(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-03-22
(45)【発行日】2022-03-30
(54)【発明の名称】モード帯域幅スペクトル依存性を推定するための方法
(51)【国際特許分類】
G01M 11/02 20060101AFI20220323BHJP
H04B 10/073 20130101ALI20220323BHJP
【FI】
G01M11/02 K
G01M11/02 N
H04B10/073
(21)【出願番号】P 2019518288
(86)(22)【出願日】2017-10-05
(86)【国際出願番号】 US2017055307
(87)【国際公開番号】W WO2018071264
(87)【国際公開日】2018-04-19
【審査請求日】2020-10-02
(32)【優先日】2016-10-13
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】507202736
【氏名又は名称】パンドウィット・コーポレーション
(74)【代理人】
【識別番号】100108453
【氏名又は名称】村山 靖彦
(74)【代理人】
【識別番号】100110364
【氏名又は名称】実広 信哉
(74)【代理人】
【識別番号】100133400
【氏名又は名称】阿部 達彦
(72)【発明者】
【氏名】ホセ・カストロ
(72)【発明者】
【氏名】リチャード・ピンピネッラ
(72)【発明者】
【氏名】ブレント・コーゼ
(72)【発明者】
【氏名】ブレット・レーン
(72)【発明者】
【氏名】ユ・ファン
(72)【発明者】
【氏名】アッシャー・ノヴィック
【審査官】小野寺 麻美子
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第2014/0318188(US,A1)
【文献】欧州特許出願公開第02207022(EP,A1)
【文献】特開2005-107514(JP,A)
【文献】国際公開第2015/128691(WO,A1)
【文献】米国特許出願公開第2016/0025923(US,A1)
【文献】米国特許出願公開第2016/0041332(US,A1)
【文献】PIMPINELLA,R. et al.,Wavelength Dependence of Effective Modal Bandwidth in OM3 and OM4 Fiber and Optimizing Multimode Fiber for Multi-Wavelength Transmission,Proceedings of the 63rd IWCS Conference,2014年,pp.349-354
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G01M 11/00 - G01M 11/02
H04B 10/00 - H04B 10/90
H04J 14/00 - H04J 14/08
G02B 6/02 - G02B 6/036
G02B 6/10
G02B 6/44
C03B 37/00 - C03B 37/16
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
第1の波長において行われるDMD測定に基づいて、
第2の波長におけるマルチモードファイバのモード帯域幅を推定する方法であって、
第1の波長においてDMD測定を行うことと、
前記第1の波長におけるDMD測定の重心、ピーク
パワー、パルス幅及びスキューの少なくとも1つをもたらす少なくとも1つの信号特徴を抽出することと、
前記第1の波長の少なくとも1つの信号特徴に基づいて第2の波長に関する少なくとも1つの信号特徴を予測することと、
予測された前記第2の波長の少なくとも1つの信号特徴を使用して、モード帯域幅を推定することとを含む方法。
【請求項2】
予測された前記第2の波長の少なくとも1つの信号特徴を使用して、
前記第2の波長におけるマルチモードファイバの
DMDパルスの重心及びピークを推定する
ことを更に含む請求項1に記載の方法。
【請求項3】
予測された前記第2の波長の少なくとも1つの信号特徴を使用して、
前記第2の波長におけるマルチモードファイバのDMDパルスのピーク位置及び幅を推定する
