DE69902552T2 - Verfahren und vorrichtung zur überwachung eines optischen wellenlängenmultiplexierten netzwerks - Google Patents

Description

• Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Überwachen eines optischen Netzwerkes, welches mit WDM-Ausrüstung versehen ist.
• WDM bedeutet "Wavelength Division Multiplexing" und ist eine Technik, die dem Fachmann bekannt ist, und wird daher nicht näher im Detail beschrieben.
• Grundlegende Überwachungsparameter in einem optischen Netzwerk sind:
• - die optischer Gesamtleistung,
• - die Anzahl der Datenkanäle,
• - das Rauschen auf jedem Kanal.
• Diese Überwachungsparameter werden verarbeitet, um die folgenden Signale zu ergeben:
• - Verlust an optischem Signal (LOS für "loss of optical signal")
• - Verschlechterung des Signals je Kanal
• - Verlust des Kanals
• Allgemein werden optische Netzwerke mit WDM-Ausrüstung versehen, um die Datenkapazität der optischen Übertragungsleitungen zu verbessern. Ein wesentlicher Punkt in der Verwaltung eines optischen WDM-Netzwerkes ist die optische Überwachung der Netzwerkkanäle. Eine WDM - optische Netzwerkschicht überträgt eine Vielzahl von Datenkanälen bei unterschiedlichen optischen Wellenlängen über eine optische Faser. Um solch eine Netzwerkschicht zu verwalten, wird die optische Netzwerkschicht bei bestimmten Punkten in dem Netzwerk überwacht, um Daten über die Qualität von jedem Kanal zu erhalten. Auswahl oder Verschlechterung von einem dieser Elemente in dem optischen Netzwerk könnte den Verlust oder die Verschlechterung von einem oder mehreren Datenkanälen an einem Knoten in der optischen Netzwerkschicht verursachen. Es ist an dem Überwachungssystem des Netzwerkes, den Ausfall oder die Verschlechterung von Kanälen zu berichten. Bestehende Überwachungsverfahren umfassen Pilottöne, optische Bandpassfilter, Photodiodenmatrizen, Wellenleitergitter und der Einsatz von Spektralanalysatoren für optische Wellenlängen. Die Nachteile dieser Überwachungslösungen sind die hohen Kosten der eingesetzten Ausrüstung, um die optische Überwachung zu realisieren.
• Einer der billigsten Wege, um ein optische Signal zu überwachen, ist die direkte Erfassung auf einer Photodiode. Einer der wesentlichen Nachteile der direkten Erfassung ist die begrenzte Bandbreite der Photodiode, die keine optischen Frequenzen erfassen kann, sondern nur die modulierten Daten eines Datenkanals im elektrischen Bereich. Falls ein optisches Signal, welches mehrfache Datenkanäle bei verschiedenen optischen Wellenlängen umfasst, auf der Photodiode empfangen wird, werden die modulierten Daten von allen Datenkanälen in den elektrischen Bereich transformiert. In dem Frequenz- und Zeitbereich des Photodiodenstroms werden daher die Datenkanäle nicht identifizierbar sein.
• Die FR-A-2740282 beschreibt einen Messschaltkreis für die optische Leistung zum Messen der optischen Leistungsverteilung eines optischen Signals, welches mehrfache Datenkanäle bei verschiedenen optischen Wellenlängen umfasst. Der Leistungsmessschaltkreis umfasst einen opto-elektrischen Wandler, der von einem einstellbaren Wellenlängenfilter vorangegangen wird. In dem Leistungsmessschaltkreis wird das optische Signal durch einen einstellbaren Wellenlängenfilter nacheinander für jede Kanalwellenlänge gefiltert und nach Wandlung in den elektrischen Bereich wird die optische Leistung getrennt für jedes gefilterte Signal erfasst. Die gemessenen Leistungswerte werden zur Leistungssteuerung der verschiedenen optischen Signalquellen eingesetzt. Diese bekannte Technik weist unter anderem die folgenden Nachteile auf. Der Einsatz eines einstellbaren Wellenlängenfilters, der aufeinanderfolgend auf die verschiedenen Wellenlängenkanäle eingestellt werden sollte, ist eher teuer und erlaubt an sich nicht die Messung des Zustandes von verschiedenen Wellenlängenkanälen gleichzeitig.
• Angesichts der oben genannten Nachteile besteht daher ein grosser Bedarf für ein Überwachungssystem für optische Netzwerke, welches die folgenden Ansprüchen erfüllt:
• - geringe Kosten
• - gleichzeitiges Überwachen von multiplen Datenkanälen
• - kleine Menge an Ausrüstung notwendig, um die Überwachung zu realisieren
• - lokales Überwachen
• - unabhängig von dem Ort im Netzwerk
• - unabhängig von der Konfiguration des Netzwerkes
• - unabhängig von der Anzahl der zu überwachenden Datenkanäle
• Die vorliegende Erfindung erfüllt nun diese Bedürfnisse und die Erfindung schafft daher ein Verfahren zur Überwachung eines optischen Netzwerkes, welches mit WDM Ausrüstung versehen ist und fähig ist, eine Vielzahl von Datenkanälen bei verschiedenen Wellenlängen zu übertragen, gemäss dem Oberbegriff des Anspruchs 1, für den die Definition aus dem oben zitierten Dokument FR-A- 2,740,282 angewendet worden ist, welches Verfahren, gemäss der Erfindung durch den charakterisierenden Anteil des Anspruchs 1 gekennzeichnet ist.
