CN113489534A - 光缆异常检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光缆异常检测方法及装置。其中，该方法包括：将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线；对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置。本发明解决了相关技术中光缆故障检测，准确度较低的技术问题。

Description

光缆异常检测方法及装置

技术领域

本发明涉及光缆检测领域，具体而言，涉及一种光缆异常检测方法及装置。

背景技术

随着光纤网络的快速发展，网络的复杂性日益提高，光纤物理网路的管理、维护工作日益繁重。及时发现光纤网络的故障，确保光纤物理网络安全稳定是目前网络维护的重点。因此，迫切需要建立光纤监测系统，将光纤监测、警告、故障分析、定位和线路维护等有机结合在一起，为光纤网络的安全高效运行提供保障。

光纤监测的主要检测目的是检测光纤中的奇异点或故障点位置以及光纤的衰减特性。测量衰减的方法主要有截断法、插入法和后向反射法。截断法是在不改变注入条件时测出通过光纤两横截面的光功率，从而直接得到光纤衰减值。插入损耗法原理上类似截断法，但光纤注入端的光功率是注入系统输出端的光功率，测得光纤衰减包含了实验装置的衰减，必须分别用附加连接器损耗和参考光纤段损耗对测量结果加以修正。

目前，绝大部分的通信运营商和管理部门维护、管理光缆网络的方法主要是采取了ITU-T建议的传统手段，即通过监视传输误码率的情况来实现对光纤的情况进行检测。这种方法是首先设定一个门限值，将误码率与门限值进行比较，一旦误码率超过门限值，就将光纤检测系统先暂时进行关闭，然后对故障的信息进行判断，首先要判断是光缆网络出现了故障还是传输设备出现了故障。如果是光缆网络上出现了问题，发生了故障，就通过OTDR设备对光缆网络进行检测，测试指定的光缆段，最后专业技术人员对OTDR设备测试返回的测试曲线进行人工分析，以此来判断故障的信息，确定故障点的位置。

人工检测OTDR曲线是靠维护人员的经验来判断，常常是在光缆线路上巡视光缆线路是否遭到破坏，如果光缆线路没有明显的破坏迹象，则会给维护人员找出故障点造成极大的困难，有时甚至需要挖出接头盒进行测试才能进一步确定故障点大概位置。这就造成大量的低效工作的出现，如果遇到复杂地貌环境，其查找故障的难度不亚于在一段区域上重新布线。

无法建立准确定位的查找方法，导致光缆故障检测准确率不高。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种光缆异常检测方法及装置，以至少解决相关技术中光缆故障检测，准确度较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种光缆异常检测方法，包括：将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；接收所述检测信号反馈的反馈信号，并确定所述反馈信号的功率曲线；对所述功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置。

可选的，接收所述检测信号反馈的反馈信号，并确定所述反馈信号的功率曲线包括：对所述反馈信号按照预设时间间隔进行采样，得到多个时刻的反馈信号；确定多个时刻的所述反馈信号的第一波长和脉冲宽度；根据多个时刻的所述反馈信号的第一波长和脉冲宽度，所述目标光缆的属性参数，以及所述检测信号的第二波长，确定多个时刻的所述反馈信号的功率，生成所述功率曲线。

可选的，对所述功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线包括：对所述功率曲线进行小波分解，确定小波系数；根据所述小波系数对所述功率曲线进行重构，确定所述衰耗曲线。

可选的，对所述功率曲线进行小波分解，确定小波系数包括：根据小波基函数和分解层数，对所述功率曲线进行分解，得到多层分解信号，其中，每层分解信号包括上一层信号的高频部分和低频部分；根据每层分解信号的高频部分，确定每层分解信号的高频系数；根据多层分解信号的高频系数，确定所述小波系数。

可选的，根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置包括：根据预设幅值阈值，对所述衰耗曲线进行查找和定位；在所述衰耗曲线的幅值达到所述预设幅值阈值的情况下，确定所述幅值对应的目标光缆的位置，发生反射事件的异常。

可选的，根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置，还包括：根据非反射事件故障的波性特征，对所述衰耗曲线进行查找，确定所述衰耗曲线上发生非反射事件故障的多个初步定位点；根据多个所述初步定位点的衰耗，将衰耗达到预设衰耗阈值的初步定位点，确定为正常起始点；根据所述正常起始点前后预设距离的位置的曲线幅值，确定幅值差，在所述幅值差达到预设差值的情况下，确定所述正常起始点对应的目标光缆的位置发生非反射事件的异常。

