[특허]Signal identification method

Alcatel Lucent USA Inc.

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Signal identification method

특허상세정보
국가/구분	United States(US) Patent 등록
국제특허분류(IPC7판)	H04B-010/06
미국특허분류(USC)	398/094; 398/095; 398/202; 398/209
출원번호	UP-0233587 (2005-09-24)
등록번호	US-7623790 (2009-12-02)
발명자 / 주소	Marom, Dan Mark
출원인 / 주소	Alcatel Lucent USA Inc.
대리인 / 주소	Brosemer, Kolefas & Associates, LLC
인용정보	피인용 횟수 : 2 인용 특허 : 8

초록
▼

A signal identification method for efficiently identifying Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) channel modulation formats, signal powers, and center frequency detuning of signals that may be used in conjunction with telecom-grade monitoring equipment. The method utilizes least-square curve fitting estimates applied to a set of curves, each curve is characteristic of a modulation format and rate. For each least-square estimate an error value is calculated, and a curve fit with the least error is selected as the identified signal format for a sig...

대표
청구항
▼

What is claimed is: 1. A method for identifying characteristics of an optical signal, comprising: receiving a data sample representing a first optical signal; said receiving step comprising the steps of: providing an optical fiber having an amount of optical power therein; tapping off a fraction of the optical power present in the optical fiber; obtaining an optical power spectrum; and parsing the optical power spectrum into a plurality of data samples associated with particular channels of a wavelength division multiplexing communication system; wherein each of the data samples comprises a plurality of data points; and wherein obtaining the optical power spectrum is limited to a first resolution by the characteristics of an optical spectrum analyzer, and wherein at least one signal characteristic attributed to the first optical signal has a resolution finer than the first resolution; comparing the data sample to a set of pre-stored model curves, each model curve representing at least one signal characteristic using a curve-fit analysis; determining, for each comparison, an error value representing a quantity of difference between the data sample and a particular one of the pre-stored model curves; selecting one of the pre-stored model curves with an error value having a least quantity of difference; attributing to the first optical signal the at least one signal characteristic of the selected one of the pre-stored model curves; and determining center frequency detuning from an ITU grid for the optical signal by performing a least-squares estimate for each characteristic functional form several times with small discrete frequency shifts to the functional form applied each time. 2. The method of claim 1, wherein comparing the data sample to a set of pre-stored model curves comprises comparing the data sample to each of the pre-stored model curves in parallel. 3. The method of claim 1, wherein comparing the data sample to a set of pre-stored model curves comprises comparing the data sample to at least a subset of the pre-stored model curves in parallel. 4. The method of claim 1, further comprising performing a best-fit to a line. 5. The method of claim 1, wherein the data sample comprises a plurality of power spectrum values, and the plurality of power spectrum values fall within the bandwidth of a DWDM channel. 6. The method of claim 1, wherein the curve-fit analysis provides the amplitude multiplier and offset value of the pre-stored model curve. 7. The method of claim 6, wherein the step of determining an error value prior to selecting one of the pre-stored model curves, includes determining an error value that considers the amplitude multiplier and the offset value. 8. The method of claim 6, further comprising obtaining an OSNR value based, at least in part, on the ratio of the amplitude multiplier and the offset value. 9. The method of claim 1, wherein the curve-fit analysis includes frequency shifting of the model curves to measure frequency detuning of the first optical signal. 10. The method of claim 1, wherein the act of comparing the data sample to a set of pre-stored model curves comprises performing a least squares curve-fit between the data sample and a particular one of the pre-stored model curves. 11. The method of claim 1, wherein the pre-stored model curves reside in memory of a computer. 12. The method of claim 1, wherein the method is performed by an optical monitoring device in conjunction with a computer. 13. The method of claim 1, wherein the method is performed by a computer.

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