特開 2024-81823 光通信システム、光通信方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024081823

(43)【公開日】2024-06-19

(54)【発明の名称】光通信システム、光通信方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04B 10/077 20130101AFI20240612BHJP

   H04B 10/2581 20130101ALI20240612BHJP

   H04J 14/04 20060101ALI20240612BHJP

   H04B 3/10 20060101ALI20240612BHJP

【ＦＩ】

H04B10/077 150

H04B10/2581

H04J14/04

H04B3/10 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2022195269

(22)【出願日】2022-12-07

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、国立研究開発法人情報通信研究機構「革新的情報通信技術研究開発委託研究／Ｂｅｙｏｎｄ ５Ｇ時代に向けた空間モード制御光伝送基盤技術の研究開発」産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】ビナヤチャンダラン アンキット

(72)【発明者】

【氏名】有川 学

(72)【発明者】

【氏名】細川 晃平

【テーマコード（参考）】

5K046

5K102

【Ｆターム（参考）】

5K046AA08

5K046BB05

5K046EE14

5K046EF02

5K102AA01

5K102AH11

5K102KA01

5K102KA39

5K102LA06

5K102LA11

5K102LA22

5K102LA52

(57)【要約】      （修正有）

【課題】受信機で期待される最小の受信された信号品質を低下させることなく、システムのシステムスループット最大化が達成されることを保証し、システムが動的チャネル条件に従ってパイロットオーバーヘッドを適応的に制御する光通信システム、方法、プログラ及び非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【解決手段】光通信システムは、適応パイロットオーバーヘッド比に応じてパイロット信号を挿入するパイロット挿入手段（２０１）と、アクセスチャネル条件に対する等化信号の特性を推定するシステム推定手段（２０８）と、様々なシステム手段により、アクセスされたチャネル条件に対して適切なパイロットオーバーヘッド比を選択するトリガパイロット手段（２０３）と、を含む。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信システムであって、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入するパイロット挿入手段と、
前記信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、前記光チャネルから復元された前記信号を推定し、特徴付けるシステム推定手段と、
チャネル条件を決定し、前記必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、前記推定された信号から得られた情報を利用するトリガパイロット手段と
を備える、光通信システム。

【請求項2】

前記システムが、適応パイロットオーバーヘッド比機能を実装するように構成されるマルチモード光通信システムである、
請求項１に記載の光通信システム。

【請求項3】

前記システムが、前記受信した信号、及び前記受信した信号を等化することから学習されたその適応等化パラメータを利用することによって、チャネルノイズ及び動的変化率を推定するように構成される、
請求項１に記載の光通信システム。

【請求項4】

前記システム推定手段及びトリガパイロット手段が、ルックアップテーブルの形態で実装され、前記システムが前記受信された信号特性に基づいてオンラインであるとき、前記ルックアップテーブルの値が、更新される、
請求項１に記載の光通信システム。

【請求項5】

前記パイロット挿入手段が、前記受信機において正確に再生可能であり得る訓練信号又はパイロット信号を記憶又は生成するサブ手段を含み、
前記システム動作パイロットオーバーヘッド比のための前記送信されたパイロットのバージョンを生成するパイロット生成器手段又は記憶手段を更に備える、
請求項１に記載の光通信システム。

【請求項6】

前記システム推定手段は、前記パイロットオーバーヘッド比を最適化する際に、前記チャネル条件を推定するために、教師なし又は教師ありの学習アルゴリズムを利用する、請求項１に記載の光通信システム。

【請求項7】

適応パイロットオーバーヘッド最適化が、チャネルごとに可能な複数のパイロット信号及び可変パイロットオーバーヘッド比を有するマルチチャネル光ファイバに対して実装される、
請求項１に記載の光通信システム。

【請求項8】

複数のパイロット信号が、前記パイロット挿入手段における送信のために利用され、前記パイロット生成器手段が、すべての可能なパイロットオーバーヘッド比に対してゼロ相関のような特性を維持する、
請求項１に記載の光通信システム。

【請求項9】

光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信方法であって、前記方法が、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入するステップと、
前記信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、前記光チャネルから復元された前記信号を推定し、特徴付けるステップと、
チャネル条件を決定し、前記必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、前記推定された信号から得られた情報を利用するステップと
を含む、光通信方法。

【請求項10】

光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記方法が、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入するステップと、
前記信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、前記光チャネルから復元された前記信号を推定し、特徴付けるステップと、
チャネル条件を決定し、前記必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、前記推定された信号から得られた情報を利用するステップと
を含む、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、光通信システム、方法、プログラム、及び、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、訓練パターンベースの適応等化を有する関連する光通信システムの一実施例である、光通信のためのパイロット支援コヒーレント受信機を開示している。特許文献２は、「デバイスが、早期のパイロット処理を容易にするためにＤＭＲＳパイロット密度を経時的に適合させ、それによってチャネル推定のための復号タイムラインを改善し得る。また、デバイスは、スループット最適化のために調整可能なトラフィック対パイロット比（ＴＰＲ）を使用し得る。」を開示している。

【0003】

非特許文献１は、「柔軟な高スペクトル効率送信のためのパイロットベースのデジタル信号処理のオーバーヘッド最適化」を開示している。非特許文献１では、到達可能情報伝送速度（Ａｃｈｉｅｖａｂｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒａｔｅ）などの受信した送信メトリックを考慮した上で、オフライン状態において、パイロットオーバーヘッド比を調整し得る。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】米国特許第９５５９７８６号明細書

【特許文献2】特開２０１９－０９２２１０号公報

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】：Ｍｉｋａｅｌ Ｍａｚｕｒ，Ｊｏｃｈｅｎ Ｓｃｈｒｏｄｅｒ，Ａｂｅｌ Ｌｏｒｅｎｃｅｓ－Ｒｉｅｓｇｏ，Ｔｓｕｙｏｓｈｉ Ｙｏｓｈｉｄａ，Ｍａｇｎｕｓ Ｋａｒｌｓｓｏｎ，ａｎｄ Ｐｅｔｅｒ Ａ．Ａｎｄｒｅｋｓｏｎ，「Ｏｖｅｒｈｅａｄ－ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｉｌｏｔ－ｂａｓｅｄ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｈｉｇｈ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」，Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ ２７，２４６５４－２４６６９（２０１９）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

第１の課題は、頻繁なパイロットパターン／訓練シンボル要件が情報スループットを低下させる可能性があることである。第１の課題は、システムダイナミクスを追跡し、信号復元を最適化するために、適応ＭＩＭＯ等化機構によって頻繁なパイロットパターンが必要とされることから生じる。

【0007】

第２の課題は、確定されたパイロットオーバーヘッド比が、最悪の予想される動的条件を予想するシステムに設定されることである。システムは、常にこの最悪の動的条件に遭遇するとは限らないので、低いパイロットオーバーヘッド比で最適な動作が可能である場合がある。第２の課題は、動的に変化するシステム条件に使用される確定されたパイロットオーバーヘッドに起因する。

【0008】

特許文献２は、無線セルラー通信のためのパイロット制御機構を記載している。特許文献２は、無線通信システムに言及するので、無線受信機が、光受信器の代わりに使用される。適応等化器は無線システムでも存在するが、このブロックからのデータは、特許文献２では、必要なパイロットパターンの推定に使用されない。

【0009】

本開示の目的は、システムスループットが最大化されるように、適応的にパイロットオーバーヘッド比を設定することによって、少なくとも第１の課題を解決し得るシステムを提供することである。

【0010】

本開示の別の目的は、動的チャネル条件に従って適応的で、最適にパイロットオーバーヘッドを設定することによって第２の課題を解決し得るシステムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本開示の第１の例示的な態様では、光通信システムは、
光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信システムであって、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入するパイロット挿入手段と、
信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けるシステム推定手段と、
チャネル条件を決定し、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、推定された信号から得られた情報を利用するトリガパイロット手段と、を含む。

【0012】

本開示の第２の例示的な態様では、光通信方法は、
光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信方法であって、本方法が、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入することと、
信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けることと、
チャネル条件を決定し、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、推定された信号から得られた情報を利用することと、を含む。

【0013】

本開示の第３の例示的な態様では、プログラムは、
光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、本方法が、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入することと、
信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けることと、
チャネル条件を決定し、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、推定された信号から得られた情報を利用することと、を含む。

【発明の効果】

【0014】

第１の効果は、受信機で期待される最小の受信された信号品質を低下させることなく、システムのシステムスループット最大化が達成されることを保証することである。この効果の理由は、システム条件が誤差なし又は許容誤差制限下での動作を可能にするときはいつでも、適応パイロットオーバーヘッドがパイロットオーバーヘッドの削減を可能にするためである。

【0015】

第２の効果は、システムが動的チャネル条件に従ってパイロットオーバーヘッドを適応的に制御することである。この効果の理由は、動的システム条件が検知され、この検知に基づいてパイロットオーバーヘッドが適応的に確定されるためである。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】関連する光通信システムの一実施例を示すブロック図である。

【図2】関連する光通信システムの動作の流れを示す流れ図である。

【図3】実施形態１のブロック図を示すブロック図である。

【図4】実施形態１の動作の流れを示す流れ図である。

【図5】実施形態２のブロック図を示すブロック図である。

【図6】実施形態１の動作の流れを示す流れ図である。

【図7】システム推定及びパイロット挿入手段の動作を特に強調した、実施形態１を利用する詳細な実施例を示すフローチャート図である。

【図8】システム推定手段２０８の混合ガウスモデル実装形態の動作を示す図である。

【図9】コンピュータ１００、２００の構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

本開示の実施の形態について、図面を参照しつつ、以下で詳細に説明する。

【0018】

まず、本開示の実施の形態を詳細に説明する前に、関連する光通信システムを説明する。
訓練パターンベースの適応等化を伴う関連する光通信システムの一実施例が、特許文献１に記載されている。図１に示すように、この関連する光通信システムは、送信機手段１０１と、チャネル手段１０２と、受信機手段１０３と、を含む。更に、光通信システムは、データソース手段１０４と、送信機手段１０１の前に位置付けられるパイロット挿入手段１０５と、を含む。また、受信機手段１０３の後に、適応等化器手段１０６、搬送波位相推定手段１０７、システム推定手段１０８、及び復号器手段１０９が位置付けられる。

【0019】

上記の従来技術及び図１の説明は、特許文献１の原文献における図（図１Ａ、図７Ａ、及び図７Ｂ）を組み合わせたものであることに留意されたい。

【0020】

このような構造を有する光通信システム動作は、図１及び図２を参照して以下に説明する。図２は、光通信システムの可能な動作の流れを示すフローチャート図である。

【0021】

具体的には、データソース手段１０４は、適切な変調フォーマットの送信シンボルの形態で符号化された送信対象の情報を出力する。パイロット挿入手段１０５は、パイロットオーバーヘッド比を満たすために、送信シンボルの間に、指定された（予め定義された）長さのパイロットシンボルを必要な周期で挿入する。簡単に言えば、パイロットオーバーヘッド比は、同じ指定された期間内の送信シンボルの総数（パイロットを含む）に対する、指定された送信シンボルの期間について挿入された訓練／パイロットシンボルの数の比として説明され得る。