可选的，所述反射事件的异常包括下列至少之一：反射峰峰值饱和；二次反射；负损耗；所述非反射事件的异常包括下列至少之一：特殊断点；光缆裂缝；源端断点。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种光缆异常检测装置，包括：发送模块，用于将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；确定模块，用于接收所述检测信号反馈的反馈信号，并确定所述反馈信号的功率曲线；变换模块，用于对所述功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；检测模块，用于根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的光缆异常检测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的光缆异常检测方法。

在本发明实施例中，采用将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线；对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置的方式，根据反馈信号的功率曲线，对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线，根据衰耗曲线确定异常事件及其位置，达到了通过对反馈信号的小波变换得到的衰耗曲线进行分析，有效确定异常事件以及其位置的目的，从而实现了提高光缆异常检测的准确率的技术效果，进而解决了相关技术中光缆故障检测，准确度较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种光缆异常检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施方式的测试的反馈信号的功率曲线的示意图；

图3是根据本发明实施方式的最小二乘法线性拟合的示意图；

图4-1是根据本发明实施方式的一种OTDR测试曲线的示意图；

图4-2是对图4-1的测试曲线进行Gabor变换分析后的曲线的示意图；

图4-3是对图4-1的测试曲线进行小波变换分析后的曲线的示意图；

图5-1是根据本发明实施方式的反射峰饱和的曲线的示意图；

图5-2是根据本发明实施方式的二次反射的曲线的示意图；

图5-3是根据本发明实施方式的熔接点增益的曲线的示意图；

图5-4是根据本发明实施方式的特殊断点的曲线的示意图；

图5-5是根据本发明实施方式的裂缝的曲线的示意图；

图5-6是根据本发明实施方式的尾纤未连接的曲线的示意图；

图6是根据本发明实施例的一种光缆异常检测装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种光缆异常检测方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种光缆异常检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；

步骤S104，接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线；

步骤S106，对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；

步骤S108，根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置。

通过上述步骤，采用将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线；对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置的方式，根据反馈信号的功率曲线，对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线，根据衰耗曲线确定异常事件及其位置，达到了通过对反馈信号的小波变换得到的衰耗曲线进行分析，有效确定异常事件以及其位置的目的，从而实现了提高光缆异常检测的准确率的技术效果，进而解决了相关技术中光缆故障检测，准确度较低的技术问题。

上述检测信号可以由光时域反射仪发出的检测信号，该检测信号可以为预设波长和脉冲宽度的光信号，光时域反射仪将检测信号的光信号发送给目标光缆，在光信号沿着光纤传播时，各处瑞利散射的背向散射部分将不断返回光纤入射端，当光信号遇到裂纹时，就会产生菲涅尔反射，其背向反射光也会返回光纤入射端。通过合适的光耦合和高速响应的光电检测器检测到输入端的背向光的大小和到达时间，就能定量的测量出光纤的传输特性、长度及异常点。

上述反馈信号也即是目标光缆对上述检测信号的光信号进行反射产生的反馈光信号。上述反馈信号也可以由上述光时域反射仪进行接收，并确定反馈信号的光功率。

接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线包括：对反馈信号按照预设时间间隔进行采样，得到多个时刻的反馈信号；确定多个时刻的反馈信号的第一波长和脉冲宽度；根据多个时刻的反馈信号的第一波长和脉冲宽度，目标光缆的属性参数，以及检测信号的第二波长，确定多个时刻的反馈信号的功率，生成功率曲线。

根据多个时刻的反馈信号的第一波长和脉冲宽度，目标光缆的属性参数，以及检测信号的第二波长，确定多个时刻的反馈信号的功率。具体的，接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率包括：接收反馈信号，确定反馈信号的第一波长和脉冲宽度；根据反馈信号的第一波长和脉冲宽度，目标光缆的属性参数，以及检测信号的第二波长，确定反馈信号的功率；其中，反馈信号的功率与反馈信号的脉冲宽度成正比，反馈信号的功率与第二波长成反比。

给定了光纤参数后，包括光线尺寸，衰耗系数，色度色散系数，模场直径，波长，带宽等参数，瑞利散射的功率就可以标明出来，如果波长已知，它就与信号的脉冲宽度成比例：脉冲宽度越长，背向散射功率就越强。瑞利散射的功率还与发射信号的波长有关，波长较短则功率较强。

