JPH0682087B2 - 光ファイバ接続点検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、光ファイバの接続点や破断点を検出するOTDR
（オプティカル・タイム・ドメイン・リフレクトメー
タ）に好適な光ファイバ接続点検出方法に関する。

［従来技術及び発明が解決しようとする課題］ OTDRは、光パルスを光ファイバに出力し、レーリー後方
散乱に起因する反射光を光ファイバから受ける。この戻
り信号（反射光）は、一般に多くの光パルスについて平
均化されノイズが低減され、指数間数的に減衰する曲線
で表される信号であり、小さな不連続点をいくつか持っ
ている。この減衰特性は、光ファイバの損失特性に対応
しているが、時にはOTDRの受信部の検波器の特性に起因
することがある。また、これら不連続点は、光ファイバ
の融着接続点の損失又は接続点からの反射に対応してい
る。光パルスは光ファイバを伝播するにつれて強度が減
衰するので、信号対雑音比（S/N比）は伝播距離に伴っ
て劣化する。この結果、接続損失が小さい（その接続点
における光パルスの強度の損失が小さい）場合には、そ
の接続点からの反射光による不連続点の表示もノイズに
隠れて明瞭に確認することが出来なくなることがある。

従って、本発明の目的は、ノイズがあっても光ファイバ
の接続点の位置及び損失の量を正確に測定する光ファイ
バ接続点検出方法を提供することである。

［課題を解決する為の手段及び作用］ 本発明は、２段のフィルタ処理回路を用いることによ
り、戻り信号から指数間数成分を除去し、ノイズを低減
して光ファイバの接続点の損失を測定する方法を提供し
ている。指数関数成分は、指数間数の減衰比に応じて重
み付けを調整する適応型の線形予測フィルタを用いるこ
とにより除去される。この線形予測フィルタが信号の重
み付けを行い、戻り信号の微小部分がそのフィルタを通
過する際に、そのフィルタの出力レベルを最少とする。
この線形予測フィルタに総ての信号成分を通過させるこ
とにより、光ファイバのノイズによるパルスの不連続、
又は接続損失等を表す誤差信号を発生する。その後、整
合型相関フィルタを用いてノイズ・レべルを抑制する。
ノイズが抑制された誤差信号を閾値検出器に供給し、光
ファイバの接続損失の存在を検出する。

［実施例］ 第２図は、本発明に係るOTDR（オプティカル・タイム・
ドメイン・リフレクトメータ）（10）のブロック図であ
る。光パルス発生器（12）は結合器（14）を介して光パ
ルスを光ファイバ（16）に供給し、光ファイバ（16）か
らのレーリー後方散乱戻り信号が結合器（14）を介して
光検出器（18）に入力される。この光検出器（18）の出
力は、ADC（アナログ・デジタル変換器）（20）により
サンプリングされメモリ（22）に適宜記憶される。μＰ
（マイクロ・プロセッサ）（24）は、光ファイバに供給
される光パルスの発生周波数及びパルス幅だけでなく、
戻り信号をサンプリングする際の開始時点、データ幅及
びサンプリング速度等も制御する。その後、μＰ（24）
は、メモリ（22）に記憶された受信データを処理して適
当な表示器（26）に表示する。この表示器（26）には、
アナログ表示及び英数字表示により受信データが表示さ
れる。これら表示情報及び種々の動作パラメータは、制
御用インタフェース（28）を介してオペレータによって
設定される。μＰ（24）は、OTDR（10）に組み込まれた
集積回路部でも良いし、又は適当なインタフェース・バ
ス（30）を介してOTDR（10）に接続された外部の装置で
も良い。

本発明のアルゴリズムの第１段階は、戻り信号から指数
間数的に減衰する成分を除去し、接続点の情報及びノイ
ズのみを残すことである。この目的を達成する為に、汎
用型線形予測フィルタを用いて、これから受信する信号
を予測した予測サンプル・データを発生し、この予測サ
ンプル・データから後で実際に取り込んだ実サンプル・
データを減算する。理想的なレーリー後方散乱戻り信号
は完全に予測し得るが、接続点からの信号は予測出来な
いので、この減算処理で得られた結果、即ち誤差信号
は、接続点及びノイズ情報のみを表している。

