ＯＳＮＲ算出方法および装置
【課題】光伝送速度が高速であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出できるようにする。
【解決手段】自己相関関数取得部１１で、入力された信号光Ｌから、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得し、ＯＳＮＲ算出部１２で、その自己相関関数のピーク値を信号強度Ｓと雑音強度Ｎの強度和Ｓ＋Ｎとするとともに、その自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度Ｓを推定し、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを求め、信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから信号光ＬのＯＳＮＲを算出する。
【解決手段】自己相関関数取得部１１で、入力された信号光Ｌから、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得し、ＯＳＮＲ算出部１２で、その自己相関関数のピーク値を信号強度Ｓと雑音強度Ｎの強度和Ｓ＋Ｎとするとともに、その自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度Ｓを推定し、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを求め、信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから信号光ＬのＯＳＮＲを算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光伝送技術に関し、特に信号光に含まれる信号と雑音との強度比を示すＯＳＮＲ（Optical Signal-to-Noise Ratio：光信号対雑音比）を算出するＯＳＮＲ算出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
大容量伝送を経済的に実現するために、ノードでの光電気変換を介さないトランスペアレントなＷＤＭ（Wavelength Division Multiplex）光ネットワークが導入されつつある。トランスペアレント光ネットワークでは、コネクションの確立や故障区間同定を実現する上で、光信号品質をモニタリングし、ネットワークの状態を知ることが重要となる。光信号品質の中でも、ＯＳＮＲ（Optical Signal-to-Noise Ratio）は重要なパラメータである。
【０００３】
図１７は、従来のＯＳＮＲ算出方法を示す説明図である。従来、ＯＳＮＲは、図１７に示すように、ＯＳＡ（Optical Spectrum Analyzer）で取得したスペクトラムにおいて、透過帯域端の雑音レベルから周波数グリッド上の雑音レベルを推定するＡＳＥ（Amplified spontaneous emission）補間法によって算出されていた（例えば、非特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ＩＥＣ ６１２８０−２−９ Ｅｄｉｔｉｏｎ ２．０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、光伝送速度が高速化すると、信号スペクトラムの広がりによって隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりが発生し、さらには、伝送路に配置されたＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）等の光フィルタ効果によって透過帯域端の雑音が遮断される。そのため、従来のＡＳＥ補完法では正確にＯＳＮＲを算出することが困難となるという問題点があった。
【０００６】
図１８は、隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりを示す説明図である。ここでは、前述した図１７と比較して、光信号の信号スペクトラムが全体的に拡がっており、隣接チャネルの信号スペクトラムと、信号スペクトラムの裾野部分で重なりが発生している。このため、信号スペクトラム間の最も強度が低い周波数で計測していた雑音強度に誤差が生じることになる。
【０００７】
図１９は、透過帯域端における雑音の遮断を示す説明図である。ここでは、前述した図１７と比較して、伝送路に配置されたＷＳＳ等の光フィルタ効果によって、信号スペクトラム間における強度が、本来の雑音強度よりも低いレベルまで低減されている。このため、信号スペクトラム間の最も強度が低い周波数で計測していた雑音強度に誤差が生じることになる。
【０００８】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、光伝送速度が高速であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出できるＯＳＮＲ算出技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このような目的を達成するために、本発明にかかるＯＳＮＲ算出方法は、入力された信号光から、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得ステップと、自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度を推定し、強度和から信号強度を減算することにより雑音強度を求め、信号強度および雑音強度から信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出ステップとを備えている。
【００１０】
この際、ＯＳＮＲ算出ステップで、自己相関関数のうちピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、設定時間位置における自己相関値と基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、信号強度を算出するようにしてもよい。
【００１１】
また、ＯＳＮＲ算出ステップで、自己相関関数のうちから抽出した、ピーク値とは異なり、かつピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、自己相関関数の近似線を特定し、近似線のうちピーク値の時間位置における値を信号強度とするようにしてもよい。
【００１２】
また、自己相関関数取得ステップに、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップとを設けてもよい。
【００１３】
また、自己相関関数取得ステップに、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、周波数スペクトラムに対して、いずれか１つの通過帯域を有限区間とする窓関数を掛けた後、逆フーリエ変換して得られたデータに窓関数の逆畳み込み演算を行うことにより、自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップとを設けてもよい。
【００１４】
また、自己相関関数取得ステップに、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きごとに、当該傾きを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正した後、逆フーリエ変換することにより、傾きごとに自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップとを設け、ＯＳＮＲ算出ステップで、傾きごとの自己相関関数について、ＯＳＮＲをそれぞれ算出し、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光のＯＳＮＲとするようにしてもよい。
【００１５】
また、本発明にかかるＯＳＮＲ算出装置は、入力された信号光から、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得部と、自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度を推定し、強度和から信号強度を減算することにより雑音強度を求め、信号強度および雑音強度から信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出部とを備えている。
【００１６】
この際、ＯＳＮＲ算出部で、自己相関関数のうちピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、設定時間位置における自己相関値と基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、信号強度を算出するようにしてもよい。
【００１７】
また、ＯＳＮＲ算出部で、自己相関関数のうちから抽出した、ピーク値とは異なり、かつピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、自己相関関数の近似線を特定し、近似線のうちピーク値の時間位置における値を信号強度とするようにしてもよい。
【００１８】
また、自己相関関数取得部に、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定部と、周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出する自己相関関数算出部とを設けてもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、光伝送速度が高速化されて、信号スペクトラムの広がりによって隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりが発生し、さらには、伝送路に配置されたＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）等の光フィルタ効果によって透過帯域端の雑音が遮断されている場合であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】信号時間波形の自己相関関数例である。
【図３】雑音時間波形の自己相関関数例である。
【図４】信号と雑音を含む信号光から得られた時間波形の自己相関関数例である。
【図５】第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【図７】第３の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【図８】第４の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図である。
【図９】自己相関値の間隔と底辺幅との関係を示す説明図である。
【図１０】修正スペクトラムの説明図である。
【図１１】周波数スペクトラムの傾きによるＯＳＮＲの変化を示す説明図である。
【図１２】一次関数を用いた逆フーリエ変換の例を示す説明図である。
【図１３】周波数スペクトラムが傾きを持つ場合における時間波形の自己相関関数を示す説明図である。
【図１４】第７の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
【図１５】第８の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の構成を示すブロック図である。
【図１６】自己相関関数測定部の構成を示すブロック図である。
【図１７】従来のＯＳＮＲ算出方法を示す説明図である。
【図１８】隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりを示す説明図である。
【図１９】透過帯域端における雑音の遮断を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置について説明する。図１は、第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図である。
【００２２】
ＯＳＮＲ算出装置１０は、入力された信号光Ｌに含まれる信号と雑音との強度比を示すＯＳＮＲ（Optical Signal-to-Noise Ratio：光信号対雑音比）を算出する装置である。このＯＳＮＲ算出装置１０には、主な機能部として、自己相関関数取得部１１とＯＳＮＲ算出部１２とが設けられている。
【００２３】
自己相関関数取得部１１は、入力された信号光Ｌから、時間波形の自己相関関数を取得する機能を有している。
ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で取得された時間波形の自己相関関数から信号強度および雑音強度を推定し、これら信号強度および雑音強度から信号光ＬのＯＳＮＲを算出する機能を有している。
【００２４】
［発明の原理］
図２〜図４を参照して、本発明の原理について説明する。図２は、信号時間波形の自己相関関数例である。図３は、雑音時間波形の自己相関関数例である。図４は、信号と雑音を含む信号光から得られた時間波形の自己相関関数例である。
【００２５】
本発明では信号と雑音の時間波形における自己相関関数が異なることを利用してＯＳＮＲを算出する。図２には、信号光に含まれるＱＰＳＫ変調された信号に関する理想的な時間波形の自己相関関数が例として示されている。この自己相関関数は、全体として三角波形状をなしており、時間Ｔ０においてピーク値（最大値）を持ち、その強度が信号強度Ｓに相当する。
【００２６】
一方、図３には、信号光に含まれる雑音に関する時間波形の自己相関関数が例として示されている。図３の自己相関関数は、デルタ関数である。この自己相関関数は、時間Ｔ０においてピーク値（最大値）を持ち、その強度が雑音強度Ｎに相当する。
【００２７】
伝送路を介して受信した信号光には、このような信号と雑音が含まれているため、その時間波形の自己相関関数は、図４のように、信号と雑音に関する時間波形の自己相関関数が合成された波形となる。
