光ネットワーク自動化にむけた深層学習を用いた光モニタリング

谷村 崇仁  星田 剛司  汐田 一成  片山 英里  加藤 智行  渡辺 茂樹  森川 博之  

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J101-B   No.12   pp.1014-1025
発行日: 2018/12/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2018PHI0002
論文種別: 招待論文 (ポスト2020年に向けたフォトニックネットワーク論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
コヒーレント光ファイバ通信,  ディジタル信号処理,  機械学習,  光モニタリング,  深層学習,  

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あらまし: 
複雑化する光ネットワークを高効率に運用するため,運用管理の自動化が検討されている.また近年,機械学習,なかでも深層学習の技術が急速に発展し,大量の測定データから,明示的なプログラミングなしで有用な情報を取り出すことが可能となりつつある.本論文では,光ネットワーク内に設置されたディジタルコヒーレント受信器を用いて光信号波形をデータセットに変換し,これを深層学習の訓練データとすることで,手動での特徴量抽出なしで,データからネットワークの運用管理に有用な抽象化された情報を取り出す枠組みを示す.具体例として,畳み込み深層ニューラルネットワークを用いた光信号対雑音比の推定について,実験的に検証した結果を示す.