JP3335574B2 - Optical pulse test method - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、分岐型光線路で光
分岐器よりも加入者側に位置する光線路（光ファイバ）
の保守、例えば、光ファイバケーブルを切断して接続替
えを行う際の心線対照に用いて好適な光パルス試験方法
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an optical line (optical fiber) which is a branch type optical line and which is located closer to a subscriber than an optical splitter.
The present invention relates to an optical pulse test method suitable for maintenance of the optical fiber cable, for example, when the optical fiber cable is cut and the connection is changed.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、光パルス試験器（以下、ＯＴ
ＤＲと記す）を用いて分岐型光線路特性を測定する光パ
ルス試験方法が知られている。この光パルス試験方法で
は、ＯＴＤＲから出力される光パルスが光分岐器で複数
に分波され、これら分波光が光分岐器よりも加入者側に
位置する各光心線および光フィルタ型反射器から散乱光
および反射光としてＯＴＤＲ受光部に戻る。したがっ
て、このＯＴＤＲ受光部が検出するＯＴＤＲ波形には光
線路の分岐数だけ光フィルタ型反射器による反射波形が
観測される。そして、これら反射波形に基づき、各反射
光のピークレベルが光フィルタ型反射器による反射光の
ピークレベルとなり、反射光のピークレベルに対応する
位置が光フィルタ型反射器の位置になる。2. Description of the Related Art Conventionally, an optical pulse tester (hereinafter referred to as OT)
There is known an optical pulse test method for measuring the characteristics of a branched optical line by using DR. In this optical pulse test method, an optical pulse output from the OTDR is split into a plurality of optical pulses by an optical splitter, and the split light is split into optical fibers and optical filter-type reflectors located on the subscriber side of the optical splitter. Returns to the OTDR light receiving section as scattered light and reflected light. Therefore, in the OTDR waveform detected by the OTDR light receiving unit, the reflection waveform by the optical filter type reflector is observed for the number of branches of the optical line. Then, based on these reflection waveforms, the peak level of each reflected light becomes the peak level of the reflected light by the optical filter type reflector, and the position corresponding to the peak level of the reflected light becomes the position of the optical filter type reflector.

【０００３】さて、分岐型光線路において、光分岐器よ
りも加入者側に位置する各光線路と伝送装置間の故障切
り分けは、光線路敷設の際に、ＯＴＤＲを用いて各光フ
ィルタ型反射器の位置情報および反射光ピークレベルを
測定して得た結果をデータベース化しておいたものと、
光伝送システムの故障発生時に測定した結果とを比較し
て行う。つまり、該当する光ファイバ心線の光フィルタ
型反射器の位置に対応した反射光ピークレベルに変化が
あれば、その心線に対応する光線路に故障が生じている
と判定でき、これにより故障切り分けを行う。なお、こ
うした技術の詳細については、例えば、「富田 et a
l、”光線路試験システムの将来目標と要素技術”、電
子情報通信学会、信学技報、ＯＣＳ９７−２５、１９９
７−０７」に開示されている。[0003] In the branch type optical line, the fault isolation between each optical line located closer to the subscriber side than the optical branching device and the transmission device is performed by using an OTDR at the time of laying the optical line. A database of the results obtained by measuring the position information of the detector and the peak level of the reflected light, and
The comparison is performed with the result measured when a failure occurs in the optical transmission system. In other words, if there is a change in the reflected light peak level corresponding to the position of the optical filter type reflector of the corresponding optical fiber core, it can be determined that a failure has occurred in the optical line corresponding to the core, and thereby the failure has occurred. Perform carving. For details of these technologies, see, for example, “Tomita et a
l, “Future goals and elemental technologies for optical line test systems”, IEICE, IEICE Technical Report, OCS 97-25, 199
7-07 ".

【０００４】また、上記の光線路の心線対照を行う場合
も、正常な状態時の各光フィルタ型反射器の位置情報お
よび反射光ピークレベルをデータベースとして蓄積して
おき、該当する光ファイバ心線に対し、心線対照治具に
より曲げ損失を与えた時の、各光フィルタ型反射器の位
置情報および反射光ピークレベルと比較する。比較の結
果、該当心線の光フィルタ型反射器の位置に対応した反
射光ピークレベルに変化がある場合には該当心線である
と判定し、一方、変化が無い場合には該当心線でないと
判定していた。なお、この種の技術ついては、例えば、
特願平４−２００５６２３号明細書に開示されている。[0004] Also, when the above-mentioned optical fiber core is compared, the position information and the reflected light peak level of each optical filter type reflector in a normal state are stored as a database, and the corresponding optical fiber core is stored. The line information is compared with the position information of each optical filter type reflector and the reflected light peak level when bending loss is given to the line by the core wire contrast jig. As a result of the comparison, when there is a change in the reflected light peak level corresponding to the position of the optical filter type reflector of the corresponding core, the corresponding core is determined, and when there is no change, the corresponding core is not the corresponding core. Was determined. For this type of technology, for example,
It is disclosed in Japanese Patent Application No. 4-2005623.

【０００５】[0005]

【発明が解決しようとする課題】さて、上述した従来の
光パルス試験方法では、ＯＴＤＲから出力される光パル
スにはパルス幅が存在する為、光パルス幅を十分狭くし
ても、各光線路に設置されている光フィルタ型反射器か
らＯＴＤＲ受光部へ反射光が戻ってくるので、ＯＴＤＲ
波形には複数の光フィルタ型反射器による反射光が重な
り合って測定される場合があり、このような場合には各
光線路における光フィルタ型反射器の位置および反射ピ
ークレベルの算出が非常に困難となる。そこで、分岐型
光線路において故障切り分けや心線対照を行う場合に
は、光分岐器よりも加入者側に位置する光線路の線路長
差が、各々の光フィルタ型反射器で発生する反射光と重
なり合わないように、光線路長を設定して光フィルタ型
反射器を設置しなければならなかった。この時の、必要
な光線路長差を切り分け分解能と呼ぶ。In the above-described conventional optical pulse test method, the optical pulse output from the OTDR has a pulse width. The reflected light returns from the optical filter type reflector installed in the OTDR light receiving section to the OTDR
In some cases, the reflected light from a plurality of optical filter-type reflectors is superimposed on the waveform, and in such a case, it is very difficult to calculate the position of the optical filter-type reflector and the reflection peak level in each optical path. Becomes Therefore, when performing fault isolation or core line contrast in the branch optical line, the line length difference of the optical line located closer to the subscriber than the optical branch unit is caused by the reflected light generated by each optical filter type reflector. It was necessary to set an optical line length and install an optical filter type reflector so that it did not overlap. The necessary optical line length difference at this time is referred to as a division resolution.