ここで、図４の自己相関関数のピーク値は、信号と雑音に関する自己相関関数のピーク値の和、すなわち信号強度Ｓと雑音強度Ｎの強度和Ｓ＋Ｎに相当している。したがって、信号に関する自己相関関数のうち信号強度Ｓに相当する時間Ｔ０には、雑音に関する自己相関関数のうち雑音強度Ｎが合成されるため、信号強度Ｓあるいは雑音強度Ｎだけを取得することはできない。
【００２８】
本発明は、このように変調された信号と雑音は、時間波形の自己相関関数の波形が大きく異なり、分離可能であることに着目し、信号光から取得した時間波形の自己相関関数のうち、信号に関する時間波形の自己相関関数部分、すなわちピーク値以外の強度値（自己相関値）に基づいて信号強度Ｓを推定するようにしたものである。
【００２９】
そして、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを算出し、これら信号強度Ｓと雑音強度Ｎの比を求めることで、入力された信号光のＯＳＮＲを算出するようにしたものである。
なお、本発明では、ＱＰＳＫ変調信号を例にとって説明するが、一般的に理想的な信号と雑音の時間波形の自己相関関数は形状が異なるため、他の変調フォーマットでも同様の効果が期待できる。
【００３０】
［ＯＳＮＲ算出装置］
次に、図１を参照して、本実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の構成について詳細に説明する。
このＯＳＮＲ算出装置１０は、全体としてサーバ装置などの演算処理装置からなり、主な機能部として、自己相関関数取得部１１およびＯＳＮＲ算出部１２が設けられている。なお、ＯＳＮＲ算出装置１０には、この他、データ通信機能、操作入力機能、画面表示機能、データ記憶機能など、一般的なサーバ装置などの演算処理装置に設けられている機能が設けられている。
【００３１】
自己相関関数取得部１１は、入力された信号光Ｌから、この信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数を取得する機能を有している。
ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和Ｓ＋Ｎとする機能と、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度とを推定する機能と、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを求める機能と、信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから信号光ＬのＯＳＮＲを算出する機能とを有している。
【００３２】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図５を参照して、本実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の動作について説明する。図５は、第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
ＯＳＮＲ算出装置１０は、オペレータからの処理開始指示や信号光Ｌの入力に応じて、図５のＯＳＮＲ算出処理を実行する。
【００３３】
まず、自己相関関数取得部１１は、入力された信号光Ｌから信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数を取得する（ステップ１００）。
次に、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和Ｓ＋Ｎとして算出し（ステップ１０１）、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度とを推定する（ステップ１０２）。
【００３４】
この後、ＯＳＮＲ算出部１２は、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを算出し（ステップ１０３）、これら信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから、次の式（１）に基づいて、信号光ＬのＯＳＮＲを算出する（ステップ１０４）。
【数１】
【００３５】
［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、自己相関関数取得部１１で、入力された信号光Ｌから、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得し、ＯＳＮＲ算出部１２で、その自己相関関数のピーク値を信号強度Ｓと雑音強度Ｎの強度和Ｓ＋Ｎとするとともに、その自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度Ｓを推定し、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを求め、信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから信号光ＬのＯＳＮＲを算出するようにしたものである。
【００３６】
これにより、光伝送速度が高速化されて、信号スペクトラムの広がりによって隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりが発生し、さらには、伝送路に配置されたＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）等の光フィルタ効果によって透過帯域端の雑音が遮断されている場合であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出することができる。
【００３７】
［第２の実施の形態］
次に、図６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図６は、第２の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【００３８】
本実施の形態では、ＯＳＮＲ算出部１２の具体的構成について説明する。
本実施の形態において、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうち、ピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、設定時間位置における自己相関値と基準光の信号強度との比を示す定数αで除算することにより、信号強度を算出する機能を有している。
【００３９】
図６に示すように、信号光Ｌに含まれる信号に関する時間波形の自己相関関数は、三角波形状をなしており、その頂点が信号強度Ｓに相当する。実際には、ピーク値の時間位置である時間Ｔ０において、信号と雑音に関する２つの自己相関関数が合成されるため、自己相関関数から信号強度Ｓそのものだけを取得することはできない。
【００４０】
ここで、信号に関する自己相関関数が三角波形状をなすことから、その斜辺において時間と自己相関値（強度）とが比例関係にあると見なすことができる。したがって、斜辺を近似する近似線が求まれば、設定した時間位置における自己相関値に基づいて、時間Ｔ０におけるピーク値、すなわち信号強度Ｓを推定できる。
【００４１】
一般に、信号に関する時間波形の自己相関関数の形状は、多重化通信方式や伝送路の伝送特性などの光伝送条件に依存する。このため、当該光伝送条件で伝送して得られた、ＯＳＮＲが既知の基準光について、時間波形の自己相関関数を予め取得しておけば、その斜辺に関する時間と自己相関値との比、すなわち斜辺の傾きを求めることができる。
【００４２】
本実施の形態では、図６に示すように、時間Ｔ０から単位時間ｔだけ離れた設定時間位置Ｔ１における自己相関値が、頂点に相当する信号強度Ｓのα倍（０＜α＜１）であると、斜辺の傾きがより具体的に定義されている。この定数αは、基準光から得た自己相関関数の斜辺に関する傾きの逆数に相当する。
【００４３】
したがって、図５のステップ１０２において、ＯＳＮＲ算出部１２では、入力された信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なる自己相関値であって、ピーク値の時間Ｔ０から単位時間Ｔだけ離れた設定時間位置Ｔ１における自己相関値Ｃ１＝αＳを取得し、この自己相関値Ｃ１を予め基準光から求めておいた定数αで除算することにより、信号強度Ｓを求めることができる。これにより、時間Ｔ０における自己相関値をＣ０（＝Ｓ＋Ｎ）とした場合、信号光ＬのＯＳＮＲは、次の（２）式により算出される。
【数２】
【００４４】
［第２の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、ＯＳＮＲ算出部１２において、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうち、ピーク値とは異なる設定時間位置Ｔ１の相関値Ｃ１を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた定数αで除算することにより、信号強度Ｓを算出するようにしたものである。
これにより、ＯＳＮＲの算出する演算が非常に簡潔になり、例えば本演算を計測器などのハードウェアに実装する場合、メモリなどのハードウェアリソースを節約することができる。また演算時間の短縮化が可能になり高速にＯＳＮＲを算出することができるといった効果が得られる。
【００４５】
また、本実施の形態では、信号に関する自己相関関数が三角波形状をなすものと仮定した場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、三角波形状とは異なり、伝送路特性などに起因して信号の時間波形の自己相関関数が歪んでいる場合も、ＯＳＮＲが分かっている伝送路特性を含んだ時間波形の自己相関関数から、定数αを求めておくことで、ＯＳＮＲを算出することが可能となる。
【００４６】
［第３の実施の形態］
次に、図７を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図７は、第３の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【００４７】
第２の実施の形態では、ＯＳＮＲが既知の基準光から求めた定数αを用いて、信号強度Ｓを推定する場合を例として説明した。本実施の形態では、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうちから抽出した複数の自己相関値から、自己相関関数の近似線を生成し、この近似線から信号強度を推定する場合について説明する。
【００４８】
本実施の形態において、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なり、かつそのピーク値を間に挟まない複数の自己相関値を抽出する機能と、抽出したこれら自己相関値から、自己相関関数の近似線ＦＲを特定する機能と、得られた近似線ＦＲのうちピーク値の時間位置Ｔ０における値を信号強度Ｓとして推定する機能とを有している。
【００４９】
図７に示すように、信号光Ｌに含まれる信号に関する時間波形の自己相関関数は、三角波形状をなしており、その頂点が信号強度Ｓに相当する。実際には、ピーク値の時間位置である時間Ｔ０において、信号と雑音に関する２つの自己相関関数が合成されるため、自己相関関数から信号強度Ｓそのものだけを取得することはできない。
【００５０】
ここで、信号に関する自己相関関数が三角波形状をなすことから、その斜辺における複数の自己相関値（強度）から斜辺に関する近似線ＦＲを、回帰直線として特定することができる。この際、近似線ＦＲは、時間Ｔ０から見て左または右のいずれか一方の斜辺を近似すればよい。このため、近似線ＦＲの特定に用いる自己相関値は、ピーク値を間に挟まないように抽出すればよい。
【００５１】
図７では、２つの自己相関値Ｃ１，Ｃ２が抽出されている。したがって、これら自己相関値Ｃ１，Ｃ２と、これら自己相関値Ｃ１，Ｃ２の時間間隔とから、近似線ＦＲの関数式を特定できる。なお、自己相関値の間隔は、信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数を取得した時点で決定される。例えば、信号光Ｌの周波数スペクトラムの帯域幅をＢとしたとき、周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して得られる時間波形の自己相関関数上において、自己相関値の間隔は１／Ｂとなる。
【００５２】
したがって、図５のステップ１０２において、ＯＳＮＲ算出部１２では、入力された信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なり、かつそのピーク値を間に挟まない複数の自己相関値Ｃ１，Ｃ２を抽出し、これら自己相関値から、内挿、外挿、あるいは最小自乗法などを用いた回帰直線により、自己相関関数の近似線ＦＲを特定し、得られた近似線ＦＲにより、ピーク値の時間Ｔ０における値を補間することにより、信号強度Ｓを求めることができる。これにより、時間Ｔ０における自己相関値をＣ０（＝Ｓ＋Ｎ）とした場合、信号光ＬのＯＳＮＲは、次の（３）式により算出される。
【数３】
【００５３】
［第３の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、ＯＳＮＲ算出部１２において、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なり、かつそのピーク値を間に挟まない複数の自己相関値を抽出し、これら自己相関値から、自己相関関数の近似線ＦＲを特定し、この近似線ＦＲのうちピーク値の時間位置Ｔ０における値を信号強度Ｓとして推定するようにしたものである。
これにより、第２の実施の形態のように、基準光を用いて事前に定数αを取得しておく必要がなくなり、ＯＳＮＲ算出に要する前処理負担を回避することができる。
【００５４】
［第４の実施の形態］
次に、図８を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図８は、第４の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００５５】
