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(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】2023-11-29
(45)【発行日】2023-12-07
(54)【発明の名称】光伝送システム及び特性推定方法
(51)【国際特許分類】
H04B 10/07 20130101AFI20231130BHJP
H04B 10/50 20130101ALN20231130BHJP
H04B 10/60 20130101ALN20231130BHJP
【ＦＩ】
H04B10/07
H04B10/50
H04B10/60
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2022513021
(86)(22)【出願日】2020-03-31
(86)【国際出願番号】 JP2020014894
(87)【国際公開番号】W WO2021199317
(87)【国際公開日】2021-10-07
【審査請求日】2022-06-24
(73)【特許権者】
【識別番号】000004226
【氏名又は名称】日本電信電話株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001634
【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】笹井 健生
(72)【発明者】
【氏名】中村 政則
(72)【発明者】
【氏名】松下 明日香
(72)【発明者】
【氏名】木坂 由明
【審査官】後澤 瑞征
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０１９／０４９６１６（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１７－０１１４６３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－２０８２５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】欧州特許出願公開第０２６３４９３４（ＥＰ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｂ １０／０７
Ｈ０４Ｂ １０／５０
Ｈ０４Ｂ １０／６０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムであって、前記光受信装置は、
前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの逆特性を推定するデジタル信号処理部、
を備え、
前記デジタル信号処理部は、前記受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の逆特性応答モデルを推定し、前記逆特性応答モデルと前記受信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記係数を最適化する光伝送システム。
【請求項2】
前記デジタル信号処理部は、前記受信信号に、前記逆特性応答モデルで示される各デバイスの逆特性を与えることによって前記出力信号を取得する、請求項１に記載の光伝送システム。
【請求項3】
前記デジタル信号処理部は、最適化された前記係数を用いて、各デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定し、特性を変更可能なデバイスに対して推定結果をフィードバックする、請求項１又は２に記載の光伝送システム。
【請求項4】
光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムであって、前記光送信装置は、
前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性を推定するデジタル信号処理部、
を備え、
前記デジタル信号処理部は、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、前記順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記線形応答及び非線形応答の順特性において使用される係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの特性を推定する光伝送システム。
【請求項5】
前記デジタル信号処理部は、前記光送信装置が送信した所定の信号に前記順特性応答モデルで示される各デバイスの特性を与えることによって、取得した前記出力信号と前記受信信号とを比較して、前記評価関数を最小化するように前記係数を更新する、請求項４に記載の光伝送システム。
【請求項6】
前記デジタル信号処理部は、最適化された前記係数を用いて、各デバイスの線形応答及び非線形応答の順特性を推定し、特性を変更可能なデバイスに対して推定結果をフィードバックする、請求項４又は５に記載の光伝送システム。
【請求項7】
光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムにおける特性推定方法であって、前記光受信装置が、
前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの逆特性を推定するデジタル信号処理ステップ、
を有し、
前記デジタル信号処理ステップにおいて、前記受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の逆特性応答モデルを推定し、前記逆特性応答モデルと前記受信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記係数を最適化する特性推定方法。
【請求項8】
光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムにおける特性推定方法であって、前記光送信装置が、
前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性を推定するデジタル信号処理ステップ、
を有し、
前記デジタル信号処理ステップにおいて、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、前記順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記線形応答及び非線形応答の順特性において使用される係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの特性を推定する特性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、光伝送システム及び特性推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
光送信装置と光受信装置とを用いた長距離の光ファイバ伝送において、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する様々なデバイスが存在する。ここでいう伝送路を構成するデバイスとは、光送信装置において送信処理を行うためのデバイス（以下「送信側デバイス」という）、光ファイバ、光受信装置において受信処理を行うためのデバイス（以下「受信側デバイス」という）である。
【0003】
送信側デバイスには、例えばＤＡＣ（Digital-to-Analog Converter：デジタルアナログ変換器）、ドライバアンプ、変調器及びレーザ等が含まれる。受信側デバイスには、例えば９０°ハイブリッド回路、フォトダイオード、ＴＩＡ（Trans Impedance Amplifier）及びＡＤＣ（Analog to Digital Converter：アナログデジタル変換器）等が含まれる。
【0004】
これらのデバイスには、デバイス特有の線形応答（例えば、周波数特性）及び非線形応答（例えば、信号電圧の飽和特性）の特性がある（例えば、非特許文献１及び２参照）。これらの特性により、光伝送システムの信号品質が制限されている。上述したデバイス特有の特性に応じた伝送信号の劣化を補償するためには、線形応答及び非線形応答の特性を推定する必要がある。線形応答及び非線形応答は、デバイスの個体、環境及びパラメータによって大きく異なる。そのため、線形応答及び非線形応答の特性をシステム毎に都度推定し、劣化を補償することが望ましい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0005】
【文献】A. Matsushita et al., “High-Spectral-Efficiency 600-Gbps/Carrier Transmission Using PDM-256QAM Format”, Journal of Lightwave Technology, 37(2), 2019.
