CN114095076B - 一种基于bidi系统的olp光线路保护切换监测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法，其中，所述方法包括：根据第一BIDI光模块特征信息对第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；根据第二BIDI光模块特征信息，获得第二强化光信号质量分析模型；提取第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；根据第三光信号质量分析模型，获得第一光信号分析结果；如果第一光信号分析结果超过预定切换阈值，对第一主用光线路进行预警切换。解决了现有技术对BIDI单纤双向光模块的状态监测不够全面准确，从而影响光纤通信质量的技术问题。

Description

一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法及装置

技术领域

本发明涉及数据监测领域，尤其涉及一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法。

背景技术

光模块作为一种应用在光通信网络中的光器件，起到光电信号转换的作用，BIDI光模块是一款使用WDM（波分复用）双向传输技术的光模块，实现了在一根光纤上同时进行光通道内的双向传输。BIDI光模块减少了光纤跳线面板上的端口数量，也减少了专门用于光纤管理的托盘占用空间，更减少了所需使用的光缆数量。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术对BIDI单纤双向光模块的状态监测不够全面准确，从而影响光纤通信质量的问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法，解决了现有技术对BIDI单纤双向光模块的状态监测不够全面准确，从而影响光纤通信质量的技术问题，达到通过OLP对工作光纤状态进行实时监测，监测结果更加全面准确，当监测到当前工作光纤上质量未达标时，及时对光纤路进行切换，实现对光传输装置线路的保护，进而提高光纤通信质量的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法，所述方法包括：根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；根据第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；根据第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

另一方面，本申请还提供了一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测装置，所述装置包括：第一调用单元，所述第一调用单元用于根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；第一获得单元，所述第一获得单元用于通过光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；第三获得单元，所述第三获得单元用于通过所述光纤信号采集装置获得第二BIDI光模块特征信息，并根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；第一提取单元，所述第一提取单元用于提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；第一预警单元，所述第一预警单元用于如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的控制输出数据的方法中的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的控制输出数据的方法中的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；根据第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；根据第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，对所述第一主用光线路进行预警切换。进而达到通过OLP对工作光纤状态进行实时监测，监测结果更加全面准确，当监测到当前工作光纤上质量未达标时，及时对光纤路进行切换，实现对光传输装置线路的保护，进而提高光纤通信质量的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法中获得第一BIDI光模块特征信息的流程示意图；

图3为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法中对第一光信号数据集进行无监督学习分类的流程示意图；

图4为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法中计算第一光信号偏差度的流程示意图；

图5为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法中获得光信号衰减系数的流程示意图；

图6为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法中获得第二强化光信号质量分析模型的流程示意图；

图7为本申请实施例一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测装置的结构示意图；

图8为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一调用单元11，第一获得单元12，第二获得单元13，第三获得单元14，第一提取单元15，第一构建单元16，第四获得单元17，第一预警单元18，总线1110，处理器1120，收发器1130，总线接口1140，存储器1150，操作装置1151，应用程序1152和用户接口1160。

具体实施方式

在本发明实施例的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本发明实施例可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本发明实施例可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本发明实施例还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的装置、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本发明实施例中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行装置、装置、器件使用或与其结合使用。

申请概述

本发明实施例通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法，其中，所述方法应用于一OLP光线路保护切换监测装置，所述装置包括一光纤信号采集装置，所述方法包括：

步骤S100：根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；

具体而言，所述第一BIDI光模块参数信息包括光模块型号、封装类型、速率、波长、最大传输距离、接口、光纤类型、发射光功率、发射角度、接收灵敏度等，光模块作为一种应用在光通信网络中的光器件，起到光电信号转换的作用，BIDI光模块是一款使用WDM（波分复用）双向传输技术的光模块，实现了在一根光纤上同时进行光通道内的双向传输。BIDI光模块仅有一个端口，通过整合的双向耦合器在一根光缆上进行信号的发射与接收。BIDI光模块减少了光纤跳线面板上的端口数量，也减少了专门用于光纤管理的托盘占用空间，更减少了所需使用的光缆数量。根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型，所述光信号评估模型库是对光信号质量进行评估的模型总库，所述第一光信号质量分析模型是与所述第一BIDI光模块参数信息相对应的光信号质量分析模型，不同参数的光模块对应不同的光信号质量分析模型。