本実施の形態では、自己相関関数取得部１１の具体的構成について説明する。
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
【００５６】
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。このスペクトラム測定部１１Ａは、光学フィルタ、分散型分光器、フーリエ変換型分光器、アダマール変換分光器等で構成することができる。
【００５７】
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出す機能と、得られた部分スペクトラムの有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを生成する機能と、得られた修正スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出する機能とを有している。
【００５８】
一般に、信号の時間波形の自己相関関数は、その信号の周波数スペクトラムに含まれる通過帯域の一部またはすべてを、例えば窓関数を掛けることにより部分スペクトラムとして切り出して、逆フーリエ変換することにより求めることができる。
このようにして逆フーリエ変換で自己相関関数を求める場合、部分スペクトラムの帯域幅をＢとしたとき、逆フーリエ変換して求められる時間波形の自己相関関数における自己相関値の間隔は１／Ｂとなる。
【００５９】
一方、信号はシンボルレートをｆｓとすると、逆フーリエ変換後の三角波形の低辺の幅は、２／ｆｓとなる。図９は、自己相関値の間隔と底辺幅との関係を示す説明図である。このため、１／Ｂ＜１／ｆｓとなる十分に広い帯域の部分スペクトラムを用いないと、三角波形を表す点がなくなってしまう。
【００６０】
本実施の形態では、図５のステップ１０１において、スペクトラム測定部１１Ａにより、信号光Ｌから周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂにより、この周波数スペクトラムのうちから切り出し、得られた部分スペクトラムの有効区間の外側に仮の強度値（０点）Ｄを追加して修正スペクトラムを生成し、この修正スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出している。
【００６１】
図１０は、修正スペクトラムの説明図である。ここでは、部分スペクトラムの帯域幅Ｂが有効区間であり、この有効区間の外側に仮の強度値Ｄが追加されて、帯域幅Ｂが疑似的にＢ’まで広げられている。したがって、自己相関値の間隔を１／Ｂ’（＜１／Ｂ）と縮めることが可能となるため、三角波形上により多くの点を設けることができる。
【００６２】
［第４の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数取得部１１の周波数スペクトラム測定部１１Ａで、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂで、この周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間とする部分スペクトラムを切り出して、その有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを生成し、この修正スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出するようにしたものである。
これにより、疑似的に部分スペクトラムの帯域幅をＢからＢ’に広げることができるため、１／Ｂ＞１／ｆｓの場合である帯域幅が狭い周波数スペクトラムから、高精度でＯＳＮＲを算出することができる。
【００６３】
なお、本実施の形態では、部分スペクトラムに対して仮の強度値Ｄを追加する場合、通過帯域の中心周波数ｆ０を中心として左右対称に仮の強度値Ｄを追加する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、左右いずれか一方のみなど、左右非対称に仮の強度値Ｄを追加しても、同様の効果が得られる。
【００６４】
［第５の実施の形態］
次に、本発明の第５の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。
第４の実施の形態では、信号光の周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して時間波形の自己相関関数を算出する場合を例として説明した。本実施の形態では、周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関関数を算出する場合における、自己相関関数の歪み補償について説明する。
【００６５】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、前述した図８と同様に、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに凸型の窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出す機能と、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出する機能とを有している。
【００６６】
信号光の周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して時間波形の自己相関関数を算出する場合、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、周波数スペクトラムから窓関数を用いてある帯域幅のデータを部分スペクトラムを切り出すことになる。この際、矩形の窓関数により切り出しを行った場合、その処理の影響で、逆フーリエ変換により得られた自己相関関数に歪みが発生する。
【００６７】
本実施の形態では、図５のステップ１０１において、スペクトラム測定部１１Ａにより、信号光Ｌから周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂにより、この周波数スペクトラムに凸型の窓関数を掛けることにより、任意の帯域幅を有効区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出している。
この凸型の窓関数としては、いくつか存在するが、ハン、ハミング、ブラックマン等の窓関数を用いることにより、自己相関関数の歪みによるＯＳＮＲの誤差低減が確認された。
【００６８】
［第５の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに凸型の窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出するようにしたものである。
これにより、窓関数による切り出し処理の影響で、逆フーリエ変換により得られた自己相関関数に発生する歪みを抑制でき、ＯＳＮＲの誤差を低減することが可能となる。
【００６９】
［第６の実施の形態］
次に、本発明の第６の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。
周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関関数を算出する場合、凸型の窓関数を用いて部分スペクトラムを切り出すことにより、自己相関関数の歪みを補償する場合を例として説明した。本実施の形態では、逆フーリエ変換して得られた自己相関関数に窓関数で逆畳み込み演算を行うことにより、自己相関関数の歪みを補償する場合について説明する。
【００７０】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、前述した図８と同様に、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出す機能と、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出する機能と、得られた自己相関関数に対して窓関数で逆畳み込み演算を行う機能とを有している。
【００７１】
前述したように、信号光の周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して時間波形の自己相関関数を算出する場合、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、周波数スペクトラムから窓関数を用いてある帯域幅のデータを部分スペクトラムを切り出すことになる。この際、窓関数により切り出しを行った場合、その処理の影響で、逆フーリエ変換により得られた自己相関関数に歪みが発生する。
【００７２】
本実施の形態では、図５のステップ１０１において、スペクトラム測定部１１Ａにより、信号光Ｌから周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂにより、この周波数スペクトラムに窓関数を掛けることにより、任意の帯域幅を有効区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出し、この自己相関関数に同一の窓関数を用いて逆畳み込み演算を行う。
【００７３】
［第６の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出し、得られた自己相関関数に対して窓関数で逆畳み込み演算を行うようにしたものである。
これにより、窓関数を用いたことによる歪みに起因するＯＳＮＲの誤差が低減でき、ＯＳＮＲ算出精度が向上することができる。また、矩形窓を用いても精度向上が可能になり、より簡単な演算でＯＳＮＲを算出することが可能になる。
【００７４】
［第７の実施の形態］
次に、図１１〜図１３を参照して、本発明の第７の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図１１は、周波数スペクトラムの傾きによるＯＳＮＲの変化を示す説明図である。図１２は、一次関数を用いた逆フーリエ変換の例を示す説明図である。図１３は、周波数スペクトラムが傾きを持つ場合における時間波形の自己相関関数を示す説明図である。
【００７５】
第５および第６の実施の形態では、周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関関数を算出する場合における、自己相関関数の歪み補償について説明した。本実施の形態では、周波数スペクトラムの傾き補正について説明する。
【００７６】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、前述した図８と同様に、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きごとに、当該傾きを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正する機能と、これら補正後の周波数スペクトラムをそれぞれ逆フーリエ変換することにより、傾きごとに自己相関関数を算出する機能とを有している。
【００７７】
また、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた傾きごとの自己相関関数についてＯＳＮＲをそれぞれ試算する機能と、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光ＬのＯＳＮＲとして算出する機能とを有している。
【００７８】
自己相関関数の算出に用いる周波数スペクトラムが傾いていると、図１１に示すように、その自己相関関数から求めたＯＳＮＲが変化する。例えば、傾きｓｌ＝０のときＯＳＮＲが−１０ｄＢであった周波数スペクトラムについて、傾きｓｌ＝−１０ｍｗ／ＴＨｚを加えた場合、その周波数スペクトラムから算出されたＯＳＮＲは−１６ｄＢまで変化しており、傾きの増加に応じてＯＳＮＲの誤差が大きくなることが示されている。
【００７９】
一般に、伝送路に設けられた増幅器における周波数依存特性などの要因で、信号光の周波数スペクトラムに傾きが生じる。このような周波数スペクトラムの傾きは、周波数スペクトラムに一次関数の窓関数を掛けたことと同等とみなせる。つまり、周波数スペクトラムの逆フーリエ変換が、周波数スペクトラムが傾いていない信号の時間波形の自己相関関数と一次関数の逆フーリエ変換の畳込みとなる。
【００８０】
一次関数を逆フーリエ変換すると、図１２に示すように、０点をピークとして、裾が広がった波形となる。この結果より、信号の時間波形の自己相関関数が広がることが分かる。この広がりを考慮すると、第１の実施の形態で説明したＯＳＮＲ算出方法によれば、図１３に示すように、三角波形状のピーク値である自己相関値Ｃ０’と、抽出した点の自己相関値Ｃ１’とは、次の式（４）のように変化する。
【数４】
【００８１】
式（４）において、ａは傾きにより発生する信号強度の変化を表す係数、ｂは傾きにより発生する雑音強度の変化を表す係数、α’は抽出した点での傾きにより発生する信号強度の変化を表す係数、βは抽出した点での傾きにより発生する雑音強度の変化を表す係数である。
このとき、ＯＳＮＲは、次の式（５）で求められる。
【数５】
【００８２】
傾きのない周波数スペクトラムのピークとなる周波数を中心として、周波数スペクトラムが傾くとすると、周波数スペクトラムの傾きは、周波数スペクトラムに（１＋ｓｌ・ｆ）を乗算することにより表現できる。一般的に、周波数スペクトラムはピークを中心として対称になる。ここで、ｓｌは一次関数の傾きを示し、ｆは周波数スペクトラムのピークを０とした相対周波数を示している。
【００８３】
対称である周波数スペクトラムに一次関数を掛けることで、非対称な周波数スペクトラムとなる。一次関数の傾きの絶対値が同じで、符号が異なる場合、２つのスペクトラムは鏡像の関係になる。これらのスペクトラムは逆フーリエ変換すると、同じ形状となる。このため、一次関数の傾きの絶対値が同じ場合、前述した式（５）から算出されるＯＳＮＲは同じ値となる。
【００８４】