【文献】T. Tanimura et al., “Experimental Demonstration of a Coherent Receiver that Visualizes Longitudinal Signal Power Profile over Multiple Spans out of Its Incoming Signal”, ECOC2019 PD.3.4, 2019.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、上述したデバイスのそれぞれは、一度光送信装置や光受信装置の内部に組み込まれると、デバイス個々の応答の特性を推定することが難しいという問題があった。
【0007】
上記事情に鑑み、本発明は、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する個々のデバイスの応答特性を簡便に推定することができる技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の一態様は、光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムであって、前記光受信装置は、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの逆特性を推定するデジタル信号処理部、を備え、前記デジタル信号処理部は、前記受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の逆特性応答モデルを推定し、前記逆特性応答モデルと前記受信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記係数を最適化する光伝送システムである。
本発明の一態様は、光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムであって、前記光送信装置は、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性を推定するデジタル信号処理部、を備え、前記デジタル信号処理部は、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、前記順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記線形応答及び非線形応答の順特性において使用される係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの特性を推定する光伝送システムである。
本発明の一態様は、光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムであって、前記光送信装置は、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性を推定するデジタル信号処理部、を備え、前記デジタル信号処理部は、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、前記順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記線形応答及び非線形応答の順特性において使用される係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの特性を推定する光伝送システムである。
【0009】
本発明の一態様は、光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムにおける特性推定方法であって、前記光受信装置が、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの逆特性を推定するデジタル信号処理ステップ、を有し、前記デジタル信号処理ステップにおいて、前記受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の逆特性応答モデルを推定し、前記逆特性応答モデルと前記受信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記係数を最適化する特性推定方法である。
本発明の一態様は、光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムにおける特性推定方法であって、前記光送信装置が、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性を推定するデジタル信号処理ステップ、を有し、前記デジタル信号処理ステップにおいて、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、前記順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記線形応答及び非線形応答の順特性において使用される係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの特性を推定する特性推定方法である。
本発明の一態様は、光送信装置と、光受信装置とを備える光伝送システムにおける特性推定方法であって、前記光送信装置が、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて、前記光送信装置と前記光受信装置との間の伝送路を構成する各デバイスの特性を推定するデジタル信号処理ステップ、を有し、前記デジタル信号処理ステップにおいて、前記光受信装置において受信された受信信号に基づいて前記伝送路を構成するデバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、前記順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように前記線形応答及び非線形応答の順特性において使用される係数を最適化し、最適化された前記係数を用いて、前記各デバイスの特性を推定する特性推定方法である。
【発明の効果】
【0010】
本発明により、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する個々のデバイスの応答特性を簡便に推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】第１の実施形態における光伝送システムのシステム構成を示す図である。
【図2】第１の実施形態における係数決定部の内部構成を示す図である。
【図3】第１の実施形態における応答モデル推定部が推定する逆特性応答モデルの一例を示す図である。
【図4】第１の実施形態における応答モデル推定部が推定する逆特性応答モデルの一例を示す図である。
【図5】第１の実施形態における光受信装置によるデバイス特性推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図6】第１の実施形態における光受信装置の処理を説明するための図である。
【図7】第２の実施形態における光伝送システムのシステム構成を示す図である。
【図8】第２の実施形態における係数決定部の内部構成を示す図である。