ことを更に含む請求項1に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
[関連出願の相互参照]
本出願は、その全体を参照することによってその主題が本明細書に組み込まれる、2016年10月13日に出願された米国仮出願第62/407695号に対する優先権を主張する。
【0002】
本発明は、概して、光ファイバの分野、より具体的には、多波長における動作のために設計されたマルチモードファイバ(MMF)に関する。本発明は、また、MMFのモデリング、設計、生産、ソーティング、及び試験の分野に関する。より具体的には、それは、多波長におけるMMFのEMBの推定に関する。
【0003】
本発明は、また、垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)ベースのMMFチャネルにおけるモード分散補償及び色分散補償に関する[1]。本明細書に説明される方法は、モード色分散補償の分野で重大である異なる波長における放射方向のDMDパルス波形のスキュー(傾き)の推定を提供することができる。
【背景技術】
【0004】
より高い帯域幅の必要性は、主に、映像送波、サーバアプリケーション、仮想化、及び他の新興のデータサービスによって助長する高速バックボーンデータ集約の増加する需要によって推進されている。コスト、電力消費、及び信頼性の利点について、MMFにわたって850nmで動作するVCSELを利用するトランスミッタを採用する短距離及び中距離の光チャネルの優位性に関して好都合になっている。現在、MMFは、データセンター設備の85%を上回るものに利用され、シングルモードファイバ(SMF)よりも大きいコア径を有し、この大きいコア径は、接続損失を減らし、アライメント許容値を緩和し、接続コストを減らす。
【0005】
最近、PAM‐4等のVCSEL‐MMFチャネル、及び短波長分割多重(SWDM)[SWDMアライアンス]に関する新しい変調技術は、データ転送速度を増加するために提案されている。電気電子技術者協会(IEEE)作業グループ802.3cdと、情報技術規格国際委員会(INCITS)PI‐7の内部のT11専門委員会とを含む標準機構は、既に、1波長あたり50Gb/sを超える光シリアルレートのPAM‐4に関する新しいアプリケーションに取り組んでいる。
【0006】
SWDMの概念は、1310nmのスペクトル領域で動作するSMFチャネルに既に使用される粗い波長分割多重(CWDM)と同様である。SWDMは、動作スペクトル(例えば、850nm及び953nm)の波長制限において最小のEMBの仕様を必要とする。
【0007】
EMBはDMDパルス測定から計算される。標準機構内で指定されるDMD試験方法[2]は、時間的に短い及びスペクトル的に狭いパルス(参照パルス)をSMFからいくつかの放射方向オフセットにおけるMMFのコアに発射するための手順を説明している[5]。試験用にMMFによって伝播された後、パルスは、全てのMMFのコアパワーを取り込む高速光検出器によって受信される。EMBは、放射方向オフセット発射毎に、受信信号の加重和から入力パルスのフーリエ領域デコンボリューションによって推定される。計算で利用される重み値のセットは、他で説明される10個の代表的VCSELのセットに属する[2]。試験の複雑性に起因して、時間がかかり、試験を行うために必要な機器は高価である。多波長に関するEMB試験必要条件は、試験時間をかなり長くし、結果的に、ファイバコストを増加させる。したがって、単一波長における測定からEMBを推定する方法は、試験時間及びコストを少なくするであろう。係る方法を達成する課題を下記に説明する。
【0008】
図1は、OM4基準に準拠している、MMFファイバに関するEMB対波長100のシミュレーションを示す。この図では、EMB105がλ
p120におけるピーク値を有することを示す。標識115及び125は、各々、測定波長λ
M及び予測波長λ
sを示す。範囲110は、ファイバが指定値(すなわち、OM4に対して4700MHz・km)よりも高いEMBを維持することができるスペクトル窓を示す。
【0009】
原則として、MMF理論に基づいて、ファイバの全ての物理パラメータ(すなわち、寸法、屈折プロファイル、ドーパント型、及びコンテンツ)が知られているとき、λ
SにおけるEMBは、λ