したがって、一次関数の傾きが変化したときのＯＳＮＲは、一次関数の傾き０を中心として対称となる。これにより、一次関数の傾きが０のときＯＳＮＲが極値となる。前述した図１１の特性は、このようにして算出したものである。
このことから、周波数スペクトラムの傾きを探査範囲で変化させ、これら傾きごとに得られたＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲが、傾きのない周波数スペクトラムから求めたＯＳＮＲと見なすことができる。
【００８５】
［第７の実施の形態の動作］
次に、図１４を参照して、本実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の動作について説明する。図１４は、第７の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
ＯＳＮＲ算出装置１０は、オペレータからの処理開始指示や信号光Ｌの入力に応じて、図５のＯＳＮＲ算出処理を実行する。
【００８６】
まず、自己相関関数取得部１１のスペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌから信号光Ｌに関する周波数スペクトラムを測定する（ステップ２００）。
続いて、自己相関関数取得部１１の自己相関関数算出部１１Ｂは、予め設定されている傾きの探査範囲から複数の傾きｓｌを選択し（ステップ２０１）、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに対して、傾きｓｌごとに、当該傾きｓｌを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正する（ステップ２０２）。
【００８７】
次に、自己相関関数算出部１１Ｂは、傾きｓｌごとに得られた補正スペクトラムを、それぞれ逆フーリエ変換することにより、傾きｓｌごとに自己相関関数を算出する（ステップ２０３）。
この後、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた傾きｓｌごとの自己相関関数についてＯＳＮＲをそれぞれ試算し（ステップ２０４）、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光ＬのＯＳＮＲとして算出する（ステップ２０５）。
【００８８】
［第７の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、自己相関関数取得部１１の自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、スペクトラム測定部１１Ａで測定された周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きｓｌごとに、当該傾きｓｌを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正し、得られた補正スペクトラムをそれぞれ逆フーリエ変換することにより、傾きｓｌごとに自己相関関数を算出し、ＯＳＮＲ算出部１２において、自己相関関数取得部１１で得られた傾きごとの自己相関関数についてＯＳＮＲをそれぞれ試算し、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光ＬのＯＳＮＲとして算出するようにしたものである。
【００８９】
これにより、伝送路に設けられた増幅器における周波数依存特性などの要因で、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムに傾きが生じている場合でも、この傾きが補正された周波数スペクトラムに基づいて、周波数スペクトラムの傾きに起因する誤差が抑制された、より正確なＯＳＮＲを算出することができる。
【００９０】
［第８の実施の形態］
次に、図１５および図１６を参照して、本発明の第８の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図１５は、第８の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の構成を示すブロック図である。図１６は、自己相関関数測定部の構成を示すブロック図である。
【００９１】
第４の実施の形態の形態では、自己相関関数取得部１１の具体例として、入力された信号光Ｌから測定した周波数スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、時間波形の自己相関関数を算出する場合について説明した。本実施の形態では、入力された信号光Ｌから時間波形の自己相関関数を、直接測定する場合について説明する。
【００９２】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、入力された信号光Ｌから時間波形の自己相関関数を、直接測定する自己相関関数測定部２０が設けられている。この自己相関関数測定部２０は、マイケルソン、マッハチェンダ干渉計等で構成することができる。以下では、自己相関関数測定部２０としてマイケルソン干渉計を用いた場合を例として説明する。
【００９３】
図１６に示すように、自己相関関数測定部２０には、主な機能部として、ハーフミラー２１、ミラー２２、ミラー２３、および受光部２４が設けられている。
ハーフミラー２１は、入射光を所定の割合で反射光と透過光にスプリットするミラーからなり、入力された信号光Ｌの一部を反射してミラー２２を導く機能と、入力された信号光Ｌの一部を透過させてミラー２３へ導く機能と、ミラー２２からの反射光を受光部２４へ透過させる機能と、ミラー２３からの反射光を受光部２４へ反射させる機能とを有している。
【００９４】
ミラー２２は、ハーフミラー２１との距離が固定されたミラーからなり、ハーフミラー２１からの反射光をハーフミラー２１へ反射する機能を有している。
ミラー２３は、ハーフミラー２１との距離が調節可能な可動式のミラーからなり、ハーフミラー２１からの透過光をハーフミラー２１へ反射する機能を有している。
受光部２４は、入射光を受光してその強度を検出する受光センサからなり、ハーフミラー２１から届いた、ミラー２２からの反射光およびミラー２２からの反射光により生じる干渉の強度を検出する機能を有している。
【００９５】
［第８の実施の形態の動作］
次に、図１６を参照して、本実施の形態にかかる自己相関関数測定部２０の動作について説明する。
入力された信号光Ｌは、ハーフミラー２１で反射光と透過光にスプリットされる。このうち反射光はミラー２２で反射された後、その一部がハーフミラー２１を透過して受光部２４に入射する。一方、ハーフミラー２１からの透過光はミラー２３で反射された後、その一部がハーフミラー２１で反射されて、受光部２４に入射する。
【００９６】
受光部２４では、ハーフミラー２１から届いた、ミラー２２からの反射光およびミラー２２からの反射光からなる２つの光が干渉した強度が測定される。この際、ハーフミラー２１に対するミラー２３の距離を変化させることで、２つの光の光路長差を変えることができる。したがって、この光路長差を変化させたときの光強度をプロットすると時間波形の自己相関関数が得られる。この自己相関関数は、次の式（６）で表される。
【数６】
【００９７】
式（６）において、Ｒは自己相関値、Ｐは信号の振幅、ｔは時間であり、τは光の速度を光路長差で割った値、つまり、光路長差を時間に換算した値である。マッハチェンダ干渉計、サニャック干渉計等でも同様の効果が得られる。
【００９８】
［第８の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数取得部１１を、入力された信号光Ｌから時間波形の自己相関関数を、直接測定する自己相関関数測定部２０で構成したので、周波数スペクトラムから時間波形の自己相関関数を算出するための逆フーリエ変換を実行する必要がなくなる。このため、ＯＳＮＲ算出装置１０での演算処理負担を大幅に軽減できる。
【００９９】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０…ＯＳＮＲ算出装置、１１…自己相関関数取得部、１１Ａ…周波数スペクトラム測定部、１１Ｂ…自己相関関数算出部、１２…ＯＳＮＲ算出部、２０…自己相関関数測定部、２１…ハーフミラー、２２…ミラー、２３…ミラー（可動式）、２４…受光部、Ｓ…信号強度、Ｎ…雑音強度、ＯＳＮＲ…光信号対雑音比。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光伝送技術に関し、特に信号光に含まれる信号と雑音との強度比を示すＯＳＮＲ（Optical Signal-to-Noise Ratio：光信号対雑音比）を算出するＯＳＮＲ算出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
大容量伝送を経済的に実現するために、ノードでの光電気変換を介さないトランスペアレントなＷＤＭ（Wavelength Division Multiplex）光ネットワークが導入されつつある。トランスペアレント光ネットワークでは、コネクションの確立や故障区間同定を実現する上で、光信号品質をモニタリングし、ネットワークの状態を知ることが重要となる。光信号品質の中でも、ＯＳＮＲ（Optical Signal-to-Noise Ratio）は重要なパラメータである。
【０００３】
図１７は、従来のＯＳＮＲ算出方法を示す説明図である。従来、ＯＳＮＲは、図１７に示すように、ＯＳＡ（Optical Spectrum Analyzer）で取得したスペクトラムにおいて、透過帯域端の雑音レベルから周波数グリッド上の雑音レベルを推定するＡＳＥ（Amplified spontaneous emission）補間法によって算出されていた（例えば、非特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ＩＥＣ ６１２８０−２−９ Ｅｄｉｔｉｏｎ ２．０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、光伝送速度が高速化すると、信号スペクトラムの広がりによって隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりが発生し、さらには、伝送路に配置されたＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）等の光フィルタ効果によって透過帯域端の雑音が遮断される。そのため、従来のＡＳＥ補完法では正確にＯＳＮＲを算出することが困難となるという問題点があった。
【０００６】
図１８は、隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりを示す説明図である。ここでは、前述した図１７と比較して、光信号の信号スペクトラムが全体的に拡がっており、隣接チャネルの信号スペクトラムと、信号スペクトラムの裾野部分で重なりが発生している。このため、信号スペクトラム間の最も強度が低い周波数で計測していた雑音強度に誤差が生じることになる。
【０００７】
図１９は、透過帯域端における雑音の遮断を示す説明図である。ここでは、前述した図１７と比較して、伝送路に配置されたＷＳＳ等の光フィルタ効果によって、信号スペクトラム間における強度が、本来の雑音強度よりも低いレベルまで低減されている。このため、信号スペクトラム間の最も強度が低い周波数で計測していた雑音強度に誤差が生じることになる。
【０００８】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、光伝送速度が高速であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出できるＯＳＮＲ算出技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このような目的を達成するために、本発明にかかるＯＳＮＲ算出方法は、入力された信号光から、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得ステップと、自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度を推定し、強度和から信号強度を減算することにより雑音強度を求め、信号強度および雑音強度から信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出ステップとを備えている。
【００１０】
この際、ＯＳＮＲ算出ステップで、自己相関関数のうちピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、設定時間位置における自己相関値と基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、信号強度を算出するようにしてもよい。
【００１１】
また、ＯＳＮＲ算出ステップで、自己相関関数のうちから抽出した、ピーク値とは異なり、かつピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、自己相関関数の近似線を特定し、近似線のうちピーク値の時間位置における値を信号強度とするようにしてもよい。
【００１２】
また、自己相関関数取得ステップに、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップとを設けてもよい。
【００１３】
また、自己相関関数取得ステップに、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、周波数スペクトラムに対して、いずれか１つの通過帯域を有限区間とする窓関数を掛けた後、逆フーリエ変換して得られたデータに窓関数の逆畳み込み演算を行うことにより、自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップとを設けてもよい。
【００１４】