【図9】第２の実施形態における光送信装置によるデバイス特性推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図10】第２の実施形態における光送信装置の処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しながら説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における光伝送システム１００のシステム構成を示す図である。光伝送システム１００は、光送信装置１と、光受信装置２とを備える。光送信装置１と、光受信装置２は、光伝送路３を介して通信可能に接続される。光伝送路３は、光送信装置１が送信する光信号を光受信装置２に伝送する。光伝送路３は、光送信装置１と光受信装置２とを接続する光ファイバで構成される。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における光伝送システム１００のシステム構成を示す図である。光伝送システム１００は、光送信装置１と、光受信装置２とを備える。光送信装置１と、光受信装置２は、光伝送路３を介して通信可能に接続される。光伝送路３は、光送信装置１が送信する光信号を光受信装置２に伝送する。光伝送路３は、光送信装置１と光受信装置２とを接続する光ファイバで構成される。
【0013】
第１の実施形態では、光受信装置２が、光送信装置１と光受信装置２との間の伝送路を構成するデバイス（以下「構成デバイス」という。）の特性を推定し、推定した構成デバイスの特性に基づいてデバイス応答を補償する構成について説明する。本発明において、構成デバイスは、送信側デバイス、光ファイバ及び受信側デバイスである。また、送信側デバイスには、例えばＤＡＣ、ドライバアンプ、変調器及びレーザ等が含まれる。受信側デバイスには、例えば９０°ハイブリッド回路、フォトダイオード、ＴＩＡ及びＡＤＣ等が含まれる。なお、送信側デバイス及び受信側デバイスは、上記の例に限定されない。
【0014】
本発明によりデバイス特性を推定可能なデバイスは、ＤＡＣ、ドライバアンプ、変調器及びレーザ、合分波器、光アンプ、ファイバ、光フィルタ、９０°ハイブリッド回路、フォトダイオード、ＴＩＡ及びＡＤＣ等のデバイスである。ＤＡＣ（デジタルアナログ変換器）では、デバイス特性として周波数特性が推定可能である。ドライバアンプでは、デバイス特性として周波数特性と出力飽和特性が推定可能である。変調器では、デバイス特性として周波数特性、ＩＱインバランス、ＩＱスキュー、消光比ずれ及びバイアスずれ等が推定可能である。レーザでは、デバイス特性として周波数オフセットが推定可能である。
【0015】
合分波器では、デバイス特性としてフィルタの中心周波数ずれやフィルタの形状が推定可能である。光アンプでは、デバイス特性としてチルトが推定可能である。ファイバでは、デバイス特性として分散値、損失値、非線形位相回転量等が推定可能である。光フィルタでは、デバイス特性としてフィルタの中心周波数ずれやフィルタの形状が推定可能である。９０°ハイブリッド回路では、デバイス特性として偏波ビームスプリッタの消光比ずれが推定可能である。フォトダイオードでは、デバイス特性として周波数特性、出力飽和特性、バランスＰＤのアンバランス等が推定可能である。ＴＩＡでは、デバイス特性として周波数特性、出力飽和特性、熱によるゲイン変化及びレーン管ゲインインバランス等が推定可能である。ＡＤＣでは、デバイス特性として周波数特性が推定可能である。
【0016】
光送信装置１は、デジタル信号処理部１１及び送信器１２を備える。
デジタル信号処理部１１は、信号マッピング部１３及びフィルタ１４で構成される。信号マッピング部１３は、外部の情報源から与えられる送信情報をマッピングして電気信号を生成する。フィルタ１４は、生成された電気信号をフィルタリングする。フィルタ１４は、例えばナイキストフィルタである。
デジタル信号処理部１１は、信号マッピング部１３及びフィルタ１４で構成される。信号マッピング部１３は、外部の情報源から与えられる送信情報をマッピングして電気信号を生成する。フィルタ１４は、生成された電気信号をフィルタリングする。フィルタ１４は、例えばナイキストフィルタである。
【0017】
送信器１２は、デジタル信号処理部１１によって生成された電気信号を光信号に変換して光伝送路３を介して光受信装置２に送信する。送信器１２の内部には、ＤＡＣ、ドライバアンプ、変調器及びレーザ等が含まれる。すなわち、送信器１２は、送信側デバイスに相当する。送信器１２は、例えばＱＰＳＫ(Quadrature Phase Shift Keying)の変調方式を用いる。
【0018】
光受信装置２は、コヒーレント受信器２１及びデジタル信号処理部２２を備える。
コヒーレント受信器２１は、光送信装置１から送信された光信号を受信する。コヒーレント受信器２１の内部には、９０°ハイブリッド回路、フォトダイオード、ＴＩＡ及びＡＤＣ等が含まれる。すなわち、コヒーレント受信器２１は、受信側デバイスに相当する。コヒーレント受信器２１は、ベースバンド光信号を偏波面が直交する２つの光信号に分離する。これらの光信号と局発光源（不図示）の局発光が９０°ハイブリッド回路（不図示）に入力され、両光を互いに同相及び逆相で干渉させた１組の出力光、直交（９０°）及び逆直交（－９０°）で干渉させた１組の出力光の計４つの出力光が得られる。これらの出力光はフォトダイオード（不図示）によりそれぞれ光信号からアナログの電気信号に変換される。ＴＩＡは、これらのアナログの電気信号をインピーダンス変換及び増幅してＡＤＣに出力する。ＡＤＣ、これらのアナログ信号をデジタル信号に変換する。
コヒーレント受信器２１は、光送信装置１から送信された光信号を受信する。コヒーレント受信器２１の内部には、９０°ハイブリッド回路、フォトダイオード、ＴＩＡ及びＡＤＣ等が含まれる。すなわち、コヒーレント受信器２１は、受信側デバイスに相当する。コヒーレント受信器２１は、ベースバンド光信号を偏波面が直交する２つの光信号に分離する。これらの光信号と局発光源（不図示）の局発光が９０°ハイブリッド回路（不図示）に入力され、両光を互いに同相及び逆相で干渉させた１組の出力光、直交（９０°）及び逆直交（－９０°）で干渉させた１組の出力光の計４つの出力光が得られる。これらの出力光はフォトダイオード（不図示）によりそれぞれ光信号からアナログの電気信号に変換される。ＴＩＡは、これらのアナログの電気信号をインピーダンス変換及び増幅してＡＤＣに出力する。ＡＤＣ、これらのアナログ信号をデジタル信号に変換する。
【0019】
光伝送路３中を光信号が伝搬する際に、信号の光パワーに比例して信号の位相が回転する非線形光学効果によって信号波形が歪む。デジタル信号処理部２２は、コヒーレント受信器２１が出力するデジタル信号を受信信号として取り込み、取り込んだ受信信号に対して各種補償を行う。
【0020】
デジタル信号処理部２２は、波長分散補償部２３、適応等化部２４、周波数オフセット補償部２５、キャリア位相雑音補償部２６、係数決定部２７、デバイス特性推定部２８及び復調部２９を備える。
【0021】
波長分散補償部２３は、入力したデジタル信号において、光伝送路３で生じた波長分散を補償する。
【0022】
適応等化部２４は、光伝送路３において光信号の波形に生じた歪みを補償する。すなわち、適応等化部２４は、光伝送路３において符号間干渉（シンボル間干渉）によって光信号に生じた符号誤りを訂正する。適応等化部２４は、設定されたタップ係数に応じて、ＦＩＲフィルタ（有限インパルス応答フィルタ）によって適応等化処理を実行する。
【0023】
周波数オフセット補償部２５は、適応等化処理が実行された４つのデジタル信号に対して、周波数オフセットを補償する処理を実行する。
【0024】