【0022】

パイロット挿入後に形成された送信パターンは、送信機手段１０１に渡される。送信機手段１０１は、データ変換器を用いてデジタル信号を電気信号に変換し、次に、光変調信号に変換する。次に、送信機手段１０１の出力からの光信号は、光ファイバチャネル１０２を通過する。光ファイバチャネル１０２は、情報が所望の送信距離にわたって送信される複数のモード（通常は２つのモード／偏波）を有する単一又はマルチコアファイバから構成されてもよい。本開示は、チャネル間に強い干渉又はクロストークをもたらす、チャネル間にカップリングが誘発されるファイバを、主に対象とする。光ファイバチャネル手段１０２の出力から受信された光信号は、受信機手段１０３に渡される。光信号は、コヒーレント受信機セットアップによって通常は電気信号形態に変換される。いくつかの送信誘導効果を排除するための適切な処理の後、電気信号は、データ変換器によってデジタル形態に変換される。任意の指定された順序での整合フィルタリング、波長分散補償、周波数オフセット及びｄｃ補償を含む更なるデジタル信号処理を、受信機手段１０３で実装し得る。これらの実装形態は、文献で知られている標準的な技術に従い得る。

【0023】

サンプル（通常、受信シンボルのアップサンプリングされたバージョン）は、受信機手段１０３からの出力である。次に、これらのアップサンプリングされたサンプルは、適応等化器手段１０６に渡される。ここで、パイロット信号パターンは、元の送信されたシンボルを正確に復元する適応フィルタ係数を学習するために検出され、利用され得る。この学習は、データ支援最小二乗平均（ＤＡ－ＬＭＳ）アルゴリズムによって達成され得る。最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムは、所望の等化器出力と実際の等化器出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を最小化するために使用される。次に、学習されたフィルタ係数は、次のパイロットシンボルの到着まで、送信されたシンボルを復元することによって利用される。次のパイロットシンボルパターンが到着すると、フィルタ係数は再び更新される。適応等化後、搬送波位相推定手段１０７は、位相誤差を推定し、補正するために利用される。フィルタ係数学習プロセスは、以下のようであってもよい。
コスト＝送信されたパイロット信号－等化信号（１）
適応フィルタタップ＝適応フィルタタップ－コスト×ステップサイズ×受信シンボル（２）
ここで、送信されたパイロット信号は、受信されたパイロット信号のグラウンドトゥルースであり、等化信号は、適応等化器手段１０６、又は搬送波位相推定手段１０７のいずれかによって出力された信号を指し得る。両方の実装形態は、論理的であり、可能である。このコスト関数の算出は、受信された信号がパイロットパターンに対応するときにのみ行われることに留意されたい。

【0024】

特定の場合には、搬送波位相推定（ＣＰＥ）手段１０７は、パイロット信号情報を利用することによって搬送波位相推定を実現し得る。パイロット信号情報は、位相ノイズの分布を推定するために、ＣＰＥ手段１０７によって利用され得る。この利用は、期待値最大化（Ｅ－Ｍ）アルゴリズムなどの最適化された分布学習アルゴリズムを利用することを含む。ＣＰＥ手段１０７の出力は、受信シンボルを情報ビットに復号するために復号器手段に渡される。パイロット挿入手段１０５中に挿入されたパターンのパイロットシンボルは、この段階で破棄されることに留意されたい。

【0025】

このような動作は、到達可能情報伝送速度など、受信された送信メトリックを考慮することによってパイロットオーバーヘッド比をオフライン状態で調整し得る非特許文献１のように、更に最適化され得る。この最適化の後、この最適化されたパイロットオーバーヘッド比を使用して、光通信システムは、更なるパイロットオーバーヘッド最適化が行われないオンラインモードで実行される。

【0026】

しかしながら、関連する光通信システムでは、頻繁なパイロットパターン／訓練シンボル要件は、情報スループットを低下させる可能性がある。第１の課題は、システムダイナミクスを追跡し、信号復元を最適化するために、適応ＭＩＭＯ等化機構によって必要とされる頻繁なパイロットパターンから生じる。

【0027】

更に、第２の課題は、確定されたパイロットオーバーヘッド比が、最悪の予想される動的条件を予想するシステムに設定されることである。システムは、常にこの最悪の動的条件に遭遇するとは限らないので、低いパイロットオーバーヘッド比で最適な動作が可能であり得る。第２の課題は、動的に変化するシステム条件に使用される確定されたパイロットオーバーヘッドに起因する。

【0028】

本開示は、この課題を解決するためになされたものである。適応パイロットオーバーヘッドシステムは、パイロット信号の有無にかかわらず適応等化を可能にするシンボル推定手段と、光通信を検知し、システム推定手段測定に従ってオーバーヘッド比を適応的に調整する適応トリガパイロット手段と、送信機と受信機との両方で共通の知識であるパイロットパターンを使用して、トリガパイロット手段からのフィードバックに従ってパイロットオーバーヘッド比を適応的に調整するパイロット挿入手段と、を含む。

【0029】

［第１の実施の形態］
［構造の説明］
まず、本開示の第１の実施の形態を、図面を参照しつつ以下に説明する。
図３を参照して、本開示の第１の実施の形態に係る光通信システムは、関連する光通信システムと同様の手段、及びその関連するシステムに追加された構成要素を用いて、プログラム制御される（中央処理装置、プロセッサ、又はデータ処理デバイスと呼ばれることもある）コンピュータ２００を含む。追加の構成要素は、パイロット挿入手段２０１、トリガパイロット手段２０３、システム推定手段２０８、記憶パイロットＴｘ手段２０４、及び記憶パイロット手段Ｒｘ２０５であってもよい。追加の手段は、完全に新規の構成要素として、又は既存の構成要素の改善として含まれる。

【0030】

コンピュータ（中央処理装置、プロセッサ、データ処理デバイス）２００は、記憶パイロット送信機（Ｔｘ）手段２０４及び記憶パイロット受信機（Ｒｘ）手段２０５に加えて、データソース手段１０４と、パイロット挿入手段２０１と、Ｔｘ手段１０１と、光ファイバチャネル手段１０２と、Ｒｘ手段１０３と、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６と、搬送波位相推定手段１０７と、システム推定手段２０８と、トリガパイロット手段２０３と、復号器手段１０９と、を含み得る。

【0031】

他の実施形態では、光通信システムは、光ファイバチャネル手段１０２を介して互いに接続された、第１のコンピュータ１００と、第２のコンピュータ２００と、を含んでもよい。第１のコンピュータ１００は、記憶パイロット送信機（Ｔｘ）手段２０４ａ及び記憶パイロット受信機（Ｒｘ）手段２０５ａと共に、データソース手段１０４ａと、パイロット挿入手段２０１ａと、Ｔｘ手段１０１ａと、Ｒｘ手段１０３ａと、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６ａと、搬送波位相推定手段１０７ａと、システム推定手段２０８ａと、トリガパイロット手段２０３ａと、復号器手段１０９ａとを、含み得る。第２のコンピュータ２００は、記憶パイロット送信機（Ｔｘ）手段２０４ｂ及び記憶パイロット受信機（Ｒｘ）手段２０５ｂに加えて、データソース手段１０４ｂと、パイロット挿入手段２０１ｂと、Ｔｘ手段１０１ｂと、Ｒｘ手段１０３ｂと、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６ｂと、搬送波位相推定手段１０７ｂと、システム推定手段２０８ｂと、トリガパイロット手段２０３ｂと、復号器手段１０９ｂと、を含み得る。送信機（Ｔｘ）手段１０１ａは、光ファイバチャネル手段１０２を介して受信機（Ｒｘ）手段１０３ｂと接続される。

【0032】

これらの手段は、一般に以下のように動作する。
データソース手段１０４は、ビット符号化データ（例えば、１，０フォーマット）を、光チャネルを通した送信に適した変調シンボルフォーマットに変換する。パイロット挿入手段２０１は、パイロット挿入手段１０５によって行われるように、変調データシンボル間に変調フォーマットのパイロットシンボルを挿入する。パイロット挿入手段１０５と比較したパイロット挿入手段２０１の重要な違いは、前者では、パイロット信号がデータシンボル間に挿入される速度が可変になっていることである。

【0033】

送信機手段１０１は、変調信号を含むデジタル信号を電気信号に変換し、次に、光チャネルを通して送信され得る光信号に変換する。送信機手段１０１は、変調シンボルデータから送信信号を準備するために必要な様々なデジタル信号処理機能を実装する、ＤＡＣ及びＤＡ（駆動増幅器）などの様々なデバイスを含み得る。

【0034】

光ファイバチャネル手段１０２は、光変調フォーマットで情報が送信されるファイバチャネルを含む。受信機手段１０３は、変調された光信号を復調技術によってデジタル形態に変換して戻すように構成されるデバイスを含む。受信機手段１０３は、波長分散補償などの追加の処理能力を有し得る。

【0035】

適応等化器フィルタ手段１０６には、シンボル間のクロストーク又は干渉を除去する多入力多出力（ＭＩＭＯ）フィルタが設けられる。この干渉又はクロストークは、経時的（モード分散）又は空間的（マルチモード）に、送信されたシンボルであってもよい。搬送波位相推定（ＣＰＥ）手段１０７は、等化信号における搬送波位相誤差を推定し、補償する。

【0036】

システム推定手段２０８は、２つの目的を達成するために、学習方法を使用して、等化信号から信号特性を学習する。第１の目的は、等化信号から復号された信号を推定することである。第２の目的は、パイロット信号ベースの等化器タップ学習の必要性がある信号特性の変化を予測することである。利用される推定及び予測方法は、（パイロットシンボル送信中のグラウンドトゥルース、特定の場合では、ブラインド等化シンボルから確立されたグラウンドトゥルースさえも利用する）任意の教師あり学習アルゴリズムを含み得る。

【0037】

トリガパイロット手段２０３は、光通信システム内の様々な手段から推測されたパラメータを利用することによって検知されたチャネル条件に応じてパイロットオーバーヘッド比を適合させる。推測されたパラメータは、主にシステム推定手段２０８又は適応等化器フィルタ１０６からのものであってもよい。

【0038】

記憶パイロットＴｘ手段２０４及び記憶パイロットＲｘ手段２０５は、パイロットパターン情報を記憶する。通常、光通信システムで可能な最大パイロットオーバーヘッド比に対応する極めて大きい長さのパイロットパターンが記憶される。これは、パイロットパターンが送信機と受信機との両方で知られている限り、光通信システムの最大パイロットオーバーヘッド比まですべてのパイロットパターンで動作することができる。

【0039】

例えば、最尤（Ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）等の任意の既知の復号規則を使用することによって、復号器手段１０９は、等化信号を復号シンボル又はビットに復号する。第１の実施形態で開示したこれらの手段は、システムスループット最大化を達成するために動的パイロットオーバーヘッド最適化が行われるように相互に動作する。

【0040】

［動作の説明］
次に、図４のフローチャートを参照し、本実施の形態の動作概要を説明する。ステップＳ１０２、Ｓ１０６、Ｓ１０９、Ｓ１１０は、本開示を上述した関連する光通信システムと区別する重要なステップであることに留意されたい。