また、自己相関関数取得ステップに、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きごとに、当該傾きを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正した後、逆フーリエ変換することにより、傾きごとに自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップとを設け、ＯＳＮＲ算出ステップで、傾きごとの自己相関関数について、ＯＳＮＲをそれぞれ算出し、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光のＯＳＮＲとするようにしてもよい。
【００１５】
また、本発明にかかるＯＳＮＲ算出装置は、入力された信号光から、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得部と、自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度を推定し、強度和から信号強度を減算することにより雑音強度を求め、信号強度および雑音強度から信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出部とを備えている。
【００１６】
この際、ＯＳＮＲ算出部で、自己相関関数のうちピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、設定時間位置における自己相関値と基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、信号強度を算出するようにしてもよい。
【００１７】
また、ＯＳＮＲ算出部で、自己相関関数のうちから抽出した、ピーク値とは異なり、かつピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、自己相関関数の近似線を特定し、近似線のうちピーク値の時間位置における値を信号強度とするようにしてもよい。
【００１８】
また、自己相関関数取得部に、信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定部と、周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出する自己相関関数算出部とを設けてもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、光伝送速度が高速化されて、信号スペクトラムの広がりによって隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりが発生し、さらには、伝送路に配置されたＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）等の光フィルタ効果によって透過帯域端の雑音が遮断されている場合であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】信号時間波形の自己相関関数例である。
【図３】雑音時間波形の自己相関関数例である。
【図４】信号と雑音を含む信号光から得られた時間波形の自己相関関数例である。
【図５】第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【図７】第３の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【図８】第４の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図である。
【図９】自己相関値の間隔と底辺幅との関係を示す説明図である。
【図１０】修正スペクトラムの説明図である。
【図１１】周波数スペクトラムの傾きによるＯＳＮＲの変化を示す説明図である。
【図１２】一次関数を用いた逆フーリエ変換の例を示す説明図である。
【図１３】周波数スペクトラムが傾きを持つ場合における時間波形の自己相関関数を示す説明図である。
【図１４】第７の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
【図１５】第８の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の構成を示すブロック図である。
【図１６】自己相関関数測定部の構成を示すブロック図である。
【図１７】従来のＯＳＮＲ算出方法を示す説明図である。
【図１８】隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりを示す説明図である。
【図１９】透過帯域端における雑音の遮断を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置について説明する。図１は、第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図である。
【００２２】
ＯＳＮＲ算出装置１０は、入力された信号光Ｌに含まれる信号と雑音との強度比を示すＯＳＮＲ（Optical Signal-to-Noise Ratio：光信号対雑音比）を算出する装置である。このＯＳＮＲ算出装置１０には、主な機能部として、自己相関関数取得部１１とＯＳＮＲ算出部１２とが設けられている。
【００２３】
自己相関関数取得部１１は、入力された信号光Ｌから、時間波形の自己相関関数を取得する機能を有している。
ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で取得された時間波形の自己相関関数から信号強度および雑音強度を推定し、これら信号強度および雑音強度から信号光ＬのＯＳＮＲを算出する機能を有している。
【００２４】
［発明の原理］
図２〜図４を参照して、本発明の原理について説明する。図２は、信号時間波形の自己相関関数例である。図３は、雑音時間波形の自己相関関数例である。図４は、信号と雑音を含む信号光から得られた時間波形の自己相関関数例である。
【００２５】
本発明では信号と雑音の時間波形における自己相関関数が異なることを利用してＯＳＮＲを算出する。図２には、信号光に含まれるＱＰＳＫ変調された信号に関する理想的な時間波形の自己相関関数が例として示されている。この自己相関関数は、全体として三角波形状をなしており、時間Ｔ０においてピーク値（最大値）を持ち、その強度が信号強度Ｓに相当する。
【００２６】
一方、図３には、信号光に含まれる雑音に関する時間波形の自己相関関数が例として示されている。図３の自己相関関数は、デルタ関数である。この自己相関関数は、時間Ｔ０においてピーク値（最大値）を持ち、その強度が雑音強度Ｎに相当する。
【００２７】
伝送路を介して受信した信号光には、このような信号と雑音が含まれているため、その時間波形の自己相関関数は、図４のように、信号と雑音に関する時間波形の自己相関関数が合成された波形となる。
ここで、図４の自己相関関数のピーク値は、信号と雑音に関する自己相関関数のピーク値の和、すなわち信号強度Ｓと雑音強度Ｎの強度和Ｓ＋Ｎに相当している。したがって、信号に関する自己相関関数のうち信号強度Ｓに相当する時間Ｔ０には、雑音に関する自己相関関数のうち雑音強度Ｎが合成されるため、信号強度Ｓあるいは雑音強度Ｎだけを取得することはできない。
【００２８】
本発明は、このように変調された信号と雑音は、時間波形の自己相関関数の波形が大きく異なり、分離可能であることに着目し、信号光から取得した時間波形の自己相関関数のうち、信号に関する時間波形の自己相関関数部分、すなわちピーク値以外の強度値（自己相関値）に基づいて信号強度Ｓを推定するようにしたものである。
【００２９】
そして、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを算出し、これら信号強度Ｓと雑音強度Ｎの比を求めることで、入力された信号光のＯＳＮＲを算出するようにしたものである。
なお、本発明では、ＱＰＳＫ変調信号を例にとって説明するが、一般的に理想的な信号と雑音の時間波形の自己相関関数は形状が異なるため、他の変調フォーマットでも同様の効果が期待できる。
【００３０】
［ＯＳＮＲ算出装置］
次に、図１を参照して、本実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の構成について詳細に説明する。
このＯＳＮＲ算出装置１０は、全体としてサーバ装置などの演算処理装置からなり、主な機能部として、自己相関関数取得部１１およびＯＳＮＲ算出部１２が設けられている。なお、ＯＳＮＲ算出装置１０には、この他、データ通信機能、操作入力機能、画面表示機能、データ記憶機能など、一般的なサーバ装置などの演算処理装置に設けられている機能が設けられている。
【００３１】
自己相関関数取得部１１は、入力された信号光Ｌから、この信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数を取得する機能を有している。
ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和Ｓ＋Ｎとする機能と、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度とを推定する機能と、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを求める機能と、信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから信号光ＬのＯＳＮＲを算出する機能とを有している。
【００３２】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図５を参照して、本実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の動作について説明する。図５は、第１の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
ＯＳＮＲ算出装置１０は、オペレータからの処理開始指示や信号光Ｌの入力に応じて、図５のＯＳＮＲ算出処理を実行する。
【００３３】
まず、自己相関関数取得部１１は、入力された信号光Ｌから信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数を取得する（ステップ１００）。
次に、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和Ｓ＋Ｎとして算出し（ステップ１０１）、自己相関関数取得部１１で得られた自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度とを推定する（ステップ１０２）。
【００３４】
この後、ＯＳＮＲ算出部１２は、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを算出し（ステップ１０３）、これら信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから、次の式（１）に基づいて、信号光ＬのＯＳＮＲを算出する（ステップ１０４）。
【数１】
【００３５】
［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、自己相関関数取得部１１で、入力された信号光Ｌから、信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得し、ＯＳＮＲ算出部１２で、その自己相関関数のピーク値を信号強度Ｓと雑音強度Ｎの強度和Ｓ＋Ｎとするとともに、その自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて信号強度Ｓを推定し、強度和Ｓ＋Ｎから信号強度Ｓを減算することにより雑音強度Ｎを求め、信号強度Ｓおよび雑音強度Ｎから信号光ＬのＯＳＮＲを算出するようにしたものである。
【００３６】
これにより、光伝送速度が高速化されて、信号スペクトラムの広がりによって隣接チャネルの信号スペクトラムとの重なりが発生し、さらには、伝送路に配置されたＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）等の光フィルタ効果によって透過帯域端の雑音が遮断されている場合であっても、誤差の少ないＯＳＮＲを算出することができる。
【００３７】
［第２の実施の形態］
次に、図６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図６は、第２の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【００３８】
本実施の形態では、ＯＳＮＲ算出部１２の具体的構成について説明する。
本実施の形態において、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうち、ピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、設定時間位置における自己相関値と基準光の信号強度との比を示す定数αで除算することにより、信号強度を算出する機能を有している。
【００３９】
図６に示すように、信号光Ｌに含まれる信号に関する時間波形の自己相関関数は、三角波形状をなしており、その頂点が信号強度Ｓに相当する。実際には、ピーク値の時間位置である時間Ｔ０において、信号と雑音に関する２つの自己相関関数が合成されるため、自己相関関数から信号強度Ｓそのものだけを取得することはできない。
【００４０】
ここで、信号に関する自己相関関数が三角波形状をなすことから、その斜辺において時間と自己相関値（強度）とが比例関係にあると見なすことができる。したがって、斜辺を近似する近似線が求まれば、設定した時間位置における自己相関値に基づいて、時間Ｔ０におけるピーク値、すなわち信号強度Ｓを推定できる。
【００４１】
一般に、信号に関する時間波形の自己相関関数の形状は、多重化通信方式や伝送路の伝送特性などの光伝送条件に依存する。このため、当該光伝送条件で伝送して得られた、ＯＳＮＲが既知の基準光について、時間波形の自己相関関数を予め取得しておけば、その斜辺に関する時間と自己相関値との比、すなわち斜辺の傾きを求めることができる。
【００４２】
本実施の形態では、図６に示すように、時間Ｔ０から単位時間ｔだけ離れた設定時間位置Ｔ１における自己相関値が、頂点に相当する信号強度Ｓのα倍（０＜α＜１）であると、斜辺の傾きがより具体的に定義されている。この定数αは、基準光から得た自己相関関数の斜辺に関する傾きの逆数に相当する。