キャリア位相雑音補償部２６は、周波数オフセットが補償された４つのデジタル信号に対して、位相オフセットを補償する処理を実行する。
【0025】
係数決定部２７は、光受信装置２において受信された受信信号に基づいて、伝送路を構成する各構成デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化する。係数決定部２７は、図２に示すように、応答モデル推定部２７１及び係数更新部２７２で構成される。図２は、第１の実施形態における係数決定部２７の内部構成を示す図である。
【0026】
応答モデル推定部２７１は、受信信号に基づいて構成デバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定する。ここで、線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルとは、線形応答及び非線形応答の特性を表すモデルである。次に、応答モデル推定部２７１は、順特性応答モデルを用いて逆特性応答モデルを推定する。ここで、逆特性応答モデルとは、順特性応答モデルで示される構成デバイスの順特性の逆特性を表すモデルである。
【0027】
係数決定部２７が上記処理を行うためには、まず応答モデル推定部２７１は、補償がなされたデジタル信号を用いて同期をとる必要がある。その後、応答モデル推定部２７１は、同期がとられたデジタル信号に対して、前段で補償した分の波長分散、歪み、周波数オフセット及び位相オフセットを与える。例えば、応答モデル推定部２７１は、同期がとられたデジタル信号に対して、前段で補償した分の波長分散、歪み、周波数オフセット及び位相オフセットを乗算する。これにより、応答モデル推定部２７１は、同期がとられたデジタル信号を用いて、模擬受信信号を生成する。模擬受信信号は、波長分散補償部２３に入力された受信信号そのものではなく、波長分散補償部２３に入力された受信信号と同じ信号とみなせる信号である。そして、応答モデル推定部２７１は、生成した模擬受信信号を用いて順特性応答モデル及び逆特性応答モデルを推定する。
【0028】
係数更新部２７２は、逆特性応答モデルと模擬受信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように係数を最適化する。例えば、係数更新部２７２は、出力信号と、光送信装置１が送信した所定の信号とを比較して評価関数を作成し、評価関数を最小化するように係数を更新することによって係数を最適化する。ここで、光送信装置１が送信した所定の信号とは、トレーニング信号である。係数更新部２７２は、模擬受信信号に、逆特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を与えることによって出力信号を取得する。
【0029】
デバイス特性推定部２８は、最適化された係数を用いて、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定する。デバイス特性推定部２８によって推定される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性は、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の順特性の逆の特性を有する。デバイス特性推定部２８は、係数決定部２７から出力される模擬受信信号に対して、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を与えることによってデバイス応答を補償する。
復調部２９は、デバイス特性推定部２８から出力されたデジタル信号に対して復調及び復号を行うことにより復調信号を取得する。
復調部２９は、デバイス特性推定部２８から出力されたデジタル信号に対して復調及び復号を行うことにより復調信号を取得する。
【0030】
図３及び図４は、第１の実施形態における応答モデル推定部が推定する逆特性応答モデルの一例を示す図である。
まず図３を用いて説明する。図３の上図は順特性応答モデル３１の一例を示し、図３の下図は逆特性応答モデル３２の一例を示す。順特性応答モデル３１及び逆特性応答モデル３２は、構成デバイス毎に推定される。図３では構成デバイスとして、１つのドライバアンプの例を示している。ドライバアンプの順特性応答モデル３１が、線形応答が帯域制限フィルタ、非線形応答がａｒｃｔａｎの直列接続で表すことができるとする。この場合、ドライバアンプの逆特性応答モデル３２として「高周波を強調するＦＩＲフィルタ」と「ｔａｎ」で順特性応答モデル３１の逆特性を模擬できる。応答モデル推定部２７１は、この処理を模擬受信信号に基づいて行う。
まず図３を用いて説明する。図３の上図は順特性応答モデル３１の一例を示し、図３の下図は逆特性応答モデル３２の一例を示す。順特性応答モデル３１及び逆特性応答モデル３２は、構成デバイス毎に推定される。図３では構成デバイスとして、１つのドライバアンプの例を示している。ドライバアンプの順特性応答モデル３１が、線形応答が帯域制限フィルタ、非線形応答がａｒｃｔａｎの直列接続で表すことができるとする。この場合、ドライバアンプの逆特性応答モデル３２として「高周波を強調するＦＩＲフィルタ」と「ｔａｎ」で順特性応答モデル３１の逆特性を模擬できる。応答モデル推定部２７１は、この処理を模擬受信信号に基づいて行う。
【0031】
ｔａｎの係数とフィルタタップの係数を順特性の逆特性になるように設定することができれば、出力信号のＳＮＲ（信号対雑音比）を高めることができる。逆に言えば、出力信号のＳＮＲが高くなるようにｔａｎの係数とフィルタタップの係数を最適化することで構成デバイスの逆特性を推定することができる。そこで、本発明における光受信装置２は、模擬受信信号に基づいて推定される逆特性応答モデル３２を用いて出力信号を取得する。そして、光受信装置２は、取得した出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように係数（図３の場合、ｔａｎの係数とフィルタタップの係数）を最適化する。
【0032】
また、順特性応答モデル３１及び逆特性応答モデル３２は、必ずしも図３のように線形応答のモデルと非線形応答のモデルとが１つずつ直列に接続されたものであるとは限らない。デバイスによっては、図４に示すように線形応答のモデル、非線形応答のモデル、線形応答のモデルの直列接続で表すことができる場合や線形応答のモデル、非線形応答のモデル、線形応答のモデルがそれぞれ並列に並べられたモデル等が考えられる。このように、デバイスによって線形非線形の順番やモデルが変わるため、応答モデル推定部２７１は構成デバイス毎に順特性応答モデル３１及び逆特性応答モデル３２の内部も変えて良い。
【0033】
図５は、第１の実施形態における光受信装置２によるデバイス特性推定処理の流れを示すフローチャートである。図５の処理は、光送信装置１から所定の信号が送信された後に実行される。
光受信装置２のコヒーレント受信器２１は、光送信装置１から送信されたトレーニング信号を受信する（ステップＳ１０１）。コヒーレント受信器２１は、受信したトレーニング信号をデジタル信号に変換してデジタル信号処理部２２に出力する。波長分散補償部２３は、コヒーレント受信器２１から出力されたデジタル信号それぞれに対して波長分散を補償する（ステップＳ１０２）。波長分散補償部２３は、波長分散補償後のデジタル信号を適応等化部２４に出力する。