MにおけるEMB値から予測されることができる。しかしながら、実際に、プレフォーム製造プロセス中の屈折率設計及びドーパント内容の変動により、λ
SにおけるEMBの推定を防止する100の変動を生じさせる。
図2は、λ
Mにおいて同一であるが異なるEMBスペクトル依存性のEMB200でのMMFのシミュレーションを示す。ピーク205、210、205は異なり、200と相関関係がない。さらに、スペクトル窓220、225、及び230は異なるため、λ
SにおけるEMB240の推定は不可能である。
【0010】
図3に示されるのは、多数のファイバのシミュレーションに関する850nm及び953nmにおけるEMBであり、それらの屈折率のコアのランダム変動を伴う長方形マーカ300を使用して表される。この図の水平軸及び垂直軸は、各々、EMB(λ
M=850nm)対EMB(λ
S=953nm)を表す。TIA‐492AAAD OM4 EMBの仕様を満足するこれらのファイバのサブセットは、ダイヤモンドマーカ305によって表される。この図は、850nmにおけるEMBと953nmにおけるEMBとの間の相関関係の欠如を示す。例えば、310では、EMB=6000MHz・km(850nm)で測定されたファイバは、1500~3000MHz・km(953nm)の任意の値を有し得る。逆に、315は、EMB=2000MHz・km(953nm)でのMMFが200~15000MHz・km(850nm)の任意の値を有し得ることを示す。800nm~1100nmの大きい範囲の波長に関して延長されたこのシミュレーションは、λ
S≠λ
Mのとき、指定波長λ
SにおけるファイバのEMBと、測定波長λ
MにおけるEMBとの間に直接関係がないことを明瞭に示す。
【0011】
別の波長における測定に基づいて任意の波長におけるEMBの予測を有効にする方法は、試験時間を短くすることと、MMFのコストを少なくすることが望ましい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0012】
【文献】J. Castro, R. Pimpinella, B. Kose, and B. Lane, “Investigation of the Interaction of Modal and Chromatic Dispersion in VCSEL-MMF Channels”, J. Lightw. Technol., 30(15), pp. 2532-2541
【文献】TIA DMD Measurement of Multimode Fiber in the Time Domain, TIA-455-220-A, January 2003
【文献】Sandra Lach Arlinghaus, PHB Practical Handbook of Curve Fitting. CRC Press, 1994
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0013】
第1の基準測定波長λMにおいて測定されたEMBに基づいて、指定波長λSにおけるレーザ最適化マルチモードファイバ(MMF)の有効モード帯域幅(EMB)を推定するための方法である。これらの方法では、MMFの異モード遅延(DMD)が測定され、有効モード帯域幅(EMB)は第1の測定波長において計算される。本開示で説明されるような重心、ピークパワー、パルス幅、及びスキュー等の信号特徴を抽出することによって、EMBは異なる精度で第2の指定波長において推定されることができる。第1の方法は、基準波長における測定に基づいて、第2の指定波長におけるEMBを推定する。第2の方法は、第2の指定波長におけるEMBが指定帯域幅境界以上かどうかを予測する。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【
図1】OM4基準に準拠しているマルチモードファイバに関するEMB。
【
図2】850nmにおいて同一の帯域幅を伴うOM4基準に準拠しているいくつかのマルチモードファイバに関するEMB。
【
図3】10000個のマルチモードファイバに関するEMB(953nm)対EMB(850nm)
【
図4】アルファ屈折率プロファイル(黒トレース)の例。誘導されたモードグループに関する伝搬係数は、ドットマーカーのように示される。
【
