JP7738331B2 - 光信号検出システム、光信号検出装置及び光信号検出方法 - Google Patents
光信号検出システム、光信号検出装置及び光信号検出方法Info
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Description
本発明は、非線形光学効果を利用して光信号を検出する光信号検出システム、光信号検出装置及び光信号検出方法に関する。
従来、光信号の時間波形、強度、又は、振幅及び位相などを検出するための光信号検出技術が存在する。例えば、特許文献１には、複数の強度の入力光信号について、高非線形性光ファイバ内の伝播シミュレーションを行うことにより、超高速時間ゲート又は参照光源を用いずに入力光信号の時間波形を再構成する方法が開示されている。
小西貞則著、「多変量解析入門 線形から非線形へ」、岩波書店、２０１０年１月、ｐ．２５０－２５８
しかしながら、上記従来の技術では、伝播シミュレーションが要求されるため、光信号の検出に多くの時間が必要となる。
そこで、本発明は、簡素な構成で高速に光信号を検出することができる光信号検出システム、光信号検出装置及び光信号検出方法を提供する。
本発明の一態様に係る光信号検出システムは、時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換し、さらに、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する非線形変換器と、前記複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得し、さらに、前記第４光信号から第３スペクトルデータを取得する分光器と、前記第３光信号を検出して検出結果を出力する検出装置と、を備え、前記検出装置は、前記複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、前記複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する分析部と、前記第３スペクトルデータと前記複数の第２スペクトルデータとの比較を行い、前記比較の結果に基づいて前記第３光信号を検出する検出部と、を備える。
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
本発明の一態様に係る光信号検出システムは、簡素な構成で高速に光信号を検出することができる。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。
また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。
（実施の形態）
［１．１ 光信号検出システム１０の構成］
まず、実施の形態に係る光信号検出システム１０の構成について図面を参照しながら説明する。図１は、実施の形態に係る光信号検出システム１０の機能構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る光信号検出システム１０は、図１に示すように、非線形変換器１１と、分光器１２と、検出装置１３と、を備える。
［１．１ 光信号検出システム１０の構成］
まず、実施の形態に係る光信号検出システム１０の構成について図面を参照しながら説明する。図１は、実施の形態に係る光信号検出システム１０の機能構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る光信号検出システム１０は、図１に示すように、非線形変換器１１と、分光器１２と、検出装置１３と、を備える。
非線形変換器１１は、非線形光学効果により光信号を非線形に変換することができる。具体的には、非線形変換器１１は、光信号の特性（例えば時間波形、強度、振幅、位相、又は、これらの任意の組み合わせ）をスペクトル空間に非線形に写像することができる。
一般的に、非線形構造を内包するデータに対しては、線形な多変量解析手法（例えばスパース主成分分析など）を適用することができない。このような非線形構造を内包するデータは、非線形な関数を用いて特徴空間と呼ばれる高次元空間に写像されることで、線形な多変量解析手法を適用可能なデータに変換され得る（例えば、非特許文献１を参照）。
本実施の形態に係る非線形変換器１１は、このような非線形関数による高次元空間へのデータ変換の物理的な実現手法に相当する。つまり、非線形変換器１１は、非線形構造を内包する光信号の特性をスペクトル空間（つまり高次元空間）に写像することで、線形な多変量解析手法を適用不可能な光信号の特性を、当該解析手法を適用可能な、複数の周波数成分を含むスペクトルに変換することができる。
非線形変換器１１としては、例えば、非線形光学媒体を用いることができる。より具体的には、非線形変換器１１として、非線形光ファイバ又は非線形光導波路（例えばシリコン導波路など）を用いることができるが、これに限定されない。
本実施の形態では、非線形変換器１１は、複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。さらに、非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。
複数の第１光信号は、互いに異なる光学的な特性を有する所定の光信号である。光学的な特性としては、例えば、時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つを挙げることができる。この場合、複数の第１光信号の各々の時間波形、強度、振幅及び位相は、他の第１光信号の時間波形、強度、振幅及び位相と少なくとも１つが異なる。
第３光信号は、検出対象の光信号である。つまり、第３光信号の特性（例えば、時間波形、強度、振幅及び位相、又は、それらの任意の組み合わせ）は、未知であり、光信号検出システム１０によって検出される。
分光器１２は、光信号からスペクトルデータを取得することができる。分光器１２としては、例えば、分散素子を用いた分光器を用いることができる。分散素子としては、回折素子及びプリズムなどを用いることができる。なお、分光器１２は、分散素子を用いた分光器に限定されず、例えば干渉計を用いた分光器であってもよい。
本実施の形態では、分光器１２は、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得する。さらに、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。
検出装置１３は、光信号を検出して、検出結果を出力することができる。光信号を検出するとは、光信号の光学的な特性（例えば、時間波形、強度、振幅及び位相、又は、これらの任意の組み合わせ等）を検出すること、及び／又は、特性に対応する情報を検出することを意味する。