对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线包括：对功率曲线进行小波分解，确定小波系数；根据小波系数对功率曲线进行重构，确定衰耗曲线。

具体可以根据重构算法Mallat算法，根据小波系数对功率曲线进行重构，确定衰耗曲线。

对功率曲线进行小波分解，确定小波系数包括：根据小波基函数和分解层数，对功率曲线进行分解，得到多层分解信号，其中，每层分解信号包括上一层信号的高频部分和低频部分；根据每层分解信号的高频部分，确定每层分解信号的高频系数；根据多层分解信号的高频系数，确定小波系数。

可选的，根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置包括：根据预设幅值阈值，对衰耗曲线进行查找和定位；在衰耗曲线的幅值达到预设幅值阈值的情况下，确定幅值对应的目标光缆的位置，发生反射事件的异常。

上述对衰耗曲线的幅值通过预设幅值阈值进行判定，可通过两个步骤确定阈值，首先粗略设定阈值，其次根据初步判断出的事件区间对阈值做进一步改进，再用新的阈值进行定位及位置细微调整。这样可提高准确度，减少误判发生。

根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置，还包括：根据非反射事件故障的波性特征，对衰耗曲线进行查找，确定衰耗曲线上发生非反射事件故障的多个初步定位点；根据多个初步定位点的衰耗，将衰耗达到预设衰耗阈值的初步定位点，确定为正常起始点；根据正常起始点前后预设距离的位置的曲线幅值，确定幅值差，在幅值差达到预设差值的情况下，确定正常起始点对应的目标光缆的位置发生非反射事件的异常。

具体的，确定初步定位点，主要是根据上述的非反射事件处曲线的三个特征设置判决条件，找出可能符合条件的起始点。这里的判别条件应适当宽松一点，可以有误判，但不能漏判。判断起始点衰耗，除去不正常事件，确定正常起始点，简单的操作就是计算上一步判断出起始点的y值差，也即是起始点衰耗，如果小于要求的事件衰耗门限就去掉该不正常起始点。精确确定非反射事件的起始点位置，利用非反射事件起始点的陡变特性，在己经判别出的正常起始点附近利用更加严格的条件进行逐点判别，使起始点位置更加精确。

反射事件是指在光纤中有发生光反射的事件，非反射事件是指在光纤中有一些损耗但没有光反射的事件，其在轨迹上产生一个倾角，没有向上冲击。通常为光纤熔接、不均匀、老化等造成。非反射事件发生时其曲线特征，也即是判决条件为：事件开始点之前的区域和事件结束点之后的区域都比较平坦，而事件起始点之间的区域斜率很大，衰耗急剧下降。

反射事件的异常包括下列至少之一：反射峰峰值饱和；二次反射；负损耗；非反射事件的异常包括下列至少之一：特殊断点；光缆裂缝；源端断点。

反射峰峰值饱和是由于菲涅尔反射峰峰值过大，硬件上接收机带宽有限，出现峰值饱和现象；

发生二次反射情形，也称鬼影，通常出现在光纤末端，由多次反射造成的。虚线所处鬼影位置到前一反射点的距离与此前两反射峰的距离相同；

熔接点增益现象，也称负损耗，由不同后向散射的光纤熔接时引起，后向散射系数大的光纤在后，可看作逆向OTDR测试时的溶解损耗；

发生特殊断点情形，不同于一般断点造成较大的反射峰，特殊断点可能使得反射峰峰值较小，甚至几乎没有；

出现裂缝情形，曲线有明显凸起，但与反射峰波形不同，即该点发生介质突变，却并没有形成端面情况，一般为光纤裂缝位置；

尾纤未连接时，光脉冲无法传输出去，曲线异常，相当于断点发生位置十分接近源端。

需要说明的是，本申请实施例还提供了一种可选的实施方式，下面对该实施方式进行详细说明。

本实施方式OTDR曲线事件特征识别定位算法：从监测站返回的OTDR测试数据文件实际上由许多数据点组成。OTDR发出一定脉冲的测试光之后，再接收经过光纤传播散射回来的光信号，由于光纤的距离可以间接地用光信号传播的时间来表征，因此OTDR按照一定的时间间隔对散射回来的光信号进行采样，采样所得的光功率值与OTDR发出的初始光功率值之比的对数值就是该采样点的相对光功率值。以采样点的相对背向散射功率dB值为纵坐标，根据采样点的传播时间计算出的该采样点在被测光纤上的位置作为横坐标(km)，就可以得到的OTDR测试曲线。