• Die Erfindung liefert weiter eine Vorrichtung zur Überwachung eines optischen Netzwerkes, welches mit WDM Ausrüstung versehen ist und fähig ist, eine Vielzahl von Datenkanälen bei verschiedenen Wellenlängen zu übertragen, gemäss dem Oberbegriff des Anspruchs 10, für dessen Definition auch die oben genannte Druckschrift FR-2,740,282 angewandt worden ist, welche Vorrichtung gemäss der Erfindung durch den charakterisierenden Anzahl des Anspruchs 10 gekennzeichnet wird.
• Es ist festzuhalten, dass DE-A-195 04 896 ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Überwachung eines optischen Netzwerkes beschreibt, bei dem ein Datenkanal gleichzeitig überwachbar ist.
• Die bestimmte statistische Analyse eines optischen Signals mit einer Vielzahl von Datenkanälen und die gleichzeitige Überwachung einer Vielzahl von Datenkanälen gemäss der vorliegenden Erfindung ist dort nicht beschrieben und kann auch nicht abgeleitet werden.
• Die vorliegende Erfindung basiert auf der Tatsache, dass alle Datenkanäle statistisch unabhängig voneinander sind. Daher sollten die Datenkanäle unter Einsatz einer statistischen Analyse trennbar sein. Die gemeinsamen Parameter, die in dieser besagten statistischen Analyse eingesetzt werden, sind das mittlere Leistungsniveau bei "0" und "1" Bits und das Rauschen auf diesen Niveaus für jeden Datenkanal. So sollte das Ausführen einer statistischen Analyse des optischen Signals, welches in multiplen Datenkanälen umfasst ist, das Rauschen und die mittleren Leistungsniveaus von jedem Datenkanal und der Anzahl der vorhandenen Kanäle liefern.
• Die Erfindung wird nun beispielhaft in grösserem Detail unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. Es zeigen:
• Fig. 1 ein Blockschaltbild des dem Verfahren unterliegenden Prinzips gemäss der vorliegenden Erfindung,
• Fig. 2 eine schematische Darstellung eines ersten vorteilhaften Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung,
• Fig. 3 eine schematische Darstellung eines zweiten vorteilhaften Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung,
• Fig. 4 eine Darstellung einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion eines einzelnen Datenkanals, wie bei der vorliegenden Erfindung eingesetzt,
• Fig. 5 eine Darstellung einer gemessenen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von zwei Kanälen, wie bei der vorliegenden Erfindung eingesetzt,
• Fig. 6 eine Darstellung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von drei Kanälen, wie bei der vorliegenden Erfindung eingesetzt,
• Fig. 7 eine Darstellung einer a priori Lösung vor Bereichen der Mittel in dem gemessenen multiplen Kanal,
• Fig. 8 eine Darstellung von a priori Bereichen der Mittel in dem gemessenen multiplen Kanal eines optoelektronischen gewandelten optischen Signals mit allen Datenkanälen mit unterschiedlicher Dämpfung, und
• Fig. 9 eine schematische Darstellung eines Schätzprozesses für die Parameter, die die Datenkanäle charakterisieren, wie bei der vorliegenden Erfindung eingesetzt.
• Unter Bezugnahme auf die Fig. 1 wird eine Übertragungsleitung 1 eines optischen Netzwerkes mit Datenkanälen bei verschiedenen Wellenlängen λ&sub1;, ..., λn gezeigt. Weiterhin wird ein optischer Signalverarbeitungsblock 2, ein optischer-elektrischer Wandler (O/E) (Block 3) und ein elektrischer Signalverarbeitungsblock 4 dargestellt.
• Der Ausgang des Blocks 4 wird dem Verwaltungssystem des optischen Netzwerkes in jeglicher geeigneter Weise für diesen Zweck verfügbar gemacht (aus Gründen der Klarheit hier nicht dargestellt). An einem bestimmten Punkt in dem optischen Netzwerk (Block 5) wird ein Teil seiner optischen Leistung aus dem besagten optischen Netzwerk in jeder Weise ausgekoppelt, die für den Zweck geeignet ist und ein optisches Signal wird für die weitere Verarbeitung abgeleitet. Die besagte Auskopplung findet vorzugsweise über einen Leistungsstrahlteiler statt.
• Es wird von den Fachleuten geschätzt, dass es nicht notwendig ist, ein optisches Signal zu übertragen, welches multiple Datenkanäle bei verschiedenen optischen Wellenlängen λ&sub1;, ..., λn durch das optischen Netzwerk erfordert. Es kann als optische Leistung beispielsweise das Rauschen eingesetzt werden, welches in dem optischen Netzwerk vorliegt.
• Weiterhin wird für die opto-elektronische Erfassung des optischen Signals, ein O/E-Wandler (Block 3) angewandt.
• O/E-Wandler sind kommerziell erhältlich und werden daher hier nicht im Detail beschrieben. Es wird geschätzt werden, dass die Qualität der O/E-Wandler unter anderem die maximale Anzahl von zu überwachenden Daten Kanälen bestimmt. Schon erhöhen sich die Anforderungen für die Wandler mit einer ansteigenden Anzahl von zu überwachenden Datenkanäle.