検出装置１３としては、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータを用いることができる。この場合、メモリに格納されたインストラクション又はソフトウェアプログラムがプロセッサによって実行されたときに、コンピュータは検出装置１３として機能することができる。また、検出装置１３として、専用電子回路などが用いられてもよい。
図１に示すように、検出装置１３は、分析部１３１と検出部１３２とを備える。分析部１３１は、複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する。複数の第２スペクトルデータの各々が有する周波数成分の数は、複数の第１スペクトルデータの各々が有する周波数成分の数よりも少ない。例えば、分析部１３１は、各々がＮ（Ｎは２以上の自然数）個の周波数成分からなる複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことで、各々がＭ（Ｎより小さい自然数）個の周波数成分からなる複数の第２スペクトルデータを生成する。生成された複数の第２スペクトルデータの各々は、対応する第１光信号の特性（例えば、時間波形、強度、振幅及び位相、又はこれらの任意の組み合わせ等）に対応付けてメモリに格納される。
スパース主成分分析とは、スパース構造を入力変数に導入して、データの次元数を削減する統計分析手法である。スパース主成分分析では、いくつかの入力変数のみを含む線形結合を主成分として採用することができる。
図２は、実施の形態におけるスパース主成分分析を説明するための図である。図２において、各線グラフは、１つのスペクトルデータを表す。各線グラフにおいて、横軸は波長を示し、縦軸はパワー値を示す。
図２の（ａ）には、複数の第１スペクトルデータが表されている。複数の第１スペクトルデータは、複数の第２光信号のスペクトルをそれぞれ表す。ここでは、複数の第１スペクトルデータは、１０２４個の周波数成分をそれぞれ有する。つまり、複数の第１スペクトルデータの各々は、それぞれがパワー値及び周波数の組み合わせからなる１０２４個のデータポイントを含む。このとき、１０２４個のデータポイントの周波数は、複数の第１スペクトルデータで共通している。
図２の（ｂ）には、複数の第２スペクトルデータが表されている。この複数の第２スペクトルデータは、スパース主成分分析によって複数の第１スペクトルデータから生成され、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分で複数の第２光信号のスペクトルの違いを表すことができる。ここでは、複数の第２スペクトルデータは、９個の周波数成分をそれぞれ有する。つまり、複数の第２スペクトルデータの各々は、それぞれがパワー値及び周波数の組み合わせからなる９個のデータポイントを含む。このとき、９個のデータポイントの周波数は、複数の第２スペクトルデータで共通している。
検出部１３２は、第３スペクトルデータと複数の第２スペクトルデータとの比較を行い、比較の結果に基づいて第３光信号を検出する。言い替えると、検出部１３２は、第３スペクトルデータと複数の第２スペクトルデータとの間の類似性又は非類似性を評価し、評価結果に基づいて第３光信号を検出する。
例えば、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索する。そして、検出部１３２は、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号に基づいて、第３光信号を検出する。
また例えば、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、複数の第２スペクトルデータの中に第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが有るか否かを判定してもよい。そして、検出部１３２は、判定結果に基づいて第３光信号を検出してもよい。
このような第３スペクトルデータと第２スペクトルデータとの比較には、例えば、第３スペクトルデータ及び第２スペクトルデータの間での周波数成分の差分絶対値和（ＳＡＤ：Sum of Absolute Difference）を用いることができる。この場合、検出部１３２は、複数の第２スペクトルデータの中で最も小さいＳＡＤを有する第２スペクトルデータを、第３スペクトルデータに最も類似する第２スペクトルデータとして探索することができる。また、検出部１３２は、複数の第２スペクトルデータの中に、所定閾値よりも小さいＳＡＤを有する第２スペクトルデータが含まれていない場合に、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが無いと判定することができる。
なお、第２スペクトルデータの比較方法は、これに限定されない。例えば、ＳＡＤの代わりに、ＳＡＤの逆数（multiplicative inverse）、差分二乗和（ＳＳＤ：Sum of Squared Difference）、又はＳＳＤの逆数などが用いられてもよい。
［１．２ 光信号検出システム１０の処理］
以上のように構成された光信号検出システム１０の処理について図面を参照しながら説明する。光信号の検出は、分析フェーズ及び検出フェーズに分けられる。
以上のように構成された光信号検出システム１０の処理について図面を参照しながら説明する。光信号の検出は、分析フェーズ及び検出フェーズに分けられる。
［１．２．１ 分析フェーズ］
まず、分析フェーズについて図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態における分析フェーズの処理を示すフローチャートである。分析フェーズは、検出フェーズの前に行われる。ただし、分析フェーズは、検出フェーズごとに行われる必要はない。
まず、分析フェーズについて図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態における分析フェーズの処理を示すフローチャートである。分析フェーズは、検出フェーズの前に行われる。ただし、分析フェーズは、検出フェーズごとに行われる必要はない。
まず、非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する（Ｓ１００）。複数の第２光信号は分光器１２に伝送される。
分光器１２は、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータを取得する（Ｓ１０１）。ここでは、複数の第１スペクトルデータの各々は、比較的多くの周波数成分を含む。つまり、分光器１２には、比較的多くの周波数でのパワー値の計測が要求される。取得された複数の第１スペクトルデータは検出装置１３に送信される。