予測すべき入力サンプル・データ列ｘ（ｎ）とすると、
線形予測処理によれば、過去のサンプル・データ列ｘ
（ｎ）を線形的に組み合わせる処理を行うことにより、
次に入力するサンプル・データの良い近似データが得ら
れることが判っている。換言すれば、重み付け定数を次
の方程式（１）のように定める。

ｘ′（ｎ）＝w₁x（ｎ−１）＋w₂x（ｎ−２） ＋・・・＋w_Lx（ｎ−Ｌ） （１） ここで、w₁は設定されるべき重み付け定数であり、ｘ′
（ｎ）は、サンプルデータ列ｘ（ｎ）の予測データ列で
ある。この重み付け定数w₁は、実際のデータ列ｘ（ｎ）
と予測データ列ｘ′（ｎ）の間の誤差のエネルギーを表
す以下の方程式（２）を最少にすることにより求められ
る。

SUM｛E²（ｎ）｝＝ SUM［｛ｘ（ｎ）−ｘ′（ｎ）｝^２］ （２） ここで、SUMは和を表す演算子でｎ＝Ｌからｎ＝Ｎ−１
までの和をとっている。である。コンボリューション
（畳込み）を表す方程式（１）から、線形予測を行う手
段は、次の入力サンプル・データの見積りデータ列を出
力する離散的FIR（有限インパルス応答）フィルタとな
ることが明らかである。ここで、Ｌはフィルタの次数を
表している。ノイズの無い信号の場合には、１次の指数
当たり１つのタップをフィルタに設けれて指数関数的に
減少する成分を完全に予測することが出来る。しかし、
信号にノイズが含まれている場合には、それ以上のフィ
ルタ・タップが必要になる。第3A図は、このようなFIR
フィルタ（31）を含む一実施例のブロック図であり、Z
^-1遅延素子（32）及び減算器（35）も含んでいる。予測
誤差信号Ｅ（ｎ）を発生する為に、FIRフィルタ（31）
の出力である予測データ列ｘ′（ｎ）は、減算器（35）
より実際の入力信号のデータ列ｘ（ｎ）から減産され
る。この誤差信号Ｅ（ｎ）は、任意の重み付け定数w₁を
適宜調整することにより最少になる。上述の方程式
（２）の変数Ｎは、誤差信号Ｅ（ｎ）を最少化する為に
ｗに関して解く際に用いられるデータ記録の長さを表し
ている。上述の方程式（２）の和は、少なくともＬ個の
サンプル・データについて行うべきなので、Ｎは少なく
とも2Lは必要であり、通常は少なくとも4Lの値に選択さ
れている。本発明のアルゴリズムは、一般化された形式
の線形予測方法を用いており、次のサンプル・データで
はなくｐ番目のサンプル・データを即し得る。この方法
により、フィルタは光ファイバの接続点の前からの戻り
信号について処理することにより接続点の後からの戻り
信号について予測することが出来る。この接続点からの
戻り信号は、光パルスのパルス幅に起因して、いくのか
のサンプル・データについて平均化され不明瞭になって
いるのが普通である。従って、上述の方程式（１）を一
般化した方程式（３）は以下のようになる。

ｘ′（ｎ＋ｐ−１）＝w₁x（ｎ−１）＋ w₂x（ｎ−２）＋・・・＋w_LX（ｎ−Ｌ） （３） （ｐ−１）個のサンプル・データ分だけ前に原点をシフ
トすることにより、方程式（３）は次の方程式（４）の
ような更に便利な形方程式に表すことが出来る。

ｘ′（ｎ）＝w₁x（ｎ−ｐ）＋ w₂x（ｎ−ｐ−１）＋・・・＋w_Lx（ｎ−ｐ−ｎ＋１）
（４） 誤差信号Ｅ（ｎ）は、この一般化された線形予測データ
列ｘ′（ｎ）は関連しており、誤差信号は光ファイバの
接続点の情報を含んでいる。