図5】コアに近い溝を伴う曲った無反応なMMFに関するアルファ屈折率プロファイルの例(黒トレース)。
【
図8(a)】集団Aの3つのファイバに関する850nm(黒トレース)及び953nm(グレイトレース)におけるDMDパルス。
【
図8(b)】集団Bの3つのファイバに関する850nm(黒トレース)及び953nm(グレイトレース)におけるDMDパルス。
【
図9】A集団及びB集団に関する測定されたEMB(953nm)対測定されたEMB(850nm)。
【
図10(a)】放射方向オフセット(1~12ミクロンオフセット)毎のA集団及びB集団に関する重心特徴。
【
図10(b)】放射方向オフセット(13~24ミクロンオフセット)毎のA集団及びB集団に関する重心特徴。
【
図11(a)】放射方向オフセット(1~12ミクロンオフセット)毎のA集団及びB集団に関するピーク位置特徴。
【
図11(b)】放射方向オフセット(13~24ミクロンオフセット)毎のA集団及びB集団に関するピーク位置特徴。
【
図12】A集団及びB集団に関する放射方向に応じた関数Gc及びGp。
【
図13(a)】A集団に関する953nmにおいて測定及び推定されたDMDパルス。
【
図13(b)】B集団に関する953nmにおいて測定及び推定されたDMDパルス。
【
図14】訓練後の推定されたEMB対測定されたEMB。相関係数85%が取得されたもの。
【
図15】開示方法2を使用したグループ1及びグループ2に属するファイバの分類の結果。(a)最初の繰り返し後に、全ての集団が混合されたもの、(b)1000回繰り返されたもの、(c)2000回繰り返されたもの、(d)3000回繰り返されたもの、(e)4000回繰り返されたもの、(f)5000回繰り返されたもの、(g)6000回繰り返されたもの、(h)8000回繰り返されたもの。(i)9000回の繰り返し後、2つのグループを分類することが可能である集団。
【発明を実施するための形態】
【0015】
本発明は、別の波長において行われる測定から、所望の波長におけるMMFのEMBを推定する新規の方法を開示する。第1の方法(方法1)は、異なる波長λMにおけるEMB測定に基づいて、任意の波長λSにおけるEMBを予測するために使用されることができる。第2の方法は、任意の波長λSにおけるEMBが最小の指定閾値以上であるかを評価するために使用されることができる。各方法は、異なる複雑度及び精度をもたらす。
【0016】
これらの方法は、MMFの設計プロセス及び製造プロセスに使用されることができ、MMFは、コアと、クラッディングの屈折率がコアのものより小さいクラッディングとを有する。コアは、コアの中心におけるピーク値から、モード分散を最小にする主要なアルファプロファイル関数に従ったクラッディングインターフェースにおける最小値まで変動する勾配屈折率を有する[JLT2012]。2種類のMMFに関する屈折率プロファイルは、
図4及び
図5に示される。
図4では、従来のMMF屈折率プロファイルが示される。プロファイル400は、コアの内側またはクラッディング内側にいずれかの急な不連続点を示さない。このファイバの伝播モードグループを410に示す。
図5では、屈折率プロファイル500は、より小さい曲げ損失を提供するために導入される屈折率の溝520に起因して、クラッディングにおいて急に変化する。標識510及び515は、各々、伝播グループモードクループ及び漏洩モードグループの一部を示す。
【0017】
アルファプロファイルファイバに関する導波路理論が良質に開発されている[参照]。当該理論は、プロファイル及びドーパント濃度が知られているとき、広範囲の波長にわたって、ファイバのDMD挙動のモデリングを有効にし得る。しかしながら、実際に、変形の製造に起因して、設計された「最適な」屈折率プロファイルは、確定的に及び無作為に歪む。400または500のかなり小さい変化は、基本的に、モードグループ410、510が屈折率の変動と相互作用する経路を変化させ、屈折率の変動は、それが
図3に示されたような異なる波長におけるDMD間の相関関係を損なわせる、または弱くする。
【0018】
[方法1]
本方法は、異なる波長λ
MにおけるEMB測定に基づいて、任意の波長λ
SにおけるEMBを予測するために使用されることができる。本方法は、λ
M及び第2の波長λ