検出装置１３の分析部１３１は、複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行う（Ｓ１０２）。これにより、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を含む複数の第２スペクトルデータが生成される。
検出装置１３の分析部１３１は、複数の第２スペクトルデータを複数の第１光信号に対応付けて保存する（Ｓ１０３）。例えば、分析部１３１は、複数の第２スペクトルデータと、複数の第１光信号の時間波形、強度、又は、振幅及び位相との組み合わせを、検出装置１３の内蔵ストレージ（図示せず）又は検出装置１３に接続された外部ストレージ（図示せず）に格納する。
［１．２．２ 検出フェーズ］
次に、分析フェーズ後に行われる検出フェーズについて図４を参照しながら説明する。図４は、実施の形態における検出フェーズの処理を示すフローチャートである。
次に、分析フェーズ後に行われる検出フェーズについて図４を参照しながら説明する。図４は、実施の形態における検出フェーズの処理を示すフローチャートである。
まず、非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する（Ｓ１１０）。第４光信号は分光器１２に伝送される。
分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する（Ｓ１１１）。ここでは、第３スペクトルデータは、少なくとも、複数の第２スペクトルデータの各々に含まれる周波数成分と同じ周波数成分を含む。つまり、分光器１２は、比較的少ない周波数でパワー値を計測すればよい。取得された第３スペクトルデータは検出装置１３に送信される。
検出装置１３の検出部１３２は、第３スペクトルデータを、分析フェーズで保存された複数の第２スペクトルデータと比較し（Ｓ１１２）、比較結果に基づいて第３光信号を検出する（Ｓ１１３）。そして、検出部１３２は、検出結果を出力する（Ｓ１１４）。具体的には、検出部１３２は、検出結果を、例えばストレージ、ディスプレイ又は情報端末等に出力する。
［１．３ 効果など］
以上のように、本実施の形態に係る光信号検出システム１０は、時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換し、さらに、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する非線形変換器１１と、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得し、さらに、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する分光器１２と、第３光信号を検出して検出結果を出力する検出装置１３と、を備え、検出装置１３は、複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する分析部１３１と、第３スペクトルデータと複数の第２スペクトルデータとの比較を行い、比較の結果に基づいて第３光信号を検出する検出部１３２と、を備える。
以上のように、本実施の形態に係る光信号検出システム１０は、時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換し、さらに、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する非線形変換器１１と、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得し、さらに、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する分光器１２と、第３光信号を検出して検出結果を出力する検出装置１３と、を備え、検出装置１３は、複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する分析部１３１と、第３スペクトルデータと複数の第２スペクトルデータとの比較を行い、比較の結果に基づいて第３光信号を検出する検出部１３２と、を備える。
これによれば、第３光信号から非線形に変換された第４光信号のスペクトルを用いて第３光信号を検出することができる。つまり、非線形光ファイバ及び非線形光導波路などを利用して第３光信号を検出することができ、簡素な構成で光信号を検出することができる。また、スパース主成分分析を用いて、より少ない周波数成分で複数の第１光信号の違いを表現することができる複数の第２スペクトルデータを生成することができる。したがって、スペクトルデータの比較処理を高速化することができる。
また例えば、本実施の形態に係る光信号検出システム１０において、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号に基づいて、第３光信号を検出してもよい。
これによれば、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索することができ、第３光信号から第４光信号への非線形変換と類似する第１光信号から第２光信号への非線形変換を探索することができる。したがって、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号を第３光信号の検出に利用することができ、より有用な第３光信号の検出が可能となる。
また例えば、本実施の形態に係る光信号検出システム１０において、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、複数の第２スペクトルデータの中に第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが有るか否かの判定を行い、判定の結果に基づいて第３光信号を検出してもよい。
これによれば、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータの有無を第３光信号の検出に利用することができ、より有用な第３光信号の検出が可能となる。
また、本実施の形態に係る検出装置１３は、光信号を検出して検出結果を出力する検出装置１３であって、時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号から非線形に変換された複数の第２光信号からそれぞれ取得された複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する分析部１３１と、第３光信号から非線形に変換された第４光信号から取得された第３スペクトルデータと複数の第２スペクトルデータとの比較を行って、比較の結果に基づいて第３光信号を検出する検出部１３２と、を備える。
これによれば、上記光信号検出システム１０と同様の効果を奏することができる。