再び、重み付け定数wiは、次の方程式（５）を最少化す
ることにより求められる。

SUM｛E²（ｎ）｝＝ SUM［｛Ｘ（ｎ）−ｘ′（ｎ）｝^２］ （５） この方程式（５）では、上述の方程式（２）に比較して
和をとる下限値がｎ＝Ｌ＋ｐ−１に変更されている。上
記方程式（４）を方程式（５）に代入すると次の方程式
（６）が得られる。

SUM｛E²（ｎ）｝＝ SUM［｛Ｘ（ｎ）−w₁x（ｎ−ｐ）−・・・ −w_Lx（ｎ−ｐ−Ｌ＋１）｝２］ （６） ここで、Ｅ（ｎ）は、第3B図の回路（37）の出力信号に
対応している。この回路（37）は、第3A図の線形予測回
路と略同じであるが、以下の点でのみ異なっている。
（ｉ）最初のZ-1遅延素子（32）がZ^-p遅延素子（36）に
代わり、（ii）減算器（35）のマイナス符号がフィルタ
係数w₁,w₂,・・・,w_Lに夫々割り当てられ、数学的にも
機能的にも同様となるように加算器（35′）が用いられ
ている。Z^-p遅延素子（36）は、入力信号がFIR線形予測
フィルタ（31′）に供給される前にｐ個のサンプル・デ
ータ分だけ入力信号を遅延させる。フィルタ（31′）
は、上述の方程式（４）で表されている。第3C図は、第
2B図と数学的にも機能的にも同様の回路（37′）であ
り、方程式（６）の誤差信号を発生するFIRフィルタで
ある。この第3C図の回路（37′）は、方程式（６）右辺
の数式を直接実現したものである。このFIRフィルタは
零化フィルタ又は予測データ長がｐの予測誤差フィルタ
である。このフィルタの係数は、1,0,0,・・・，−w₁,
−w₂,・・・，−w_Lであり、１と−w₁の間の０の個数は
（ｐ−１）である。最初の係数「１」は、もしこの係数
「１」がないと出力が０に近いフィルタがオープン回路
状態となり役に立たなくなるので、他のフィルタ係数に
対する制約と見ても良い。このフィルタは、本発明の接
続点検出方法における第１段階である。この零化フィル
タは、戻り信号の一部分である長さＮのサンプル・デー
タ毎に適用され、戻り信号のデータの全体からこのフィ
ルタにより減衰指数関数成分が除去されその他の成分の
みが残される。戻り信号は１又はそれ以上の指数の減衰
指数関数成分を含んでいるので、このフィルタがモデル
化出来ない成分、即ち白色ノイズ及び接続点情報を残し
てその他の減衰指数間数成分を除去することが出来る。

戻り信号に予測フィルタを適応するには、いくつもの手
法がある。真の信号と予測信号との間の誤差のエネルギ
ーを最少にする重み付け係数w₁を求めるというこの予測
フィルタの適用の目的を思い出すと、このフィルタの適
用方法を３つのカテゴリに分けることが出来る。即ち、
反復方法、ブロック処理（又は自己共変:autocovarianc
e）方法及び解析方法である。反復方法については、最
適な重み付け係数を求める為の少々異なる方法が多く存
在し、これらは当業者には周知である。

ブロック処理方法では、以下に説明するようなステップ
により上述の方程式（６）の誤差エネルギーを最少化す
る。各重み付けw₁（ｉ＝1,2,・・・,L）に関するSUM｛E
²（ｎ）｝の微分を０に設定し、簡単化すると以下のベ
クトル方程式が得られる。Ｒ ｗ＝ｒ Ｒ は、Ｌ×Ｌの自己相関マトリクスでｉ行ｊ列の要素Ri
jは次のように計算される。