【０００６】ところが、上記のように、光線路に切り分
け分解能以上の線路長差を持たせる設定がなされている
場合でも、光ファイバケーブル内のテープ光心線のたる
みや、各テープ光心線の余長分の違いによって、ＯＴＤ
Ｒの切り分け分解能よりも各光心線の線路長差が小さく
なってしまう場合があり、光フィルタ型反射器の位置お
よび反射光ピークレベルの算出が困難になるという問題
がある。However, as described above, even when the optical line is set so as to have a line length difference greater than the resolution of division, the slack of the tape core in the optical fiber cable and the slack of each tape core are not satisfied. OTD depends on extra length
In some cases, the line length difference between the optical fibers may be smaller than the resolution for separating R, and there is a problem that it is difficult to calculate the position of the optical filter type reflector and the reflected light peak level.

【０００７】本発明は、このような事情に鑑みてなされ
たもので、光分岐器よりも加入者側に位置する各光線路
の線路長がほぼ等しく、線路長差がＯＴＤＲの切り分け
分解能よりも短い場合においても、高精度に各光フィル
タ反射器の位置および反射ピークレベルを計測すること
ができる光パルス試験方法を提供することを目的として
いる。The present invention has been made in view of such circumstances, and the line length of each optical line located closer to the subscriber than the optical branching device is substantially equal, and the line length difference is larger than the OTDR separation resolution. It is an object of the present invention to provide an optical pulse test method capable of measuring the position of each optical filter reflector and the reflection peak level with high accuracy even in a short case.

【０００８】[0008]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、光パルス試験器（ＯＴＤＲ）を用い
て、光線路の途中に光分岐器を有し、この光分岐器より
も加入者側に設けられた各光受信器の直前に、光パルス
試験器から出力される試験波長の光パルスのみを反射す
る光フィルタ型反射器を設置した各光線路の距離および
光強度からなる光学特性を測定し、その測定データから
光フィルタ型反射器の位置および反射レベル等を求めて
表示する光パルス試験方法において、複数の光フィルタ
型反射器からの反射光が重なり合って測定されたＯＴＤ
Ｒ波形の受光レベルを正規化した値を入力とし、各心線
の光フィルタ型反射器の位置および各光フィルタ型反射
器からの反射光のピークレベルを算出するニューラルネ
ットワークＮＮを用いたＯＴＤＲ波形処理を行うことを
特徴とする。本発明では、ニューラルネットワークＮＮ
を用いたことにより、光分岐器よりも加入者側に位置す
る各光線路の線路長がほぼ等しい分岐型光線路におけ
る、各光心線の終端に設置された光フィルタ型反射器の
位置および反射光のピークレベルが高精度に算出され
る。また、本発明は、前記正規化を行う前に、測定され
た前記ＯＴＤＲ波形の重なり合った反射波形データ列
と、個々の反射のピークレベルとを求めるピークレベル
処理を含むことを特徴とする。また、本発明は、前記正
規化が、前記反射波形データ列及び前記個々の反射のピ
ークレベルに対して行うことを特徴とする。また、本発
明は、前記ＯＴＤＲ波形処理が、正規化された前記反射
波形データを前記ニューラルネットワークＮＮの入力デ
ータとし、正規化された前記個々の反射のピークレベル
を前記ニューラルネットワークＮＮの教師信号とする処
理を含むことを特徴とする。また、本発明は、前記ＯＴ
ＤＲ波形処理が、前記各光線路の長さの差及び各反射の
ピークレベルを変化させて前記測定を繰り返し、学習用
データセットと汎用評価用データセットに分類する処理
を含むことを特徴とする。また、本発明は、前記ＯＴＤ
Ｒ波形処理が、前記学習用データセットを用いて前記ニ
ューラルネットワークＮＮの学習を行い、入力層ユニッ
ト間の結合係数及びオフセットを修正し、前記教師信号
と出力との誤差が十分小さくなるまで学習を繰り返す処
理を含むことを特徴とする。また、本発明は、前記ＯＴ
ＤＲ波形処理が、前記汎用評価用データセットの反射波
形、正規化した前記反射波形データ列を学習済みの前記
ニューラルネットワークＮＮに入力し、重なり合った反
射のそれぞれの反射光のピークレベルを算出する処理を
含むことを特徴とする。また、本発明は、前記ＯＴＤＲ
波形処理が、前記反射光のピークレベルと前記教師信号
との誤差を求め前記光線路の長さの差毎に前記ニューラ
ルネットワークの評価を行う処理を含むことを特徴とす
る。In order to achieve the above object, according to the present invention, an optical pulse tester (OTDR) is used to have an optical splitter in the middle of an optical line, and to add to the optical splitter. Just before each optical receiver provided on the user side, an optical filter consisting of an optical filter type reflector that reflects only the optical pulse of the test wavelength output from the optical pulse tester is installed. In an optical pulse test method for measuring characteristics and obtaining and displaying the position and reflection level of an optical filter type reflector from the measured data, an OTD measured by overlapping reflected light from a plurality of optical filter type reflectors
An OTDR waveform using a neural network NN that receives as input a value obtained by normalizing the light receiving level of the R waveform and calculates the position of the optical filter type reflector at each core and the peak level of the reflected light from each optical filter type reflector Processing is performed. In the present invention, the neural network NN
By using the above, the position of the optical filter type reflector installed at the end of each optical fiber in the branch type optical line where the line length of each optical line located closer to the subscriber side than the optical splitter is almost equal The peak level of the reflected light is calculated with high accuracy. Further, the present invention is characterized in that before performing the normalization, a peak level process for obtaining a reflected waveform data sequence of the measured OTDR waveforms and a peak level of each reflection is included. Further, the present invention is characterized in that the normalization is performed on the reflection waveform data sequence and the peak level of each individual reflection. Further, in the present invention, the OTDR waveform processing may use the normalized reflection waveform data as input data of the neural network NN, and use the normalized peak level of each reflection as a teacher signal of the neural network NN. It is characterized by including the process of performing. Further, the present invention provides the OT
The DR waveform processing includes a process of changing the length difference of each optical line and the peak level of each reflection, repeating the measurement, and classifying the measurement into a learning data set and a general-purpose evaluation data set. . Further, the present invention relates to the OTD
R waveform processing learns the neural network NN using the learning data set, corrects coupling coefficients and offsets between input layer units, and performs learning until the error between the teacher signal and the output becomes sufficiently small. It is characterized by including a repeating process. Further, the present invention provides the OT
DR waveform processing is a process of inputting the reflected waveform of the general-purpose evaluation data set and the normalized reflected waveform data sequence to the learned neural network NN, and calculating the peak level of each reflected light of the overlapping reflection. It is characterized by including. Further, the present invention provides the OTDR
The waveform processing includes a process of obtaining an error between the peak level of the reflected light and the teacher signal and evaluating the neural network for each difference in the length of the optical path.