また、本実施の形態に係る光信号検出方法は、時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換し（Ｓ１００）、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得し（Ｓ１０１）、複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成し（Ｓ１０２）、第３光信号を第４光信号に非線形に変換し（Ｓ１１０）、第４光信号から第３スペクトルデータを取得し（Ｓ１１１）、第３スペクトルデータと複数の第２スペクトルデータとの比較を行い（Ｓ１１２）、比較の結果に基づいて第３光信号を検出し（Ｓ１１３）、検出結果を出力する（Ｓ１１４）。
これによれば、上記光信号検出システム１０と同様の効果を奏することができる。
なお、上述したように、検出フェーズと分析フェーズとでは、スペクトルデータに要求される周波数成分の数が異なる。つまり、第１スペクトルデータに要求される周波数成分の数は、第３スペクトルデータに要求される周波数成分の数よりも大きい。したがって、検出フェーズと分析フェーズとで異なる分光器１２が用いられてもよい。
（実施例１）
次に、実施例１について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０が波形再構成技術に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
次に、実施例１について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０が波形再構成技術に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
［２．１ 分析フェーズ］
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、異なる時間波形を有する光パルス信号が用いられる。なお、複数の第２光信号の各々は、対応する第１光信号の時間波形に依存するスペクトルを有する。好ましくは、複数の第２光信号は互いに異なるスペクトルを有する。
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、異なる時間波形を有する光パルス信号が用いられる。なお、複数の第２光信号の各々は、対応する第１光信号の時間波形に依存するスペクトルを有する。好ましくは、複数の第２光信号は互いに異なるスペクトルを有する。
分光器１２は、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータを取得する。このとき、複数の第１スペクトルデータは、複数の第１光信号における時間波形の違いを表現することができる。
検出装置１３の分析部１３１は、このように取得された複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第２スペクトルデータを生成し保存する。これにより、複数の第１スペクトルデータは、複数の第２スペクトルデータに変換される。このスペクトルデータの変換によって、スペクトルデータに含まれる周波数成分が削減される。例えば、２５６個の周波数成分からなる第１スペクトルデータは、９個の周波数成分からなる第２スペクトルデータに変換される。
［２．２ 検出フェーズ］
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な時間波形を有する光パルス信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号の時間波形に依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な時間波形を有する光パルス信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号の時間波形に依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
検出装置１３の検出部１３２は、このように取得された第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索する。そして、検出部１３２は、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の時間波形を第３光信号の時間波形として検出する。これにより、第３光信号の時間波形が再構成される。
［２．３ 効果など］
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号は、異なる時間波形を有し、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の時間波形を第３光信号の時間波形として検出する。
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号は、異なる時間波形を有し、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の時間波形を第３光信号の時間波形として検出する。
これによれば、光パルス信号の波形再構成技術に光信号検出システム１０を適用することができる。このとき、超高速時間ゲート又は参照光源を用いずに比較的簡素な構成で光パルス信号の時間波形を再構成することができる。また、スパース主成分分析による周波数成分の削減効果により、より高速な波形の再構成を実現することができる。
（実施例２）
次に、実施例２について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０がアナログ／デジタル変換の光化技術に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
次に、実施例２について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０がアナログ／デジタル変換の光化技術に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
［３．１ 分析フェーズ］
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の強度をそれぞれ有する光パルス信号が用いられる。このような第１光信号は、強度によって複数のデジタルデータを表すことができる。例えば、第１強度を有する第１光信号は、第１デジタルデータを表し、第１強度と異なる第２強度を有する第１光信号は、第１デジタルデータと異なる第２デジタルデータを表す。なお、複数の第２光信号の各々は、対応する第１光信号の強度に依存するスペクトルを有する。好ましくは、複数の第２光信号は互いに異なるスペクトルを有する。