• Die Fig. 2 und 3 beschreiben vorteilhafte Ausführungsbeispiele der Fig. 1. Es werden dieselben Bezugszeichen wie in der Fig. 1 eingesetzt.
• Der Leistungsstrahlteiler (Block 5) ist beispielsweise ein 1-zu- 2-Teiler (90/10). Das Signal, was ausgekoppelt wird, wird erneut geteilt, z. B. in einem 1-zu-2-Teiler 6 (50/50), der zwei Sätze von Messdaten erzeugt, wobei die besagten Sätze ein erstes optisches Signal und ein zweites optisches Signal darstellen. Solche Teiler sind kommerziell erhältlich und werden daher nicht im Detail beschrieben. Bei diesem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird das zweite besagte optische Signal durch das Durchführen des optischen Signals durch ein λ-abhängiges Dämpfungsglied 7 erhalten. Vorteilhafterweise umfasst das λ-abhängige Dämpfungsglied zwei Arme, wobei die optische Pfadlänge des ersten Armes unterschiedlich ist zu der optischen Pfadlänge des zweiten Armes, wobei die zwei Arme einen gemeinsamen Signaleingang und einen gemeinsamen Signalausgang aufweisen. Ein vorteilhaftes Beispiel eines solchen abhängigen Dämpfungsgliedes ist ein Mach- Zehnder-Interferometer, welches als solches den Fachleuten wohlbekannt ist.
• In der Fig. 2 werden die Ausgangssignale des Blocks 2 über den O/E-Wandler (Block 3) gegeben, umfassend eine Photodiode 8 und optional einen Verstärker 9 für jeden Ausgang aus dem Block 2.
• In dem in der Fig. 3 dargestellten Ausführungsbeispiel werden die Ausgangssignale von den Blöcken 6 und 7 an einen optischen Schalter 10 weitergegeben (kommerziell erhältlich und daher hier nicht im Detail beschrieben), bevor sie an den Block 3 übergeben werden.
• Der Ausgang des Blockes 3 wird an den elektrischen Signalverarbeitungsblock 4 übergeben. Die analogen gemessenen gewandelten Daten werden zuerst in irgendeinem A/D-Wandler 11 A/D-gewandelt müssen, der für diesen Zweck geeignet ist. Die Auflösung des A/D-Wandler aus bestimmte Genauigkeit einer gemessenen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion eines Datenkanals (wird später beschrieben), und daher unter anderem die Genauigkeit der so genannten Gauss'schen Kanalparameter (wird später beschrieben), und auch die maximale Anzahl von zu überwachenden Datenkanälen.
• Diese A/D-Wandler sind kommerziell erhältlich und werden daher hier nicht im Detail beschrieben.
• Nachfolgend wird die Anzahl von Malen, die ein Signalleistungsniveau auftritt, wird dieses während eines vorbestimmtes Messintervalles gezählt. In dieser Art und Weise wird ein Histogramm, welches die Frequenz eines Leistungsniveaus als Funktion des Leistungsniveaus darstellt, erhalten. Das Histogramm wird dann normalisiert, so dass die Oberfläche unterhalb der Kurve gleich 1 ist, und zeigt dann die Wahrscheinlichkeitsdichte der diskreten Leistungsniveaus und wird daher eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion werden. Dies wird für beide Sätze von digitalen Messdaten durchgeführt. Die so genannten Gauss'schen Kanalparameter, die einen Datenkanal charakterisieren, werden aus diesen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen extrahiert. Diese Gauss'schen Kanalparameter werden dann bewertet, um eine Überwachungsinformation zu erzeugen. Die Software, die die diskreten Daten in eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion wandelt, um die Gauss'schen Kanalparameter zu schätzen, und um die Überwachungsinformation herauszuziehen, kann in jedem kommerziell erhältlichen digitalen Signalprozessorchip programmiert werden, der für diesen Zweck geeignet ist (Block 12).
• Unter Bezugnahme auf die Fig. 4 bis 8 werden die Datenkanalstatistiken und das Herausziehen der charakterisierenden Kanalparameter erläutert.
• Die Fig. 4 zeigt eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion eines einzelnen Datenkanals. Die vertikale Achse stellt die Wahrscheinlichkeitsdichte da, wohingegen die horizontale Achse die optische Leistung in Watt darstellt (W).
• Die durchgezogen Linien stellen die geschätzte Gauss'sche Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion dar.
• Die Fig. 5 zeigt eine gemessene Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von zwei Kanälen. Die horizontale Achse stellt die Leistung in Watt (W) dar, wohingegen die vertikale Achse die Wahrscheinlichkeitsdichte darstellt.
• Die durchgezogene Linie stellt das ungefähre Gauss'sche Modell dar.
• Gemäss dem Gauss'schen Modell von einem zwei Kanal PDF, sollte die gemessene Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion vier Gauss'sche Spitzen aufweisen, wobei in der Fig. 5 nur drei Spitzen sichtbar sind.