【0041】

まず、ステップＳ１０１において、データソース手段１０４を使用して、送信する情報を、適切な変調フォーマットのシンボル形態に符号化する。

【0042】

次に、ステップＳ１０２において、パイロットシンボルが、パイロット挿入手段２０１において、適応パイロットオーバーヘッド比で送信する変調情報間に挿入される。光通信システムは、初期状態パイロットオーバーヘッド比Ｒ０で開始される。この比は、予め定義されたフレーム長Ｎを有する送信フレーム内の変調シンボルのＲ０＊Ｎがパイロットシンボルからなることを示す。これらの挿入されたパイロットパターンは、（特に、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６及び搬送波位相推定１０７において）送信機と受信機との両方に知られている。これは、Ｔｘ側とＲｘとの両方で既知であり記憶されている予め定義された最大長のパイロットパターンを有することによって達成され得る。選択されたパイロットオーバーヘッド比に応じて、オーバーヘッド比を満たすために、記憶されたパターンから必要な長さが選択される。

【0043】

また、ステップＳ１０３において、パイロット挿入後にパイロット挿入手段２０１から出力された送信信号は、光チャネルを通って送信され得る形態に変換される。Ｓ１０４において、信号は光ファイバチャネル手段１０２を通過する。信号は、光チャネル内の動的条件によって影響を受ける。光ファイバチャネル手段１０２からの光信号は、ステップＳ１０５において、必須のＤＳＰと共にデジタル形態で受信された信号を復元するように、受信機手段１０３によって復調される。受信された復調信号は、干渉などの光ファイバチャネル手段１０２によって誘発される光学的影響が排除されるように、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６を通過する。Ｓ１０７では、搬送波位相誤差を正しく推定するために、搬送波位相推定（ＣＰＥ）アルゴリズムが利用される。

【0044】

このステップＳ１０７の後、等化され、搬送波位相補正された信号は、信号特性を学習するためにシステム推定手段２０８によって利用される。ステップＳ１０６及びＳ１０７は、特定の実装形態において共に実装されてもよい。クラスタの数がコンステレーション順序、及び受信されたパイロット信号から推測されるクラスタ初期特性に一致するように調整される混合ガウスモデルなど、教師なし学習アルゴリズムとして、ノイズ推定手段は実装されてもよい。これにより、現在の信号特性を学習するために、収集された等化信号に対してＧＭＭを実行したとき、迅速な収束が保証される。この手法を、図８において利用可能な擬似コードを使用して詳細に示す。

【0045】

この手段を実装するための別の手法は、システム条件を正確に推定するように状態変数を設計し得るカルマンフィルタなど、時系列統計的推定及び予測手段であってもよい。利用し得る別の方法は、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）又は人工ニューラルネットワークなど、教師あり学習アルゴリズムである。以下が可能な実装形態であり得る。時間形態の利用可能なパイロットデータを使用して、入力が受信機における時間データである一方で、出力がシステムノイズ又はシンボルドリフトの推定である学習が行われる。ここでのシンボルドリフトは、最も近い又は最も関連するシンボルから、受信シンボルの絶対誤差を指し得る。検討中の光学システム（又は同様の特性を示す任意のシステム）から生成されたデータを使用して訓練が完了した後、システムは、システム推定尺度が予測として出力される決定モードで実行される。転移学習が、必要に応じて、次のパイロット時点でシステムの動的変化を迅速に学習するために利用され得る。

【0046】

後処理あり、又はなしでトリガパイロット手段２０３によって利用され得る関連する出力を生成する手段２０８の目的が達成され得るように、システム推定手段２０８は、共に組み合わされた上記の方法のいずれかにおける実装形態であることに留意されたい。

【0047】

ステップＳ１０９におけるシステム推定出力はまた、処理されたデータにパイロットが存在しないとき、そのタップを更新するために必要とされる誤差／コスト関数を計算するために適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６によって利用される。この機能は既知の効果であり、背景技術の特許請求の範囲内にあると考えることができ、したがって改善と考えることはできない。パイロットが存在する場合、対応する送信されたパイロットシーケンスは、コスト／誤差を計算するためのグラウンドトゥルースとして利用される。あるいは、パイロットが存在しない場合、システム推定は、出力がグラウンドトゥルースとして使用される適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６の内部で中間復号器を構築するために使用される。このプロセスは、以下のように数学的に説明され得る。

【数1】

【0048】

また、システム推定手段２０８からのこの出力は、トリガパイロット手段２０３に渡される。ステップＳ１１０において、トリガパイロット手段２０３は、次の送信のための所望のパイロットオーバーヘッド比を計算する。トリガパイロットは、シンボル内のノイズ推定と、このノイズ推定を利用することによって生成された誤差推定とを、コストメトリック推定としての方法と同様の方法で利用する。これらのコストメトリック値は、経時的に追跡され、将来の送信フレームに関連するパイロットオーバーヘッド比Ｒｉを決定するために利用される。これは、以下のように数学的にモデル化され得る。

【数2】

【0049】

ここで、コスト（ｔ）は、ＭＩＭＯフィルタ誤差推定である。
「フィルタタップ値」は、ＭＩＭＯフィルタのフィルタタップに対応する。
「ノイズ推定」は、システム推定手段２０８によって学習された信号特性を指す。

【0050】

関数ｆ（）の可能な実装形態は、システムの状態を中間状態として計算するために、入力利用することを含み得る。この状態の計算は、入力の状態がシステムの状態を生成するための条件として利用され、次に、必要なパイロットオーバーヘッド比を生成するために使用される区分的関数であってもよい。出力として予想されるパイロットオーバーヘッド値に対する、システムノイズとコスト関数の大きさとの間には関係がある。これらの関係は、考慮されているチャネルに依存し、既知の理論によって容易に確立され、利用可能なデータがシステムオンライン状態で収集されると更新され得る。例えば、ノイズの多い推定は、高いパイロットオーバーヘッド比に等しい。同様に、以前の状態と比較したフィルタタップ応答の動的な変化は、高いパイロットオーバーヘッド比の必要性を示し得る。コスト関数が低い場合、他の入力に応じてパイロットオーバーヘッドが低減され得る。

【0051】

上述したトリガパイロット手段２０３はまた、様々な観測されたシステム条件に対して予め決定されたオーバーヘッド比を有するルックアップテーブルとして代替的に実装されてもよい。この実装形態は、トリガパイロット手段２０３に関連する処理時間の短縮に有益であり得る。

【0052】

次の送信は、トリガパイロット手段２０３からパイロット挿入手段２０１へのフィードバックの待ち時間を考慮して、送信機で送信される次の情報シンボルを指し得ることに留意されたい。適切なパイロットパターンが記憶パイロットパターンから抽出されるように、学習されたＲｉは、パイロット挿入手段２０１及び等化器手段１０６において更新され、これにより、システムは、更新されたパイロットオーバーヘッド比に対して最適に動作する。

【0053】

次に、このフィードバックオーバーヘッド値は、必要なパイロットシンボルを挿入するために、ステップＳ１０２においてトリガパイロット手段２０３によって利用される。トリガパイロット手段２０３の出力は、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６にも与えられるので、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６は、パイロットの存在下で正しく動作し得る。

【0054】

［効果の説明］
次に、本実施の形態の効果について説明する。
本実施の形態は、パイロット信号オーバーヘッド比が動的チャネル条件に応じて適応的に調整されるように構成される。

【0055】

更に、本実施の形態は、適応パイロットオーバーヘッドが、確定されたパイロットオーバーヘッド比を伴うシステムの平均スループットと比較して、システムの平均スループットの改善をもたらすように構成される。これは、従来技術の確定されたパイロットオーバーヘッド比よりも多く遭遇するチャネル条件に応じて、パイロットオーバーヘッド比を適応的に変更することができるので、可能になる。従来技術における確定されたパイロットオーバーヘッド比は、チャネル内の最悪の可能性のある動的条件に対して規定された通信誤差閾値内で動作するために必要なパイロットオーバーヘッド比に、理想的に対応する。したがって、システムが最悪の場合のチャネル条件が存在するという予想に従って常に動作する必要がないため、適応パイロットオーバーヘッド制御は、システムスループットの改善につながる。

【0056】

［第２の実施の形態］
［構造の説明］
次に、本開示の第２の実施の形態を、図５を参照して説明する。本実施形態は、パイロット挿入手段３０１及びパイロット生成器手段３０４を設けることを除いて、前の実施形態とすべて同一であることに留意されたい。第２の実施形態の他のすべての手段の動作は、第１の実施の形態の説明された対応する手段が機能し、動作する方法と同じ方法で機能し、動作する。

【0057】

パイロット生成器手段３０４は、特定の選択されたパイロットオーバーヘッド比に利用されるパイロット信号を生成する。これにより、選択されたパイロットオーバーヘッド比ごとに固有のパイロット信号が利用可能になることが保証される。パイロット生成器手段３０４は、所与のパイロットオーバーヘッド比に対するパイロット信号が、パイロット送信長にわたる直交性などの特定の特性を満たす必要があるときに、特に有用である。

【0058】

パイロット挿入手段３０１は、パイロット挿入手段２０１に記載しているようなその機能において、所与のパイロットオーバーヘッド比のためのパイロットパターンを生成する追加の能力と同一である。このパターンは、パイロット生成器手段３０４が生成するパターンと同一であることに留意されたい。パイロット挿入手段３０１及びパイロット生成器手段３０４は、システムスループット最大化を達成するために、動的パイロットオーバーヘッド最適化が行われるように相互に動作する。

【0059】

次に、図６のフローチャートを参照して、本実施の形態の動作概要を説明する。図６に記載したフローチャートは、２つの極めて重要なステップを除いて、図４のフローチャートと同一である。これらのステップ、すなわちＳ２０２及びＳ２１１について詳細に説明する。第２の実施形態の一般的な動作の残りは、第１の実施形態の一般的な動作の残りと同様である。

【0060】

Ｓ２０２では、必要とされるパイロットオーバーヘッド比（トリガパイロット手段２０３が生成するＳ１０１からの初期又は生成されたパイロットオーバーヘッド比）を満たすために、変調シンボル間に挿入されるべきパイロットパターンが必要な長さだけ生成される。このステップは、パイロットパターンが動作の開始前に事前に生成されて記憶される第１の実施形態の実装形態とは異なる。

【0061】

Ｓ２１１において、トリガパイロット手段２０３による指示／設定（又は動作開始時の初期設定）のように、システムのパイロットオーバーヘッド比に応じて、パイロットパターンは、受信機側の適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６（及び他の関連手段）によって使用されるようにパイロット生成器手段３０４によって生成される。このパターンは、パイロット挿入手段３０１によるパイロット挿入のための送信機で生成されるパターンと同一であることに留意されたい。

【0062】

パイロット挿入手段３０１とパイロット生成器手段３０４との両方におけるパイロット生成は、一定振幅ゼロ自己相関（ＣＡＺＡＣ）シーケンスを利用し得る。名前が示すように、これらのシーケンスは、（それらが単位円上に生成されるので）一定の振幅を有し、異なる長さのシーケンス間でゼロ相関である。特定の長さＮのこれらのシーケンスは、以下のような特定の確定した式を使用することによって生成され得る。