SにおけるEMB測定値間の相関関係を強くするために、測定されたDMD波形によって提供される情報を十分に利用する新しいアプローチが要求されるという発明者の認識に基づいて開発された。本明細書に示される方法は、第2の波長にけるEMBを予測するために、重心、ピーク位置、幅、形状、放射方向オフセット毎のエネルギー、及びスキュー等のλ
MにおけるDMDパルス波長情報を使用する。本明細書に開示される統計処理技法及び信号処理技法は、λ
SにおけるDMDパルス波形を予測するために、λ
Mにおいて獲得されたDMDパルス波形を歪めるように、これらのパラメータを抽出及び利用することを可能にする。アルゴリズムの訓練を必要とする本方法は、1つの測定から異なる波長におけるEMBの予測を有効にする。
図6及び
図7は、各々、訓練プロセス及び推定プロセスに関するブロック図を示す。例証の目的のために、両方の方法を説明するために例を使用する。
【0019】
[方法1に関する訓練]
600では、異なる製造プロセスを使用する2つのサプライヤ(A及びB)からのTIA‐492AAAD基準に準拠したOM4ファイバの集団を選択する。本明細書に使用される集団が単なる例であり、任意の指定数のファイバサプライヤに限定されないことを理解されたい。602では、訓練のために、製造者Aから24のファイバのサブセットと、製造者Bから12のファイバのサブセットとを選択する。604では、全てのファイバのDMDは、第1の測定波長(λ
M=850nm)及び第2の指定波長λ
S(この例では、953nmとみなされる)において測定される。これらの測定値は、分析のために、配列y(r,t,λ)に記憶される。
図8(a)及び
図8(b)は、850nm(濃いトレース)及び953nm(薄いトレース)における各集団から3つのMMFに関するDMD放射パルスを示す。
図8(a)及び
図8(b)は、ファイバのほとんどが、両方の波長に関する小さい放射方向オフセットにおける同様のDMDパルスを有することを示す。集団Aに関して、DMDパルス形状は、2つの波長に関するより大きい放射方向オフセットにおいてかなり異なる。
【0020】
850nm及び953nmにおいてA集団及びB集団に関する測定されたDMDパルスから計算されたEMBは
図9に示される。これらの測定値は、
図3に示されるシミュレーション結果に合致し、異なる波長におけるEMBに相関関係がないことを示す。
【0021】
図6のステップ606では、各波長におけるDMDパルスの主な特徴を抽出する。このプロセスは、後処理及び分析のために、各放射方向オフセット及び各波長におけるDMDパルスを特徴付けるために必要とする主な特徴を取り込む。例示的な例として、ここで、重心、平均
パワー、ピーク
パワーの値及び位置、ならびに二乗平均平方根(RMS)幅を抽出する。式(1)を使用して、重心特徴を計算する。
【0022】
【0023】
式中、rはDMD測定中にMMFコア中心軸に対するシングルモード起動ファイバの位置に関する放射方向オフセット指数であり、tは正規化された時間的な別々の長さであり、kは時間指数である。変数t及びkは、所与の波長におけるDMD測定中にオシロスコープからシミュレートまたは獲得された一時的サンプルの数に関する。式(2)によって、平均パワーを計算する。
【0024】
【0025】
式(3)を使用して、ピークパワーを計算する。
【0026】
【0027】
式中、maxt(.)は、放射方向オフセット毎に及び波長毎に、DMDパルスの最大値を見つける関数である。式(4)を使用して、ピーク位置を計算する。
【0028】
【0029】
式中、find_peakは、放射方向オフセット毎に及び波長毎に、DMDパルスの最大値を見つける関数である。放射方向オフセット毎のパルスのRMS幅を計算する。
【0030】
【0031】
式中、TREFは、測定に使用される参照パルスのRMS幅である。
【0032】
λMにおけるDMD測定から抽出される特徴は、方程式(6)~(8)に表されるモデルに基づいて、λSにおける特徴を予測するために使用される。
【0033】
【0034】
式中、Cr,λS及びCr,λMは、λM及びλSにおける放射方向オフセット毎の重心を表し、IC(.,.)、FC(.,.)、GC(.)は、これらの波長における重心間の関係を表す多項式関数のセットである。
【0035】
【0036】
式中、Pr,λS及びPr,λMは、λM及びλSにおける放射方向オフセット毎の重心を表し、IP(.,.)、FP(.,.)、GP(.)は、これらの波長におけるピーク位置間の関係を表す多項式関数のセットである。