• Die Fig. 6 zeigt eine gemessene Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von drei Kanälen. Die Achsen und die durchgezogenen Linien stellen Daten dar, die ähnlich zu denen der Fig. 5 sind.
• Die Datenkanalstatistiken werden nun in grösserem Detail beschrieben.
• Jeder Kanal wird durch eine Vielzahl von Signalniveaus gekennzeichnet, die Daten darstellen. Insbesondere wird jeder Kanal durch eine Vielzahl von Niveaus von "1" und "0" charakterisiert.
• Ein anderes wichtiges Werkzeug in der statistischen Analyse ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF), die bereits oben erwähnt worden ist. Es wird für den Fachmann klar erkenntlich sei, dass die PDF eines optischen Signals als eine Summe von Gauss'schen Funktionen dargestellt werden kann. Eine Gauss'sche Funktion hat zwei Variablen, die Varianz und den Mittelwert.
• Der PDF eines einzelnen Datenkanals kann als eine Summe von zwei Gauss'schen Funktion beschrieben werden, eine beschreibend das "0" Niveau des Datenkanals und der andere das "1" Niveau des Datenkanals beschreibend. Unter Annahme der Wahrscheinlichkeit, dass ein "0" und "1" Bit ¹/&sub2; ist, kann der PDF eines Datenkanals durch vier Gauss'sche Parameter beschrieben werden; die Varianz und der Mittelwert des "0" Niveaus und die Varianz und der Mittelwert des "1" Niveaus. Der Mittelwert und die Varianz von jeder ungefähren Gauss'schen Spitze in dem einzelnen Datenkanal PDF entspricht der durchschnittlichen optischen Leistung und dem Rauschen eines Bitniveaus der Daten, die auf diesem Datenkanal moduliert sind. Es wird von den Fachleuten geschätzt werden, dass mehr als zwei Signalniveaus eingesetzt werden können.
• Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion des multiplen Datenkanal kann aus der Optimierung der Gauss'schen Parameter für individuelle Datenkanäle erneut berechnet werden.
• Die Werte für die Mittelwerte und die Varianzen in den gemessenen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, die multiple Datenkanäle enthalten, sind eine lineare Kombination der Werte für die Mittelwerte und die Varianzen der Gauss'schen Kanalparameter. Der Einsatz der Vorabinformation über die Gauss'schen Kanalparameter wird die notwendige Anzahl von Gleichungen aus den gemessenen Leistungsdichtefunktionen ergeben, um die Parameter der derzeitigen Gauss'schen Kanalparameter aus einer Vielzahl von Datenkanälen zu lösen.
• Die Fig. 7 und 8 werden im Nachhinein in grösserem Detail unter Bezugnahme auf die Analyse der Mehrfach-Kanal- Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen diskutiert.
• Die Fig. 9 zeigt in einem nicht begrenzenden Beispiel ein Diagramm der Leistungsdichtefunktion verarbeiten, welche in vorteilhafter Weise bei der vorliegenden Erfindung angewandt werden kann. Die Gauss'schen Kanalparameter der gemessenen Leistungs- dichtefunktionen werden extrahiert unter Einsatz geeigneter Optimierungsalgorithmen. Algorithmen für die Optimierung von Parametern sind als solche dem Fachmann bekannt und werden daher hier nicht näher beschrieben. Beispiele von solchen Algorithmen sind genetische Algorithmen, neurale Netzwerke, usw.
• Um die ursprüngliche Optimierung von jedem Datenkanal zu erhalten, wird das optische WDM Netzwerk so konfiguriert, dass nur der gewünschte Datenkanal über das Netzwerk (INIT) übertragen wird. Dies wird ausgeführt bei jeder Frequenz, die für den Zweck geeignet ist, zum Beispiel einmal am Tag. Die Leistungsdichtefunktion dieses Kanals wird gemessen und dann wird der Gauss'sche Kanalparameter und die Dämpfung des λ-abhängigen Dämpfungsgliedes für diesen Datenkanal geschätzt. Die geschätzten Gauss'schen Kanalparameter und die Dämpfung dieses Kanals werden in einem Speicher (MEM1) gespeichert. Dieses Verfahren wird für alle Datenkanäle wiederholt. Diese Gauss'schen Kanalparameter und Kanaldämpfungen werden als Vorabinformation für den Optimierungsalgorithmus verwendet.
• Während einer vorbestimmten Zeitperiode, zum Beispiel einem Tag, werden die derzeitigen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (PDF), die multiple Datenkanäle enthalten, gemessen. Die gemessenen derzeitigen PDF'2 (PDF1 und PDF2) werden vorzugsweise durch den Algorithmus verarbeitet. Der Algorithmus erzeugt zufällig Gauss'sche Kanalparameter der Datenkanäle und diese Gauss'schen Kanalparameter werden eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion wiederherzustellen, die alle Datenkanäle enthält. Der Algorithmus setzt die Korrelation zwischen der geschätzten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion und der gemessenen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ein, um die beste Schätzung für die Gauss'schen Kanalparameter auszuwählen, diese besten Schätzungen werden eingesetzt, um neue/bessere Schätzungen der Gauss'schen Kanalparameter für jeden Datenkanal zu erstellen und dieser Prozess wird mehrere Male wiederholt, bis eine ziemlich gute Schätzung der Gauss'schen Kanalparameter für jeden Datenkanal gefunden worden ist (Block 13).