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の強度をそれぞれ有する光パルス信号が用いられる。このような第１光信号は、強度によって複数のデジタルデータを表すことができる。例えば、第１強度を有する第１光信号は、第１デジタルデータを表し、第１強度と異なる第２強度を有する第１光信号は、第１デジタルデータと異なる第２デジタルデータを表す。なお、複数の第２光信号の各々は、対応する第１光信号の強度に依存するスペクトルを有する。好ましくは、複数の第２光信号は互いに異なるスペクトルを有する。
分光器１２は、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータを取得する。このとき、複数の第１スペクトルデータは、複数の第１光信号における強度の違いを表現することができる。
検出装置１３の分析部１３１は、このように取得された複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第２スペクトルデータを生成し保存する。これにより、複数の第１スペクトルデータは複数の第２スペクトルデータに変換される。このスペクトルデータの変換によって、スペクトルデータに含まれる周波数成分が削減される。
［３．２ 検出フェーズ］
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な強度を有する光パルス信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号の時間波形に依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な強度を有する光パルス信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号の時間波形に依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
検出装置１３の検出部１３２は、このように取得された第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索する。そして、検出部１３２は、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の強度を第３光信号の強度として検出する。これにより、第３光信号が示すデジタルデータを検出することができる。
ここで、本実施例に係る光信号検出システム１０のアナログ／デジタル変換への適用事例を、従来技術に係るアナログ／デジタル変換システムと比較しながら説明する。図５は、従来技術に係る光アナログ／デジタル変換システムを示す図である。図６は、実施の形態に係る光信号検出システム１０のアナログ／デジタル変換への適用事例を示す図である。図５及び図６では、複数の異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた複数の異なる強度（未知）を有する複数の第３光信号を検出する例が表されている。
図５の従来技術では、第３光信号は、２Ｎ１段階の強度変化によってＮ１ビットのデジタルデータを表す。ここで、Ｎ１は、自然数である。図５において、複数の第３光信号は、強度波長変換器によって、強度に対応する波長を有する光信号に変換され、スペクトル圧縮器によってスペクトルが圧縮される。このように強度波長変換及びスペクトル圧縮がなされた光信号から、Ｍ１個の周波数における周波数成分の有無を、例えばＭ１個の２ビットの分解能のＡ／Ｄ変換器を用いて検出することで、第３光信号の強度に対応するデジタルデータを取得することができる。このとき、Ｍ１は、２Ｎ１と等しい。これにより、Ｎ１ビットのアナログ／デジタル変換が実現される。
図６の適用事例では、第３光信号は、２Ｎ２段階の強度変化によってＮ２ビットのデジタルデータを表す。ここでは、Ｎ２は、Ｎ１よりも大きい自然数である。図６において、複数の第３光信号は、非線形変換器１１によって順に第４光信号に非線形に変換される。そして、分光器１２は、Ｍ２個のＡ／Ｄ変換器を用いて、各第４光信号から、Ｍ２個の周波数成分からなる第３スペクトルデータを取得する。このとき、Ｍ２は、Ｍ１及び２Ｎ２よりも小さい自然数である。Ｍ２個のＡ／Ｄ変換器の各々は、対応する周波数成分の値（パワー値）をＮ２ビットよりも低いＬ２ビットの分解能で計測する。つまり、分光器１２は、複数の第１光信号の強度の分解能よりも低い分解能で各周波数成分の値を取得する。このように取得された第３スペクトルデータの各々は、検出装置１３に予め保存された複数の第２スペクトルデータと比較され、比較結果に基づいて各第３光信号の強度が検出される。
以上のように図６では、第３光信号の強度変化の分解能よりも少ない数（Ｍ２＜Ｍ１）のＡ／Ｄ変換器でアナログ／デジタル変換を実現することができる。さらに、非線形変換器１１を用いることで、強度波長変換器及びスペクトル圧縮器を用いる従来技術よりも高い分解能（Ｎ２＞Ｎ１）でアナログ／デジタル変換を実現することができる。
［３．３ 効果など］
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号は、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の強度をそれぞれ有し、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の強度を第３光信号の強度として検出する。
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号は、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の強度をそれぞれ有し、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の強度を第３光信号の強度として検出する。
これによれば、アナログ／デジタル変換の光化技術に光信号検出システム１０を適用することができる。このとき、強度波長変換及びスペクトル圧縮が不要となり、より高分解能なアナログ／デジタル変換が可能となる。さらに、スパース主成分分析による周波数成分の削減効果により、より高速なアナログ／デジタル変換を実現することもできる。
また例えば、本実施例に係る光信号検出システム１０において、分光器１２は、複数の第１光信号の強度の分解能よりも低い分解能で各周波数成分の値を取得してもよい。
これによれば、より高い分解能の光信号の強度の変化を、より低い分解能の周波数成分の変化でとらえることができ、低精度のハードウェアでの高い精度の信号検出を実現することができる。
（実施例３）