【0037】
【0038】
式中、Wr,λS及びWr,λMは、λM及びλSにおける放射方向オフセット毎の重心を表し、IW(.,.)、FW(.,.)、GW(.)は、これらの波長における幅間の関係を表す多項式関数のセットである。
【0039】
F(.,.)関数は、単独で、測定波長及び標的波長に依存する。これらの関数は、屈折率及び物質の色効果に適応する。G(.)関数は、単独で、放射方向オフセットに依存し、ファイバコアの異なる放射方向オフセットにおけるDMDパルスの群速度間の関係に適応する。放射方向オフセットに依存するI(.)関数は、波長の変化に起因するモード遷移に適応する。
【0040】
ステップ608では、2つの波長において測定されたDMDパルスから抽出された特徴は、上記の(6)~(8)に表された多項式関数の係数を見つけるために使用される。[3]に説明されるように、標準曲線当てはめ手法を適用する。この例、
図10(a)及び
図10(b)で使用されるサンプルに関して、2つのファイバ集団A(赤)及び集団B(青)に関する1~24ミクロンの放射方向オフセットに関する850nm及び953nmの重心特徴を示す。
図11(a)及び
図11(b)は、2つのファイバ集団に関する1~24ミクロンの放射方向オフセットに関する850nm~953nmのピーク位置を示す。これらのサンプルについて、F(850,953)は、集団Aに関して16ps/μm/km及び集団Bに関して13.3ps/μm/kmであった。三次多項式曲線当てはめに関する関数G
C(.,.)及びG
P(.,.)は、各々、ファイバ集団A及びBに関する
図12(a)及び
図12(b)に示される。同様に、上記(1)~(5)に表された他の特徴に関する曲線を得る。
【0041】
610では、特徴間の相関関係(すなわち、
図1~
図12に示されるもの)を評価する。それらが決定された閾値(例えば、80%)よりも高い場合、モデルは615で、使用する準備をして、プロセスが終了する。そうではない場合、612では、全てのDMD測定の信号対ノイズ比(SNR)を評価する。測定値のノイズが所定の閾値よりも高い場合、測定を繰り返す必要がある。SNRが高いが相関関係が弱い場合、サンプルがファイバ集団を表さず、サンプルの新しいセットを必要とする可能性がある。
【0042】
[方法2:推定方法]
訓練後、
図7に示されるDMDマッピング及び推定に関する方法を使用するために準備する。ここで、プロセスを説明するために同じ例を使用する。700では、EMB推定を必要とするファイバを選択する。702では、(6)~(8)に表されたモデル及び波長(この場合、λ
M=850nm、λ
S=953nm)を選択する。704では、λ
MにおけるDMDを測定する。706では、特徴は、方程式(1)~(5)を使用して、λ
MにおけるDMDパルスの重心から抽出される。708では、DMDパルスは、λ
Sにおいて推定される。次に、(6)~(8)に表されたモデルを使用して、λ
Sにおける特徴C
r,λS、P
r,λS、W
r,λS、Ymax
r,λS、Ymean
r,λSを推定する。
【0043】
パラメータPr,λSは、(9)を使用して、DMDパルスのそれぞれを再位置付けするために使用する。
【0044】
【0045】
式中、yP(.,.,.)配列は、ピーク位置補正後に推定されたDMDパルスを表す。
【0046】
重心とピーク位置との間の差を両方の波長において計算する。(10)に示されるように、これらの差の変動を計算する。
【0047】
【0048】
パラメータΔを使用して、λSにおけるDMDパルスの新しい幅及びスキューを推定する。大半の場合、λS>λMのとき、DMDパルス幅は増加する傾向にある。逆に、λS<λMのとき、幅は減少する傾向にある。式(11)に示されるような線形フィルタを使用して、スキュー及び幅の変化を補正する。
【0049】
【0050】
式中、yw(.,.,.)は等化後の推定されたDMDを表し、iは等化タップ指数であり、Ntapsはタップの数であり、Aiはタップ係数を表し、Kは倍率である。
【0051】
各ファイバ毎に、計算して検索することによって、Ntaps、Ai、及びKの最適値を見つける。この検索に関する制約条件または方程式は、表Iに示される推定された平均値、ピーク値、及び値である。
