Detección, clasificación y localización de soft-failures en enlace óptico.
| dc.contributor.advisor | Saavedra Mondaca, Gabriel Alejandro | es |
| dc.contributor.author | San Martín Ayala, Efraín Andrés | es |
| dc.date.accessioned | 2026-03-24T18:31:46Z | |
| dc.date.available | 2026-03-24T18:31:46Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería con mención en Ingeniería Eléctrica. | es |
| dc.description.abstract | La presente tesis aborda la detección, clasificación y localización de soft-failures en enlaces ópticos coherentes, con foco en un esquema de operación que permita pasar desde una alerta temprana a un diagnóstico accionable. Para ello, se desarrolla y valida experimentalmente un pipeline en cascada sobre un enlace de 200 km (dos spans de 100 km) con tres etapas de amplificación. En este contexto se consideran tres formatos de modulación (DP-QPSK, DP- 8QAM y DP-16QAM) y un conjunto de datos balanceado por formato compuesto por 2000 ventanas, incluyendo operación normal y escenarios representativos de degradación: reducción de ganancia en amplificación, pérdidas adicionales por span e interferencia no lineal. En la primera etapa, la detección se formula como un problema operacional de una clase, entrenando el modelo únicamente con datos de operación normal a partir de indicadores de QoT medidos en el receptor. Se comparan distintos enfoques de detección y se selecciona un Autoencoder por su desempeño superior. Con entrenamiento base en DP-QPSK, el detector alcanza una precisión del 100% en el formato de referencia y mantiene resultados consistentes al transferir hacia DP-8QAM (99 %) y DP-16QAM (100 %), evidenciando robustez frente a cambios de formato de modulación bajo el criterio de recalibración por formato utilizado. En la segunda etapa, activada una vez detectada la condición anómala, el diagnóstico se aborda como un problema supervisado de clasificación multiclase utilizando telemetría de potencia transversal al formato de modulación. Se construye un conjunto de características físicas basado en desviaciones respecto de una línea base normal: deltas de ganancias de amplificación y deltas de pérdidas por span, lo que permite asociar patrones anómalos a componentes o segmentos físicos del enlace. Con este diseño, la clasificación entrega directamente la localización mediante el mapeo clase–componente. En la evaluación de modelos, Random Forest logra desempeño perfecto en el conjunto de prueba (precisión del 100 %, recall y F1 equivalentes a 1.0), mostrando separación prácticamente perfecta entre los tipos de degradación evaluados. En conjunto, la tesis entrega una metodología experimental reproducible y un pipeline en cascada alineado con requerimientos operacionales: detección robusta usando únicamente QoT disponibles en el receptor y diagnóstico mediante variables interpretables asociadas a la cadena de amplificación y spans, habilitando clasificación y localización para apoyar decisiones de operación y mantenimiento en redes ópticas. | es |
| dc.description.campus | Concepción | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Ingeniería Eléctrica | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ingeniería | es |
| dc.description.sponsorship | ANID, Proyecto Fondecyt Nro.1231826 | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13821 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Redes ópticas | es |
| dc.subject | Mantenimiento | es |
| dc.subject | Anomalías | es |
| dc.subject.ods | INDUSTRIA, innovación, infraestructura | es |
| dc.title | Detección, clasificación y localización de soft-failures en enlace óptico. | es |
| dc.type | Thesis | en |