【０００９】[0009]

【発明の実施の形態】以下では、本発明の実施の形態で
ある光パルス試験システムを実施例とし、図面を参照し
て説明する。 （１）システム構成 図１は、本発明の一実施例による光パルス試験システム
の構成を示すブロック図である。この図において、１は
光パルス試験器（以下、ＯＴＤＲと記す）、２は光線
路、２−１〜２−ｎは光分岐器７よりも加入者側に位置
する光線路である。３−１〜３−ｎはそれぞれ光可変減
衰器、４−１〜４−ｎはそれぞれ光フィルタ型反射器で
ある。５はＯＴＤＲ１および光可変減衰器３−１〜３−
ｎを制御する制御部、６はこの制御部５の出力に応じて
各光フィルタ反射器の位置および反射ピークレベルを自
動解析するデータ処理部である。光分岐器７は、光線路
２を光可変減衰器３−１〜３−ｎに対応してそれぞれ分
岐する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an optical pulse test system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. (1) System Configuration FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an optical pulse test system according to one embodiment of the present invention. In this figure, 1 is an optical pulse tester (hereinafter referred to as OTDR), 2 is an optical line, and 2-1 to 2-n are optical lines located closer to the subscriber than the optical splitter 7. Reference numerals 3-1 to 3-n denote variable optical attenuators, and reference numerals 4-1 to 4-n denote optical filter-type reflectors. 5 is an OTDR 1 and an optical variable attenuator 3-1 to 3-
and a data processing unit 6 for automatically analyzing the position of each optical filter reflector and the reflection peak level according to the output of the control unit 5. The optical splitter 7 splits the optical line 2 corresponding to the optical variable attenuators 3-1 to 3-n.

【００１０】（２）光パルス試験の原理 次に、本発明の要旨にかかわる技術を説明する前に、光
パルス試験の原理について述べておく。一般に、光ファ
イバに光を入射すると、光ファイバの途中から入射端側
へ戻る光があり、その成分としてはコネクタ接続点や光
フィルタ型反射器におけるフレネル反射光、光ファイバ
中で起こるレイリー散乱光の一部が入射端側へ戻る後方
散乱光などが挙げられる。(2) Principle of Optical Pulse Test Next, the principle of the optical pulse test will be described before describing the technology according to the gist of the present invention. In general, when light enters an optical fiber, there is light returning from the middle of the optical fiber to the incident end side, and the components are Fresnel reflected light at the connector connection point or optical filter reflector, Rayleigh scattered light generated in the optical fiber Backscattered light whose part returns to the incident end side.

【００１１】光ファイバ中で発生した後方散乱光やフレ
ネル反射光は、ＯＴＤＲ１から各発生位置の距離に比例
した時間後に入射端側に戻る。戻った光はＯＴＤＲ１側
の受光素子にて光信号から電気信号に変換され、これが
波形として検出される。なお、本実施例では、以降の説
明において、ＯＴＤＲ１が受光した受光電力を対数変換
してデシベル表示する受光レベルを縦軸、ＯＴＤＲ１か
らの距離を横軸としてグラフ表示する。The backscattered light or Fresnel reflected light generated in the optical fiber returns to the incident end after a time proportional to the distance from the OTDR 1 to each generating position. The returned light is converted from an optical signal to an electric signal by the light receiving element on the OTDR1 side, and this is detected as a waveform. In the present embodiment, in the following description, the received light power received by the OTDR 1 is logarithmically converted to logarithm and the received light level for decibel display is plotted on the vertical axis, and the distance from the OTDR 1 is displayed on the horizontal axis.

【００１２】光線路の途中に光分岐器７が設置されてい
る場合、分岐器７以降の複数の光心線２−１〜２−ｎに
対応してそれぞれ設置される光フィルタ型反射器４−１
〜４−ｎから、それぞれ光パルスが反射されるので、図
２に図示する一例のように、測定されるＯＴＤＲ波形
（受光素子出力）は複数の反射波形が含まれる。ＯＴＤ
Ｒ１から光フィルタ型反射器４−１〜４−ｎまでの距離
をそれぞれＬ１，Ｌ２，Ｌ３，…，Ｌｎ（Ｌ１＜Ｌ２＜
…＜Ｌｎ）とすると、光フィルタ型反射器４−１〜４−
ｎに各々対応する反射波形Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆｎが、距
離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，…，Ｌｎの位置で測定される。こ
れにより、例えば、反射波形ＦｎはＯＴＤＲ１からの距
離がｎ番目に長い光線路に設置される光フィルタ型反射
器４−ｎの反射であることが判るようになっている。When the optical splitter 7 is installed in the middle of the optical line, the optical filter type reflectors 4 installed corresponding to the plurality of optical cores 2-1 to 2-n after the splitter 7 are provided. -1
Since the light pulses are reflected from .about.4-n, the measured OTDR waveform (light-receiving element output) includes a plurality of reflected waveforms, as in the example shown in FIG. OTD
L1, L2, L3,..., Ln (L1 <L2 <
.. <Ln), the optical filter type reflectors 4-1 to 4-
, Fn respectively corresponding to n are measured at the positions of the distances L1, L2, L3,..., Ln. Thereby, for example, it can be understood that the reflection waveform Fn is a reflection of the optical filter-type reflector 4-n installed on the optical path having the n-th longest distance from the OTDR1.