光受信装置２のコヒーレント受信器２１は、光送信装置１から送信されたトレーニング信号を受信する（ステップＳ１０１）。コヒーレント受信器２１は、受信したトレーニング信号をデジタル信号に変換してデジタル信号処理部２２に出力する。波長分散補償部２３は、コヒーレント受信器２１から出力されたデジタル信号それぞれに対して波長分散を補償する（ステップＳ１０２）。波長分散補償部２３は、波長分散補償後のデジタル信号を適応等化部２４に出力する。
【0034】
適応等化部２４は、波長分散補償部２３から出力されたデジタル信号の波形に生じた歪みを補償する適応等化処理を行う（ステップＳ１０３）。なお、適応等化処理の方法は、従来と同じであるため説明を省略する。適応等化部２４は、適応等化処理後のデジタル信号を周波数オフセット補償部２５に出力する。
【0035】
周波数オフセット補償部２５は、適応等化部２４から出力されたデジタル信号に対して、周波数オフセットを補償する周波数オフセット補償処理を実行する（ステップＳ１０４）。なお、周波数オフセット補償処理の方法は、従来と同じであるため説明を省略する。周波数オフセット補償部２５は、周波数オフセット補償処理後のデジタル信号をキャリア位相雑音補償部２６に出力する。
キャリア位相雑音補償部２６は、周波数オフセットが補償されたデジタル信号に対して、位相オフセットを補償するキャリア位相補償処理を実行する（ステップＳ１０５）。なお、キャリア位相補償処理の方法は、従来と同じであるため説明を省略する。キャリア位相雑音補償部２６は、キャリア位相補償処理後の信号を係数決定部２７に出力する。
キャリア位相雑音補償部２６は、周波数オフセットが補償されたデジタル信号に対して、位相オフセットを補償するキャリア位相補償処理を実行する（ステップＳ１０５）。なお、キャリア位相補償処理の方法は、従来と同じであるため説明を省略する。キャリア位相雑音補償部２６は、キャリア位相補償処理後の信号を係数決定部２７に出力する。
【0036】
係数決定部２７の応答モデル推定部２７１は、キャリア位相雑音補償部２６から出力されたデジタル信号を用いて信号を同期する（ステップＳ１０６）。光受信装置２によって各補償がなされていないデジタル信号では、様々な要因のノイズにより同期をとることが難しい。それに対して、各補償がなされたデジタル信号は、ノイズの影響が抑制されるため同期が容易となる。応答モデル推定部２７１は、同期後に補償がなされたデジタル信号に対して、補償した波長分散、歪み、周波数オフセット及び位相オフセットを与える。すなわち、応答モデル推定部２７１は、同期後に補償がなされたデジタル信号に対して、補償した波長分散、歪み、周波数オフセット及び位相オフセットの値を乗算する（ステップＳ１０７）。これにより、応答モデル推定部２７１は、補償がなされたデジタル信号を用いて模擬受信信号を生成する。
【0037】
応答モデル推定部２７１は、生成した模擬受信信号を用いて構成デバイスの順特性応答モデルを推定する。応答モデル推定部２７１は、誤差逆伝搬法を用いて係数の最適化を行うことで構成デバイスの順特性を推定する。光伝送システム１００における各構成デバイスにあったモデル(例えば、ＦＩＲフィルタ等と非線形関数)を用いて、構成デバイスそれぞれの線形応答及び非線形応答の特性をモデル化する。例えば、図６に示すように、応答モデル推定部２７１は、生成した模擬受信信号を用いて、構成デバイスそれぞれの順特性応答モデルを推定する。
【0038】
図６は、第１の実施形態における光受信装置２の処理を説明するための図である。図６に示す例では、構成デバイスそれぞれの順特性応答モデルとして、ＤＡＣ、ドライバアンプ（Ｄｒｖ）、変調器（Ｍｏｄ）、光伝送路３（Ｆｉｂｅｒ）、フォトダイオード（ＰＤ）、ＴＩＡ及びＡＤＣそれぞれの順特性応答モデルが示されている。
【0039】
その後、応答モデル推定部２７１は、順特性応答モデルを用いて逆特性応答モデルを推定する（ステップＳ１０８）。図６に示す例では、構成デバイスそれぞれの逆特性応答モデルとして、ＤＡＣ－１、ドライバアンプ－１（Ｄｒｖ－１）、変調器－１（Ｍｏｄ－１）、光伝送路－１（Ｆｉｂｅｒ－１）、フォトダイオード－１（ＰＤ－１）、ＴＩＡ－１及びＡＤＣ－１それぞれの逆特性応答モデルが示されている。
【0040】
係数更新部２７２は、逆特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性において使用される係数として適当な初期値を設定する。なお、係数の初期値は任意である。例えば、初期値を０としてもよいし、他の推定方法やモニタなどにより判明している係数はその値を使用しても良い。
【0041】
係数更新部２７２は、ステップＳ１０７の処理で生成された模擬受信信号に対して、逆特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を与える（ステップＳ１０９）。すなわち、係数更新部２７２は、模擬受信信号に対して、逆特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を与えていく。これにより、係数更新部２７２は、出力信号を取得する。係数更新部２７２が取得する出力信号は、光送信装置１において送信された所定の信号（例えば、トレーニング信号）と想定される信号である。
【0042】
係数更新部２７２は、取得した出力信号と、予め取得したトレーニング信号とを比較し、所定の評価関数を作成する（ステップＳ１１０）。評価関数は、どのような評価関数が用いられてもよい。例えば、評価関数として、下記の式（１）に示す残差平方和や、下記の式（２）に示す残差平方和に正則化項を付けた式が用いられてもよい。
【0043】
【数1】
【0044】
【数2】
【0045】
式（１）においてＪは評価関数を表し、ｘｉはｉ（ｉは１以上の整数）サンプル目の模擬受信信号を表し、ｔｉはｉサンプル目の正解信号を表す。また、式（２）において右辺の２項目が正則化項である。正則化項におけるφｋは任意のパラメータを表す。正則化項をつけることによって、デバイス応答の推定精度を高めることができる。なお、デバイス応答の推定精度を高めることができれば正則化項は任意の関数で良い。
【0046】
次に、係数更新部２７２は、作成した評価関数を最小化するように、最適化アルゴリズムを用いて、逆特性に用いられる係数を更新する（ステップＳ１１１）。最適化アルゴリズムとしては、係数を１点ずつ最適化する方法や、誤差逆伝搬法や最急降下法等の機械学習分野に存在する既存の手法が用いられてもよい。
【0047】
係数を１点ずつ最適化する方法を用いる場合、係数更新部２７２は以下の[１]から[３]に示す処理を行う。
[１]評価関数が最小になるようにφ１を最適化（他のφｋは固定）
[２]同様に、φ２からφＮを１点ずつ最適化
[３]再度φ２から最適化を行い、φ１からφＮの全係数が収束するまで繰り返す
なお、最適化するφｋの順番は任意で良い。
[１]評価関数が最小になるようにφ１を最適化（他のφｋは固定）
[２]同様に、φ２からφＮを１点ずつ最適化
[３]再度φ２から最適化を行い、φ１からφＮの全係数が収束するまで繰り返す
なお、最適化するφｋの順番は任意で良い。
【0048】
最急降下法を用いる場合、係数更新部２７２は以下の式（３）に基づいて、係数を更新する。最急降下法を用いることにより、係数更新部２７２は全ての係数の更新を同時に実行することができるため、推定時間を短縮することができる。さらに、推定精度の改善の可能性がある。
【0049】
【数3】
【0050】
式（３）において、ａｋはｋ個目の逆特性応答モデルに使用される係数を表し、μはステップサイズを表す。式（３）のように、評価関数Ｊのａｋによる微分が必要となる。この微分の求め方は様々想定されるが、どのような方法が用いられてもよい。例えば、この微分は、機械学習分野でよく使用される誤差逆伝搬法（例えば、参考文献１参照）や数値微分等を用いて算出される。