【数3】

【0063】

ここで、ｘ_ｋは、長さＮのパイロットパターンにおけるｋ番目のシンボルである（この場合、Ｎは偶数であってもよい）。Ｍは、ＨＣＦ（Ｎ，Ｍ）＝１（すなわち、Ｍ及びＮは互いに素である）となるような確定した素数である。

【0064】

［効果の説明］
次に、本実施の形態の効果について説明する。
本実施の形態は、パイロット信号オーバーヘッド比が動的チャネル条件に応じて適応的に調整されるように構成される。加えて、本実施の形態は、適応パイロットオーバーヘッドが、確定されたパイロットオーバーヘッド比を伴う光通信システムの平均スループットと比較して、光通信システムの平均スループットの改善につながるように構成される。これは、従来技術の確定されたパイロットオーバーヘッド比よりも多く遭遇するチャネル条件に応じて、パイロットオーバーヘッド比を適応的に変更することができるので、可能になる。従来技術における確定されたパイロットオーバーヘッド比は、チャネル内の最悪の可能性のある動的条件の下で規定された通信誤差閾値内で動作するために必要なパイロットオーバーヘッド比に、理想的に対応する。したがって、システムが最悪の場合のチャネル条件が存在するという予想に従って常に動作する必要がないため、適応パイロットオーバーヘッド制御は、システムスループットの改善につながる。

【0065】

［実施例］
次に、本開示を実施するためのモードの動作について、具体的な実施例を挙げて説明する。第１の実施形態の実装形態に対応する実施例を示す。
図５を参照し、Ｎ個のモードを有するマルチモードファイバを含む光通信システムが選択される。これにより、光ファイバチャネル手段１０２がＮ個のチャネルからなることが保証される。また、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６は、Ｎ×Ｎ個の等化器である。Ｎ×Ｎ個の等化器は、適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６を実装するために必要とされるタップ長Ｍを有する合計Ｎ×Ｎ個のフィルタに変換する。また、これらのＮ個のチャネルごとにパイロット／訓練パターンが必要である。

【0066】

まず、データソース手段１０４においてシンボルを符号化するための適切な変調フォーマットが選択される。１６ＱＡＭ変調フォーマットの場合、４ビットは、合計１６個の可能な送信シンボルを有する単一のシンボルとして符号化される。Ｒ_０の初期パイロットオーバーヘッド比の場合、パイロットオーバーヘッド比が以下のように満たされるように、データソース手段１０４からのデータは、Ｐ_０パイロットシンボル及びＤ_０データシンボルを有するデータフレームに編成される。

【数4】

【0067】

Ｐ_０パイロットシンボルは、データソース手段１０４で使用されるものと同じ変調フォーマットを使用し得る。最大許容パイロットオーバーヘッド比に等しいシンボル長のパイロット信号が生成され、記憶パイロット送信機手段２０４及び記憶パイロット受信機手段２０５に記憶される。生成は、既知の規格、又はランダムに初期化された生成であってもよいが、手段２０４及び２０５に記憶されたパターンは互いに同一でなければならない。

【0068】

Ｎ個のチャネルがあるので、送信のためにＮ個の並列データフレームが構築される。いくつかの実施形態では、データソース手段１０４内のシンボルへのビットはまた、選択されたシンボルが送信される必要があるチャネルに割り当てられてもよい。パイロットの挿入の後、及びパイロット挿入手段２０１におけるデータフレームの形成の後、フレームは、変調シンボルが送信される送信機手段１０１に渡される。変調信号が光チャネル１０２を通過した後、コヒーレント復調方式による復元が、受信機手段１０３で行われる。別個の並列コヒーレント受信機処理が、ここで実装されてもよい。タイミングオフセット、波長分散補償など、様々なチャネル信号効果は、この段階で、文献で広く知られている技術を使用して補償され得る。

【0069】

その後、受信機手段１０３から出力された信号は、適応等化器手段１０６に渡される。この状況では、Ｍ個のタップを有するＮ×Ｎ個のフィルタが実装される。フィルタタップ係数は、高速収束を保証するために何らかのプリセット値に初期化され、通常中央タップ係数は、１に設定される。訓練は、いくつかの既知の値に初期化されたフィルタタップで開始し得る。これにより、フィルタタップの最適値への迅速な収束が保証される（チャネル効果反転機能を保証する）。通常初期化は、中央タップを１に設定することである（すなわち、例えば１２１タップ長フィルタの場合、６０番目のタップは１に設定される）。最初に受信された信号が送信されたパイロットパターンであると仮定すると（これは、受信機手段１０３における同期技術を使用することによって保証され得る）、データ支援最小平均二乗アルゴリズムが、送信パターンを正確に復号するフィルタタップを学習するために利用される。このシナリオでは、グラウンドトゥルース（送信パターン）が知られていることに留意されたい。送信パターンが既知でないときの場合の間、データシンボルが処理されているとき、信号を等化するために以前に学習されたフィルタタップ値が利用される。等化後、変調及びチャネルノイズ推定値などの情報を使用して、等化されたシンボルの復号が行われる。この実装形態は、文献で知られているブラインド等化技術のいずれかに従い得る。

【0070】

この後、搬送波位相推定手段１０７において、搬送波位相推定が、ビタビ・ビタビアルゴリズムなどの手法を使用して行われる。この実装形態はまた、公知の技術であると考えられる。搬送波位相推定手段１０７で出力された信号は、復号器手段１０９に渡され、復号されてビットフォーマットに戻される。この信号のコピーは、システム推定手段２０８に渡される。この実施例では、教師なし統計ベースの学習規則、すなわち混合ガウスモデル（ＧＭＭ）を利用する。カルマンフィルタ又は再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）などの代替の実装形態も可能である。搬送波位相推定手段１０７から出力された信号は、予め決定されたシンボル長又は時間分だけ収集される。システム推定手段２０８では、クラスタセンタの平均及び分散などの信号特性を学習するために、収集されたデータにわたってＧＭＭを実行する。クラスタの数が変調次数として選択される（１６個のＱＡＭ変調データに対して１６個のクラスタ）。

【0071】

収束後、この学習された特性は、トリガパイロット手段２０３に渡される。また、学習された特性は、ブラインド等化アルゴリズムにおいて等化信号を良好に復号するために適応ＭＩＭＯ等化器手段１０６に渡されてもよい。トリガパイロット手段では、ルックテーブルが構築され、記憶される。システム推定手段から得られた学習済みの特性、ＭＩＭＯ等化器１０６から得られた誤差推定及びタップ係数は、ルックアップテーブルへの入力として使用される。パイロットオーバーヘッド比は、入力に基づいてルックアップテーブルから選択される。このルックアップテーブルは、ルックアップテーブルにおいてすべてのモードに対応する入力が考慮されるように構築されてもよい。

【0072】

パイロットトリガが新規のパイロットオーバーヘッド比Ｒ_１を決定した後、それはパイロット挿入手段２０１に伝達される。パイロット挿入手段２０１は、新規のパイロット挿入率が満たされるように、Ｐ_１個のパイロットシンボルを挿入することによって新規のパイロット比を調整する。

【0073】

この実施例における重要なプロセスフローは、以下のように要約され得る。図７及び図８を参照すると、ステップＳ３０１において、固定長の信号がシステム推定手段２０８によって収集される。システム推定手段２０８は、ステップＳ３０２において、信号特性を推定するために、統計／学習ベースのツールを使用する。この学習された特性は、ステップＳ３０３において、トリガパイロット手段２０３に渡され、そこで最適なパイロットオーバーヘッドに関するルックアップテーブルベースの決定が、行われ、パイロット挿入手段２０１に渡される。信号統計及び新規のパイロットオーバーヘッド情報は、Ｓ３０４において、受信機の記憶装置に記憶される。ステップＳ３０５において、この情報は、ステップＳ３０２における次の収集された信号のＧＭＭの初期設定として利用される。また、情報は適応等化器に渡されるので、ブラインド等化は学習された統計を利用し、また、データ支援及びブラインド等化が適切に選択され得るように、パイロットオーバーヘッド比は、等化プロセス中に知られる。このプロセスは、Ｓ３０１で収集された信号として繰り返し続け、送信のためのパイロットオーバーヘッド比の動的な適応につながる。

【0074】

図９は、コンピュータ１００又は２００の構成例を示すブロック図である。図９を参照すると、コンピュータ１００又は２００は、ネットワークインターフェース１２０１と、プロセッサ１２０２と、メモリ１２０３と、を含む。ネットワークインターフェース１２０１は、ネットワークノード（リモートノード１０及びコアネットワーク４０）と通信するために使用される。ネットワークインターフェース１２０１は、例えば、ＩＥＥＥ ８０２．３シリーズに準拠するネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。

【0075】

プロセッサ１２０２は、メモリ１２０３からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して、そのソフトウェアを実行することによって、上記実施形態のシーケンス図及びフローチャートを参照して説明したセンターノード２０の処理を実施する。プロセッサ１２０２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ又はＣＰＵであってよい。プロセッサ１２０２は、複数のプロセッサを含んでもよい。

【0076】

プロセッサ１２０２は、複数のプロセッサを含んでもよい。例えば、プロセッサ１００４は、デジタルベースバンド信号処理を実施するモデムプロセッサ（例えば、ＤＳＰ）、Ｘ２－Ｕインターフェース及びＳ１－ＵインターフェースにおけるＧＴＰ－Ｕ ＵＤＰ／ＩＰ層の信号処理を実施するプロセッサ（例えば、ＤＳＰ）、並びに、制御プレーン処理を実施するプロトコルスタックプロセッサ（例えば、ＣＰＵ又はＭＰＵ）を含んでもよい。

【0077】

メモリ１２０３は、揮発性メモリと不揮発性メモリとを組み合わせることで構成される。メモリ１２０３は、プロセッサ１２０２から離れて配置された記憶装置を含み得る。この場合、プロセッサ１２０２は、図示しないＩ／Ｏインターフェースを介してメモリ１２０３にアクセスしてもよい。

【0078】

図９の実施例では、メモリ１２０３は、ソフトウェアモジュールグループの記憶に使用される。プロセッサ１２０２は、これらのソフトウェアモジュールグループをメモリ１２０３から読み出し、そのソフトウェアモジュールグループを実行することによって、上記実施形態で説明したコンピュータ１００、２００の処理を実施し得る。

【0079】

図４、図６、又は図７を参照して説明したように、上記実施形態のコンピュータ１００、２００の各プロセッサは、図面を参照して説明したアルゴリズムをコンピュータに実行させるためのコマンドグループを含む１つ又は複数のプログラムを実行する。

【0080】

一実施形態では、光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信システムは、パイロット挿入手段と、システム推定手段と、トリガパイロット手段と、を含む。パイロット挿入手段は、所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入するように構成される。システム推定手段は、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けるように構成される。トリガパイロット手段は、チャネル条件にアクセスし、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、推定された信号特性を利用するように構成される。