【００１３】ここで、光分岐器７よりも加入者側に位置
する任意の２つの光線路長の差をＤＥＦとし、各光線路
の長さの差ＤＥＦ１−２，ＤＥＦ１−３，…，ＤＥＦ１
−ｎ，ＤＥＦ２−３，ＤＥＦ２−４，…，ＤＥＦ２−
ｎ，…，ＤＥＦ（ｎ−１）−ｎを、 とする。Here, the difference between the lengths of any two optical lines located closer to the subscriber than the optical branching device 7 is defined as DEF, and the differences DEF1-2, DEF1-3,.
-N, DEF2-3, DEF2-4, ..., DEF2-
n, ..., DEF (n-1) -n And

【００１４】さて、Ｌ１，Ｌ２，…，Ｌｎがほぼ等し
く、かつ光線路長差ＤＥＦ１−２〜ＤＥＦ（ｎ−１）−
ｎがＯＴＤＲ１の切り分け分解能よりも短くなってしま
う場合、ＯＴＤＲ１で測定される反射波形は互いに重な
り合ってしまう。そこで、本発明ではこうした状況であ
っても、高精度に各光フィルタ反射器の位置および反射
ピークレベルを計測し得るようにしたものであり、具体
的には以下に示す手順に基づき、データ処理部６が自動
解析する。.., Ln are substantially equal, and the optical line length differences DEF1-2 to DEF (n-1) −
If n is shorter than the resolution of OTDR1, the reflected waveforms measured by OTDR1 overlap each other. Therefore, in the present invention, even in such a situation, the position and the reflection peak level of each optical filter reflector can be measured with high accuracy. Specifically, data processing is performed based on the following procedure. The unit 6 performs automatic analysis.

【００１５】（３）光パルス試験の手順 次に、図３を参照して本実施例による光パルス試験の手
順について説明する。まず、ステップＳＡ１に進み、光
パスル試験を行い、重なり合った反射波形データ列Ｐｉ
と、個々の反射ピークレベルＲａ，Ｒｂとを測定し、続
くステップＳＡ２では測定した反射波形データ列Ｐｉお
よび個々の反射ピークレベルＲａ，Ｒｂを正規化する。
このステップＳＡ１，ＳＡ２の内容をより具体的に説明
する。図１に図示したように、光分岐器７以降の光線路
２−１，２−２，…２−ｎの内、任意の２つの光線路を
選択し、それ以外の光線路に設置されている光可変減衰
器３の減衰量を十分に大きくしておき、反射を減衰させ
ると、２つの反射のみが重なり合った波形が測定され
る。(3) Procedure of Optical Pulse Test Next, the procedure of the optical pulse test according to the present embodiment will be described with reference to FIG. First, the process proceeds to Step SA1, where an optical pulse test is performed, and an overlapped reflected waveform data string Pi is overlapped.
And the individual reflection peak levels Ra and Rb are measured. In the subsequent step SA2, the measured reflection waveform data sequence Pi and the individual reflection peak levels Ra and Rb are normalized.
The contents of steps SA1 and SA2 will be described more specifically. As shown in FIG. 1, any two optical lines are selected from the optical lines 2-1, 2-2,... When the attenuation of the variable optical attenuator 3 is sufficiently increased and the reflection is attenuated, a waveform in which only two reflections overlap is measured.

【００１６】例えば、Ｌ１とＬ２との光線路長差ＤＥＦ
１−２が切り分け分解能より短い時、それらの光線路以
外に設置されている光可変減衰器３の減衰量を十分に大
きくすると、図４に図示する通り、重なり合った反射波
形ｃが得られる。ここで、ａ，ｂはそれぞれの光線路か
らの単独の反射波形を表わしており、反射波形ａ，ｂの
ピーク間の距離は各光線路長差ＤＥＦ１−２に相当す
る。また、反射光ａ，ｂのピークレベルをそれぞれＲ
ａ，Ｒｂとすると、一方の光線路に設置されている光可
変減衰器３の減衰量を十分に大きくすることで、このレ
ベルＲａ，Ｒｂは個別に測定可能となる。For example, the optical line length difference DEF between L1 and L2
When 1-2 is shorter than the division resolution, if the attenuation of the variable optical attenuator 3 installed in other than those optical lines is made sufficiently large, an overlapping reflected waveform c is obtained as shown in FIG. Here, a and b represent a single reflected waveform from each optical line, and the distance between the peaks of the reflected waveforms a and b corresponds to each optical line length difference DEF1-2. Also, the peak levels of the reflected lights a and b are set to R
Assuming that a and Rb are sufficient, the levels Ra and Rb can be measured individually by sufficiently increasing the attenuation of the variable optical attenuator 3 installed on one optical line.

【００１７】本実施例に用いるＯＴＤＲ１の距離分解能
は１ｍ、光パルス幅は２０ｎｓ、波長は１．５５μｍで
ある。測定により得られた反射波形は、図５に示すよう
に、１ｍ間隔の離散的な数値、つまり、受光レベル（ｄ
Ｂ）で表わされる。上述したステップＳＡ１では、この
反射波形を中心とした３０ポイントを切出し、それらポ
イントにおける受光レベルＰｉ（ｉ＝１〜３０）とし、
さらに重なり合った反射波形の個々の反射波形のピーク
レベルをＲａ，Ｒｂとする。次に、上記ステップＳＡ２
にて述べた正規化を行う。これは、測定した反射波形の
受光レベルＰｉと、各反射波形ピークレベルＲａ，Ｒｂ
を、４５ｄＢの時に「１」、３５ｄＢの時に「０」とな
るよう、各値を正規化させる。そして、正規化された受
光レベルＰｉをＰＮｉ（ｉ＝１〜３０）に、正規化され
た各反射波形ピークレベルＲａ，ＲｂをＲＮａ，ＲＮｂ
とする。なお、この正規化において、各測定値Ｐｉ，Ｒ
ａ，Ｒｂが３５ｄＢ以下の場合にはそれぞれ「０」とす
る。The OTDR 1 used in this embodiment has a distance resolution of 1 m, an optical pulse width of 20 ns, and a wavelength of 1.55 μm. As shown in FIG. 5, the reflected waveform obtained by the measurement is a discrete numerical value at 1 m intervals, that is, the light receiving level (d
B). In step SA1 described above, 30 points around the reflected waveform are cut out, and the light receiving levels Pi (i = 1 to 30) at those points are set.
Further, the peak levels of the individual reflection waveforms of the overlapping reflection waveforms are defined as Ra and Rb. Next, the above step SA2
Perform the normalization described in. This is because the light receiving level Pi of the measured reflected waveform and the peak levels Ra and Rb of each reflected waveform are obtained.
Are normalized to be “1” at 45 dB and “0” at 35 dB. Then, the normalized light receiving level Pi is set to PNi (i = 1 to 30), and the normalized reflection waveform peak levels Ra and Rb are set to RNa and RNb.
And In this normalization, each measured value Pi, R
When a and Rb are 35 dB or less, each is set to “0”.

