
【０００９】
従来例では、ガウス分布から外れた分布にいわば強引にガウス関数を適用していたので、高い精度を得られなかった。
【００１０】
本発明は、非同期符号判定により、従来よりも高い精度でＱ値を計測できる伝送品質計測装置及び方法を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る伝送品質計測装置は、スペース及びマークを有する符号を搬送する光信号の伝送品質を計測する装置であって、当該光信号を電気信号に変換する光電変換器と、当該光電変換器の出力電気信号を離散的に掃引される閾値により２値識別し、閾値に対する累積分布を算出する累積分布算出回路と、当該累積分布を当該閾値で微分して確率密度分布を算出する微分回路と、当該確率密度分布からアイ波形の外側に相当するデータを抽出するデータ抽出回路と、当該データ抽出回路により抽出されたデータにガウス関数をフィッティングし、当該確率密度分布における当該スペースの平均値及び標準偏差、並びに当該マークの平均値及び標準偏差を算出する平均値・標準偏差算出回路と、当該スペース及び当該マークの平均値及び標準偏差から当該光信号の伝送品質の指標を算出する指標算出回路とを具備することを特徴とする。
【００１２】
当該光電変換器及び／又は当該累積分布算出回路は、当該光信号の信号周波数より低い応答性の素子又は回路からなってもよい。
【００１３】
本発明に係る伝送品質計測方法は、スペース及びマークを有する符号を搬送する光信号の伝送品質を計測する方法であって、当該光信号を電気信号に変換する光電変換ステップと、離散的に掃引される閾値により当該電気信号を２値識別することにより、閾値に対する累積分布を算出する累積分布算出ステップと、当該累積分布を当該閾値で微分して確率密度分布を算出する確率密度分布算出ステップと、当該確率密度分布の、アイ波形の外側に相当するデータにガウス関数をフィッティングして、当該確率密度分布における当該スペースの平均値及び標準偏差、並びに当該マークの平均値及び標準偏差を算出する平均値・標準偏差算出ステップと、当該スペース及び当該マークの平均値及び標準偏差から当該光信号の伝送品質の指標を算出する伝送品質指標算出ステップとを具備することを特徴とする。
【００１４】
当該光電変換ステップ及び／又は当該累積分布算出ステップの応答速度は、当該光信号の信号周波数より低いものであってもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ガウス分布から外れた形状になりがちな、確率密度分布のアイ波形の内側に相当する部分を予め除外してから、ガウス関数をフィッティングするので、従来よりも高い精度で、スペースの平均値及び標準偏差、並びに当該マークの平均値及び標準偏差を算出できる。その結果、従来よりも高い精度、伝送品質の指標、例えば擬似的なＱ値を算出できる。
【００１６】
また、光電変換器及び／又は当該累積分布算出が光信号の信号周波数より低い応答性の素子又は回路からなる場合、又は、光電変換ステップ及び／又は累積分布算出ステップの応答速度が当該光信号の信号周波数より低い場合には、より安価な回路素子を使用できるようになり、従来よりも安価な装置で伝送品質指標をモニタできるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１８】
図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示す。光電変換器１０が、光伝送路から入力する光信号を電気信号に変換する。光電変換器１０の出力する電気信号は、光伝送路から入力する光信号の波形にほぼ対応する波形を具備する。データ識別回路１２は、閾値掃引回路１４からの閾値電圧Ｖｔｈに従い、光電変換回路１０の出力信号を２値識別する。データ識別回路１２は例えば、Ｄフリップフロップからなる。閾値掃引回路１４は、データ識別回路１２に印加する閾値電圧Ｖｔｈを、図５に示すように、電圧Ｖ０とＶ１の間で、一定時間Ｔ内で１００ｍｓ毎に段階的に変化させる。電圧Ｖ０はスペース電圧であり、電圧Ｖ１はマーク電圧である。平均化回路１６は、同じ閾値電圧Ｖｔｈのときの２値識別回路１２の出力を平均化し、その平均値をメモリ１８に書き込む。微分回路２０は、メモリ１８に格納された確率分布を閾値電圧Ｖｔｈで微分する。ここまでの動作は、図４に示す従来例と全く同じである。
【００１９】
データ抽出回路２１は、微分回路２０により得られる確率密度分布からアイ波形の外側に相当するデータのみを抽出する。勿論、データ抽出回路２１は、微分回路２０により得られる確率密度分布からアイ波形の内側に相当するデータを除去しても良い。確率密度分布の２つの山のピークの内側を、アイ波形の内側と見做して良い。データ抽出回路２１の抽出後のサンプル点数が十分に多ければ、確率密度分布の２つの山のピークのデータを除去しても良いが、データ抽出回路２１の抽出後のサンプル点数が少なければ、確率密度分布の２つの山のピークのデータを残す。
【００２０】
平均値・標準偏差算出回路２２ａ，２２ｂはそれぞれ、データ抽出回路２１により抽出された確率密度分布のデータに対し、アイ波形の外側に相当する分布にガウス関数をフィッティングして、それぞれの山の平均値μ０，μ１と標準偏差σ０，σ１を算出する。図２は、微分回路２０による確率密度分布上で、平均値・標準偏差算出回路２２ａ，２２ｂがガウス関数をフィッティングする範囲を例示する。
【００２１】