【0081】

本開示で言及するプログラムは、命令（又はソフトウェアコード）を含み、命令は、コンピュータにロードされると、コンピュータに、実施形態で説明した機能のうちの１つ又は複数を実施させる。プログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体又は有形の記憶媒体に記憶されてもよい。限定ではなく例として、非一時的コンピュータ可読媒体又は有形記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）又は他のタイプのメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク又は他のタイプの光ディスク記憶装置、及び磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他のタイプの磁気記憶デバイスを含んでもよい。プログラムは、一時的コンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的コンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、又は他の形態の伝搬信号を含んでもよい。

【0082】

また、上記に開示した実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、それに限定しない。
＜付記＞
（付記１）
光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信システムであって、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入するパイロット挿入手段と、
信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けるシステム推定手段と、
チャネル条件を決定し、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、システム推定手段からの情報を利用するトリガパイロット手段と、を備える、光通信システム。
（付記２）
本システムが、適応パイロットオーバーヘッド比機能を実装するように構成されるマルチモード光通信システムである、
付記１に記載の光通信システム。
（付記３）
本システムが、受信された信号、及び受信された信号を等化することから学習されたその適応等化パラメータを利用することによって、チャネルノイズ及び動的変化率を推定するように構成される、
請求項１又は２に記載の光通信システム。
（付記４）
システム推定手段及びトリガパイロット手段が、ルックアップテーブルの形態で実装され、システムが受信された信号特性に基づいてオンラインであるとき、ルックアップテーブルの値が、更新される、
付記１から３のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記５）
パイロット挿入手段が、受信機において正確に再生可能であり得る訓練信号又はパイロット信号を記憶又は生成するサブ手段を含み、
システム動作パイロットオーバーヘッド比のための送信されたパイロットのバージョンを生成するパイロット生成器手段又は記憶手段を更に備える、
付記１から４のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記６）
前記システム推定手段は、パイロットオーバーヘッド比を最適化する際に、チャネル条件を推定するために、教師なし又は教師ありの学習アルゴリズムを利用する、付記１から５のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記７）
システム推定手段が、特にパイロット信号のない動作条件において、適応等化において実装されるフィルタ係数学習アルゴリズムを支援する、
付記１から６のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記８）
適応パイロットオーバーヘッド最適化が、チャネルごとに可能な複数のパイロット信号及び可変パイロットオーバーヘッド比を有するマルチチャネル光ファイバに対して実装される、
付記１から７のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記９）
複数のパイロット信号が、パイロット挿入手段における送信のために利用され、パイロット生成器手段が、すべての可能なパイロットオーバーヘッド比に対してゼロ相関のような特性を維持する、
付記１から８のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記１０）
光通信システムの受信機側に実装されたトリガパイロット手段が、パイロット挿入手段と確実に通信するように構成される、
付記１から９のいずれか一項に記載の光通信システム。
（付記１１）
光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信方法であって、本方法が、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入することと、
信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けることと、
チャネル条件を決定し、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、推定された信号から得られた情報を利用することと、を含む、光通信方法。
（付記１２）
光信号を送信機から光チャネルを介して受信機に送信するための光通信方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、本方法が、
オンライン動作状態において所望のパイロットオーバーヘッド比で訓練信号又はパイロット信号を挿入することと、
信号における適応フィルタパラメータ及び推定ノイズ特性を利用して、光チャネルから復元された信号を推定し、特徴付けることと、
チャネル条件を決定し、必要なパイロットオーバーヘッド比を確定するために、推定された信号から得られた情報を利用することと、を含む、プログラム。

【産業上の利用可能性】

【0083】

本開示は、データ支援学習アルゴリズムを使用して実施される受信機での適応等化を支援するために訓練信号が挿入される光通信に適用可能である。本開示は、多入力多出力データ支援適応等化器が動作するマルチモード、マルチコアファイバとして実装され得る複数のチャネルを含む光通信にも適用可能である。本開示は、上記のシステムのチャネル条件に応じて訓練信号長要件を調整するために特に利用される。

【0084】

本開示はまた、送信された訓練信号を使用する適応等化が受信機において、送信された情報を復元するために望まれる複数の送信アンテナ及び受信アンテナとの無線通信にも適用可能である。

【符号の説明】

【0085】

１００ コンピュータ
１０１ 送信機手段
１０２ 光ファイバチャネル手段
１０３ 受信機手段
１０４ データソース手段
１０５ パイロット挿入手段
１０６ 適応ＭＩＭＯ等化器手段
１０７ 搬送波位相推定（ＣＰＥ）手段
１０８ システム推定手段
１０９ 復号器手段
２００ コンピュータ
２０１，３０１ パイロット挿入手段
２０８ システム推定手段
２０３ トリガパイロット手段
３０４ パイロット生成器手段
２０４ 記憶パイロットＴｘ
２０５ 記憶パイロットＲｘ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【外国語明細書】

[DESCRIPTION]
[Title of Invention]
OPTICAL COMMUNICATION SYSTEM, OPTICAL COMMUNICATION METHOD AND PROGRAM

[Technical Field]
[0001]
The present disclosure relates to an optical communication system, a method, a program, and a non-transitory computer readable storage medium.
[Background Art]
[0002]
PTL 1 discloses a Pilot-aided coherent receiver for optical communications, which is an example of a related optical communication system with a training pattern based adaptive equalization. PTL2 discloses “a device can adapt DMRS pilot density over time to facilitate earlier pilot processing and thereby improve the decoding timeline for channel estimation. And a device can use an adjustable traffic -to-pilot ratio (TPR) for throughput optimization.”
[0003]
NPL 1 discloses "Overhead-optimization of pilot-based digital signal processing for flexible high spectral efficiency transmission,". In NPL 1, the pilot overhead ratio may be adjusted in an offline state after considering received transmission metrics such as Achievable information rate.
[Citation List]
[Patent Literature]
[0004]
PTL 1: US9559786B2
PTL 2: Japanese Unexamined Patent Application Publication No.2019-092210
[Non Patent Literature]
[0005]
NPL 1: Mikael Mazur, Jochen Schroder, Abel Lorences-Riesgo, Tsuyoshi Yoshida, Magnus Karlsson, and Peter A. Andrekson, "Overhead-optimization of pilot-based digital signal processing for flexible high spectral efficiency transmission," Opt. Express 27, 24654-24669 (2019)
[Summary of Invention]
[Technical Problem]
[0006]
A first problem is that frequent pilot pattern/training symbol requirement may reduce information throughput. The first problem results from that frequent pilot pattern is required by the adaptive MIMO equalization mechanism to keep track of system dynamics and optimize signal recovery.
[0007]
A second problem is that the fixed pilot overhead ratio is set in the system expecting the worst expected dynamic condition. The system may not always experience this worst dynamic condition so optimal operation may be possible with a lower pilot overhead ratio. The second problem results from the fixed pilot overhead used for a dynamically changing system condition.
[0008]
PTL 2 describes a pilot control mechanism for wireless cellular communication. Since PTL2 refers to a wireless communication system, a wireless receiver is used instead of an optical receiver. The adaptive equalizer is present even for the wireless system but the data from this block is not used for estimating the required pilot pattern in PTL2.
[0009]
An objective of the present disclosure is to provide a system that is capable of solving at least the first problem by setting the pilot overhead ratio adaptively so that system throughput is maximized.
[0010]
Another objective of the present disclosure is to provide a system that is capable of solving the second problem by setting pilot overhead adaptively and optimally according to the dynamic channel conditions.
[Solution to Problem]
[0011]
In the first example aspect of the present disclosure,
an optical communication system for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the system includes:
a pilot insertion means for inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
a system estimate means for estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
a trigger pilot means for utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[0012]
In the second example aspect of the present disclosure,
an optical communication method for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the method includes:
inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[0013]
In the third example aspect of the present disclosure,
a program that causes a computer to execute an optical communication method for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the method includes:
inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[Advantageous Effects of Invention]
[0014]
A first effect is to ensure that the system throughput maximization for the system without reduction in the minimum received signal quality expected at the Receiver is achieved. The reason for the effect is that the adaptive pilot overhead allows reduction of pilot overhead whenever system conditions allow error free or operation under the tolerance error limit.
[0015]
A second effect is that the system adaptively controls the pilot overhead according to the dynamic channel conditions. The reason for this effect is that dynamic system conditions are sensed and pilot overhead adaptively fixed based on this sensing.
[Brief Description of Drawings]
[0016]
[Fig. 1]
Fig. 1 is a block diagram illustrating an example of a related optical communication system.
[Fig. 2]
Fig. 2 is a flow diagram illustrating the flow of the operation of the related optical communication system.
[Fig. 3]
Fig. 3 is a block diagram illustrating the block diagram of embodiment 1.
[Fig. 4]
Fig. 4 is a flow diagram illustrating the flow of the operation of embodiment 1.
[Fig. 5]
Fig. 5 is a block diagram illustrating the block diagram of embodiment 2.
[Fig. 6]
Fig. 6 is a flow diagram illustrating the flow of the operation of embodiment 1.
[Fig. 7]
Fig. 7 is a flowchart illustrating a detailed example utilizing embodiment 1 in which the operation of the system estimate and pilot insertion means are especially highlighted.
[Fig. 8]
Fig. 8 is a diagram illustrating the working of a Gaussian Mixture Model implementation of the system estimate means 208.
[Fig. 9]
Fig. 9 is a block diagram illustrating the configuration example of the Computer 100, 200.
[Description of Embodiments]
[0017]
Example embodiments of the present disclosure are described in detail below referring to the accompanying drawings.
[0018]
Firstly, we explain a related optical communication system before describing Example embodiments of the present disclosure in detail.
An example of a related optical communication system with a training pattern based adaptive equalization is described in PTL 1. As illustrated in FIG.1, this related optical communication system includes a Transmitter means 101, Channel means 102 and Receiver means 103. Further the optical communication system includes a data source means 104 and pilot insertion means 105 positioned before the Transmitter means 101. Also, after the Receiver means 103, an adaptive equalizer means 106, Carrier Phase Estimation means 107, system estimate means 108 and a decoder means 109 are positioned.
[0019]
Note that the above description of the related art and FIG.1 is in accordance with a combination of Figures (FIG.1A, FIG.7A, and FIG.7B) in the original document of PTL 1.
[0020]
The optical communication system having such a structure operates is described below with reference to FIG.1 and FIG. 2. FIG.2 is a flowchart depicting a possible operation flow of the optical communication system.
[0021]
Specifically, the data source means 104 outputs the information to be transmitted which is encoded in the form of a transmission symbol of an appropriate modulation format. The pilot insertion means 105 inserts pilot symbols of specified (pre-defined) length in between the transmission symbols with the required periodicity to satisfy the pilot overhead ratio. In simple terms, the pilot overhead ratio may be described as the ratio of the number of training/pilot symbols inserted for a specified period of transmission symbols to the number of Total transmission symbols (including pilot) in the same specified period.
[0022]
The transmit pattern formed after pilot insertion is passed to the transmitter means 101. The transmitter means 101 converts the digital signal to an electric signal with a data convertor, and then converts it into an optical modulated signal. The optical signal from the output of transmitter means 101 is then passed through the optical fiber channel 102. The optical fiber channel 102 may consist of a single or multi core fiber with multiple modes (typically two modes/polarizations) through which the information is transmitted over the desired transmission distance. The present disclosure is mainly intended for fibers with coupling induced between channels which leads to a strong interference or cross-talk among the channels. The optical signal received from the output of optical fiber channel means 102 is passed to the receiver means 103. The optical signal is converted into the electrical signal form typically by a coherent receiver setup. After adequate processing to eliminate some transmission induced effects, the electrical signal is then converted into digital form by a data convertor. Further digital signal processing may be implemented at the receiver means 103 including matched filtering, chromatic dispersion compensation, frequency offset and dc compensation in any specified order. These implementations may follow standard techniques known in literature.
[0023]
The samples (typically up-sampled version of received symbols) are the output from the receiver means 103. These up-sampled samples are then passed on to the adaptive equalizer means 106. Here the pilot signal pattern may be detected and utilized to learn the adaptive filter coefficients that recover the original transmitted symbols accurately. This learning may be achieved by a data-aided least mean square (DA-LMS) algorithm. Least Mean Square (LMS) algorithm is used to minimize the mean square error (MSE) between the desired equalizer output and the actual equalizer output. The learnt filter coefficients are then utilized by recovering the transmitted symbols until the arrival of the next pilot symbols. Upon arrival of the next pilot symbol pattern, the filter coefficients are again updated. After adaptive equalization, the Carrier Phase estimation means 107 is utilized to estimate and correct phase errors. The filter coefficient learning process may be as follows.