• Diese beste Schätzung dieses Gauss'schen Kanalparameter wird in einem Speicher (MEM2) gespeichert. Dieser Gauss'sche Kanalparameter wird dann in Block 14 mit einem zuvor gespeicherten Referenz-Gauss'schen-Kanalparameter (MEM4) verglichen. Dieser Vergleich gibt Informationen hinsichtlich Wechseln in den derzeitigen Gauss'schen Kanalparametern. Wechsel in den Gauss'schen Kanalparametern können in jeder geeigneten Weise für den Zweck des optischen Netzwerk-Verwaltungssystems für Überwachungszwecke übergeben werden (Verwaltungszwecke oder Netzwerkverwaltungszwecke). Im Falle einer grossen Störung wird das Überwachungssystem über die Leitung B wieder initialisiert, wohingegen im Falle von kleinen Fehlern die Gauss'schen Kanalparameter über die Leitung C neu eingestellt werden. Der gemessene Gauss'sche Kanalparameter wird gespeichert (MEM3) und als Vorabinformationen für die nächste Messung eingesetzt. Falls der Wert für die Korrelation des besten Gauss'schen Kanalparameters nicht einen vorbestimmten Wert annähert, bedeutet dies, dass das Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion-Modell des Algorithmus nicht geeignet war, um eine geeignete Annäherung zu realisieren, und dies kann als eine grobe Abweichung in dem Gauss'schen Kanalparameter interpretiert werden, und in diesem Falle kann ein Alarmsignal ausgegeben werden.
• Es wird vom Fachmann geschätzt werden, dass in dieser Weise Gauss'sche Kanalparameter für ein optisches Signal, welches multiple Datenkanäle umfasst, extrahiert werden kann.
• Für ein besseres Verständnis der Erfindung wird nun eine Analyse der multiplen Kanal Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) in grösserem Detail beschrieben und ein allgemeines theoretisches Modell für Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (PDF's), die multiple Datenkanäle umfassen, wird abgeleitet.
Analyse der multiplen Kanal PDF
• Um Überwachungsinformation über individuelle Datenkanäle in einem optischen Signal aus einer gemessenen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) zu extrahieren, ist es notwendig, ein theoretisches Modell für eine multiple Kanal PDF zu finden, welche sich auf Überwachungsinformation für individuelle Datenkanäle in bezug auf die multiple Kanal PDF bezieht. Die multiple Kanal PDF steht zu der PDF des individuellen Datenkanals in der folgenden Weise in Beziehung:
• PDF1,...,N(x) = PDF1,...,N-1(x - y)PDFN(y)dy (1)
• wobei PDF1,...,N die PDF der Vielzahl von N Kanälen darstellt, und wobei N eine positive ganze Zahl ist und PDFN die PDF des Kanals N darstellt.
• Beispielsweise reduziert sich im Falle einer zwei Datenkanal PDF die Gleichung (1) zu
• FDF1,2(x) = PDF&sub1;(x - y)PDF&sub2;(Y)dy (2)
• In den folgenden Zeilen wird ein theoretisches Modell für die PDF eines optischen Signals vorgestellt, welches multiple Datenkanäle umfasst. Dieses Modell basiert auf der Gauss'schen Approximation einer Einzel-Datenkanal-PDF.
• Es wird angenommen, dass das Rauschen auf dem Amplitudenniveau der Daten, die auf den Datenkanälen moduliert sind, durch weisses Rauschen beschrieben werden kann, und dass die PDF eines einzelnen Datenkanals durch zwei Gauss'sche Funktionen beschrieben werden kann: φ(x,u&sub0;,σ ) und φ(x,u&sub1;,σ ):
• wobei i = 1,... N die Kanalzahl dargestellt und wobei u&sub0; und u&sub1; der durchschnittlichen optischen Leistung der "0" und "1" Bitniveaus der Daten entsprechen, die auf dem Datenkanal moduliert sind und die Varianzen σ0i und σ1i dem Rauschen auf den "0" und "1" Bitniveaus des Kanals i entsprechen. In der Fig. 4 ist die Gleichung (3) an eine gemessene PDF eines Einzel-Daten-Kanals angepasst.
• Das theoretische Modell der zwei Datenkanäle 1 und 2 kann beschrieben werden durch
• und das allgemeine theoretische Modell der PDF für N Datenkanäle ist gegeben durch
• Die folgenden Schlussfolgerungen können für das theoretische Modell einer multiplen Kanal PDF gezogen werden:
• - eine Einzeldatenkanal PDF kann durch zwei Gauss'sche Funktionen angenähert werden.
• - die Spitzen in der gemessenen multiplen Daten Kanal PDF können auch durch Gauss'sche Spitzen angenähert werden. Ihre Varianzen und Mittelwerte sind lineare Kombinationen der Varianzen und Mittelwerte der Gauss'schen Kanalparameter der einzelnen Datenkanäle.
• - eine multiple Datenkanal PDF kann aus Einzel-Kanal PDF's der einzelnen und individuellen Datenkanäle aufgebaut werden.