【００４３】
したがって、図５のステップ１０２において、ＯＳＮＲ算出部１２では、入力された信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なる自己相関値であって、ピーク値の時間Ｔ０から単位時間Ｔだけ離れた設定時間位置Ｔ１における自己相関値Ｃ１＝αＳを取得し、この自己相関値Ｃ１を予め基準光から求めておいた定数αで除算することにより、信号強度Ｓを求めることができる。これにより、時間Ｔ０における自己相関値をＣ０（＝Ｓ＋Ｎ）とした場合、信号光ＬのＯＳＮＲは、次の（２）式により算出される。
【数２】
【００４４】
［第２の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、ＯＳＮＲ算出部１２において、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうち、ピーク値とは異なる設定時間位置Ｔ１の相関値Ｃ１を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた定数αで除算することにより、信号強度Ｓを算出するようにしたものである。
これにより、ＯＳＮＲの算出する演算が非常に簡潔になり、例えば本演算を計測器などのハードウェアに実装する場合、メモリなどのハードウェアリソースを節約することができる。また演算時間の短縮化が可能になり高速にＯＳＮＲを算出することができるといった効果が得られる。
【００４５】
また、本実施の形態では、信号に関する自己相関関数が三角波形状をなすものと仮定した場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、三角波形状とは異なり、伝送路特性などに起因して信号の時間波形の自己相関関数が歪んでいる場合も、ＯＳＮＲが分かっている伝送路特性を含んだ時間波形の自己相関関数から、定数αを求めておくことで、ＯＳＮＲを算出することが可能となる。
【００４６】
［第３の実施の形態］
次に、図７を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図７は、第３の実施の形態にかかる信号強度の推定例を示す説明図である。
【００４７】
第２の実施の形態では、ＯＳＮＲが既知の基準光から求めた定数αを用いて、信号強度Ｓを推定する場合を例として説明した。本実施の形態では、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうちから抽出した複数の自己相関値から、自己相関関数の近似線を生成し、この近似線から信号強度を推定する場合について説明する。
【００４８】
本実施の形態において、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なり、かつそのピーク値を間に挟まない複数の自己相関値を抽出する機能と、抽出したこれら自己相関値から、自己相関関数の近似線ＦＲを特定する機能と、得られた近似線ＦＲのうちピーク値の時間位置Ｔ０における値を信号強度Ｓとして推定する機能とを有している。
【００４９】
図７に示すように、信号光Ｌに含まれる信号に関する時間波形の自己相関関数は、三角波形状をなしており、その頂点が信号強度Ｓに相当する。実際には、ピーク値の時間位置である時間Ｔ０において、信号と雑音に関する２つの自己相関関数が合成されるため、自己相関関数から信号強度Ｓそのものだけを取得することはできない。
【００５０】
ここで、信号に関する自己相関関数が三角波形状をなすことから、その斜辺における複数の自己相関値（強度）から斜辺に関する近似線ＦＲを、回帰直線として特定することができる。この際、近似線ＦＲは、時間Ｔ０から見て左または右のいずれか一方の斜辺を近似すればよい。このため、近似線ＦＲの特定に用いる自己相関値は、ピーク値を間に挟まないように抽出すればよい。
【００５１】
図７では、２つの自己相関値Ｃ１，Ｃ２が抽出されている。したがって、これら自己相関値Ｃ１，Ｃ２と、これら自己相関値Ｃ１，Ｃ２の時間間隔とから、近似線ＦＲの関数式を特定できる。なお、自己相関値の間隔は、信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数を取得した時点で決定される。例えば、信号光Ｌの周波数スペクトラムの帯域幅をＢとしたとき、周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して得られる時間波形の自己相関関数上において、自己相関値の間隔は１／Ｂとなる。
【００５２】
したがって、図５のステップ１０２において、ＯＳＮＲ算出部１２では、入力された信号光Ｌに関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なり、かつそのピーク値を間に挟まない複数の自己相関値Ｃ１，Ｃ２を抽出し、これら自己相関値から、内挿、外挿、あるいは最小自乗法などを用いた回帰直線により、自己相関関数の近似線ＦＲを特定し、得られた近似線ＦＲにより、ピーク値の時間Ｔ０における値を補間することにより、信号強度Ｓを求めることができる。これにより、時間Ｔ０における自己相関値をＣ０（＝Ｓ＋Ｎ）とした場合、信号光ＬのＯＳＮＲは、次の（３）式により算出される。
【数３】
【００５３】
［第３の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、ＯＳＮＲ算出部１２において、自己相関関数取得部１１で得られた信号光に関する時間波形の自己相関関数のうちから、ピーク値とは異なり、かつそのピーク値を間に挟まない複数の自己相関値を抽出し、これら自己相関値から、自己相関関数の近似線ＦＲを特定し、この近似線ＦＲのうちピーク値の時間位置Ｔ０における値を信号強度Ｓとして推定するようにしたものである。
これにより、第２の実施の形態のように、基準光を用いて事前に定数αを取得しておく必要がなくなり、ＯＳＮＲ算出に要する前処理負担を回避することができる。
【００５４】
［第４の実施の形態］
次に、図８を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図８は、第４の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００５５】
本実施の形態では、自己相関関数取得部１１の具体的構成について説明する。
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
【００５６】
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。このスペクトラム測定部１１Ａは、光学フィルタ、分散型分光器、フーリエ変換型分光器、アダマール変換分光器等で構成することができる。
【００５７】
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出す機能と、得られた部分スペクトラムの有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを生成する機能と、得られた修正スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出する機能とを有している。
【００５８】
一般に、信号の時間波形の自己相関関数は、その信号の周波数スペクトラムに含まれる通過帯域の一部またはすべてを、例えば窓関数を掛けることにより部分スペクトラムとして切り出して、逆フーリエ変換することにより求めることができる。
このようにして逆フーリエ変換で自己相関関数を求める場合、部分スペクトラムの帯域幅をＢとしたとき、逆フーリエ変換して求められる時間波形の自己相関関数における自己相関値の間隔は１／Ｂとなる。
【００５９】
一方、信号はシンボルレートをｆｓとすると、逆フーリエ変換後の三角波形の低辺の幅は、２／ｆｓとなる。図９は、自己相関値の間隔と底辺幅との関係を示す説明図である。このため、１／Ｂ＜１／ｆｓとなる十分に広い帯域の部分スペクトラムを用いないと、三角波形を表す点がなくなってしまう。
【００６０】
本実施の形態では、図５のステップ１０１において、スペクトラム測定部１１Ａにより、信号光Ｌから周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂにより、この周波数スペクトラムのうちから切り出し、得られた部分スペクトラムの有効区間の外側に仮の強度値（０点）Ｄを追加して修正スペクトラムを生成し、この修正スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出している。
【００６１】
図１０は、修正スペクトラムの説明図である。ここでは、部分スペクトラムの帯域幅Ｂが有効区間であり、この有効区間の外側に仮の強度値Ｄが追加されて、帯域幅Ｂが疑似的にＢ’まで広げられている。したがって、自己相関値の間隔を１／Ｂ’（＜１／Ｂ）と縮めることが可能となるため、三角波形上により多くの点を設けることができる。
【００６２】
［第４の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数取得部１１の周波数スペクトラム測定部１１Ａで、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂで、この周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間とする部分スペクトラムを切り出して、その有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを生成し、この修正スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出するようにしたものである。
これにより、疑似的に部分スペクトラムの帯域幅をＢからＢ’に広げることができるため、１／Ｂ＞１／ｆｓの場合である帯域幅が狭い周波数スペクトラムから、高精度でＯＳＮＲを算出することができる。
【００６３】
なお、本実施の形態では、部分スペクトラムに対して仮の強度値Ｄを追加する場合、通過帯域の中心周波数ｆ０を中心として左右対称に仮の強度値Ｄを追加する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、左右いずれか一方のみなど、左右非対称に仮の強度値Ｄを追加しても、同様の効果が得られる。
【００６４】
［第５の実施の形態］
次に、本発明の第５の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。
第４の実施の形態では、信号光の周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して時間波形の自己相関関数を算出する場合を例として説明した。本実施の形態では、周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関関数を算出する場合における、自己相関関数の歪み補償について説明する。
【００６５】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、前述した図８と同様に、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに凸型の窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出す機能と、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出する機能とを有している。
【００６６】
信号光の周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して時間波形の自己相関関数を算出する場合、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、周波数スペクトラムから窓関数を用いてある帯域幅のデータを部分スペクトラムを切り出すことになる。この際、矩形の窓関数により切り出しを行った場合、その処理の影響で、逆フーリエ変換により得られた自己相関関数に歪みが発生する。
【００６７】
本実施の形態では、図５のステップ１０１において、スペクトラム測定部１１Ａにより、信号光Ｌから周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂにより、この周波数スペクトラムに凸型の窓関数を掛けることにより、任意の帯域幅を有効区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、自己相関関数を算出している。
この凸型の窓関数としては、いくつか存在するが、ハン、ハミング、ブラックマン等の窓関数を用いることにより、自己相関関数の歪みによるＯＳＮＲの誤差低減が確認された。
【００６８】
［第５の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに凸型の窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出するようにしたものである。
これにより、窓関数による切り出し処理の影響で、逆フーリエ変換により得られた自己相関関数に発生する歪みを抑制でき、ＯＳＮＲの誤差を低減することが可能となる。
【００６９】
［第６の実施の形態］
次に、本発明の第６の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。
周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関関数を算出する場合、凸型の窓関数を用いて部分スペクトラムを切り出すことにより、自己相関関数の歪みを補償する場合を例として説明した。本実施の形態では、逆フーリエ変換して得られた自己相関関数に窓関数で逆畳み込み演算を行うことにより、自己相関関数の歪みを補償する場合について説明する。