图2是根据本发明实施方式的测试的反馈信号的功率曲线的示意图，如图2所示，对OTDR曲线进行分析的目的就是从曲线中找出是否有光纤断裂，接头，弯曲等事件，因此，了解OTDR曲线的特点和事件在曲线上表现出的特点是曲线分析的基础。一般来讲，OTDR测试曲线上的事件可以分为下面几种。

(1)盲区：测量光纤时在始端有一段盲区，这是由于光纤始端强烈的菲涅尔反射而产生的。

(2)光纤正常衰减区：光在行进过程中由于光纤内部的杂质及气泡等因素，使光的传送能量产生损耗成为散射，由于瑞利散射的效果，从光纤中传回来的后向散射信号的功率按照光纤正常衰减系数的规律衰减而形成的区域，因为曲线纵坐标取的是光功率db值，因而表现为按一定斜率均匀下降的直线。

(3)非反射事件：在光纤有熔接头或者光纤弯折等情况下，光纤的衰减会发生急速下降，在事件发生的位置会有一个比较大的衰减。

(4)反射事件：在光纤活接头或者光纤断裂的位置，由于有比较大的菲涅尔反射，从而形成一个比较大的反射峰，同时也有比较大的衰减。

(5)光纤末端：在光纤末端也会出现比较大的菲涅尔反射，因而也有比较高的反射脉冲，同时由于光纤已达到末端，噪声干扰就比较大，因此最后有一段噪声抖动的区域。从上面的介绍可以看出，OTDR后向散射曲线的基本形态是均匀下降的斜线，中间会出现一些特征比较鲜明的事件，只要我们在均匀的斜线中找出这些事件就达到了曲线分析的目的。

OTDR事件定位传统算法：光纤测试返回的数据曲线上的突变点携带着丰富的可用于模式识别的信息，对OTDR曲线进行事件定位分析的方法有很多种，比较传统的方法是两点法和最小二乘法的结合使用，方法如下所述：

1、用两点法判断是否是可能事件：

(1)首先求出OTDR曲线上前后相邻的两个数据点的纵坐标，相对光功率的差，然后求出该相邻数据点的横坐标一一光纤位置的差，再将这两个差相除，这样就算出了这两个相邻数据点在OTDR曲线上的两点之间的斜率。

(2)算出紧接的下两个相邻数据点之间的直线的斜率。

(3)将这两个斜率进行比较，如果斜率的变化超出一定的范围，则有可能出现了事件点。

(4)根据斜率变化的规律确定是哪种事件；如果斜率是突然减小可能发生非反射事件，如果斜率突然变大，则可能是反射事件。

上述步骤为两点法的情况，在实际应用中，不能凭借一两个点的斜率变化来判断是否有事件发生，还要根据后续多个数据点的斜率发生变化来判断是否有事件发生；而且，此时判断出的事件点只是可能事件点，还要计算这个事件的损耗，根据事先定好的门限值来最后确定是否有事件点的发生，因为在测得的曲线有噪声的存在，使得曲线并不是光滑的均匀下降的斜线，而是会产生比较多的毛刺。

2.用最小二乘法计算损耗：

在曲线中分布着一些横坐标间隔相等的数据点，虽然它们的纵坐标有些起伏，但是可以近似的把这些点看成分布在一条直线的周围，通过最小二乘法可以把这些点拟合成一条近似的直线。测得的OTDR测试曲线实际上就是由这样的数据点构成，并不是规整的均匀直线，所以有必要把这些数据点拟合成直线，这样既可以算出事件的损耗，也可以算出光纤的衰减系数。

图3是根据本发明实施方式的最小二乘法线性拟合的示意图，如图3所示，用最小二乘法计算损耗：图3中x1，x2是事件点发生的位置，z1，z2是事件损耗，用最小二乘法计算事件损耗可以分为如下几步：

(1)将事件发生点前面的一定数量的数据点进行最小二乘拟合，得出一条近似的直线y＝ax+b，将事件点的横坐标x(在光纤上的位置)带入此函数，得出了该事件点在这条拟合直线上的相对光功率值y；