• Wenn man realisiert, dass eine Einzelkanal PDF als eine finite Anzahl von Parametern beschrieben werden kann, folgt, dass eine multiple Kanal PDF auch aus einer finiten Anzahl von Parametern dargestellt werden kann. Diese Parameter beschreiben die Signalqualität der individuellen Datenkanäle und werden geschätzt unter Einsatz von Optimierungstechniken, wie bereits mit den oben beschriebenen Verfahren des genetischen Algorithmus, neuralen Netzwerken, Monte-Carlo-Verfahren und ähnlichem.
Die Rolle des λ-abhängigen Dämpfungsgliedes
• Da es möglich ist, die multiple Datenkanal PDF durch Einsatz der Einzelkanal PDF's der einzelnen Datenkanäle zu rekonstruieren, sollte es auch möglich sein, die Gauss'schen Kanalparametern der individuellen Datenkanäle aus der multiplen Kanal PDF zu extrahieren. Dieser Schätzungsprozess wird in der mathematischen Literatur als das inverse Problem bezeichnet.
• In den folgenden Zeilen wird das inverse Problem, Überwachungsinformation für die individuellen Datenkanäle aus einem gemessenen multiplen Kanal zu extrahieren, beispielhaft und nur mit einer Zwei-Kanal PDF erläutert.
• Zuerst wird das theoretische Modell der PDF angenähert an eine gemessene Zwei-Kanal PDF. Wie oben abgeleitet können die Spitzen in der gemessenen multiplen Kanal PDF auch durch Gauss'sche Spitzen mit einem Mittelwert und einer Varianz angenähert werden. In der Fig. 5 ist eine gemessene Zwei-Kanal PDF dargestellt. Die Mittelwerte und Varianzen, die zu den Spitzen in der Fig. 5 gehören, sind in der Tabelle 1 dargestellt: Tabelle 1: Werte für die Mittelwerte und Varianzen der Gauss'schen Spitzen in der Fig. 5
• Gemäss der Gleichung (4) sind die Werte für den Mittelwert und die Varianz der Spitzen in der multiplen Kanal PDF eine lineare Kombination der Werte für die Mittelwerte der "0" und "1" Bitniveaus und Varianzen der individuellen Datenkanal-Mittelwerte zu einem gemessenen Mittelwert einer Gauss'sche Spitze in der multiplen Kanal PDF. Um dieses Problem zu lösen, kann eine Vorabinformation über die Mittelwerte des individuellen Datenkanals eingesetzt werden, um die Position und den Lösungsbereich für den Mittelwert einer bestimmten Gauss'sche Spitze in der multiplen Kanal PDF (siehe Fig. 7) zu definieren, unter Einsatz der entsprechenden Gleichung für die Mittelwerte des individuellen Datenkanals. Im Falle der Fig. 7 liefert das Verfahren zwei Gleichungen für die Mittelwerte und zwei Gleichungen für die Varianzen mit acht Gauss'schen Kanalparametern zum Lösen.
• Es kann aus der Fig. 7 gezogen werden, dass die Gleichung (6) nicht in einzigartiger Weise gelöst werden kann, da die Amplitudenniveaus eines ersten Kanals und eines zweiten Kanals vertauscht werden können. Dieses Problem kann überwunden werden, in dem extra unabhängige Gleichungen erzeugt werden, erhalten aus einem gemessenen PDF des gleichen optischen Signals, wobei jeder Datenkanal mit einem unterschiedlichen Dämpfungsfaktor gedämpft worden ist (siehe Fig. 8). In der Fig. 8 ist der zweite Datenkanal mit einem Faktor 2 in Bezug auf den anderen Kanal gedämpft worden. Die Mittelwerte und Varianzen, die zu den Spitzen in der Fig. 8 gehören, sind in der Tabelle 2 dargestellt: Tabelle 2: Werte für die Mittelwerte und Varianzen der Gauss'schen Spitzen in der Fig. 8
• Die Gleichungen, die den Gauss'sche Spitzen in der Fig. 8 entsprechen, sind:
• wobei k&sub1; und k&sub2; die Dämpfungsfaktoren der Datenkanäle 1 und 2 sind.
• Bei der Analyse der Gleichungen in der Gleichung (7), wird gefunden, dass nur sechs der acht Gleichungen unabhängig sind. Daher resultiert, dass Addieren von beiden Sätzen von Gleichungen in den Gleichungen (6) und (7) in einen Satz von Gleichungen, welche von zehn unabhängigen Gleichungen ausgehend die acht Gauss'schen Kanalparameter auflösen. Die Lösung für die extrahierten Gauss'schen Kanalparameter des einzelnen Datenkanals in dem dargestellten Ausführungsbeispiel ist in der Tabelle 3 mit der Methode der kleinsten Quadrate dargestellt: Tabelle 3: Extrahierte Gauss'sche Kanalparameter der individuellen Datenkanäle in dem Beispiel
Extraktion der Anzahl der Datenkanäle
• Gemäss Gleichung (5) ist das Modell einer PDF mit N Datenkanälen eine Summe von 2N Gauss'schen Funktionen, die mit dem Faktor 1/2N multipliziert worden sind. Daher sollte die Oberfläche unter der ersten Spitze in dem Modell der PDF gleich zu 1/2N sein. Daher sollte das Berechnen der Oberfläche unter der ersten Gauss'schen Spitze in einem gemessenen PDF eines optischen Signals Informationen über die Anzahl der Datenkanäle liefern, die in dem besagten optischen Signal vorhanden sind.
• Es ist wohlverstanden, dass sich verschiedene Modifikationen der vorliegenden Erfindung für den Fachmann leicht aus der vorstehenden Beschreibung ergeben. Solche Modifikationen sollen unter den Schutzumfang fallen, der sich aus den beigefügten Ansprüchen ergibt.