【００１８】次いで、ステップＳＡ３（図３参照）に進
むと、正規化された受光レベルＰＮｉをニューラルネッ
トワークＮＮの入力データとし、重なり合った反射波形
のそれぞれの反射のピークレベルを正規化したＲＮａ，
ＲＮｂを、ニューラルネットワークＮＮの出力の教師信
号とする。そして、ステップＳＡ４では、光分岐器７以
降の光線路２−１〜２−ｎの光線路長差ＤＥＦが２，
３，４，５，…，１５ｍの計１２種となるように設定し
ておき、単独の反射ａ，ｂのそれぞれのピークレベルを
３５ｄＢ〜４５ｄＢに変化させながら、１つの光線路長
差ＤＥＦに対して１２１個の波形を測定する。従って、
都合１２種×１２１個のデータセットが得られる。これ
らデータセットの内、光線路長差ＤＥＦが２ｍ，４ｍ，
６ｍ，７ｍ，９ｍ，１１ｍ，１３ｍ，１５ｍの場合にお
ける、８種×１２１個のデータセットをニューラルネッ
トワークＮＮの学習用データとして用い、光線路長差Ｄ
ＥＦが３ｍ，５ｍ，８ｍ，１２ｍの場合における、４種
×１２１個のデータセットをニューラルネットワークＮ
Ｎの汎用評価用データとして用いる。Next, when the process proceeds to step SA3 (see FIG. 3), the normalized light receiving level PNi is used as input data of the neural network NN, and RNa, which is the normalized peak level of each reflection of the overlapping reflected waveforms, is used.
RNb is used as a teacher signal output from the neural network NN. In step SA4, the optical line length difference DEF of the optical lines 2-1 to 2-n after the optical branching device 7 is 2,
3, 4, 5, ..., 15 m are set in total, and one optical line length difference DEF is changed while changing the peak level of each of the single reflections a and b from 35 dB to 45 dB. On the other hand, 121 waveforms are measured. Therefore,
For convenience 12 data sets of 121 data sets are obtained. Of these data sets, the optical line length difference DEF is 2m, 4m,
In the case of 6 m, 7 m, 9 m, 11 m, 13 m, and 15 m, 8 kinds × 121 data sets are used as learning data of the neural network NN, and the optical line length difference D
When the EF is 3m, 5m, 8m, and 12m, 4 types x 121 data sets are stored in the neural network N.
It is used as N general-purpose evaluation data.

【００１９】ここで、本実施例で用いるニューラルネッ
トワークＮＮの構成と、このニューラルネットワークＮ
Ｎを用いて重なり合った反射光のそれぞれのピークレベ
ルを算出する手順とについて説明する。まず、図６はニ
ューラルネットワークＮＮの構成を示す模式図である。
この図にニューラルネットワークＮＮは、入力層のユニ
ット数を「３０」、中間層のユニット数を「７０」およ
び出力層のユニット数を「２」とした３層階層型ニュー
ラルネットワークであり、その学習アルゴリズムには誤
差逆伝搬法を用いる。こうしたニューラルネットワーク
ＮＮの入力を、前述した正規化データ列ＰＮｉ（ｉ＝１
〜３０）とし、出力をＯｋ（ｋ＝１，２）とする。ま
た、重なり合った反射波形のそれぞれの反射のピークレ
ベを正規化したＲＮａ，ＲＮｂを、Ｔ１＝ＲＮａ，Ｔ２
＝ＲＮｂとし、Ｔｋ（ｋ＝１，２）を出力Ｏｋの教師信
号とする。Here, the configuration of the neural network NN used in this embodiment and the neural network N
The procedure for calculating the peak level of each of the overlapping reflected lights using N will be described. First, FIG. 6 is a schematic diagram showing a configuration of the neural network NN.
In this figure, the neural network NN is a three-layer hierarchical neural network in which the number of units in the input layer is "30", the number of units in the intermediate layer is "70", and the number of units in the output layer is "2". The error backpropagation method is used for the algorithm. The input of the neural network NN is input to the above-described normalized data sequence PNi (i = 1
To 30) and the output is Ok (k = 1, 2). Further, RNa and RNb obtained by normalizing the peak levels of the respective reflections of the overlapping reflection waveforms are represented by T1 = RNa, T2
= RNb, and Tk (k = 1, 2) is used as the teacher signal of the output Ok.

【００２０】さて、このような構成によるニューラルネ
ットワークＮＮに、学習用データとして、光線路長差Ｄ
ＥＦが２ｍ，４ｍ，６ｍ，７ｍ，９ｍ，１１ｍ，１３
ｍ，１５ｍの場合における、８種×１２１個のデータセ
ットを入力して、ユニット間の結合係数およびオフセッ
トを修正し、教師信号Ｔｋとの出力誤差が十分小さくな
るまで学習を繰り返す（ステップＳＡ４）。ここで、ニ
ューラルネットワークＮＮの計算方法について簡単に説
明するが、その詳細については、例えば”中野他著、
「ニューロコンピュータの基礎」、コロナ社、１９９０
年”等を参考されたい。Now, in the neural network NN having such a configuration, as the learning data, the optical line length difference D
EF is 2m, 4m, 6m, 7m, 9m, 11m, 13
In the case of m and 15 m, 8 kinds × 121 data sets are input, the coupling coefficient and offset between units are corrected, and learning is repeated until the output error from the teacher signal Tk becomes sufficiently small (step SA4). . Here, the calculation method of the neural network NN will be briefly described. For details, see, for example, "Nakano et al.,
"Basics of Neurocomputer", Corona, 1990
Please refer to the year.

【００２１】入力層ユニットの入出力関係は線形であ
り、中間層と出力層のユニットはシグモイド関数で定義
される入出力関係を持つ。次式（１）にシグモイド関数
ｆ（ｐ）の定義を示す。 ｆ（ｐ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−２ｐ／ｕ０）） …（１） 但し、ｐはシグモイド関数の入力、ｕ０はシグモイド関
数の形状を決定するパラメータである。入力層ユニット
の出力をＰＮｉとすると、ニューラルネットワークＮＮ
の中間層ユニットｊ（ｊ＝１，２，…，７０）の出力Ｈ
ｊは次式（２）で表わされる。The input / output relationship of the input layer unit is linear, and the units of the intermediate layer and the output layer have an input / output relationship defined by a sigmoid function. The following equation (1) shows the definition of the sigmoid function f (p). f (p) = 1 / (1 + exp (-2p / u0)) (1) where p is an input of a sigmoid function, and u0 is a parameter for determining a shape of the sigmoid function. Assuming that the output of the input layer unit is PNi, the neural network NN
H of the intermediate layer unit j (j = 1, 2,..., 70)
j is represented by the following equation (2).