（参考文献１： R. P. Lippmann., “An introduction to computing with neural nets”, IEEE ASSP Mag., 4(2)1987.）
（参考文献１： R. P. Lippmann., “An introduction to computing with neural nets”, IEEE ASSP Mag., 4(2)1987.）
【0051】
係数更新部２７２は、更新後の係数を各逆特性応答モデルに設定する。その後、光受信装置２は、新たに設定された係数を用いて、ステップＳ１０９～Ｓ１１１の処理を係数が収束するまで繰り返し実行する（ステップＳ１１２）。
【0052】
デバイス特性推定部２８は、最適化された係数を係数更新部２７２から取得する。デバイス特性推定部２８は、取得した最適化された係数を用いて、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定する（ステップＳ１１３）。具体的には、デバイス特性推定部２８は、最適化された係数を、各逆特性応答モデルに設定することによって逆特性を推定する。
【0053】
デバイス特性推定部２８は、係数決定部２７から出力される模擬受信信号に対して、推定した各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を与えることによってデバイス応答を補償する。デバイス特性推定部２８は、デバイス応答を補償したデジタル信号を復調部２９に出力する。復調部２９は、デバイス特性推定部２８から出力されたデジタル信号に対して復調及び復号を行うことにより復調信号を取得する。
【0054】
以上のように構成された光伝送システム１００によれば、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する個々のデバイスの応答特性を簡便に推定することができる。具体的には、光受信装置２は、模擬受信信号に基づいて、光送信装置１と光受信装置２との間の伝送路を構成する各構成デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化する係数決定部２７と、最適化された係数を用いて、各構成デバイスの特性を推定するデバイス特性推定部２８とを備える。係数決定部２７は、各構成デバイスの逆特性応答モデルを推定し、逆特性応答モデルで示される線形応答及び非線形応答で使用する係数を最適化する。デバイス特性推定部２８は、最適化された係数を逆特性応答モデルで示される線形応答及び非線形応答に用いることによって、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定する。このように、光送信装置１に備えられる送信側デバイスや光受信装置２に備えられる受信側デバイスを取り出したり、光送信装置１及び光受信装置２を分解することなく、個々のデバイスの線形応答及び非線形応答の特性を推定することができる。そのため、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する個々のデバイスの応答特性を簡便に推定することが可能になる。
【0055】
＜第１の実施形態における変形例＞
上記の実施形態では、光送信装置１が所定の信号としてトレーニング信号を光受信装置２に送信し、光受信装置２がトレーニング信号により得られた模擬受信信号を用いて係数を最適化する構成を示した。光受信装置２は、トレーニング信号を用いる以外の方法で係数を最適化するように構成されてもよい。以下、２つのパターンについて説明する。
上記の実施形態では、光送信装置１が所定の信号としてトレーニング信号を光受信装置２に送信し、光受信装置２がトレーニング信号により得られた模擬受信信号を用いて係数を最適化する構成を示した。光受信装置２は、トレーニング信号を用いる以外の方法で係数を最適化するように構成されてもよい。以下、２つのパターンについて説明する。
【0056】
（係数を最適化する他の方法（その１））
光送信装置１からトレーニング信号ではない任意の信号（例えば、運用中の信号であってもよい）を光受信装置２に送信する。光受信装置２は、光送信装置１から送信されたトレーニング信号ではない任意の信号を受信する。そして、光受信装置２は、受信した信号を用いて図５に示す処理を実行する。なお、光受信装置２は、出力信号と比較する信号として、復調部２９により復号前の信号を用いてもよいし、復号後のｂｉｔを再度シンボルマッピングした信号を用いても良い。
光送信装置１からトレーニング信号ではない任意の信号（例えば、運用中の信号であってもよい）を光受信装置２に送信する。光受信装置２は、光送信装置１から送信されたトレーニング信号ではない任意の信号を受信する。そして、光受信装置２は、受信した信号を用いて図５に示す処理を実行する。なお、光受信装置２は、出力信号と比較する信号として、復調部２９により復号前の信号を用いてもよいし、復号後のｂｉｔを再度シンボルマッピングした信号を用いても良い。
【0057】
（係数を最適化する他の方法（その２））
推定開始時に信号が疎通できるほど高品質な場合、上記のいずれかの方法で係数を最適化することができる。一方で、使いたいデバイス非線形領域が強い非線形領域である場合には推定開始時に信号が疎通していない場合も考えられる。その場合、推定／補償を繰り返し行うことで、使いたい非線形領域でのデバイス特性を推定及び補償が可能になる。具体的な処理について説明する。
推定開始時に信号が疎通できるほど高品質な場合、上記のいずれかの方法で係数を最適化することができる。一方で、使いたいデバイス非線形領域が強い非線形領域である場合には推定開始時に信号が疎通していない場合も考えられる。その場合、推定／補償を繰り返し行うことで、使いたい非線形領域でのデバイス特性を推定及び補償が可能になる。具体的な処理について説明する。
【0058】
光受信装置２は、信号が疎通する程度に弱い非線形領域で構成デバイスを動作させる（ステップ１）。その後、光受信装置２は、実施形態に記載の係数の最適化手法又は係数を最適化する他の方法（その１）によりデバイス特性を推定する（ステップ２）。光受信装置２は、求めた構成デバイスの特性を用いてデバイス特性を補償する（ステップ３）。これにより、光受信装置２は、処理開始時よりも高い信号品質を得る。その後、光受信装置２は、信号が疎通する程度に、前回より強い非線形領域で構成デバイスを動作させる（ステップ４）。光受信装置２は、ステップ２～ステップ４の処理を係数が収束するまで繰り返し行う。
【0059】
上記の実施形態では、光受信装置２において、推定した特性を用いてデバイス応答を補償する構成を示した。これに対して光受信装置２において推定した特性の情報を光送信装置１に何らかの手法で通知し、通知された特性の情報を用いて光送信装置１でデバイス応答を補償するように構成されてもよい。
【0060】
デバイスによっては、その特性を自ら変えられるものも存在する例えば、光フィルタの中心周波数、光アンプのチルト、レーザの発振周波数など)。そこで、デバイス特性推定部２８は、特性を変更可能なデバイス毎に、推定した特性の情報をフィードバックすることで特性を変えるように構成されてもよい。
これにより、実施形態とは別の方法でデバイス応答を補償することができる。
これにより、実施形態とは別の方法でデバイス応答を補償することができる。
【0061】