Claims (14)

1. Verfahren zum Überwachen eines optischen Netzwerkes, welches mit Wellenlängenmultiplex-Ausrüstung (WDM) ausgestattet ist und fähig ist, eine Vielzahl von Datenkanälen bei verschiedenen Wellenlängen zu übertragen, wobei das besagte Verfahren die Schritte umfasst:

a) Auskoppeln eines Anteils seiner optischen Leistung aus dem besagten optischen Netzwerk an einem bestimmten Punkt in dem optischen Netzwerk,

b) Verarbeiten des Anteiles von optischer Leistung, die in einer Anzahl von elektrischen Signalen resultiert,

c) Analysieren der besagten Anzahl von elektrischen Signalen und Ableiten von Information über individuelle Datenkanäle, und

d) Produzieren von Daten, die das Ergebnis des Schrittes c) darstellen,

dadurch gekennzeichnet, dass Schritt c) die aufeinanderfolgenden Unterschritte umfasst:

c1) Bestimmen aus der besagten Anzahl von elektrischen Signalen mindestens eine multiple Kanäle betreffende statistische Funktion von Interesse, die die besagte Vielzahl der Datenkanäle charakterisiert, und

c2) Verarbeiten der besagten mindestens einen bestimmten Funktion von Interesse in einem vorbestimmten mathematischen Modell, um die besagte Information über die individuellen Datenkanäle abzuleiten.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das besagte vorbestimmte mathematische Modell eine finite Anzahl von Parametern umfasst.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die besagte multiple Kanäle betreffende statistische Funktion eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ist.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion eines einzelnen Datenkanals dargestellt ist durch eine Summe von zwei Gauss'schen Funktionen, die eine das "0"-Niveau des Datenkanals beschreibend und die andere das "1"-Niveau des besagten Datenkanals beschreibend.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt c2) mit dem Einsatz eines Optimierungsalgorithmus ausgeführt wird.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt b) umfasst:

b1) Verarbeiten des besagten Anteils der optischen Leistung in solch einer Weise, dass mindestens zwei Sätze von optischen Messdaten erhalten werden, wobei die beiden Sätze jeweils ein erstes optisches verarbeitetes Signal und ein zweites optisches verarbeitetes Signal darstellen,

b2) opto-elektronisches Erfassen der besagten zwei Sätze der optischen Messdaten, Wandeln der so erhaltenen Daten in eine digitale Form, Unterwerfen der Sätze von digitalen Messdaten einer statischen Analyse und Erhalten von Parametern, die für jeden Datenkanal charakteristisch sind.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt b1) den Schritt des Aufspaltens der optischen Leistung, die in Schritt a) erhalten worden ist, umfasst.

8. Verfahren nach Anspruch 6 oder sieben, dadurch gekennzeichnet, dass das besagte zweite optische Signal, welches in Schritt b1) erhalten worden ist, weiterhin durch eine X-abhängige Dämpfung verarbeitet wird.

9. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die in Schritt d) erzeugten Daten für Verwaltungszwecke oder Netzwerkverwaltungszwecke eingesetzt werden.

10. Vorrichtung zum Überwachen eines optischen Netzwerkes, welches mit Wellenlängenmultiplex-Ausrüstung (WDM) (1) ausgestattet ist und fähig ist, eine Vielzahl von Datenkanälen bei verschiedenen Wellenlängen (λ1..., λn) zu übertragen, wobei die besagte Vorrichtung umfasst:

- Mittel (5) zum Auskoppeln eines Anteils seiner elektrischen Leistung aus dem besagten optischen Netzwerk,

- Mittel (2, 3) zum Verarbeiten des besagten Anteiles von optischer Leistung, die in einer Anzahl von elektrischen Signalen resultiert,

- Mittei (4) zum Analysieren der besagten Anzahl von elektrischen Signalen und zum Ableiten von Information über individuelle Datenkanäle, und

- Mittel (4) zum Erzeugen von Daten, die die besagte Information über die individuellen Datenkanäle darstellt, dadurch gekennzeichnet, dass die Analysemittel umfassen:

- Mittel (11, 12; 13) zum Bestimmen aus der Anzahl von elektrischen Signalen von mindestens einer multiple Kanäle umfassenden statistischen Funktion von Interesse (PDF1, PDF2), welche die besagte Vielzahl von Datenkanälen charakterisiert, und

- Mittel (12; 13) zum Verarbeiten der besagten mindestens einen bestimmten Funktion von Interesse in einem vorbestimmten mathematischen Modell, um die besagte Information über individuelle. Datenkanäle abzuleiten.

11. Vorrichtung nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die besagte Vorrichtung weiterhin umfasst:

- Mittel (5) zum Ableiten eines optischen Signals aus den besagten Mitteln zum Auskoppeln aus dem besagten optischen Netzwerk eines Anteiles seiner optischen Leistung,

- Mittel (6) zum Verarbeiten dieses optischen Signals in solch einer Weise, dass mindestens zwei Sätze von optischen Messdaten erhalten werden, wobei die zwei Sätze jeweils ein erstes optisches verarbeitetes Signal und ein zweites optisches verarbeitetes Signal darstellen,

- Mittel (8) zum opto-elektronischen Erfassen der besagten zwei Sätze von optischen Messdaten,

- Mittel (11) zum Wandeln der so erhaltenen Daten in eine digitale Form,

- Mittel (12) zum Unterwerfen der Sätze von digitalen Messdaten einer statistischen Analyse, und zum Erhalten von Parametern, die jeden Datenkanal charakterisieren.

12. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die besagten Mittel zum Verarbeiten des besagten optischen Signals ein λ-abhängiges Dämpfungsglied (7) zur weiteren Verarbeitung des besagten zweiten optischen Signals umfassen.

13. Vorrichtung nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das λ-abhängige Dämpfungsglied zwei Arme umfasst, wobei die optische Pfadlänge des ersten Armes unterschiedlich ist von der optischen Pfadlänge des zweiten Armes, wobei die beiden Arme einen gemeinsamen Signaleingang und einen gemeinsamen Signalausgang aufweisen.

14. Vorrichtung nach einem der vorstehenden Ansprüche 11 des 13, dadurch gekennzeichnet, dass die besagten Mittel zum Verarbeiten des besagten optischen Signals einen optischen Schalter (10) umfassen, dessen Ausgang mit dem Eingang der besagten Mittel zum opto-elektronischen Erfassen (8) der besagten zwei Sätze von optischen Messdaten verbunden ist.