次に、実施例３について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０がデジタルコヒーレント受信技術に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
次に、実施例３について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０がデジタルコヒーレント受信技術に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
［４．１ 分析フェーズ］
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の振幅及び位相の組み合わせでそれぞれ変調された光信号が用いられる。変調方式としては、例えば、ＱＡＭ（Quadrature Amplitude Modulation）を用いることができるが、これに限定されない。このような第１光信号は、振幅及び位相の組み合わせによって複数のデジタルデータを表すことができる。例えば、第１振幅及び第１位相を有する第１光信号は、第１デジタルデータを表し、第１振幅と異なる第２振幅及び第１位相を有する第１光信号は、第１デジタルデータと異なる第２デジタルデータを表す。また、複数の第２光信号の各々は、対応する第１光信号の振幅及び位相の組み合わせに依存するスペクトルを有する。好ましくは、複数の第２光信号は互いに異なるスペクトルを有する。
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の振幅及び位相の組み合わせでそれぞれ変調された光信号が用いられる。変調方式としては、例えば、ＱＡＭ（Quadrature Amplitude Modulation）を用いることができるが、これに限定されない。このような第１光信号は、振幅及び位相の組み合わせによって複数のデジタルデータを表すことができる。例えば、第１振幅及び第１位相を有する第１光信号は、第１デジタルデータを表し、第１振幅と異なる第２振幅及び第１位相を有する第１光信号は、第１デジタルデータと異なる第２デジタルデータを表す。また、複数の第２光信号の各々は、対応する第１光信号の振幅及び位相の組み合わせに依存するスペクトルを有する。好ましくは、複数の第２光信号は互いに異なるスペクトルを有する。
分光器１２は、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータを取得する。このとき、複数の第１スペクトルデータは、複数の第１光信号における振幅及び位相の組み合わせの違いを表現することができる。
検出装置１３の分析部１３１は、このように取得された複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第２スペクトルデータを生成し保存する。これにより、複数の第１スペクトルデータは複数の第２スペクトルデータに変換される。このスペクトルデータの変換によって、スペクトルデータに含まれる周波数成分が削減される。
［４．２ 検出フェーズ］
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な振幅及び位相の組み合わせを有する光信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号の振幅及び位相の組み合わせに依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な振幅及び位相の組み合わせを有する光信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号の振幅及び位相の組み合わせに依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
検出装置１３の検出部１３２は、このように取得された第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索する。そして、検出部１３２は、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の振幅及び位相の組み合わせを第３光信号の振幅及び位相の組み合わせとして検出する。これにより、第３光信号が示すデジタルデータを検出することができる。
［４．３ 効果など］
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号は、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた複数の振幅及び位相の組み合わせでそれぞれ変調された信号であり、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の振幅及び位相の組み合わせを、第３光信号の振幅及び位相の組み合わせとして検出してもよい。
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号は、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた複数の振幅及び位相の組み合わせでそれぞれ変調された信号であり、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、探索された第２スペクトルデータに対応する第１光信号の振幅及び位相の組み合わせを、第３光信号の振幅及び位相の組み合わせとして検出してもよい。
これによれば、デジタルコヒーレント受信技術に光信号検出システム１０を適用することができる。このとき、非線形変換を利用することで、振幅及び位相の組み合わせを増加させることができ、より高速なデジタルデータの伝送が可能となる。例えば、変調方式としてＱＡＭが利用される場合、より高次なＱＡＭを利用することが可能となる。また、光信号とレーザ光とを干渉させてＩ成分及びＱ成分を検出する処理などを省略することもできる。さらに、スパース主成分分析による周波数成分の削減効果により、より高速な復調を実現することもできる。
（実施例４）
次に、実施例４について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０が異常な状態の検出に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
次に、実施例４について説明する。本実施例では、上記実施の形態に係る光信号検出システム１０が異常な状態の検出に適用される。以下に、本実施例における光信号検出システム１０の処理について説明する。
［５．１ 分析フェーズ］
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、正常な状態を示す光信号が用いられる。例えば、所定の複数の第１光信号として、対象（例えば光源、インフラ設備など）の状態に依存する光信号であって対象が正常である場合に出力される光信号が用いられる。この場合、所定の複数の第１光信号は、対象が異常である場合に出力される光信号を含まない。