Cost= transmitted pilot signal - equalized signal (1)

Adaptive filter tap=Adaptive filter tap-cost*step size*Received symbol (2)

where the transmitted pilot signal is the ground truth for the received pilot signal, while equalized signal may refer to the signal outputted either by the adaptive equalizer means 106 or the carrier phase estimation means 107. Both implementations are logical and possible. Note that this cost function calculation is done only when the received signal corresponds to the pilot pattern.
[0024]
In certain cases, the Carrier phase estimation (CPE) means 107 may achieve carrier phase estimation by utilizing the pilot signal information. The pilot signal information may be utilized by the CPE means 107 to estimate the distribution of the phase noise. This utilization includes utilizing optimized distribution learning algorithms such as Expectation Maximization (E-M) Algorithm. The output of the CPE means 107 is passed on to the decoder means to decode the received symbols into information bits. Note that the pilot symbols in the pattern inserted during the pilot insertion means 105 are discarded at this stage.
[0025]
This above-mentioned operation may be further optimized as in NPL 1 where the pilot overhead ratio may be adjusted in an offline state by considering received transmission metrics such as Achievable information rate. After this optimization, using this optimized pilot overhead ratio the optical communication system is run in the online mode where no further pilot overhead optimization takes place.
[0026]
However, in the related optical communication system, the frequent pilot pattern/training symbol requirement may reduce information throughput. The first problem results from frequent pilot pattern being required by the adaptive MIMO equalization mechanism to keep track of system dynamics and optimize signal recovery.
[0027]
Furthermore, a second problem is that the fixed pilot overhead ratio is set in the system expecting the worst expected dynamic condition. The system may not always experience this worst dynamic condition so optimal operation may be possible with a lower pilot overhead ratio. The second problem results from the fixed pilot overhead used for a dynamically changing system condition.
[0028]
The present disclosure has been made to solve this problem. An adaptive pilot overhead system includes a symbol estimate means that allows adaptive equalization with and without pilot signals, an adaptive trigger pilot means that senses the optical communication and adaptively adjusts the overhead ratio according to the system estimate means measurement, and a pilot insertion means that adaptively adjust the pilot overhead ratio according to the feedback from the trigger pilot means using pilot patterns which are common knowledge at both transmitter and receiver.
[First Example Embodiment]
[Explanation of Structure]
[0029]
First, a first example embodiment of the disclosure is described below referring to the accompanying drawings.
Referring to FIG. 3, an optical communication system according to the first example embodiment of the present disclosure includes a computer (which may be referred to as central processing unit; processor; or data processing device) 200 that is program-controlled, with means similar to that in the related optical communication system and components additional to those related system. The additional components may be pilot insertion means 201, trigger pilot means 203, system estimate means 208, stored pilot Tx means 204 and stored pilot means Rx 205. The additional means are either included as completely new components or as an improvement on the existing components.
[0030]
The computer (central processing unit; processor; data processing device) 200 may include Data source means 104, Pilot insertion means 201, Transmitter (Tx) means 101, Optical fiber channel means 102, receiver (Rx) means 103, Adaptive MIMO equalizer means 106, Carrier Phase estimation means 107, System estimate means 208, Trigger Pilot means 203 and decoder means 109 in addition to the stored pilot Tx means 204 and stored pilot Rx means 205.
[0031]
In other embodiments, an optical communication system may include a first computer 100, and a second computer 200 which are connected via Optical fiber channel means 102 to each other. The first computer 100 may include Data source means 104a, Pilot insertion means 201a, Transmitter (Tx) means 101a, receiver (Rx) means 103a, Adaptive MIMO equalizer means 106a, Carrier Phase estimation means 107a, System estimate means 208a, Trigger Pilot means 203a and decoder means 109a along with stored pilot Tx means 204a and stored pilot Rx means 205a. The second computer 200 may include Data source means 104b, Pilot insertion means 201b, Transmitter (Tx) means 101b, receiver (Rx) means 103b, Adaptive MIMO equalizer means 106b, Carrier Phase estimation means 107b, System estimate means 208b, Trigger Pilot means 203b and decoder means 109b in addition to the stored pilot Tx means 204b and stored pilot Rx means 205b. The Transmitter (Tx) means 101a is connected via the Optical fiber channel means 102 with the receiver (Rx) means 103b.
[0032]
These means generally operate as follows.
The Data source means 104 converts the bit encoded data (e.g., 1,0 format) into a modulated symbol format suitable to be transmitted through the optical channel. The Pilot Insertion means 201 inserts pilot symbols in a modulated format between the modulated data symbols as is done by Pilot Insertion means 105. The crucial difference in Pilot Insertion means 201 compared to Pilot Insertion means 105 is that the former the rate at which pilot signal is inserted in between the data symbols is variable.
[0033]
The Transmitter means 101 converts the digital signal which contains the modulated signal to an electrical signal and then an optical signal which can be transmitted through the optical channel. The Transmitter means 101 may include various devices such as DAC, and DA (Driving Amplifier), which implement the various digital signal processing functions required for preparing the transmission signal from the modulated symbol data.
[0034]
The optical Fiber channel means 102 includes a fiber channel through which information is transmitted in the optical modulation format. The Receiver means 103 includes devices configured to convert the modulated optical signal back into the digital form by a demodulation technique. The receiver means 103 may have additional processing capabilities such as chromatic dispersion compensation.
[0035]
The Adaptive equalizer filter means 106 is provided with a multiple input multiple output (MIMO) filter for eliminating the cross-talk or interference between the symbols. This interference or cross-talk may be symbols transmitted over time (modal dispersion) or over space (over multiple-modes). The Carrier Phase Estimation (CPE) means 107 estimates and compensates carrier phase errors in the equalized signal.
[0036]
The system estimate means 208 learns the signal characteristics from the equalized signals using a learning method to achieve two objectives. The first objective is to estimate the decoded signal from the equalized signal. The second objective is to predict the changes in the signal characteristics which necessitate the need for a pilot signal-based equalizer tap learning. The estimation and prediction methodology utilized may include any supervised learning algorithms (taking advantage of the ground truth during the pilot symbol transmission and in certain cases even the ground truth established from the blind equalized symbol).
[0037]
The trigger pilot means 203 adapts the pilot overhead ratio depending on the channel conditions sensed by utilizing the parameters inferred from the various means in the optical communication system. The inferred parameters may be mainly from the system estimate means 208 or Adaptive equalizer filter 106.
[0038]
The Stored Pilot Tx means 204 and Stored Pilot Rx means 205 store the pilot pattern information. Typically, a very large length pilot pattern corresponding to the maximum pilot overhead ratio possible in the optical communication system is stored. This allows operating at all pilot patterns up to the maximum pilot overhead ratio of the optical communication system as long as the pilot pattern is known at both transmitter and receiver.
[0039]
The decoder means 109 decodes the equalized signals into decoded symbols or bits by using any known decoding rule such as Maximum likelihood. These means disclosed in the First Embodiment mutually operate in such a way that dynamic pilot overhead optimization is done to achieve system throughput maximization.
[0040]
[Description of Operation]
Next, referring to flowcharts of FIG. 4, the general operation of the present example embodiment is described. Note that steps S102, S106, S109, S110 are the critical steps that differentiate this disclosure from the related optical communication system described above.
[0041]
First, in step S101, the Information to be transmitted is encoded into symbols form in the suitable modulation format using Data source means 104.
[0042]
Then in step S102, Pilot symbols are inserted in between the modulated information to be transmitted at an adaptive pilot overhead rate in Pilot Insertion means 201. The optical communication system is started with an initial state pilot overhead ratio R0. This ratio indicates that R0*N of modulated symbols in a transmission frame with a pre-defined frame length N consists of pilot symbols. These inserted pilot patterns are known to both the transmitter and the receiver (particularly at Adaptive MIMO equalizer means 106 and Carrier Phase Estimation 107). This may be achieved by having a pilot pattern of a pre-defined maximum length known and stored at both the Tx side and Rx side. Depending on the selected pilot overhead ratio, a required length is chosen from the stored patterns to satisfy the overhead ratio.
[0043]
Further, in step S103, the transmitted signal that is output from Pilot Insertion means 201 after pilot insertion is converted to a form that can be transmitted through the optical channel. In S104, the signal passes through the optical fiber channel means 102. The Signal is effected by the dynamic conditions in the optical channel. The optical signal from optical fiber channel means 102 is demodulated by receiver means 103 so as to recover the received signal in digital form along with essential DSP in Step S105. The received demodulated signal is passed through the adaptive MIMO equalizer means 106 so that optical effects induced by the optical fiber channel means 102 such as interference are eliminated. In S107, a Carrier Phase Estimation (CPE) algorithm is utilized to correctly estimate the carrier phase error.
[0044]
After this step S107, the signal which has been equalized and carrier phase corrected is utilized by a system estimate means 208 to learn the signal characteristics. The steps S106 and S107 may be implemented jointly in certain implementations. The noise estimate means may be implemented as an unsupervised learning algorithm such as the Gaussian Mixture Model where the number of clusters is adjusted to match the constellation order and the cluster initial characteristics inferred from the received pilot signals. This ensures a quicker convergence when the GMM is run on collected equalized signal to learn the current signal characteristics. This approach is illustrated in detail using the pseudo-code available in FIG.8.
[0045]
Another approach to implement this means may be a time series statistical estimation and prediction means such as Kalman filter whose state variables can be designed to accurately estimate the system conditions. Another method that could be utilized is a supervised learning algorithm such as Recurrent Neural Network (RNN) or Artificial Neural Network. The following may be a possible implementation. Using the available pilot data in the temporal form, a learning is undertaken with the input being the temporal data at the receiver while the output being an estimate of the system noise or symbol drift. Symbol drift here may refer to the absolute error of the received symbol from the closest or most related symbol. After completion of training using data generated from the optical system under consideration (or from any system which exhibits similar characteristics), the system is run in a decision mode where system estimate measure is outputted as a prediction. Transfer learning may be utilized to quickly learn the dynamic changes in the system at next pilot instant if necessary.
[0046]
Note that the system estimate means 208 is implementation in any of the above methods combined together so that the means 208’s objective of generating relevant output which can be utilized by trigger pilot means 203 with or with-out post processing can be achieved.
[0047]
The system estimation output in step S109 is also utilized by the adaptive MIMO equalizer means 106 to compute the error/cost function that is required to update its taps when no pilot is present in the processed data. This functionality is a known effect and can be considered as being within the claims of the background art and thus cannot be considered as an improvement. In-case the pilot is present, the corresponding transmitted pilot sequence is utilized as the ground truth for computing the cost/error. Alternatively, in the absence of the pilot, the system estimate is used to construct an intermediate decoder internally in the adaptive MIMO equalizer means 106 whose output is used as the ground truth. This process can be described mathematically as