【００２２】[0022]

【数１】 (Equation 1)

【００２３】なお、この（２）式において、Ｗｊｉは入
力層と中間層との結合係数を、φｊは中間層のオフセッ
トを、Σはｉについての和をそれぞれ表わしている。ま
た、出力層ユニットｋの出力Ｏｋは次式（３）で表わさ
れる。In the equation (2), Wji represents the coupling coefficient between the input layer and the intermediate layer, φj represents the offset of the intermediate layer, and Σ represents the sum of i. The output Ok of the output layer unit k is expressed by the following equation (3).

【００２４】[0024]

【数２】 (Equation 2)

【００２５】なお、この（３）式において、Ｖｋｊは中
間層と出力層との結合係数を、ξｋは出力層のオフセッ
トを、Σはｉについての和をそれぞれ表わしている。さ
て、このような関係を有するニューラルネットワークＮ
Ｎの学習時においては、出力値Ｏｋと教師信号Ｔｋとか
ら上述した結合係数Ｗｊｉ，Ｖｋｊおよびオフセットφ
ｊ，ξｋが変更される。以下、変更の方法について記
す。まず、出力値Ｏｋと教師信号Ｔｋとの間の誤差δｋ
を次式（４）に基づき算出する。 δｋ＝（Ｏｋ−Ｔｋ）・Ｏｋ・（１−Ｏｋ） …（４） 次に、誤差δｋと、中間層と出力層の結合係数Ｖｋｊ
と、中間層出力Ｈｊとに基づき、中間層ユニットに繋が
る結合係数と中間層ユニットのオフセットに対する誤差
σｊを次式（５）に基づき算出する。In the equation (3), Vkj represents the coupling coefficient between the intermediate layer and the output layer, ξk represents the offset of the output layer, and Σ represents the sum of i. Now, the neural network N having such a relationship
At the time of learning N, the coupling coefficients Wji and Vkj and the offset φ are calculated from the output value Ok and the teacher signal Tk.
j and ξk are changed. The following describes the method of change. First, an error δk between the output value Ok and the teacher signal Tk
Is calculated based on the following equation (4). δk = (Ok−Tk) · Ok · (1−Ok) (4) Next, the error δk and the coupling coefficient Vkj between the intermediate layer and the output layer
Then, an error σj with respect to the coupling coefficient connected to the intermediate layer unit and the offset of the intermediate layer unit is calculated based on the following equation (5) based on the intermediate layer output Hj.

【００２６】[0026]

【数３】 (Equation 3)

【００２７】次いで、出力層ユニットｋの誤差δｋと、
中間層ユニットｊの出力Ｈｊと、定数εとの積を加算す
ることによって、中間層ユニットｊから出力層ユニット
ｋに繋がる結合係数Ｖｋｊを、誤差δｋと定数ηとの積
を加算することで出力層ユニットｋのオフセットξｋを
修正する。すなわち、次式（６），（７）を算出する。 Ｖｋｊ＝Ｖｋｊ＋ε・δｋ・Ｈｊ …（６） ξｋ＝ξｋ＋η・δｋ …（７） また、中間層ユニットｊでの誤差σｊと、入力層ユニッ
トｉの出力ＰＮｊと、定数εとの積を加算することで、
入力層ユニットｉから中間層ユニットｊにつながる結合
係数Ｗｉｊを、誤差σｊと定数ηとの積を加算すること
で中間層ユニットｊのオフセットφｊを修正する。すな
わち、次式（８），（９）を算出する。 Ｗｉｊ＝Ｗｉｊ＋ε・σｊ・ＰＮｉ …（８） φｊ＝φｊ＋η・σｊ …（９） こうして、結合係数Ｗｉｊ，Ｖｋｊ、オフセットξｋ，
φｊを修正しつつ、教師信号Ｔｋとニューラルネットワ
ークＮＮの出力Ｏｋとの差が十分に小さくなるまでニュ
ーラルネットワークＮＮを学習させる（ステップＳＡ
５）。Next, an error δk of the output layer unit k,
By adding the product of the output Hj of the middle layer unit j and the constant ε, a coupling coefficient Vkj connected from the middle layer unit j to the output layer unit k is output by adding the product of the error δk and the constant η. Correct the offset Δk of the layer unit k. That is, the following equations (6) and (7) are calculated. Vkj = Vkj + ε · δk · Hj (6) ξk = ξk + η · δk (7) Further, the product of the error σj in the intermediate layer unit j, the output PNj of the input layer unit i, and the constant ε is added. so,
The offset φj of the intermediate layer unit j is corrected by adding the product of the error σj and the constant η to the coupling coefficient Wij connected from the input layer unit i to the intermediate layer unit j. That is, the following equations (8) and (9) are calculated. Wij = Wij + ε · σj · PNi (8) φj = φj + η · σj (9) Thus, the coupling coefficients Wij, Vkj, and the offset ξk,
While correcting φj, the neural network NN is trained until the difference between the teacher signal Tk and the output Ok of the neural network NN becomes sufficiently small (step SA).
5).

【００２８】以上のようにして学習用データセットを用
いたニューラルネットワークＮＮの学習が完了すると、
ステップＳＡ６（図３参照）に処理を進め、汎用評価用
データである正規化データ列ＰＮｉをニューラルネット
ワークＮＮに入力して出力Ｏｋを算出し、続くステップ
ＳＡ７では算出されたネットワークＮＮの出力Ｏｋと教
師信号Ｔｋとの誤差を求め、光線路長差ＤＥＦ毎にネッ
トワークＮＮを評価する。以下、これらステップＳＡ
６，ＳＡ７の処理について詳述する。When learning of the neural network NN using the learning data set is completed as described above,
The process proceeds to step SA6 (see FIG. 3), inputs the normalized data sequence PNi, which is general-purpose evaluation data, to the neural network NN and calculates the output Ok. In the subsequent step SA7, the output Ok and the calculated output Ok of the network NN are calculated. An error from the teacher signal Tk is obtained, and the network NN is evaluated for each optical line length difference DEF. Hereinafter, these steps SA
6, SA7 will be described in detail.