【0052】
【0053】
710では、アルゴリズムは、上記に示された条件が所定の閾値(例えば、推定された制約値の60%)を下回って維持されることができるかを評価する。これに達しない場合、712では、DMD測定のSNRを評価する。これに応じて、704において、再度、DMDを測定する必要があり得る。そうでなければ、717では、推定が失敗していることが示される。710で比較される条件に達する場合、アルゴリズムはDMDの補正パルスを提供し、推定されたEMBが得られる。
【0054】
図13は、集団A及びBに関する補正されたDMD結果を示す。
図14では、λ
s=953nmにおける測定及び測定された帯域幅が示される。これらの結果に関する相関関係は、約80%~90%である。
【0055】
[方法2]
本方法は、異なる波長λMにおけるDMD測定に基づいて、任意の第2の波長λSにおけるEMBが指定閾値EMBth以上であるかを予測するために使用されることができる。前述の場合にあるように、本方法は、重心、ピーク位置、幅、形状、放射方向オフセット毎のエネルギー、及びスキュー等のλMにおけるDMDパルス波長の特徴を利用する。
【0056】
式(12)を使用して、位置Rt_start-Rt_endに関する平均重心を定義する。
【0057】
【0058】
式(13)を使用して、位置RB_start-RB_endに関する平均重心を定義する。
【0059】
【0060】
式(14)のように、P-Shiftと名付けられた関数を計算する。
【0061】
【0062】
下記の方程式に示されるように、3つ以上の放射領域に関するピークパルス位置を使用して傾斜を計算する。
【0063】
【0064】
式中、kは選択された放射方向オフセット領域を表す指数であり、
【0065】
【0066】
式(17)を使用して計算される同じk領域に関する幅が得られる。
【0067】
【0068】
(15)~(17)に説明された特徴に関して、k指数は、1からNkまでの値をとり得る(式中、放射方向オフセットはNk<25r(すなわち、25))ことに留意されたい。実際に、下記に説明されるアルゴリズム訓練例に示されるように、Nkに関する低い値(すなわち、Nk=2)は、不確実性が少ない推定を提供するのに十分である。
【0069】
下記に説明される訓練方法は、機械学習技法を利用して、ファイバの2つ以上の集団に関するP_shift、P_slopes、及びM_widths等のパラメータ間の差を最大にする放射方向オフセット領域を見つける。ファイバの一方の集団は、λSにおけるEMB>EMBthを有し、他の集団はこの制約を満足しない。訓練後、推定方法は単に、λMにおけるDMD測定に基づいて、試験用にMMFから抽出された特徴が条件(λSにおいて、EMB>EMBth)を満足する訓練中に見つけられた領域に属するかを評価する。
【0070】
[方法2に関する訓練]
訓練プロセスは、ステップ606及び608を除いて、
図6に示されるものに一致する。
図6の606から始まる同じ例を使用して、訓練方法を示す。
【0071】
ステップ606では、λMにおけるDMDパルスの主な特徴を抽出する。波長λM及びλSのそれぞれにおける特徴の計算を必要とする第1の方法との差に留意されたい。抽出特徴は、方程式(1)~(5)を使用して、Cr,λM、Pr,λM、及びWr,λM(重心、ピーク、及び幅)が得られる。
【0072】
608では、訓練を行う。訓練は、2つのグループのファイバの特徴の差を表す測定基準または一連の測定基準を最大にする目標がある繰り返しプロセスである。一方のグループ、グループ1はλSにおけるEMB>EMBthを有するMMFによって構成され、グループ2はλSにおけるEMB<EMBthを有するMMFによって構成される。最初に、訓練に使用される全てのMMFは、P_shift、P_slopes、及びM_widthsによって定義される空間内でマッピングされる。{RB_start,RB_end},{RT_start,RT_end},{R_startk,R_endk}である(12)~(17)で利用される領域の初期値をランダム値に設定する。
【0073】
この例では、利用される測定基準は、グループ1及びグループ2に属するMMFの中の、言及された空間内のpノルム距離を計算するC、Python、またはMatlabで実施される関数である。
【0074】
【0075】