先に指摘したように、非同期符号判定では、信号光のパルスの立ち上がり時間及び立ち下がり時間の影響を受け、確率密度分布のアイ波形の内側部分がガウス分布から外れた分布形状になるが、本実施例では、データ抽出回路２１により確率密度分布のアイ波形の内側部分のデータを除去した後で、各山にガウス関数をフィッティングするので、従来よりも精度良く、スペース側及びマーク側の平均値μ０，μ１と標準偏差σ０，σ１を算出できる。
【００２２】
擬似Ｑ値算出回路２４は、擬似Ｑ値算出回路１２４と同様に、平均値・標準偏差算出回路２２ａ，２２ｂの出力μ０，μ１，σ０，σ１から
Ｑ＝｜μ０−μ１｜／（σ０＋σ１）
に従い、Ｑ値を算出する。本来のＱ値は、伝送信号のＢＥＲ（ビット誤り率）から算出されるので、本実施例でも、比較のためには、擬似Ｑ値算出回路２４により得られるＱ値を、ＢＥＲに基づくＱ値に換算する必要がある。換算のために、予め、同じ光伝送路の同じ光信号伝送状態でＢＥＲに基づくＱ値をも測定しておき、擬似Ｑ値算出回路２４により得られるＱ値（擬似Ｑ値）とＢＥＲに基づくＱ値との相関を得ておく。補正回路２６は、擬似Ｑ値算出回路２４の算出結果に予め得ておいた相関を適用することで、擬似Ｑ値算出回路２４の算出結果をＢＥＲに基づくＱ値に補正又は換算する。これにより、ＢＥＲに基づくＱ値に相当するＱ値を得ることができる。
【００２３】
図３は、擬似Ｑ値算出回路２４で算出した擬似Ｑ値と、ＢＥＲ測定によるＱ値との比較例を示す。横軸は、ＢＥＲ測定によるＱ値を示し、縦軸は、擬似Ｑ値算出回路２４で算出したＱ値を示す。両者の間に良好な相関関係があることが分かる。擬似Ｑ値算出回路２４で算出したＱ値を、光信号の伝送品質、具体的にはＳＮＲ（信号対雑音比）の指標として使用可能である。ＢＥＲ測定に因るＱ値に換算する必要が無い場合、補正回路２６は不要である。
【００２４】
メモリ１８から補正回路２６までの部分は、実際には、パーソナルコンピュータにより実現され、微分回路２０から補正回路２６までの部分は、ソフトウエアにより実装される。勿論、微分回路２０から補正回路２６までの部分の一部又は全部をハードウエア又はファームウエアにより実現できる。
【実施例２】
【００２５】
Ｏ／Ｅ変換器１０、２値識別回路１２及び平均化回路１６は、光伝送路から入力する光信号の信号レートに追従できるものでなくてもよい。例えば、図８に示すように、Ｏ／Ｅ変換器１０と２値識別回路１２の間に、高域成分を除去する電気ローパスフィルタ３０を配置しても良い。例えば、入力信号光の信号レートが１０Ｇｂｐｓの場合に、電気ローパスフィルタ３０として、高域遮断周波数が、８ＧＨｚ、５ＧＨｚ、又は２ＧＨｚといった、信号レートに相当する周波数よりも低い周波数であってもよい。このように高域を遮断しても、入力信号光のマーク及びスペースがそれぞれ相当数、連続することで、光パルスのピークレベル及びスペースレベルの確率密度を検出できるからである。
【００２６】
図９は、電気フィルタ３０の高域遮断周波数を７．５ＧＨｚ，４．８ＧＨｚ及び１．８６６ＧＨｚに設定したときのＱ測定結果を示す。横軸は、ＢＥＲ測定により算出したＱ値を示し、縦軸は、本実施例により測定したＱ値を示す。Ｑ値が大きいときにＢＥＲ測定により算出したＱ値との乖離が大きくなるが、伝送路をモニタする用途では、Ｑ値が低い状況を精度良く検出できれば良い。図９から、図８に示すように高域を遮断した電気信号でＱ値をモニタする構成でも、十分に必要な精度を確保できていることが分かる。
【００２７】
このようにＯ／Ｅ変換器１０から出力される電気信号の高域を遮断しても良いということは、Ｏ／Ｅ変換器１０として、入力光信号に追従できないような低速のフォトダイオードを使用しても良いことを意味し、また、２値識別回路１２及びこれ以降の回路として、低速な回路及びデバイスを使用できることを意味する。これにより、より安価な装置構成で光伝送路をモニタできるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】本実施例によるガウス関数のフィッティング範囲を示す図である。
【図３】本実施例で得られる擬似Ｑ値と、ＢＥＲ測定により算出したＱ値との比較図である。
【図４】従来のＱ値計測装置の概略構成ブロック図である。
【図５】閾値の変化例を示す模式図である。
【図６】非同期符号判定における累積分布の模式図である。
【図７】非同期符号判定における確率密度分布の模式図である。
【図８】本発明の変更実施例の概略構成ブロック図である。
【図９】第２実施例の測定結果と、ＢＥＲ測定により算出したＱ値との対比を示す図である。
【符号の説明】
【００２９】
１０：光電変換器
１２：データ識別回路
１４：閾値掃引回路
１６：平均化回路
１８：メモリ
２０：微分回路
２１：データ抽出回路
２２ａ，１２２ｂ：平均値・標準偏差算出回路
２４：擬似Ｑ値算出回路
２６：補正回路
３０：電気ローパスフィルタ
１１０：光電変換器
１１２：データ識別回路
１１４：閾値掃引回路
１１６：平均化回路
１１８：メモリ
１２０：微分回路
１２２ａ，１２２ｂ：平均値・標準偏差算出回路
１２４：擬似Ｑ値算出回路
１２６：補正回路
【図１】
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【図２】
2005110211.tif 000004
【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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【図９】
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