非線形変換器１１は、所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換する。本実施例では、所定の複数の第１光信号として、正常な状態を示す光信号が用いられる。例えば、所定の複数の第１光信号として、対象（例えば光源、インフラ設備など）の状態に依存する光信号であって対象が正常である場合に出力される光信号が用いられる。この場合、所定の複数の第１光信号は、対象が異常である場合に出力される光信号を含まない。
分光器１２は、複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータを取得する。このとき、複数の第１スペクトルデータは、複数の第１光信号の違いを表現することができる。
検出装置１３の分析部１３１は、このように取得された複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、複数の第２スペクトルデータを生成し保存する。これにより、複数の第１スペクトルデータは複数の第２スペクトルデータに変換される。このスペクトルデータの変換によって、スペクトルデータに含まれる周波数成分が削減される。
［５．２ 検出フェーズ］
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な状態を示す光信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号に依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
非線形変換器１１は、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する。第３光信号は、未知な状態を示す光信号である。そして、分光器１２は、第４光信号から第３スペクトルデータを取得する。このとき、第３スペクトルデータは、第３光信号に依存する。また、第３スペクトルデータに含まれる周波数成分の数は、複数の第２スペクトルデータにそれぞれ含まれる周波数成分の数と一致する。
検出装置１３の検出部１３２は、このように取得された第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、複数の第２スペクトルデータの中に第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータがあるか否かを判定する。そして、検出部１３２は、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが無いと判定された場合に、第３光信号を異常な状態を示す光信号として検出する。一方、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが有ると判定された場合に、検出部１３２は、第３光信号を正常な状態を示す光信号として検出する。
［５．３ 効果など］
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号の各々は、正常な状態を示す光信号を表し、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、複数の第２スペクトルデータの中に第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが有るか否かを判定し、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが無いと判定された場合に、第３光信号を異常な状態を示す光信号として検出する。
以上のように、本実施例に係る光信号検出システム１０において、複数の第１光信号の各々は、正常な状態を示す光信号を表し、検出部１３２は、第３スペクトルデータを複数の第２スペクトルデータと比較することにより、複数の第２スペクトルデータの中に第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが有るか否かを判定し、第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが無いと判定された場合に、第３光信号を異常な状態を示す光信号として検出する。
これによれば、異常な状態の検出技術に光信号検出システム１０を適用することができる。このとき、非線形変換を利用することで、異常な状態の誤検出を削減することができる。さらに、スパース主成分分析による周波数成分の削減効果により、より低負荷及び／又は高速な検出を実現することもできる。
（他の実施の形態）
以上、本発明の１つ又は複数の態様に係る光信号検出システムについて、実施の形態及び実施例に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
以上、本発明の１つ又は複数の態様に係る光信号検出システムについて、実施の形態及び実施例に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
例えば、上記実施の形態において、検出装置１３が分析フェーズを実行していたが、これに限定されない。例えば、分析フェーズは、検出装置１３とは異なる他の装置によって行われてもよい。この場合、検出装置１３は、複数の第２スペクトルデータと第１光信号の特徴とが対応付けられた情報を他の装置から取得しストレージに格納すればよい。この場合、検出装置１３は、分析部１３１を備えなくてもよい。
本発明は、光信号の波形再構成技術、アナログ／デジタル変換の光化技術、デジタルコヒーレント受信技術などに利用することができる。
１０ 光信号検出システム
１１ 非線形変換器
１２ 分光器
１３ 検出装置
１３１ 分析部
１３２ 検出部
１１ 非線形変換器
１２ 分光器
１３ 検出装置
１３１ 分析部
１３２ 検出部
Claims (10)
- 時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換し、さらに、第３光信号を第４光信号に非線形に変換する非線形変換器と、
前記複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得し、さらに、前記第４光信号から第３スペクトルデータを取得する分光器と、
前記第３光信号を検出して検出結果を出力する検出装置と、を備え、
前記検出装置は、
前記複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、前記複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する分析部と、