式中、A1,k、A2,kは、特徴及び/または放射方向オフセット領域のそれぞれの相対的重要性を定量化する重みパラメータである。
【0076】
各繰り返しでは、座標軸は、{RB_start,RB_end},{RT_start,RT_end}の値と、kパラメータのセット{R_startk,R_endk}とを変更することによって修正される。加えて、またノルムパラメータp及び重みを各繰り返しにおいて最適化することができる。
【0077】
最適化プロセス中、ランダムに、または決定論的方法で、値を変更することができる。例えば、ランダム検索アルゴリズムを使用する、または傾斜法を使用する。新しい領域のセット毎に、(12)~(17)を使用して、特徴を再計算する。MMFは新しい空間内でマッピングされ、利用される測定基準、すなわち、方程式(18)を計算する。測定基準が最大になるまで、または全数検索が生じるまで、当該プロセスを継続する。
【0078】
どのようにアルゴリズムが各繰り返しで測定基準を改善するかを示すために、35個のMMFのセットを使用する。簡単にするために、Nk=2、A1,1=A1,2=1、及びp=1と、以下の測定基準(18)の簡略化バージョンとを利用する。
【0079】
【0080】
図15は、1~8000回の繰り返しに関する集団の初期マッピングを示す。図中、四角形マーカはグループ1からのMMFを表し、円形マーカはグループ2からのMMFを表す。最初の繰り返し1~5000回(
図15(a)、(b)、(c)、(d)、及び(e))に関して、両方の集団間の差を差別化することが不可能であることを観測することができる。7000回の繰り返し後、アルゴリズムは、MMFをグループ1とグループ2とに分けることが可能である。
図15(i)に示される平面内のグループ(グループ1及びグループ2)間の境界を確立することができる(黒いトレース参照)。この分類に基づいて、DMDパルス波形からの特徴抽出を最適にする最適放射方向オフセットを見つけられた。見つけた領域の値は、1番目のP-Slope(k=1)に関する2~10ミクロンの放射方向オフセットと、2番目のP-Slope(k=2)に関する12~23ミクロンのものである。(14)に示されるP-Shift計算に関して、最適領域は、C_Topに関して2~3ミクロンであり、C_Bottomに関して18~24ミクロンであった。
【0081】
開示されたアルゴリズムを使用する訓練は、グループ1及びグループ2に関するMMFが、それらを表すような放射方向領域の最適なセットを選択するときに観測することができる顕著な特徴を有することを実証する。これらの結果は、λSにおけるEMB>EMBthがλMにおけるDMD測定に基づいているかを予測する方法を実証する。
【0082】
[推定方法]
訓練中、λ
SにおけるEMB>EMB
thを有するMMFを最適に表す特徴を抽出するために最適の放射方向オフセット領域が見つけられた。特徴空間では、例えば
図15(i)を参照すると、所望の特徴を有するMMFのグループは、2つの領域(一方がグループ1、別のものがグループ2)を区分けする直線によって、または、一般的に、多項式によって分けることができる。推定プロセスに関して、MMFの特徴は、λ
MにおいてDMD測定から抽出され、特徴空間内でマッピングされる。MMFがλ
SにおいてEMB>EMB
thを生じる所望の領域に属する場合(
図17参照)、ファイバを受け入れる。それ以外の場合、ファイバは拒否される。
【0083】
本発明をいくつかの実施形態に関して説明してきたが、これらの実施形態は非限定的であり(例示として分類されているかどうかに関わらず)、変更、置換、及び均等物が存在し、これらが本発明の範囲内にあることに留意されたい。加えて、記載された実施形態は相互に排他的であると解釈されるべきではなく、係る組み合わせが許容される場合代わりに潜在的に組み合わせ可能であると理解するべきである。また、本発明の方法及び装置を実装する多くの代替方法があることにも留意されたい。したがって、以下に続く可能性のある「特許請求の範囲」は、本発明の真の主旨及び範囲内にあるものとして、全ての係る変更、置換、及び均等物を含むように解釈されることが意図されている。
【0084】
また、本明細書を限定するものとして見なすべきではなく、本明細書に説明される本発明の全ての場合を例示的であると見なすべきであることに留意されたい。