[0048]
Also, this output from the system estimate means 208 is passed on to the trigger pilot means 203. In Step S110, the trigger pilot means 203 computes the desired pilot overhead ratio for the next transmission. The trigger pilot utilizes the noise estimate in the symbols and the error estimate generated by utilizing this noise estimate in a manner similar to that in fashion as a cost metric estimation. These cost metric values are tracked over time and utilized to decide the pilot overhead ratio Ri associated with future transmission frames. This may be mathematically modelled as

[0049]
Where cost(t) is the MIMO filter error estimate
“Filter taps values” correspond to the filter taps for the MIMO filter
“Noise estimate” refers to the signal characteristics learnt by the System estimate means 208.
[0050]
A possible implementation of the function f(.) may involve utilizing the inputs to compute the state of the system as an intermediate state. This computation of the state may be a piece-wise function where state of the inputs is utilized as conditions to generate a state of the system which in turn is used to generate the required pilot overhead ratio. There exist relations between the system noise and cost function magnitude to the expected pilot overhead value as output. These relations are dependent on the channel being considered and can easily be established by known theory and updated as available data is collected in the system online state. For example, noisier estimate equates to a higher pilot overhead ratio. Similarly dynamic change in the filter tap responses compared to the previous state could indicate need for a higher pilot overhead ratio. In cases where the cost function is low, the pilot overhead may be reduced depending on the other inputs.
[0051]
The above described trigger pilot means 203 may also be alternatively implemented as a look-up table with pre-decided overhead ratios for various observed system conditions. This implementation may be beneficial in reducing the processing time associated with the trigger pilot means 203.
[0052]
Note that the next transmission may refer to the next information symbols to be transmitted at the Transmitter considering the latency of the feedback from trigger pilot means 203 to the Pilot Insertion means 201. The Ri learnt is updated at the pilot insertion means 201 and at the equalizer means 106 so that appropriate pilot patterns are extracted from the stored pilot patterns so that system works optimally for the updated pilot overhead ratio.
[0053]
This feedback overhead value is then utilized by the trigger pilot means 203 in step S102 to insert the required pilot symbols. The output of the trigger pilot means 203 is also given to the adaptive MIMO equalizer means 106 so the adaptive MIMO equalizer means 106 can correctly operate in the presence of a pilot.
[0054]
[Description of Effect]
Next, the effect of the present example embodiment is described.
As the present example embodiment is configured in such a manner that pilot signal overhead ratio is adaptively adjusted depending on the dynamic channel conditions.
[0055]
In addition, the example embodiment is configured in such a manner that adaptive pilot overhead leads to an improvement of the average throughput of the system compared to that of the system with fixed pilot overhead ratio. This is made possible since the pilot overhead ratio can be adaptively changed according to the channel conditions experiences more than the fixed pilot overhead ratio in the related art. The fixed pilot overhead ratio in related art ideally corresponds to the pilot overhead ratio required to operate within prescribed communication error thresholds for the worst possible dynamic condition in the channel. Accordingly, an adaptive pilot overhead control leads to an improvement of the system throughput since the system does not always have to operate in accordance with the expectation that the worst case channel conditions will exist.
[0056]
[Second Example Embodiment]
[Explanation of Structure]
Next, a second example embodiment of the present disclosure is described referring to FIG 5. Note that this embodiment is identical in every respect to the previous embodiment except for the providing of a Pilot insertion means 301 and Pilot Generator means 304. The operation of all other means of the second embodiment function and operate in a manner identical to the manner in which the described corresponding means of the first example embodiment function and operate.
[0057]
The Pilot Generator means 304 generates a pilot signal which is utilized for a particular selected pilot overhead ratio. This ensures that a unique pilot signal is available for every selected pilot overhead ratio. The Pilot Generator means 304 is particularly useful when a pilot signals for a given pilot overhead ratio need to satisfy certain characteristics such as orthogonality over the pilot transmit length.
[0058]
The pilot insertion means 301 is identical in its function as described in Pilot Insertion means 201 to the additional capability to generate the pilot pattern for a given pilot overhead ratio. Note that this pattern is identical to the pattern generated by the Pilot Generator means 304. The pilot insertion means 301 and the Pilot Generator means 304 mutually operate in such a way that dynamic pilot overhead optimization is done to achieve system throughput maximization.
[0059]
Next, referring to flowcharts in FIG. 6, the general operation of the present example embodiment is described. The flowchart described in FIG.6 is identical to the Flowchart in FIG.4 except for two very critical steps. These steps namely S202 and S211 will be described in detail. The rest of the general operation of the second embodiment is identical to that of the first embodiment.
[0060]
In S202, a Pilot pattern which is to be inserted in between the modulated symbols is generated for the required length to satisfy the pilot overhead ratio required (initial or the generated pilot overhead ratio from S101 generated by the trigger pilot means 203). This step differs from the implementation in the first embodiment, where the pilot pattern is pre-generated before start of operation and stored.
[0061]
In S211, depending on the pilot overhead ratio of the system as dictated/set by the trigger pilot means 203 (or initial setting at start of operation), the pilot pattern is generated by the pilot generator means 304 to be used by the adaptive MIMO equalizer means 106 (and other relevant means) at the receiver side. Note that this pattern is identical to the pattern generated at the transmitter for pilot insertion by the pilot insertion means 301.
[0062]
The pilot generation at both the pilot insertion means 301 and the pilot generator means 304 may utilize Constant amplitude Zero Autocorrelation (CAZAC) sequences. As the name indicates, these sequences have a constant amplitude (since they are generated on the unit circle) and zero correlation between different length sequences. These sequences for a particular length N can be generated by using a particular fixed formula such as

[0063]
Where the x_k is the kth symbol in the pilot pattern of length N (N may be an even number in this case). M is a fixed prime number such that HCF(N,M)=1 (i.e., M and N are co-primes).
[0064]
[Description of Effect]
Next, the effect of the present example embodiment is described.
As the present example embodiment is configured in such a manner that a pilot signal overhead ratio is adaptively adjusted depending on the dynamic channel conditions. In addition, the present example embodiment is configured in such a manner that an adaptive pilot overhead leads to an improvement of the average throughput of the optical communication system compared to that of the optical communication system with a fixed pilot overhead ratio. This is made possible since the pilot overhead ratio can be adaptively changed according to the channel conditions experiences more than the fixed pilot overhead ratio in the related art. The fixed pilot overhead ratio in related art ideally corresponds to the pilot overhead ratio required to operate within prescribed communication error thresholds under the worst possible dynamic condition in the channel. Accordingly, an adaptive pilot overhead control leads to an improvement of the system throughput since the system does not always have to operate in accordance with the expectation of the worst case channel conditions existing.
[0065]
[Example]
Next, the operation of a mode for carrying out the present disclosure is described by way of a concrete example. An example corresponding to the implementation of the first embodiment is given.
Referring to FIG. 5, an optical communication system including a multi-mode fiber having N modes is selected. This ensures that the optical fiber channel means 102 consist of N channels. Also, the adaptive MIMO equalizer means 106 is N x N equalizer. N x N equalizer translates to a total N x N filters with tap lengths M that are required to implement the adaptive MIMO equalizer means 106. Also, a Pilot/training pattern is required for each of these N channels.
[0066]
To begin, an appropriate modulation format to encode symbols in the Data source means 104 is selected. For a 16 QAM modulation format, four bits are encoded as a single symbol with a total of 16 possible transmit symbols. For an Initial Pilot overhead ratio of R₀, the data from the Data source means 104 is organized into data frames with P₀ pilot symbols and D₀ data symbols so that the pilot overhead ratio is satisfied as follows.