(2)将事件结束后的一定数量的数据点进行最小二乘拟合，得出一条近似的直线y＝dx+c，同样将事件点的横坐标x’带入此函数，得出了该事件点在这条拟合直线上的相对光功率值y'；

(3)将y’与y相减，即得出了该事件的损耗值z。

两点法和最小二乘法的结合算法的优点是算法简单，容易编程实现，其缺点就是算法的精度不够，使得分析结果存在一定的误差。

基于Gabor(窗口傅里叶变换短时傅里叶变换)变换的事件点检测算法：

由于两点法检测OTDR事件的精度过低，传统事件分析算法在寻求新的信号处理方法中不断发展。与最常用的傅里叶变换处理不同，Gabor变换通过对时域信号做特殊的加窗处理，对不同的时域局部片段进行频域分析，因而具有二维时频分析能力，适合用于OTDR事件分析中。

算法原理：Gabor变换是一种特殊的信号时域加窗后的频域分析如下，对不同时刻局部片段s(τ)g(τ-t_1)做FT，得到t，Ω的时频二维分布进行分析。

Gabor变换的时域加窗，信号s(t)的Gabor变换定义为：

其中g_a(t)为高斯窗函数，a为窗函数的宽度，b用于平滑窗口，使其覆盖信号s(t)的整个时域，之所以Gabor变换特定选取高斯函数作窗函数，主要由两个原因：

(1)g_a(t)的FT仍然为高斯函数，其逆变换同时也对频域等效加窗；

(2)由海森伯不确定原理可知，选用高斯函数具有最小时频窗，时频局部特性最优。与傅里叶变换理论类似，通过离散地选取Gabor变换的二维时频栅格点，可用于重构信号，称为信号的Gabor展开，用下式表示：

T和Ω分别为时域和频域的采样步长，必须满足TΩ≤2π，当取TΩ＝2π时，称为临界采样，否则为过采样。系数C_m，n为Gabor展开系数，基函数即为上述的高斯函数，展开基g_m，n(t)由做时域移位和频域调制而得的函数族。因此在确定窗函数g_a(t)和栅格间隔T及Ω后，另一个问题便是如何计算系数C_m，n。

由时频分析的基础理论可知，假设展开基g_m，n(t)的对偶函数γ_m，n(t)，两者满足关系：

理论分析表明，当TΩ≤2π时，基函数γ(t)与对偶函数满足如下条件：

当临界采样时，该正交条件仍满足，因此可求得高斯函数的对偶函数为：

其中，ΔT为该高斯函数时宽，

由此计算可得对偶函数，则系数C_m，n可由信号s(t)与γ_m，n(t)的内积求得，如下：

因此，由系数C_m，n即可获得Gabor变换的所有离散时频点，从上述分析中可看出Gabor变换的计算一般分为三步：

(1)选取合适的窗，以及时频采样步长；

(2)求解双正交方差，获取与窗函数相对应的对偶函数；

(3)通过内积公式，计算Gabor系数。

然而，一般窗函数并不能如高斯函数那么特殊，其对偶函数多数情况不能精确给出，在这种情况下，可通过数值求解的方式，类似于傅里叶变换的离散理论，计算离散Gabor变换。

算法验证与应用：对Gabor变换的方法进行了论证并在实际的OTDR数据当中利用这一方法进行了验证。

图4-1是根据本发明实施方式的一种OTDR测试曲线的示意图，图4-2是对图4-1的测试曲线进行Gabor变换分析后的曲线的示意图。如图4-1和图4-2所示，所采用的OTDR曲线和利用Gabor变换的分析结果。选取图4-1和图4-2这条噪声水平较高的OTDR迹线很好地说明了Gabor变换用于事件定位，相比于两点法，检测精度有明显提升。Gabor变换结果在非事件点位置处几乎全为零，而在事件点处的值较大，能很明显地定位A1-A5事件点。

然而，从Gabor变换结果细节可以看出，由于具体波形具有震荡性，检测需要按窗函数宽度搜索，以跳过无效震荡点。虽然此方法可改善定位误差，但其震荡性势必带来判决门限选取的困难。