デバイス特性の推定は、上記の実施形態のように光受信装置２内のデジタル信号処理部２２を構成するチップ内に物理的に係数決定部２７及びデバイス特性推定部２８を備えてオンライン処理で行われても良いし、光受信装置２から受信信号を取り出してオフライン処理で行われても良い。オフライン処理で行われる場合、デジタル信号処理部２２が備える全ての機能部又は係数決定部２７とデバイス特性推定部２８とが外部のコンピュータ等の外部装置に設けられる。デジタル信号処理部２２が備える全ての機能部が外部装置に設けられる場合、外部装置は波長分散補償部２３に入る直前の信号を取得し、図５に示す処理を行う。デジタル信号処理部２２が備える係数決定部２７とデバイス特性推定部２８とが外部装置に設けられる場合、外部装置はキャリア位相雑音補償部２６から出力された信号を取得し、図５に示すステップＳ１０６～１１３の処理を行う。
【0062】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、光受信装置が構成デバイスの特性を推定し、推定した構成デバイスの特性に基づいてデバイス応答を補償する構成を示した。第２の実施形態では、光送信装置が構成デバイスの特性を推定し、推定した構成デバイスの特性に基づいてデバイス応答を補償する構成について説明する。
第１の実施形態では、光受信装置が構成デバイスの特性を推定し、推定した構成デバイスの特性に基づいてデバイス応答を補償する構成を示した。第２の実施形態では、光送信装置が構成デバイスの特性を推定し、推定した構成デバイスの特性に基づいてデバイス応答を補償する構成について説明する。
【0063】
図７は、第２の実施形態における光伝送システム１００ａのシステム構成を示す図である。光伝送システム１００ａは、光送信装置１ａと、光受信装置２ａとを備える。光送信装置１ａと、光受信装置２ａは、光伝送路３を介して通信可能に接続される。
【0064】
第２の実施形態において光送信装置１ａは、デジタル信号処理部１１に係数決定部１５及びデバイス特性推定部１６を新たに備える点で光送信装置１と構成が異なる。第２の実施形態において光受信装置２ａは、デジタル信号処理部２２ａにおいて係数決定部２７及びデバイス特性推定部２８を備えない点で光受信装置２と構成が異なる。
【0065】
係数決定部１５は、光受信装置２ａから得られる受信信号に基づいて、各構成デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化する。係数決定部１５は、図８に示すように、応答モデル推定部１５１及び係数更新部１５２で構成される。図８は、第２の実施形態における係数決定部１５の内部構成を示す図である。
【0066】
応答モデル推定部１５１は、光受信装置２ａから得られる受信信号に基づいて構成デバイス毎に線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定する。光受信装置２ａから得られる受信信号は、何らかの手法で光受信装置２ａから受信信号が取り出されて光送信装置１ａに入力される。ここで、光受信装置２ａから取り出される受信信号は、コヒーレント受信器２１から出力された信号である。
【0067】
係数更新部１５２は、順特性応答モデルと送信信号とを用いて得られる出力信号に関する評価関数が所定の閾値以上となるように係数を最適化する。例えば、係数更新部１５２は、出力信号と、光送信装置１ａが送信した所定の信号とを比較して評価関数を作成し、評価関数を最小化するように係数を更新することによって係数を最適化する。ここで、光送信装置１ａが送信した所定の信号とは、トレーニング信号である。係数更新部１５２は、所定の信号に、順特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の特性を与えることによって出力信号を取得する。
【0068】
デバイス特性推定部１６は、最適化された係数を用いて、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定する。デバイス特性推定部１６によって推定される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性は、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の順特性の逆の特性を有する。デバイス特性推定部１６は、係数決定部１５から出力される受信信号に対して、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を与えることによってデバイス応答を補償する。
【0069】
図９は、第２の実施形態における光送信装置１ａによるデバイス特性推定処理の流れを示すフローチャートである。図９の処理は、光送信装置１ａに受信信号が入力された後に実行される。
応答モデル推定部１５１は、入力された受信信号を用いて順特性応答モデルを推定する（ステップＳ２０１）。これにより、応答モデル推定部１５１は、構成デバイスそれぞれの線形応答及び非線形応答の特性をモデル化する。例えば、図１０に示すように、応答モデル推定部１５１は、入力された受信信号を用いて、構成デバイスそれぞれの順特性応答モデルを推定する。
応答モデル推定部１５１は、入力された受信信号を用いて順特性応答モデルを推定する（ステップＳ２０１）。これにより、応答モデル推定部１５１は、構成デバイスそれぞれの線形応答及び非線形応答の特性をモデル化する。例えば、図１０に示すように、応答モデル推定部１５１は、入力された受信信号を用いて、構成デバイスそれぞれの順特性応答モデルを推定する。
【0070】
図１０は、第２の実施形態における光送信装置１ａの処理を説明するための図である。図１０に示す例では、構成デバイスそれぞれの順特性応答モデルとして、ＤＡＣ、ドライバアンプ（Ｄｒｖ）、変調器（Ｍｏｄ）、光伝送路３（Ｆｉｂｅｒ）、フォトダイオード（ＰＤ）、ＴＩＡ及びＡＤＣそれぞれの順特性応答モデルが示されている。
【0071】
係数更新部１５２は、順特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の特性において使用される係数として適当な初期値を設定する。なお、係数の初期値は任意である。例えば、初期値を０としてもよいし、他の推定方法やモニタなどにより判明している係数はその値を使用しても良い。
【0072】
係数更新部１５２は、送信信号に対して、順特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の特性を与える（ステップＳ２０２）。すなわち、係数更新部１５２は、送信信号に対して、順特性応答モデルで示される各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の特性を乗算する。これにより、係数更新部１５２は、出力信号を取得する。係数更新部１５２が取得する出力信号は、光受信装置２ａにおいて受信された信号とみなせる信号である。
【0073】
係数更新部１５２は、取得した出力信号と、予め取得したトレーニング信号とを比較し、所定の評価関数を作成する（ステップＳ２０３）。例えば、係数更新部１５２は、上記の式（１）又は（２）のいずれかを用いる。次に、係数更新部１５２は、作成した評価関数を最小化するように、最適化アルゴリズムを用いて、逆特性に用いられる係数を更新する（ステップＳ２０４）。係数更新部１５２は、最適化アルゴリズムとして、第１の実施形態に示したいずれかの手法を用いる。
【0074】