Rij＝SUM｛Ｘ（ｎ−ｉ）ｘ（ｎ−ｊ）｝ ・・・（７） ここで、ｘ（ｎ）は、フィルタを適用すべき所望の戻り
信号のサンプル・データの中のｎ番目のサンプル・デー
タを表している。これらは、ｎ＝Ｌ＋ｐ−１からｎ＝Ｎ
−１までの範囲で加算される。同様にｒは、Ｌ×１の相
互相関ベクトルで、そのｉ番目の要素は方程式（７）と
同じ範囲内で次の方程式（８）で与えられる。

ri＝SUM｛ｘ（ｎ）ｘ（ｎ−ｉ）｝ （８） 最後にｗは、Ｌ×１の所望の重み付けベクトルである。
そのｉ番目の要素はwiに一致する。従って、方程式
（７）は、簡単なベクトル形式で書かれた変数Ｌに関す
るＬ個の連立方程式のシステムを表している。戻り信号
にノイズ成分が存在すると、方程式（７）の解は、明確
に求められ次のように表される。ｗ ＝Ｒ ^-1 ｒ このベクトル方程式を解く為に、周知の「LU分解法」を
用い、Ｒ ^-1を直接計算することはしない。方程式（７）
の解により所望の重み付け係数wiが求められ、本発明の
接続点検出方法の適用部分が決まる。

上述の反復方法及びブロック処理方法（自己共変方法）
は、戻り信号が複数の指数間数成分及びノイズを含んで
いる場合に用いても良い。しかし、通常の場合、戻り信
号は単一の指数間数成分及び白色ノイズを含んでいるの
で、本発明の適用手順は、分析法によって方程式（７）
の解を計算することにより大幅に簡略化し得る。即ち、
この分析法を用いれば、wiの式は、マトリクスＲを作っ
たり方程式（７）を直接解かなくても導くことが可能な
のである。この分析法により解法では、戻り信号の指数
成分及び添字ｉに対して見積減衰比ａ′の関数として重
み付け係数wiを求める。このような見積減衰比を求める
アルゴリズムは、本願出願人による米国特許出願第3476
17号の明細書に開示されている。

第4A図は、ノイズに隠れた接続点損失信号を含む典型的
な戻り信号を示すグラフである。第4B図では、零化フィ
ルタにより指数間数成分を除去した後の同じ信号を示し
ている。この第4B図のグラフでは、まだ接続点損失の信
号がノイズに隠れている。通信理論から所謂整合フィル
タ又は相関フィルタと呼ばれるFIRフィルタを用いて、
予測誤差データ列Ｅ（ｎ）のS/N（信号／雑音）比を増
加させる。接続点情報（又は信号）はノイズに隠れてい
る。整合フィルタの特性は、その名のとおり、検出した
い信号の形状（特性）に一致するように定義されるのが
普通である。しかし、本発明の方法による非線形適用処
理においては、ノイズに隠れた接続点信号の特性を正確
に知ることは不可能である。しかし、接続点信号の近似
的な特性は、予測フィルタの係数の情報及び戻り信号を
発生するレーザ・エネルギーのパルス特性から既知であ
る。従って、フィルタの特性は、接続点信号の特性に近
似的に整合している。特に、戻り信号が単一の指数間数
成分しか含んでいない場合には、相関フィルタとして矩
形又はボックスカー型の窓関数を用いても良い。実現の
費用は高くなるが、もっと良い形状のフィルタ、例えば
バートレット（Bartlett）窓を用いても良い。異なる条
件下では、別の形状の窓を用いたフィルタでも良い。接
続点信号の種々の形状（特性）への整合性と実現の費用
とを考えた場合、ボックスカー型の窓間数を採用すれば
かなり都合が良い。しかし、費用の増加を問題にしなけ
れば、相関フィルタに他の形状の窓間数を適用して更に
良好な検出精度を達成することも可能である。