【００７０】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、前述した図８と同様に、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出す機能と、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出する機能と、得られた自己相関関数に対して窓関数で逆畳み込み演算を行う機能とを有している。
【００７１】
前述したように、信号光の周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して時間波形の自己相関関数を算出する場合、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、周波数スペクトラムから窓関数を用いてある帯域幅のデータを部分スペクトラムを切り出すことになる。この際、窓関数により切り出しを行った場合、その処理の影響で、逆フーリエ変換により得られた自己相関関数に歪みが発生する。
【００７２】
本実施の形態では、図５のステップ１０１において、スペクトラム測定部１１Ａにより、信号光Ｌから周波数スペクトラムを測定し、自己相関関数算出部１１Ｂにより、この周波数スペクトラムに窓関数を掛けることにより、任意の帯域幅を有効区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出し、この自己相関関数に同一の窓関数を用いて逆畳み込み演算を行う。
【００７３】
［第６の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに窓関数を掛けることにより、その周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出し、得られた部分スペクトラムを逆フーリエ変換することにより自己相関関数を算出し、得られた自己相関関数に対して窓関数で逆畳み込み演算を行うようにしたものである。
これにより、窓関数を用いたことによる歪みに起因するＯＳＮＲの誤差が低減でき、ＯＳＮＲ算出精度が向上することができる。また、矩形窓を用いても精度向上が可能になり、より簡単な演算でＯＳＮＲを算出することが可能になる。
【００７４】
［第７の実施の形態］
次に、図１１〜図１３を参照して、本発明の第７の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図１１は、周波数スペクトラムの傾きによるＯＳＮＲの変化を示す説明図である。図１２は、一次関数を用いた逆フーリエ変換の例を示す説明図である。図１３は、周波数スペクトラムが傾きを持つ場合における時間波形の自己相関関数を示す説明図である。
【００７５】
第５および第６の実施の形態では、周波数スペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関関数を算出する場合における、自己相関関数の歪み補償について説明した。本実施の形態では、周波数スペクトラムの傾き補正について説明する。
【００７６】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、前述した図８と同様に、主な機能部として、スペクトラム測定部１１Ａと自己相関関数算出部１１Ｂが設けられている。
スペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムを測定する機能を有している。
自己相関関数算出部１１Ｂは、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きごとに、当該傾きを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正する機能と、これら補正後の周波数スペクトラムをそれぞれ逆フーリエ変換することにより、傾きごとに自己相関関数を算出する機能とを有している。
【００７７】
また、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた傾きごとの自己相関関数についてＯＳＮＲをそれぞれ試算する機能と、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光ＬのＯＳＮＲとして算出する機能とを有している。
【００７８】
自己相関関数の算出に用いる周波数スペクトラムが傾いていると、図１１に示すように、その自己相関関数から求めたＯＳＮＲが変化する。例えば、傾きｓｌ＝０のときＯＳＮＲが−１０ｄＢであった周波数スペクトラムについて、傾きｓｌ＝−１０ｍｗ／ＴＨｚを加えた場合、その周波数スペクトラムから算出されたＯＳＮＲは−１６ｄＢまで変化しており、傾きの増加に応じてＯＳＮＲの誤差が大きくなることが示されている。
【００７９】
一般に、伝送路に設けられた増幅器における周波数依存特性などの要因で、信号光の周波数スペクトラムに傾きが生じる。このような周波数スペクトラムの傾きは、周波数スペクトラムに一次関数の窓関数を掛けたことと同等とみなせる。つまり、周波数スペクトラムの逆フーリエ変換が、周波数スペクトラムが傾いていない信号の時間波形の自己相関関数と一次関数の逆フーリエ変換の畳込みとなる。
【００８０】
一次関数を逆フーリエ変換すると、図１２に示すように、０点をピークとして、裾が広がった波形となる。この結果より、信号の時間波形の自己相関関数が広がることが分かる。この広がりを考慮すると、第１の実施の形態で説明したＯＳＮＲ算出方法によれば、図１３に示すように、三角波形状のピーク値である自己相関値Ｃ０’と、抽出した点の自己相関値Ｃ１’とは、次の式（４）のように変化する。
【数４】
【００８１】
式（４）において、ａは傾きにより発生する信号強度の変化を表す係数、ｂは傾きにより発生する雑音強度の変化を表す係数、α’は抽出した点での傾きにより発生する信号強度の変化を表す係数、βは抽出した点での傾きにより発生する雑音強度の変化を表す係数である。
このとき、ＯＳＮＲは、次の式（５）で求められる。
【数５】
【００８２】
傾きのない周波数スペクトラムのピークとなる周波数を中心として、周波数スペクトラムが傾くとすると、周波数スペクトラムの傾きは、周波数スペクトラムに（１＋ｓｌ・ｆ）を乗算することにより表現できる。一般的に、周波数スペクトラムはピークを中心として対称になる。ここで、ｓｌは一次関数の傾きを示し、ｆは周波数スペクトラムのピークを０とした相対周波数を示している。
【００８３】
対称である周波数スペクトラムに一次関数を掛けることで、非対称な周波数スペクトラムとなる。一次関数の傾きの絶対値が同じで、符号が異なる場合、２つのスペクトラムは鏡像の関係になる。これらのスペクトラムは逆フーリエ変換すると、同じ形状となる。このため、一次関数の傾きの絶対値が同じ場合、前述した式（５）から算出されるＯＳＮＲは同じ値となる。
【００８４】
したがって、一次関数の傾きが変化したときのＯＳＮＲは、一次関数の傾き０を中心として対称となる。これにより、一次関数の傾きが０のときＯＳＮＲが極値となる。前述した図１１の特性は、このようにして算出したものである。
このことから、周波数スペクトラムの傾きを探査範囲で変化させ、これら傾きごとに得られたＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲが、傾きのない周波数スペクトラムから求めたＯＳＮＲと見なすことができる。
【００８５】
［第７の実施の形態の動作］
次に、図１４を参照して、本実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の動作について説明する。図１４は、第７の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出処理を示すフローチャートである。
ＯＳＮＲ算出装置１０は、オペレータからの処理開始指示や信号光Ｌの入力に応じて、図５のＯＳＮＲ算出処理を実行する。
【００８６】
まず、自己相関関数取得部１１のスペクトラム測定部１１Ａは、入力された信号光Ｌから信号光Ｌに関する周波数スペクトラムを測定する（ステップ２００）。
続いて、自己相関関数取得部１１の自己相関関数算出部１１Ｂは、予め設定されている傾きの探査範囲から複数の傾きｓｌを選択し（ステップ２０１）、スペクトラム測定部１１Ａで得られた周波数スペクトラムに対して、傾きｓｌごとに、当該傾きｓｌを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正する（ステップ２０２）。
【００８７】
次に、自己相関関数算出部１１Ｂは、傾きｓｌごとに得られた補正スペクトラムを、それぞれ逆フーリエ変換することにより、傾きｓｌごとに自己相関関数を算出する（ステップ２０３）。
この後、ＯＳＮＲ算出部１２は、自己相関関数取得部１１で得られた傾きｓｌごとの自己相関関数についてＯＳＮＲをそれぞれ試算し（ステップ２０４）、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光ＬのＯＳＮＲとして算出する（ステップ２０５）。
【００８８】
［第７の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、自己相関関数取得部１１の自己相関関数算出部１１Ｂにおいて、スペクトラム測定部１１Ａで測定された周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きｓｌごとに、当該傾きｓｌを持つ一次関数を乗算または除算して周波数スペクトラムの傾きを補正し、得られた補正スペクトラムをそれぞれ逆フーリエ変換することにより、傾きｓｌごとに自己相関関数を算出し、ＯＳＮＲ算出部１２において、自己相関関数取得部１１で得られた傾きごとの自己相関関数についてＯＳＮＲをそれぞれ試算し、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを信号光ＬのＯＳＮＲとして算出するようにしたものである。
【００８９】
これにより、伝送路に設けられた増幅器における周波数依存特性などの要因で、入力された信号光Ｌの周波数スペクトラムに傾きが生じている場合でも、この傾きが補正された周波数スペクトラムに基づいて、周波数スペクトラムの傾きに起因する誤差が抑制された、より正確なＯＳＮＲを算出することができる。
【００９０】
［第８の実施の形態］
次に、図１５および図１６を参照して、本発明の第８の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０について説明する。図１５は、第８の実施の形態にかかるＯＳＮＲ算出装置１０の構成を示すブロック図である。図１６は、自己相関関数測定部の構成を示すブロック図である。
【００９１】
第４の実施の形態の形態では、自己相関関数取得部１１の具体例として、入力された信号光Ｌから測定した周波数スペクトラムを逆フーリエ変換することにより、時間波形の自己相関関数を算出する場合について説明した。本実施の形態では、入力された信号光Ｌから時間波形の自己相関関数を、直接測定する場合について説明する。
【００９２】
本実施の形態において、自己相関関数取得部１１には、入力された信号光Ｌから時間波形の自己相関関数を、直接測定する自己相関関数測定部２０が設けられている。この自己相関関数測定部２０は、マイケルソン、マッハチェンダ干渉計等で構成することができる。以下では、自己相関関数測定部２０としてマイケルソン干渉計を用いた場合を例として説明する。
【００９３】
図１６に示すように、自己相関関数測定部２０には、主な機能部として、ハーフミラー２１、ミラー２２、ミラー２３、および受光部２４が設けられている。
ハーフミラー２１は、入射光を所定の割合で反射光と透過光にスプリットするミラーからなり、入力された信号光Ｌの一部を反射してミラー２２を導く機能と、入力された信号光Ｌの一部を透過させてミラー２３へ導く機能と、ミラー２２からの反射光を受光部２４へ透過させる機能と、ミラー２３からの反射光を受光部２４へ反射させる機能とを有している。
【００９４】
ミラー２２は、ハーフミラー２１との距離が固定されたミラーからなり、ハーフミラー２１からの反射光をハーフミラー２１へ反射する機能を有している。
ミラー２３は、ハーフミラー２１との距離が調節可能な可動式のミラーからなり、ハーフミラー２１からの透過光をハーフミラー２１へ反射する機能を有している。
受光部２４は、入射光を受光してその強度を検出する受光センサからなり、ハーフミラー２１から届いた、ミラー２２からの反射光およびミラー２２からの反射光により生じる干渉の強度を検出する機能を有している。
【００９５】
［第８の実施の形態の動作］
次に、図１６を参照して、本実施の形態にかかる自己相関関数測定部２０の動作について説明する。
入力された信号光Ｌは、ハーフミラー２１で反射光と透過光にスプリットされる。このうち反射光はミラー２２で反射された後、その一部がハーフミラー２１を透過して受光部２４に入射する。一方、ハーフミラー２１からの透過光はミラー２３で反射された後、その一部がハーフミラー２１で反射されて、受光部２４に入射する。
【００９６】
受光部２４では、ハーフミラー２１から届いた、ミラー２２からの反射光およびミラー２２からの反射光からなる２つの光が干渉した強度が測定される。この際、ハーフミラー２１に対するミラー２３の距離を変化させることで、２つの光の光路長差を変えることができる。したがって、この光路長差を変化させたときの光強度をプロットすると時間波形の自己相関関数が得られる。この自己相関関数は、次の式（６）で表される。
【数６】
【００９７】
式（６）において、Ｒは自己相関値、Ｐは信号の振幅、ｔは時間であり、τは光の速度を光路長差で割った値、つまり、光路長差を時間に換算した値である。マッハチェンダ干渉計、サニャック干渉計等でも同様の効果が得られる。
【００９８】
［第８の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、自己相関関数取得部１１を、入力された信号光Ｌから時間波形の自己相関関数を、直接測定する自己相関関数測定部２０で構成したので、周波数スペクトラムから時間波形の自己相関関数を算出するための逆フーリエ変換を実行する必要がなくなる。このため、ＯＳＮＲ算出装置１０での演算処理負担を大幅に軽減できる。