係数更新部１５２は、更新後の係数を各順特性応答モデルに設定する。その後、光送信装置１ａは、新たに設定された係数を用いて、ステップＳ２０２～Ｓ２０４の処理を係数が収束するまで繰り返し実行する（ステップＳ２０５）。デバイス特性推定部１６は、最適化された係数を係数更新部１５２から取得する。デバイス特性推定部１６は、取得した最適化された係数を用いて、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定する（ステップＳ２０６）。具体的には、まずデバイス特性推定部１６は、最適化された係数を、各順特性応答モデルに設定することによって構成デバイスそれぞれの順特性を推定する。その後、デバイス特性推定部１６は、構成デバイスそれぞれの順特性の逆の特性を推定することによって逆特性を推定する。
【0075】
以上のように構成された光伝送システム１００ａによれば、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する個々のデバイスの応答特性を簡便に推定することができる。具体的には、光送信装置１ａは、受信信号に基づいて、各構成デバイスの特性に応じた劣化を補償するために用いる係数を最適化する係数決定部１５と、最適化された係数を用いて、各構成デバイスの特性を推定するデバイス特性推定部１６とを備える。係数決定部１５は、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の順特性応答モデルを推定し、順特性応答モデルで示される線形応答及び非線形応答で使用する係数を最適化する。デバイス特性推定部１６は、最適化された係数を順特性応答モデルで示される線形応答及び非線形応答に用いることによって、各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の順特性を推定する。そして、デバイス特性推定部１６は、推定した順特性の逆の特性を推定することによって各構成デバイスの線形応答及び非線形応答の逆特性を推定する。このように、光送信装置１ａに備えられる送信側デバイスや光受信装置２ａに備えられる受信側デバイスを取り出したり、光送信装置１ａ及び光受信装置２ａを分解することなく、個々のデバイスの線形応答及び非線形応答の特性を推定することができる。そのため、光送信装置と光受信装置との間の伝送路を構成する個々のデバイスの応答特性を簡便に推定することが可能になる。
【0076】
＜第２の実施形態における変形例＞
上記の実施形態では、光送信装置１ａが所定の信号としてトレーニング信号を光受信装置２ａに送信し、さらに光受信装置２ａにおいて受信された受信信号を用いて係数を最適化する構成を示した。光送信装置１ａは、トレーニング信号を用いる以外の方法で係数を最適化するように構成されてもよい。以下、２つのパターンについて説明する。
上記の実施形態では、光送信装置１ａが所定の信号としてトレーニング信号を光受信装置２ａに送信し、さらに光受信装置２ａにおいて受信された受信信号を用いて係数を最適化する構成を示した。光送信装置１ａは、トレーニング信号を用いる以外の方法で係数を最適化するように構成されてもよい。以下、２つのパターンについて説明する。
【0077】
（係数を最適化する他の方法（その１））
光送信装置１ａがトレーニング信号ではない任意の信号（例えば、運用中の信号であってもよい）を光受信装置２ａに送信する。光受信装置２ａは、光送信装置１ａから送信されたトレーニング信号ではない任意の信号を受信する。光受信装置２ａのコヒーレント受信器２１から出力された受信信号は、何らかの手法で光受信装置２ａから受信信号が取り出されて光送信装置１ａに入力される。そして、光送信装置１ａは、入力された受信信号を用いて図９に示す処理を実行する。
光送信装置１ａがトレーニング信号ではない任意の信号（例えば、運用中の信号であってもよい）を光受信装置２ａに送信する。光受信装置２ａは、光送信装置１ａから送信されたトレーニング信号ではない任意の信号を受信する。光受信装置２ａのコヒーレント受信器２１から出力された受信信号は、何らかの手法で光受信装置２ａから受信信号が取り出されて光送信装置１ａに入力される。そして、光送信装置１ａは、入力された受信信号を用いて図９に示す処理を実行する。
【0078】
（係数を最適化する他の方法（その２））
推定開始時に信号が疎通できるほど高品質な場合、上記のいずれかの方法で係数を最適化することができる。一方で、使いたいデバイス非線形領域が強い非線形領域である場合には推定開始時に信号が疎通していない場合も考えられる。その場合、推定／補償を繰り返し行うことで、使いたい非線形領域でのデバイス特性を推定及び補償が可能になる。具体的な処理について説明する。
推定開始時に信号が疎通できるほど高品質な場合、上記のいずれかの方法で係数を最適化することができる。一方で、使いたいデバイス非線形領域が強い非線形領域である場合には推定開始時に信号が疎通していない場合も考えられる。その場合、推定／補償を繰り返し行うことで、使いたい非線形領域でのデバイス特性を推定及び補償が可能になる。具体的な処理について説明する。
【0079】
光送信装置１ａは、信号が疎通する程度に弱い非線形領域で構成デバイスを動作させる（ステップ１１）。その後、光送信装置１ａは、実施形態に記載の係数の最適化手法又は係数を最適化する他の方法（その１）によりデバイス特性を推定する（ステップ１２）。光送信装置１ａは、求めた構成デバイスの特性を用いてデバイス特性を補償する（ステップ１３）。これにより、光送信装置１ａは、処理開始時よりも高い信号品質を得る。その後、光送信装置１ａは、信号が疎通する程度に、前回より強い非線形領域で構成デバイスを動作させる（ステップ１４）。光送信装置１ａは、ステップ１２～ステップ１４の処理を係数が収束するまで繰り返し行う。
【0080】
デバイス特性の推定は、上記の実施形態のように光送信装置１ａ内のデジタル信号処理部１１ａを構成するチップ内に物理的に係数決定部１５及びデバイス特性推定部１６を備えてオンライン処理で行われても良いし、光受信装置２から受信信号を取り出してオフライン処理で行われても良い。オフライン処理で行われる場合、係数決定部１５及びデバイス特性推定部１６が外部のコンピュータ等の外部装置に設けられる。係数決定部１５及びデバイス特性推定部１６が外部装置に設けられる場合、外部装置はコヒーレント受信器２１から出力された信号を取得し、図９に示すステップＳ２０１～２０６の処理を行う。
【0081】
上述した光送信装置１，１ａ及び光受信装置２，２ａの一部の機能部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【0082】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【0083】
本発明は、光伝送システムに適用可能である。
【符号の説明】
【0084】
１，１ａ…光送信装置， ２，２ａ…光受信装置， １１，１１ａ…デジタル信号処理部， １２…送信器， １３…信号マッピング部， １４…フィルタ， １５…係数決定部， １６…デバイス特性推定部， ２１…コヒーレント受信器， ２２，２２ａ…デジタル信号処理部， ２３…波長分散補償部， ２４…適応等化部， ２５…周波数オフセット補償部， ２６…キャリア位相雑音補償部， ２７…係数決定部， ２８…デバイス特性推定部， ２９…復調部， １５１…応答モデル推定部， １５２…係数更新部， ２７１…応答モデル推定部， ２７２…係数更新部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】