此外，在不同事件分辨率下，Gabor变换计算的点数不同，给判决门限的选取带来一定压力。Gabor变换虽然克服了传统傅里叶变换的缺点，能够实现信号的时域局部特性分析，在OTDR事件定位中也有较好的表现，但仍然具有很多不足。首先，Gabor变换的信号局部分析能力是受限的，由于其窗函数时域宽度与频域宽度满足不确定原理，因此时域分辨率和频域分辨率总不可能同时最优。时宽越小，时域分辨率越高，而频域分辨率则越差，在实际的OTDR曲线数据分析中，希望根据不同测量结果，自动调节时宽的大小，而Gabor法无法满足此自适应性。

基于小波变换的事件点检测算法：

小波分解的原理在前文中已有详尽阐述，在此不另作说明。在其中，作者采用了bior3.5小波对OTDR原始信号进行了分析，结果如下：

图4-3是对图4-1的测试曲线进行小波换分析后的曲线的示意图，如图4-3所示，采用小波变换此噪声水平较高的OTDR迹线数据中，也能准确地定位事件A1-A5，从在非事件点的噪声部分，其系数几乎为零。而且不同于Gabor变换，图中细节图显示可知，小波变换的频谱集中性更好，表现出其“小波”特性，判别可操作性更强。

由此可知，小波变换虽然具有自适应的时频分析的能力，其尺度的选取仍然是事件定位中难以权衡的重要因素。如果尺度较小，事件点系数对应位置峰值小，且噪声的小波系数影响较大，容易对后续事件点的判断造成误差。当尺度增大后，描述事件的系数点数增多。同时噪声的小波系数得到很好地抑制，从图4-3中细节对比可知，代表事件信息的有效系数峰值也相应变高，这有利于事件判别的进行。

算法比较分析：

从算法的鲁棒性上考虑，影响两点法与最小二乘法的定位结果最关键的因素是噪声门限。噪声电平增加时，算法性能恶化明显。对于GT和WT而言，前者的算法鲁棒性由窗函数宽度、Gabor系数计算点数决定，后者则由小波函数类型、小波分析尺度决定，同时两者都受到判别门限的影响。窗函数宽度直接决定了GT的事件分辨率，Gabor系数的点数则代表了描述事件的精确度。

从算法的复杂性上考虑，两点法与最小二乘法结合的算法最容易实现。而小波变换法最复杂，Gabor变换的算法的复杂性介于两者之间。所以在早期的OTDR曲线事件定位算法当中由于计算机与逆行速度的限制，多采用简单的两点法与最小二乘法结合的算法。但是此方法对噪声的容忍度差，因而检测和定位的性能较差。而小波变换的方法相比之下虽然计算较复杂，编程实现较为困难，但是它具有自适应的时频分析能力，具有更优的检测性能。而Gabor变换的方法可以看作是两种方法的折中方案。

近年来，随着计算机性能的不断提高，小波分析的识别算法因为它的优秀定位能力逐渐成为了OTDR事件检测的主流算法。研究者们对小波域分析的OTDR事件定位算法进行了很多研究。2003年，北京工业大学的杨中华等人利用了小波变换的模极大值检测OTDR信号曲线的奇异点，实现了事件点的定位，并有比较好的准确率。2005年，长春理工大学的杜春辉等人用了haar小波分解分析OTDR的信号曲线实现了光纤故障点的定位。2011年，陈剑斌等人利用小波变换空间的局部化特征对OTDR曲线进行了奇异性分析，实现了OTDR曲线的事件定位，在测试中取得了较好的效果。2015年，孔衡等人提出了一种改进的事件定位算法，将短时傅里叶变换与模型匹配相结合的算法，提高了算法事件定位的精确度和效率。2016年，于艳波等人在小波域分别设计了光纤反射事件和非反射事件的定位方法。其设计的方法已经应用在了实际的工程当中。还有许多研究者对事件定位的算法进行了研究，近年来的定位算法主要是基于小波变换的算法。

OTDR曲线事件特征识别算法：对OTDR曲线进行具体事件的识别是一项十分重要的工作，现阶段对OTDR曲线的事件识别还主要由经验丰富的工作人员进行，相关的算法研究还比较少。这给光纤的维护工作造成了许多困难，所以开发一个有效的光纤OTDR曲线的事件识别算法具有重要的意义。实际测试中，由于硬件和网络环境，测量环境的不同影响，以及光纤故障的复杂性，会出现很多复杂的情况。