【００２９】すなわち、汎用評価用データである、光フ
ィルタ型反射器からの反射波形を正規化した正規化デー
タ列ＰＮｉを、学習済みのニューラルネットワークＮＮ
に入力し、重なり合った反射のそれぞれの反射光のピー
クレベルＯｋを算出する。なお、汎用評価用データは、
前述した通り、光線路長差ＤＥＦ＝３，５，８，１２の
各場合の４種×１２１個のデータセットである。ニュー
ラルネットワークＮＮの出力Ｏｋと個々の反射のピーク
レベルを正規化した教師信号Ｔｋとの誤差の一例を図７
に示す。この図において、横軸は誤差（ｄＢ）、縦軸は
累積相対度数である。光線路長差ＤＥＦの値ごとに、評
価結果を分類し、ニューラルネットワークＮＮの評価を
行う。光線路長差ＤＥＦが８ｍ，１２ｍの時、ニューラ
ルネットワークＮＮは誤差０．５ｄＢ以下で反射のピー
クレベルを算出していることが分る。反射光のピークレ
ベルは、ＯＴＤＲ１の光源の出力変動や、気温などの測
定条件の変化によって反射レベルは変動する為、０．５
ｄＢ以下の誤差は許容範囲となる。That is, a normalized data sequence PNi, which is a general-purpose evaluation data and is obtained by normalizing a reflection waveform from an optical filter type reflector, is converted into a learned neural network NN.
To calculate the peak level Ok of each reflected light of the overlapped reflection. The general-purpose evaluation data is
As described above, there are four types × 121 data sets in each case of the optical line length difference DEF = 3, 5, 8, and 12. FIG. 7 shows an example of an error between the output Ok of the neural network NN and the teacher signal Tk obtained by normalizing the peak level of each reflection.
Shown in In this figure, the horizontal axis represents the error (dB), and the vertical axis represents the cumulative relative frequency. The evaluation result is classified for each value of the optical line length difference DEF, and the neural network NN is evaluated. When the optical line length difference DEF is 8 m or 12 m, it can be seen that the neural network NN calculates the reflection peak level with an error of 0.5 dB or less. Since the reflection level fluctuates due to fluctuations in the output of the light source of the OTDR 1 and changes in measurement conditions such as temperature, the peak level of the reflected light is 0.5
An error less than dB is within an allowable range.

【００３０】従来の方法で反射波形を算出する場合、光
フィルタ型反射器からの反射波形が各々完全に分離され
ていないと、反射のピークレベルの算出が困難である
為、光線路長差ＤＥＦが１５ｍ以上要求され、これ故、
反射光のピークレベルを測定するために光分岐器７より
も加入者側に位置する光線路長の差が１５ｍ以上必要で
あったのに対し、上述した実施例によれば、それが８ｍ
となり、切り分け分解能が約２倍向上させ得ることが実
証された。When the reflection waveform is calculated by the conventional method, it is difficult to calculate the reflection peak level unless the reflection waveforms from the optical filter type reflector are completely separated from each other. Is required more than 15m,
In order to measure the peak level of the reflected light, the difference between the lengths of the optical lines located closer to the subscriber than the optical splitter 7 was required to be 15 m or more.
It was proved that the separation resolution could be improved about twice.

【００３１】なお、この実施例では、光分岐器７よりも
加入者側に位置する任意の２つの光線路に設置されてい
る光フィルタ型反射器４の反射が重なり合った場合の、
それぞれの反射のピークレベルの算出を行ったが、同様
の手順でニューラルネットワークＮＮの学習を行うこと
で、３つ以上の反射が重なった場合でもそれぞれの反射
のピークレベルを算出することが可能になる。In this embodiment, when the reflections of the optical filter-type reflectors 4 installed on any two optical lines located on the subscriber side of the optical branching device 7 overlap each other,
Although the peak level of each reflection was calculated, it is possible to calculate the peak level of each reflection even when three or more reflections overlap by learning the neural network NN in the same procedure. Become.

【００３２】さらに、重なり合った反射波形から光フィ
ルタ型反射器４の位置を算出する場合も、教師信号Ｔｋ
を反射光のピークレベルのある位置としておけば、上述
と同様の手順でニューラルネットワークＮＮの学習を行
うことにより、それぞれの光フィルタ型反射器４の位置
も算出し得る。Further, when calculating the position of the optical filter type reflector 4 from the overlapping reflected waveforms, the teacher signal Tk is also used.
Is set as the position having the peak level of the reflected light, the position of each optical filter type reflector 4 can be calculated by learning the neural network NN in the same procedure as described above.

【００３３】[0033]

【発明の効果】本発明によれば、複数の光フィルタ型反
射器からの反射光が重なり合って測定されたＯＴＤＲ波
形の受光レベルを正規化した値を入力とし、各心線の光
フィルタ型反射器の位置および各光フィルタ型反射器か
らの反射光のピークレベルを算出するニューラルネット
ワークＮＮを用いたＯＴＤＲ波形処理を行うので、光分
岐器よりも加入者側に位置する各光線路の線路長がほぼ
等しく、線路長差がＯＴＤＲの切り分け分解能よりも短
い場合においても、高精度に各光フィルタ反射器の位置
および反射ピークレベルを計測することができる。According to the present invention, a value obtained by normalizing a light receiving level of an OTDR waveform measured by overlapping reflected lights from a plurality of optical filter-type reflectors is input, and an optical filter-type reflection of each core is input. OTDR waveform processing using the neural network NN for calculating the position of the optical device and the peak level of the reflected light from each optical filter type reflector is performed, so that the line length of each optical line located closer to the subscriber than the optical splitter is And the line length difference is shorter than the OTDR separation resolution, the position and reflection peak level of each optical filter reflector can be measured with high accuracy.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 本発明による一実施例のシステム構成を示す
ブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a system configuration according to an embodiment of the present invention.

【図２】 光パルス試験結果の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a light pulse test result.

【図３】 光パルス試験の手順を示すフローチャートで
ある。FIG. 3 is a flowchart illustrating a procedure of an optical pulse test.

【図４】 重なり合った反射波形を含む光パルス試験結
果の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an optical pulse test result including an overlapped reflected waveform.

【図５】 反射波形の正規化方法を説明するための図で
ある。FIG. 5 is a diagram illustrating a method of normalizing a reflected waveform.

【図６】 ニューラルネットワークＮＮの構成を示す図
である。FIG. 6 is a diagram showing a configuration of a neural network NN.