【００９９】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０…ＯＳＮＲ算出装置、１１…自己相関関数取得部、１１Ａ…周波数スペクトラム測定部、１１Ｂ…自己相関関数算出部、１２…ＯＳＮＲ算出部、２０…自己相関関数測定部、２１…ハーフミラー、２２…ミラー、２３…ミラー（可動式）、２４…受光部、Ｓ…信号強度、Ｎ…雑音強度、ＯＳＮＲ…光信号対雑音比。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された信号光から、前記信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得ステップと、
前記自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、前記自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて前記信号強度を推定し、前記強度和から前記信号強度を減算することにより前記雑音強度を求め、前記信号強度および前記雑音強度から前記信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出ステップと
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項２】
請求項１に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記ＯＳＮＲ算出ステップは、前記自己相関関数のうち前記ピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、前記設定時間位置における自己相関値と前記基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、前記信号強度を算出することを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項３】
請求項１に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記ＯＳＮＲ算出ステップは、前記自己相関関数のうちから抽出した、前記ピーク値とは異なり、かつ前記ピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、前記自己相関関数の近似線を特定し、前記近似線のうち前記ピーク値の時間位置における値を前記信号強度とすることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記自己相関関数取得ステップは、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、
前記周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、前記有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項５】
請求項２または請求項３に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記自己相関関数取得ステップは、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、
前記周波数スペクトラムに対して、いずれか１つの通過帯域を有限区間とする窓関数を掛けた後、逆フーリエ変換して得られたデータに前記窓関数の逆畳み込み演算を行うことにより、前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項６】
請求項２または請求項３に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記自己相関関数取得ステップは、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、
前記周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きごとに、当該傾きを持つ一次関数を乗算または除算して前記周波数スペクトラムの傾きを補正した後、逆フーリエ変換することにより、前記傾きごとに前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと
を備え、
前記ＯＳＮＲ算出ステップは、前記傾きごとの前記自己相関関数について、前記ＯＳＮＲをそれぞれ算出し、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを前記信号光のＯＳＮＲとする
ことを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項７】
入力された信号光から、前記信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得部と、
前記自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、前記自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて前記信号強度を推定し、前記強度和から前記信号強度を減算することにより前記雑音強度を求め、前記信号強度および前記雑音強度から前記信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出部と
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項８】
請求項７に記載のＯＳＮＲ算出装置において、
前記ＯＳＮＲ算出部は、前記自己相関関数のうち前記ピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、前記設定時間位置における自己相関値と前記基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、前記信号強度を算出することを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項９】
請求項７に記載のＯＳＮＲ算出装置において、
前記ＯＳＮＲ算出部は、前記自己相関関数のうちから抽出した、前記ピーク値とは異なり、かつ前記ピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、前記自己相関関数の近似線を特定し、前記近似線のうち前記ピーク値の時間位置における値を前記信号強度とすることを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載のＯＳＮＲ算出装置において、
前記自己相関関数取得部は、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定部と、
前記周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、前記有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出部と
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項１】
入力された信号光から、前記信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得ステップと、
前記自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、前記自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて前記信号強度を推定し、前記強度和から前記信号強度を減算することにより前記雑音強度を求め、前記信号強度および前記雑音強度から前記信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出ステップと
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項２】
請求項１に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記ＯＳＮＲ算出ステップは、前記自己相関関数のうち前記ピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、前記設定時間位置における自己相関値と前記基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、前記信号強度を算出することを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項３】
請求項１に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記ＯＳＮＲ算出ステップは、前記自己相関関数のうちから抽出した、前記ピーク値とは異なり、かつ前記ピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、前記自己相関関数の近似線を特定し、前記近似線のうち前記ピーク値の時間位置における値を前記信号強度とすることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記自己相関関数取得ステップは、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、
前記周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、前記有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項５】
請求項２または請求項３に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記自己相関関数取得ステップは、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、
前記周波数スペクトラムに対して、いずれか１つの通過帯域を有限区間とする窓関数を掛けた後、逆フーリエ変換して得られたデータに前記窓関数の逆畳み込み演算を行うことにより、前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項６】
請求項２または請求項３に記載のＯＳＮＲ算出方法において、
前記自己相関関数取得ステップは、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定ステップと、
前記周波数スペクトラムに対して、探査範囲から選択した傾きごとに、当該傾きを持つ一次関数を乗算または除算して前記周波数スペクトラムの傾きを補正した後、逆フーリエ変換することにより、前記傾きごとに前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと
を備え、
前記ＯＳＮＲ算出ステップは、前記傾きごとの前記自己相関関数について、前記ＯＳＮＲをそれぞれ算出し、これらＯＳＮＲのうち極値を示すＯＳＮＲを前記信号光のＯＳＮＲとする
ことを特徴とするＯＳＮＲ算出方法。
【請求項７】
入力された信号光から、前記信号光に関する時間波形の自己相関関数を取得する自己相関関数取得部と、
前記自己相関関数のピーク値を信号強度と雑音強度の強度和とするとともに、前記自己相関関数のうち信号に関する強度値に基づいて前記信号強度を推定し、前記強度和から前記信号強度を減算することにより前記雑音強度を求め、前記信号強度および前記雑音強度から前記信号光のＯＳＮＲを算出するＯＳＮＲ算出部と
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項８】
請求項７に記載のＯＳＮＲ算出装置において、
前記ＯＳＮＲ算出部は、前記自己相関関数のうち前記ピーク値とは異なる設定時間位置の相関値を、ＯＳＮＲが既知である基準光の自己相関関数から予め求めておいた、前記設定時間位置における自己相関値と前記基準光の信号強度との比を示す定数で除算することにより、前記信号強度を算出することを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項９】
請求項７に記載のＯＳＮＲ算出装置において、
前記ＯＳＮＲ算出部は、前記自己相関関数のうちから抽出した、前記ピーク値とは異なり、かつ前記ピーク値を間に挟まない複数の自己相関値から、前記自己相関関数の近似線を特定し、前記近似線のうち前記ピーク値の時間位置における値を前記信号強度とすることを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載のＯＳＮＲ算出装置において、
前記自己相関関数取得部は、
前記信号光の周波数スペクトラムを測定する周波数スペクトラム測定部と、
前記周波数スペクトラムのうちから、いずれか１つの通過帯域の一部またはすべてを有限区間として切り出して、前記有限区間の外側に仮の強度値を追加した修正スペクトラムを、逆フーリエ変換することにより、前記自己相関関数を算出する自己相関関数算出部と
を備えることを特徴とするＯＳＮＲ算出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【公開番号】特開２０１２−１２４７５５（Ｐ２０１２−１２４７５５Ａ）
【公開日】平成２４年６月２８日（２０１２．６．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２７４６１０（Ｐ２０１０−２７４６１０）
【出願日】平成２２年１２月９日（２０１０．１２．９）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月２８日（２０１２．６．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１２月９日（２０１０．１２．９）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
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