(a)图5-1是根据本发明实施方式的反射峰饱和的曲线的示意图，如图5-1所示，图5-1中由于菲涅尔反射峰峰值过大，硬件上接收机带宽有限，出现峰值饱和现象；

(b)图5-2是根据本发明实施方式的二次反射的曲线的示意图，如图5-2所示，图5-2为发生二次反射情形，也称鬼影，通常出现在光纤末端，由多次反射造成的。虚线所处鬼影位置到前一反射点的距离与此前两反射峰的距离相同；

(c)图5-3是根据本发明实施方式的熔接点增益的曲线的示意图，如图5-3所示，图5-3为熔接点增益现象，也称负损耗，由不同后向散射的光纤熔接时引起，后向散射系数大的光纤在后，可看作逆向OTDR测试时的溶解损耗；

(d)图5-4是根据本发明实施方式的特殊断点的曲线的示意图，如图5-4所示，图5-4为发生特殊断点情形，不同于一般断点造成较大的反射峰，特殊断点可能使得反射峰峰值较小，甚至几乎没有；

(e)图5-5是根据本发明实施方式的裂缝的曲线的示意图，如图5-5所示，图5-5为出现裂缝情形，曲线有明显凸起，但与反射峰波形不同，即该点发生介质突变，却并没有形成端面情况，一般为光纤裂缝位置；

(f)图5-6是根据本发明实施方式的尾纤未连接的曲线的示意图，如图5-6所示，图5-6为尾纤未连接时，光脉冲无法传输出去，曲线异常，相当于断点发生位置十分接近源端。

这里只列举了几种异常的故障情况，实际上会出现更多的复杂情况，这对算法的设计提出了很高的要求。由于光纤OTDR曲线上的反射事件与非反射事件具有显著不同的特征，所以研究者一般将反射事件与非反射事件的识别分开考虑，并设计不同的算法。下面将对常见的反射事件与非反射事件的识别算法分别进行阐述。

反射事件的识别：用小波分析来对反射事件进行判别并定位，反射事件的波形表现为衰耗曲线上会出现局部突变，而小波具有伸缩性，当尺度变小时，非常适合分析曲线的局部特性。这样对信号做小波分解时，大幅度的反射冲击位置必然对应着较大的小波系数值，基于此较简单阈值判定法就能判别反射事件。

判断结果的具体步骤为：

(1)对信号进行小波分解(由于‘dbl’小波形状与冲击脉冲非常相似，故选用为小波基)。

(2)用一级分解的高频系数对信号进行重构。这样就基本去除了瑞利背向反射的影响，而对高频的突变部分影响很小。

(3)设置阈值进行事件定位。在工程实践中发现，为消除噪声影响，可通过两个步骤确定阈值，首先粗略设定阈值，其次根据初步判断出的事件区间对阈值做进一步改进，再用新的阈值进行定位及位置细微调整。这样可提高准确度，减少误判发生。

选取事件模型需要注意的有：其一，确保选取本次测试中脉冲形状正常的反射峰作为分析模型；其二，尽量保证选取的模型点数适宜，即取反射峰起始点至衰减盲区所在位置。基于这两点原则可使得RMT(ReflectiveMatchingTemplates，反射匹配模型)更接近实际真实的脉冲形状，为相关匹配奠定基础，以提高事件定位的准确性。选取事件模型后，通过计算曲线指定部分与各不同模型的归一化相关系数来匹配，从而进行事件识别。

非反射事件的识别：非反射事件是指在光纤中有一些损耗但没有光反射的事件，其在轨迹上产生一个倾角，没有向上冲击。通常为光纤熔接、不均匀、老化等造成。非反射事件发生时其曲线特征为：事件开始点之前的区域和事件结束点之后的区域都比较平坦，而事件起始点之间的区域斜率很大，衰耗急剧下降。故有必要对相应样本段逐点做斜率分析，根据斜率是否符合上述特征变化，而检测非反射事件。