相関フィルタに特性が整合し、白色ノイズに隠れた接続
点信号がその相関フィルタに供給された場合、このフィ
ルタの出力信号は、平均して接続点信号の位置で最大値
に達するという点がこの相関フィルタを用いる重要な理
由である。従って、接続点の存在を検出するには、相関
フィルタの出力信号を閾値レベルと比較すれば良い。こ
の閾値レベルは、ノイズのみの場合にはフィルタの出力
がその閾値レベルを殆んど超えず、接続点信号を含む場
合にその出力の最大値付近だけでその閾値レベルを超え
るようなレベル設定される。この閾値レベルは、接続点
を見逃す確率と通常よりも大きなノイズのピークを接続
点と間違って検出する確率との間で妥協点を探るように
調整される。ボックスカー型のフィルタを整合フィルタ
として用いた場合、予測される誤差信号の低下が約−3d
Bになるときの幅に応じてフィルタの長さが設定され
る。第4C図は、このボックスカー型フィルタと誤差信号
との相関関係を示している。第4C図において、接続点か
らの信号による誤差信号の降下量は、ノイズだけの場合
より大きくなっている。閾値レベルを適切に設定するこ
とにより、実際の接続点信号を検出出来る確率が最大に
なり、他方、間違った警告を発生する確率を所望値以下
に維持することが出来る。

予測誤差フィルタは、先ず、戻り信号の最初の部分に適
用され、その後、この予測誤差フィルタにより戻り信号
の総てが処理され、更に整合フィルタとの相関に基づい
て誤差信号が発生され、この誤差信号が閾値レベルと比
較されるのである。

第１図は、本発明の接続点検出方法の処理手順を示す流
れ図である。先ず、戻り信号のサンプル・データが足り
込まれ、記憶装置に記憶される。次に、零化フィルタの
重み付け係数が戻り信号の最初の一部分の情報から決定
され、その後、全体にその零化フィルタを適用すること
により誤差信号が発生される。この誤差信号と整合フィ
ルタとの相関関係に従ってノイズの低減された低ノイズ
誤差信号が求められる。その後、この低ノイズ誤差信号
が閾値レベルと比較され、その閾値レベルを超えると戻
り信号から接続点情報が検出される。この検出結果に応
じて、光ファイバの接続点損失の位置及び量が表示され
る。

従って、本発明の光ファイバ接続点検出方法によれば、
零化フィルタを用いて戻り信号から指数間数的減少成分
を除去し、相関フィルタを用いてノイズを低減し、その
後、閾値レベルと比較して光ファイバの接続点を検出し
ている。

以上本発明の好適実施例について説明したが、本発明は
ここに説明した実施例のみに限定されるものではなく、
本発明の要旨を逸脱することなく必要に応じて種々の変
形及び変更を実施し得ることは当業者には明らかであ
る。

［発明の効果］ 本発明によれば、戻り信号に応じて線形予測フィルタの
重み付け係数を最適に調整し、このフィルタにより戻り
信号から指数間数的減少成分を除去し、更に相関フィル
タによりノイズ成分を除去しているので、ノイズに隠れ
て検出の困難であった光ファイバの接続点に起因する信
号を確実に検出することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の光ファイバ接続点検出方法の一実施
例の処理を示す流れ図、第２図は、本発明を適用するの
に好適なOTDRのブロック図、第3A図〜第3C図は、線形予
測フィルタの構成例を示すFIRフィルタのブロック図、
第4A図〜第4C図は、本発明の方法による信号処理の経過
を示す信号波形図である。 （10）……OTDR （12）……光パルス発生器 （16）……光ファイバ （18）……光検出器 （22）……メモリ （24）……マイクロ・プロセッサ（μＰ） （26）……表示器

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０２Ｂ 6/00 6/24

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】光ファイバに光パルスを供給し、上記光フ
   ァイバからの戻り信号に応じて上記光ファイバの接続点
   を検出する方法であって、 上記戻り信号の一部分から線形予測フィルタの重み付け
   係数を設定し、 上記線形予測フィルタによって上記戻り信号から指数間
   数的減少成分を除去した誤差信号を発生し、 相関フィルタを用いて上記誤差信号のノイズ成分を低減
   した低ノイズ誤差信号を発生し、 該低ノイズ誤差信号を閾値レベルと比較し、この比較結
   果に応じて上記光ファイバの接続点を検出することを特
   徴とする光ファイバ接続点検出方法。