[0067]
The P₀ pilot symbols may use the same modulation format as that used in the Data source means 104. The pilot signal for a symbol length equal to the max permissible pilot overhead ratio is generated and stored in the Stored Pilot Transmitter means 204 and the Stored Pilot Receiver means 205. The generation may be a known formula or random initialized generation, but the patterns stored in the means 204 and 205 must be identical to each other.
[0068]
Since there are N channels, N parallel data frames are constructed for transmission. In some embodiments, the bits to symbols in data source means 104 may also be allocated to the channel in which the selected symbol needs to be transmitted. After insertion of a pilot and formation of the data frame in the Pilot Insertion means 201, the frames are passed to the Transmitter means 101 where the modulated symbols are transmitted. After the modulated signal is passed through the optical channel 102, recovery by a coherent demodulation scheme is done at the Receiver means 103. Separate and parallel coherent receiver processing may be implemented here. Various channel signal effects such as Timing offset, chromatic dispersion compensation, etc., may be compensated at this stage using widely known techniques in literature.
[0069]
After this, the signal output from the Receiver means 103 is passed on the adaptive equalizer means 106. In this situation, N x N filters with M taps are implemented. The filter tap coefficients are initialized to some preset value to ensure fast convergence typically central tap coefficient set to unity. The training may start with filter taps initialized to some known values. This ensures quick convergence of the filter taps to optimal values (which ensure channel effect inversion functionality). The typical initialization is to set the central tap to unity. (i.e., for example for 121 tap length filter, the 60th tap is set to 1). Assuming that the initially received signals are transmitted pilot patterns (which may be ensured by using synchronization techniques in Receiver means 103), Data-aided Least means square algorithm is utilized to learn the filter taps which decode the transmit pattern accurately. Note that in this scenario, the ground truth (transmit pattern) is known. During the case when the transmit pattern is not known, when data symbols are being processed, the filter tap values learnt previously are utilized to equalize the signal. After equalization, a decoding of the equalized symbol is done using the information such as modulation and the channel noise estimates. This implementation may follow any of the blind equalization techniques known in literature.
[0070]
After this, Carrier phase estimation is done using techniques such as a Viterbi-Viterbi algorithm in a Carrier phase estimation means 107. This implementation is also considered to be a known technique. The signal that is output at the Carrier phase estimation means 107 is passed on to a Decoder means 109 to be decoded back to a bits format. A copy of this signal is passed to the system estimate means 208. In this example, we utilize an unsupervised statistics-based learning rule namely a Gaussian Mixture Model (GMM). Alternate implementations such as Kalman filters or Recurrent Neural Networks (RNN) are also possible. The signals that are output from the Carrier phase estimation means 107 are collected for pre-decided symbol length or time. In the system estimate means 208, we run a GMM over the collected data to learn the signal characteristics like mean and variance for the cluster centers. The number of clusters are selected as the modulation order (16 clusters for 16 QAM modulated data).
[0071]
After convergence, this learnt characteristics is passed on to the trigger pilot means 203. Also, the learnt characteristics may be passed to the adaptive MIMO equalizer means 106 to better decode the equalized signal in the blind equalization algorithm. In the trigger pilot means, a look table is constructed and stored. The learnt characteristics obtained from the system estimate means, the error estimate and tap coefficients obtained from the MIMO equalizer 106 are used as input to the look-up table. The pilot overhead ratio is selected from the lookup table based on the inputs. This lookup table may be constructed so that input corresponding to all modes are considered in the lookup table.
[0072]
After pilot trigger decides the new pilot overhead ratio R₁, it is communicated to the Pilot Insertion means 201. The Pilot Insertion means 201 adjusts the new pilot ratio by inserting P₁ Pilot symbols so that the new pilot insertion ratio is satisfied.
[0073]
The key process flow in this example may be summarized as follows. Referring to FIG. 7 and FIG.8, in step S301, the signals for a fixed length are collected by the system estimate means 208. The system estimate means 208 uses a statistics/learning based tool to estimate signal characteristics in step S302. This learned characteristics is passed on to the Trigger pilot means 203 in step S303 where a lookup table based decision on the optimal pilot overhead is made and passed on to the Pilot Insertion means 201. The signal statistics and the new pilot overhead information are stored in S304 in the storage of the receiver. In step S305, this information is utilized as the initial setting for the GMM for the next collected signal in step S302. Also, information is passed on to the adaptive equalizer so the blind equalization utilizes the learnt statistics and also the pilot overhead ratio is known during equalization process so that data-aided and blind equalization can be appropriately selected. This process keeps on repeating as Signals as collected in S301 leading to a dynamic adaptation of the pilot overhead ratio for transmission.
[0074]
Fig. 9 is a block diagram illustrating the configuration example of the Computer 100 or 200. In view of Fig. 9, the Computer 100 or 200 includes a network interface 1201, a processor 1202 and a memory 1203. The network interface 1201 is used to communicate with a network node (a remote node 10 and the core network 40). The network interface 1201 may include, for example, a network interface card (NIC) compliant with, for example, IEEE 802.3 series.
[0075]
The processor 1202 performs processing of a center node 20 described with reference to the sequence diagrams and the flowchart in the above embodiments by reading software (computer program) from the memory 1203 and executing the software. The processor 1202 may be, for example, a microprocessor, an MPU or a CPU. The processor 1202 may include a plurality of processors.
[0076]
The processor 1202 may include a plurality of processors. For example, the processor 1004 may include a modem processor (e.g., DSP) which performs the digital baseband signal processing, a processor (e.g. DSP) which performs the signal processing of the GTP-U・UDP/IP layer in the X2-U interface and the S1-U interface, and a protocol stack processor (e.g., a CPU or an MPU) which performs the control plane processing.
[0077]
The memory 1203 is configured by a combination of a volatile memory and a non-volatile memory. The memory 1203 may include a storage disposed apart from the processor 1202. In this case, the processor 1202 may access the memory 1203 via an unillustrated I/O interface.
[0078]
In the example in Fig. 9, the memory 1203 is used to store a software module group. The processor 1202 can perform processing of the Computer 100, 200 described in the above embodiments by reading these software module groups from the memory 1203 and executing the software module groups.
[0079]
As described with reference to Figs. 4, 6, or 7, each processor of the Computer 100, 200 in the above embodiments executes one or a plurality of programs including the command group for causing a computer to execute the algorithm described with reference to the drawings.
[0080]
In one embodiment, an optical communication system for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver, includes a pilot insertion means, a system estimate means, and a trigger pilot means. The pilot insertion means is configured to insert training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio. The system estimate means is configured to estimate and characterize the signal recovered from the optical channel. The trigger pilot means is configured to utilize the estimated signal characteristics to access the channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[0081]
The programs mentioned in this disclosure include instructions (or software codes) that, when loaded into a computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments. The program may be stored in a non-transitory computer readable medium or a tangible storage medium. By way of example, and not a limitation, non-transitory computer readable media or tangible storage media can include a random-access memory (RAM), a read-only memory (ROM), a flash memory, a solid-state drive (SSD) or other types of memory technologies, a CD-ROM, a digital versatile disc (DVD), a Blu-ray disc or other types of optical disc storage, and magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage or other types of magnetic storage devices. The program may be transmitted on a transitory computer readable medium or a communication medium. By way of example, and not a limitation, transitory computer readable media or communication media can include electrical, optical, acoustical, or other forms of propagated signals.
[0082]
The whole or part of the example embodiments disclosed above can be described as, but not limited to, the following supplementary notes.
<Supplementary notes>
(Supplementary Note 1)
An optical communication system for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the system comprising:
a pilot insertion means for inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
a system estimate means for estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
a trigger pilot means for utilizing information from the system estimate means to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
(Supplementary Note 2)
The optical communication system according to note 1, wherein:
the system is a multi-mode optical communication system configured to implement adaptive pilot overhead ratio functionality.
(Supplementary Note 3)
The optical communicationsystem according to note 1 or 2 wherein:
the system is configured to estimate a channel noise and rate of dynamic change by utilizing the received signal and its adaptive equalization parameters learnt from equalizing the received signal.
(Supplementary Note 4)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 3 wherein:
the system estimate means and trigger pilot means is implemented in the form of a of lookup table and the values of the lookup table is updated as the system is online based on the received signal characteristics.
(Supplementary Note 5)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 4, wherein:
the pilot insertion means includes sub means for either storing or generating training or pilot signal which can be reproduced accurately at the receiver, and
further comprising a pilot generator means or storage means for producing a version of the transmitted pilot for the system operating pilot overhead ratio.
(Supplementary Note 6)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 5, wherein: the system estimate means for utilizing an unsupervised or supervised learning algorithm to estimate the channel condition in optimizing the pilot overhead ratio.
(Supplementary Note 7)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 6, wherein:
the system estimate means aids the filter coefficient learning algorithm implemented in the adaptive equalization especially in the operating condition with no pilot signal.
(Supplementary Note 8)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 7, wherein:
an adaptive pilot overhead optimization is implemented for a multi channel optical fiber with multiple pilot signals and variable pilot overhead ratio possible for each channel.
(Supplementary Note 9)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 8, wherein:
multiple pilot signals are utilized for transmission in the pilot insertion means and the pilot generator means maintains properties such zero correlation for all possible pilot overhead ratios.
(Supplementary Note 10)
The optical communication system according to any one of notes 1 to 9, wherein:
the trigger pilot means implemented at the receiver side of the optical communication system is configured to communicate reliably with the pilot insertion means.
(Supplementary Note 11)
An optical communication method for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the method comprising:
inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
(Supplementary Note 12)
A program that causes a computer to execute an optical communication method for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the method comprising:
inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[Industrial Applicability]
[0083]
The present disclosure is applicable to optical communication where training signals are inserted to aid the adaptive equalization at the receiver performed using a data aided learning algorithm. This present disclosure is also applicable to an optical communication including multiple channels which may be implemented as a Multi-Mode, Multi-Core Fiber where a multiple input multiple output data aided adaptive equalizer is operated. This present disclosure is specifically utilized to adjust the training signal length requirement depending in the channel conditions for the above-described system.
[0084]
The present disclosure is also applicable to wireless communication with multiple transmit and receiver antennas where adaptive equalization using transmitted training signals is desired to recover the transmitted information at the receiver.
[Reference Signs List]
[0085]
100 Computer
101 Transmitter Means
102 Optical Fiber channel Means
103 Receiver Means
104 Data source Means
105 Pilot Insertion Means
106 Adaptive MIMO Equalizer Means
107 Carrier Phase Estimation (CPE) Means
108 System Estimate Means
109 Decoder Means
200 Computer
201,301 Pilot Insertion Means
208 System Estimate Means
203 Trigger Pilot Means
304 Pilot Generator Means
204 Stored Pilot Tx
205 Stored Pilot Rx

[Name of Document]
CLAIMS
[Claim 1]
An optical communication system for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the system comprising:
a pilot insertion means for inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
a system estimate means for estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
a trigger pilot means for utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[Claim 2]
The optical communication system according to claim 1, wherein:
the system is a multi-mode optical communication system configured to implement adaptive pilot overhead ratio functionality.
[Claim 3]
The optical communication system according to claim 1 wherein:
the system is configured to estimate a channel noise and rate of dynamic change by utilizing the received signal and its adaptive equalization parameters learnt from equalizing the received signal.
[Claim 4]
The optical communication system according to claim 1 wherein:
the system estimate means and trigger pilot means is implemented in the form of a of lookup table and the values of the lookup table is updated as the system is online based on the received signal characteristics.
[Claim 5]
The optical communication system according to claim 1, wherein:
the pilot insertion means includes sub means for either storing or generating training or pilot signal which can be reproduced accurately at the receiver, and
further comprising a pilot generator means or storage means for producing a version of the transmitted pilot for the system operating pilot overhead ratio.
[Claim 6]
The optical communication system according to claim 1, wherein: the system estimate means for utilizing an unsupervised or supervised learning algorithm to estimate the channel condition in optimizing the pilot overhead ratio.
[Claim 7]
The optical communication system according to claim 1 wherein:
an adaptive pilot overhead optimization is implemented for a multi channel optical fiber with multiple pilot signals and variable pilot overhead ratio possible for each channel.
[Claim 8]
The optical communication system according to claim 1 wherein:
multiple pilot signals are utilized for transmission in the pilot insertion means and the pilot generator means maintains properties such zero correlation for all possible pilot overhead ratios.
[Claim 9]
An optical communication method for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the method comprising:
inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.
[Claim 10]
A program that causes a computer to execute an optical communication method for transmitting an optical signal from a transmitter via an optical channel to a receiver; the method comprising:
inserting training or pilot signals at a desired pilot overhead ratio in an online operation state;
estimating and characterizing the signal recovered from the optical channel utilizing adaptive filter parameters and estimated noise characteristics in the signal; and,
utilizing information obtained from the estimated signal to determine channel conditions and fix the required pilot overhead ratio.

[ABSTRACT]
[Problem]
An optical communication system capable of solving frequent pilot pattern / training symbol requirement which leads to a reduced information throughput is provided.
[Solution]
An optical communication system includes a pilot insertion means (201) that inserts pilot signal according to an adaptive pilot overhead ratio, a system estimate means (208) that estimates the characteristics of the equalized signal to access channel conditions, and a trigger pilot means (203) that selects the appropriate pilot overhead ratio for the accessed channel conditions by various system means.
[Representative Drawings] FIG. 3