本实施方式列举了一种改进的阈值判定法检测OTDR曲线中的非反射事件。步骤如下：

(1)初步定位起始点；

主要是根据上述的非反射事件处曲线的三个特征设置判决条件，找出可能符合条件的起始点。这里的判别条件应适当宽松一点，可以有误判(但不要太多)，但不能漏判。

(2)判断起始点衰耗，除去不正常事件；

简单的操作就是计算上一步判断出起始点的y值差(近似于起始点衰耗)，如果小于要求的事件衰耗门限就去掉该事件。

(3)精确确定起始点位置；

利用起始点的陡变特性，在己经判别出的起始点附近利用更加严格的条件进行逐点判别，使起始点位置更加精确。有效检测出了非反射微小事件。

现有的算法一般仅能识别出事件是反射事件或是非反射事件，而对于事件的具体情形尚没有较好的鉴别手段。现有的方法有很多种，有简单的阈值检测法，相关匹配法，Gabor变换域分析法，小波域分析法等等，但是效果都并不理想。其中相关匹配法算是其中效果相对较好的一个，有识别不同事件类型的能力。所以可以考虑建立事件库，通过验证OTDR事件处的图形与事件库中的图形的匹配度来进行事件类型的识别。还可以注意到，OTDR曲线的事件识别问题是一个典型的图形分类问题，利用机器学习的方法也许十分合适，这也许是未来的发展方向。

图6是根据本发明实施例的一种光缆异常检测装置的示意图，如图6所示，根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种光缆异常检测装置，包括：发送模块62，确定模块64，变换模块66和检测模块68，下面对该装置进行详细说明。

发送模块62，用于将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；确定模块64，与上述发送模块62相连，用于接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线；变换模块66，与上述确定模块64相连，用于对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；检测模块68，与上述变换模块66相连，用于根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置。

通过上述装置，采用将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；接收检测信号反馈的反馈信号，并确定反馈信号的功率曲线；对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；根据衰耗曲线，确定目标光缆发生的异常事件及其位置的方式，根据反馈信号的功率曲线，对功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线，根据衰耗曲线确定异常事件及其位置，达到了通过对反馈信号的小波变换得到的衰耗曲线进行分析，有效确定异常事件以及其位置的目的，从而实现了提高光缆异常检测的准确率的技术效果，进而解决了相关技术中光缆故障检测，准确度较低的技术问题。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的光缆异常检测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述中任意一项的光缆异常检测方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种光缆异常检测方法，其特征在于，包括：

将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；

接收所述检测信号反馈的反馈信号，并确定所述反馈信号的功率曲线；

对所述功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；

根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收所述检测信号反馈的反馈信号，并确定所述反馈信号的功率曲线包括：

对所述反馈信号按照预设时间间隔进行采样，得到多个时刻的反馈信号；

确定多个时刻的所述反馈信号的第一波长和脉冲宽度；

根据多个时刻的所述反馈信号的第一波长和脉冲宽度，所述目标光缆的属性参数，以及所述检测信号的第二波长，确定多个时刻的所述反馈信号的功率，生成所述功率曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线包括：

对所述功率曲线进行小波分解，确定小波系数；

根据所述小波系数对所述功率曲线进行重构，确定所述衰耗曲线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述功率曲线进行小波分解，确定小波系数包括：

根据小波基函数和分解层数，对所述功率曲线进行分解，得到多层分解信号，其中，每层分解信号包括上一层信号的高频部分和低频部分；

根据每层分解信号的高频部分，确定每层分解信号的高频系数；

根据多层分解信号的高频系数，确定所述小波系数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置包括：

根据预设幅值阈值，对所述衰耗曲线进行查找和定位；

在所述衰耗曲线的幅值达到所述预设幅值阈值的情况下，确定所述幅值对应的目标光缆的位置，发生反射事件的异常。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置，还包括：

根据非反射事件故障的波性特征，对所述衰耗曲线进行查找，确定所述衰耗曲线上发生非反射事件故障的多个初步定位点；

根据多个所述初步定位点的衰耗，将衰耗达到预设衰耗阈值的初步定位点，确定为正常起始点；

根据所述正常起始点前后预设距离的位置的曲线幅值，确定幅值差，在所述幅值差达到预设差值的情况下，确定所述正常起始点对应的目标光缆的位置发生非反射事件的异常。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述反射事件的异常包括下列至少之一：

反射峰峰值饱和；二次反射；负损耗；

所述非反射事件的异常包括下列至少之一：

特殊断点；光缆裂缝；源端断点。

8.一种光缆异常检测装置，其特征在于，包括：

发送模块，用于将预设波长的检测信号发送到待检测的目标光缆中；

确定模块，用于接收所述检测信号反馈的反馈信号，并确定所述反馈信号的功率曲线；

变换模块，用于对所述功率曲线进行小波变换，得到衰耗曲线；

检测模块，用于根据所述衰耗曲线，确定所述目标光缆发生的异常事件及其位置。

9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的光缆异常检测方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的光缆异常检测方法。

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