前記第３スペクトルデータと前記複数の第２スペクトルデータとの比較を行い、前記比較の結果に基づいて前記第３光信号を検出する検出部と、を備える、
光信号検出システム。 - 前記検出部は、
前記第３スペクトルデータを前記複数の第２スペクトルデータと比較することにより、前記第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータを探索し、
探索された前記第２スペクトルデータに対応する第１光信号に基づいて、前記第３光信号を検出する、
請求項１に記載の光信号検出システム。 - 前記複数の第１光信号は、異なる時間波形を有し、
前記検出部は、探索された前記第２スペクトルデータに対応する第１光信号の時間波形を前記第３光信号の時間波形として検出する、
請求項２に記載の光信号検出システム。 - 前記複数の第１光信号は、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた異なる複数の強度をそれぞれ有し、
前記検出部は、探索された前記第２スペクトルデータに対応する第１光信号の強度を前記第３光信号の強度として検出する、
請求項２に記載の光信号検出システム。 - 前記分光器は、前記複数の第１光信号の強度の分解能よりも低い分解能で各周波数成分の強度の値を取得する、
請求項４に記載の光信号検出システム。 - 前記複数の第１光信号は、異なるデジタルデータにそれぞれ割り当てられた複数の振幅及び位相の組み合わせでそれぞれ変調された信号であり、
前記検出部は、探索された前記第２スペクトルデータに対応する第１光信号の振幅及び位相の組み合わせを、前記第３光信号の振幅及び位相の組み合わせとして検出する、
請求項２に記載の光信号検出システム。 - 前記検出部は、
前記第３スペクトルデータを前記複数の第２スペクトルデータと比較することにより、前記複数の第２スペクトルデータの中に前記第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが有るか否かの判定を行い、
前記判定の結果に基づいて前記第３光信号を検出する、
請求項１に記載の光信号検出システム。 - 前記複数の第１光信号の各々は、正常な状態を示す光信号を表し、
前記検出部は、
前記第３スペクトルデータに類似する第２スペクトルデータが無いと判定された場合に、前記第３光信号を異常な状態を示す光信号として検出する、
請求項７に記載の光信号検出システム。 - 光信号を検出して検出結果を出力する光信号検出装置であって、
時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号から非線形に変換された複数の第２光信号からそれぞれ取得された複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、前記複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成する分析部と、
第３光信号から非線形に変換された第４光信号から取得された第３スペクトルデータと前記複数の第２スペクトルデータとの比較を行って、前記比較の結果に基づいて前記第３光信号を検出する検出部と、を備える、
光信号検出装置。 - 時間波形、強度、振幅及び位相の少なくとも１つが異なる所定の複数の第１光信号を複数の第２光信号に非線形に変換し、
前記複数の第２光信号から複数の第１スペクトルデータをそれぞれ取得し、
前記複数の第１スペクトルデータにスパース主成分分析を行うことにより、前記複数の第１スペクトルデータよりも少ない周波数成分を有する複数の第２スペクトルデータを生成し、
第３光信号を第４光信号に非線形に変換し、
前記第４光信号から第３スペクトルデータを取得し、
前記第３スペクトルデータと前記複数の第２スペクトルデータとの比較を行い、
前記比較の結果に基づいて前記第３光信号を検出し、
検出結果を出力する、
光信号検出方法。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010204308A (ja) | 2009-03-02 | 2010-09-16 | Osaka Univ | 波形再構成装置、波形再構成システム及び波形再構成方法 |
| WO2015052937A1 (ja) | 2013-10-11 | 2015-04-16 | 国立大学法人大阪大学 | スペクトル圧縮装置、光アナログ／デジタル変換システム、およびスペクトル圧縮方法 |
| WO2015163149A1 (ja) | 2014-04-22 | 2015-10-29 | 浜松ホトニクス株式会社 | 波形計測装置およびパルス光生成装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9304040B2 (en) * | 2013-05-21 | 2016-04-05 | The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy | Method and apparatus for multiplexed fabry-perot spectroscopy |
| US9958327B2 (en) * | 2014-10-01 | 2018-05-01 | Nanometrics Incorporated | Deconvolution to reduce the effective spot size of a spectroscopic optical metrology device |
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2021
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010204308A (ja) | 2009-03-02 | 2010-09-16 | Osaka Univ | 波形再構成装置、波形再構成システム及び波形再構成方法 |
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Non-Patent Citations (1)
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|---|
| KANE, D. J. et al.，Characterization of Arbitrary Femtosecond Pulses Using Frequency-Resolved Optical Gating，JOURNAL OF QUANTUM ELECTRONICS，米国，IEEE，1993年02月，VOL. 29, NO. 2，pages 571-579 |
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