【図７】 ニューラルネットワークＮＮの評価結果の一
例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an evaluation result of the neural network NN.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…光パルス試験器（ＯＴＤＲ）、２…光線路、２−１
〜２−ｎ…光線路、３−１〜３−ｎ…光可変減衰器、４
−１〜４−ｎ…光フィルタ型反射器、５…制御部、６…
データ処理部、７…光分岐器、ＮＮ…ニューラルネット
ワーク。1. Optical pulse tester (OTDR) 2. Optical line 2-1
２−2-n: optical line, 3-1 to 3-n: optical variable attenuator, 4
-1 to 4-n: optical filter type reflector, 5: control unit, 6 ...
Data processing unit, 7: optical splitter, NN: neural network.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−53907（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−54011（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−247897（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−68722（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−329526（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−103959（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01M 11/00 - 11/08 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (56) References JP-A-6-53907 (JP, A) JP-A-9-54011 (JP, A) JP-A-8-247897 (JP, A) JP-A-8-78 68722 (JP, A) JP-A-9-329526 (JP, A) JP-A-7-103959 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. ⁷ , DB name) G01M 11/00-11 / 08

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】 光パルス試験器（ＯＴＤＲ）を用いて、
光線路の途中に光分岐器を有し、この光分岐器よりも加
入者側に設けられた各光受信器の直前に、光パルス試験
器から出力される試験波長の光パルスのみを反射する光
フィルタ型反射器を設置した各光線路の距離および光強
度からなる光学特性を測定し、その測定データから光フ
ィルタ型反射器の位置および反射レベル等を求めて表示
する光パルス試験方法において、 複数の光フィルタ型反射器からの反射光が重なり合って
測定されたＯＴＤＲ波形の受光レベルを正規化した値を
入力とし、各心線の光フィルタ型反射器の位置および各
光フィルタ型反射器からの反射光のピークレベルを算出
するニューラルネットワークＮＮを用いたＯＴＤＲ波形
処理を行うことを特徴とする光パルス試験方法。1. Using an optical pulse tester (OTDR),
It has an optical splitter in the middle of the optical line, and reflects only the optical pulse of the test wavelength output from the optical pulse tester immediately before each optical receiver provided on the subscriber side from the optical splitter. In an optical pulse test method of measuring the optical characteristics consisting of the distance and light intensity of each optical line in which an optical filter type reflector is installed, and obtaining and displaying the position and reflection level of the optical filter type reflector from the measurement data, The normalized value of the received light level of the OTDR waveform measured by overlapping the reflected lights from the plurality of optical filter-type reflectors is input, and the position of the optical filter-type reflector of each core and the value of each optical filter-type reflector An optical pulse test method, comprising: performing OTDR waveform processing using a neural network NN that calculates a peak level of reflected light from the optical network. 【請求項２】 前記正規化を行う前に、測定された前記
ＯＴＤＲ波形の重なり合った反射波形データ列と、個々
の反射のピークレベルとを求めるピークレベル処理を含
むことを特徴とする請求項１記載の光パルス試験方法。2. The method according to claim 1, further comprising, before performing the normalization, a peak level process for obtaining a reflected waveform data sequence of the measured OTDR waveform which overlaps and a peak level of each reflection. Light pulse test method as described. 【請求項３】 前記正規化は、前記反射波形データ列及
び前記個々の反射のピークレベルに対して行うことを特
徴とする請求項２記載の光パルス試験方法。3. The optical pulse test method according to claim 2, wherein the normalization is performed on the reflection waveform data sequence and the peak level of each individual reflection. 【請求項４】 前記ＯＴＤＲ波形処理は、正規化された
前記反射波形データを前記ニューラルネットワークＮＮ
の入力データとし、正規化された前記個々の反射のピー
クレベルを前記ニューラルネットワークＮＮの教師信号
とする処理を含むことを特徴とする請求項３記載の光パ
ルス試験方法。4. The OTDR waveform processing is a process for converting the normalized reflected waveform data to the neural network NN.
4. The optical pulse test method according to claim 3, further comprising the step of using the normalized peak levels of the individual reflections as teacher signals of the neural network NN as input data of the neural network. 【請求項５】 前記ＯＴＤＲ波形処理は、前記各光線路
の長さの差及び各反射のピークレベルを変化させて前記
測定を繰り返し、学習用データセットと汎用評価用デー
タセットに分類する処理を含むことを特徴とする請求項
４記載の光パルス試験方法。5. The OTDR waveform processing is a process of repeating the measurement by changing the difference in length of each optical line and the peak level of each reflection, and classifying the measurement data into a learning data set and a general-purpose evaluation data set. The optical pulse test method according to claim 4, comprising: 【請求項６】 前記ＯＴＤＲ波形処理は、前記学習用デ
ータセットを用いて前記ニューラルネットワークＮＮの
学習を行い、入力層ユニット間の結合係数及びオフセッ
トを修正し、前記教師信号と出力との誤差が十分小さく
なるまで学習を繰り返す処理を含むことを特徴とする請
求項５記載の光パルス試験方法。6. The OTDR waveform processing learns the neural network NN using the learning data set, corrects a coupling coefficient and an offset between input layer units, and reduces an error between the teacher signal and an output. The light pulse test method according to claim 5, further comprising a process of repeating learning until the light pulse becomes sufficiently small. 【請求項７】 前記ＯＴＤＲ波形処理は、前記汎用評価
用データセットの反射波形、正規化した前記反射波形デ
ータ列を学習済みの前記ニューラルネットワークＮＮに
入力し、重なり合った反射のそれぞれの反射光のピーク
レベルを算出する処理を含むことを特徴とする請求項６
記載の光パルス試験方法。7. The OTDR waveform processing is to input the reflected waveform of the general-purpose evaluation data set and the normalized reflected waveform data sequence to the learned neural network NN, and to calculate each reflected light of the overlapped reflection. 7. The method according to claim 6, further comprising the step of calculating a peak level.
Light pulse test method as described. 【請求項８】 前記ＯＴＤＲ波形処理は、前記反射光の
ピークレベルと前記教師信号との誤差を求め前記光線路
の長さの差毎に前記ニューラルネットワークの評価を行
う処理を含むことを特徴とする請求項７記載の光パルス
試験方法。8. The OTDR waveform processing includes a process of obtaining an error between a peak level of the reflected light and the teacher signal and evaluating the neural network for each difference in the length of the optical line. The optical pulse test method according to claim 7, wherein