步骤S200：通过所述光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息；

如图2所示，进一步而言，其中，所述通过所述光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息，本申请实施例步骤S200还包括：

步骤S210：通过所述光纤信号采集装置对第一BIDI光模块进行信号采集，获得第一光信号数据集；

步骤S220：对所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，生成第一数值连续光信号集合；

步骤S230：根据所述第一数值连续光信号集合，构建第一光纤信号变化曲线；

步骤S240：对所述第一光纤信号变化曲线进行曲率分析，获得第一光纤信号曲率变化结果；

步骤S250：将所述第一光纤信号曲率变化结果输入光信号特征评估模型，获得第一BIDI光模块特征信息。

具体而言，所述光纤信号采集装置用于获取光模块的光纤传输信号，通过所述光纤信号采集装置对第一BIDI光模块进行信号采集，获得光信号传输过程中的第一光信号数据集。通过计算机对整理得到的所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，得到光信号连续时的数值和光信号离散时的数值，分别对应形成所述第一数值连续光信号集合和数值离散光信号集合。其中，所述无监督学习是指是指因缺乏足够的先验知识，在难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高时，利用机器代替人力完成部分工作，根据类别未知的训练样本、即没有数据标注，仅有数据本身，解决模式识别中的问题。所述第一数值连续光信号集合中的连续数据代表光信号信息监测数据趋势，通过无监督学习，实现对所述光信号数据集中所有光信号数据的分类。

根据所述第一数值连续光信号集合，构建第一光纤信号变化曲线，所述第一光纤信号变化曲线是对光信号实时监测获得的连续信号变化曲线。对所述第一光纤信号变化曲线进行曲率分析，获得第一光纤信号曲率变化结果，曲率分析表明曲线在某一点的弯曲程度的数值，曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。将所述第一光纤信号曲率变化结果输入光信号特征评估模型，所述光信号特征评估模型为神经网络模型，用于对光信号进行特征分析，获得所述模型的训练输出结果即第一BIDI光模块特征信息，是所述第一BIDI光模块的光信号传输特征，如光功率、光信号传输速度等级等特征，通过光信号特征分析，实现了对所述光信号数据集中所有光信号数据的特征分类。

步骤S300：根据所述第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；

具体而言，所述第一光信号质量分析模型为神经网络模型，由BIDI光模块基础光信号数据训练获得，通过所述第一BIDI光模块特征信息对第一光信号质量分析模型进行训练，即对所述第一光信号质量分析模型进行增量学习，由于所述第一光信号质量分析模型是多个神经元相互连接组成构成神经网络获得的。因此，通过损失数据的训练获得所述第一强化光信号质量分析模型保留了所述第一光信号质量分析模型的基本功能，并维持模型不断更新的性能，从而提高了光信号质量分析的更新性能，保证光信号质量分析结果准确性和个性化的技术效果。

步骤S400：通过所述光纤信号采集装置获得第二BIDI光模块特征信息，并根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；

如图6所示，进一步而言，其中，所述根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型，本申请实施例步骤S400还包括：

步骤S410：根据所述第二BIDI光模块特征信息在所述光信号评估模型库中进行输入数据匹配，获得第一匹配结果；

步骤S420：获得预定匹配阈值，所述预定匹配阈值与所述第二光信号质量分析模型相对应；

步骤S430：判断所述第一匹配结果是否在所述预定匹配阈值之内；

步骤S440：如果所述第一匹配结果在所述预定匹配阈值之内，获得所述第二光信号质量分析模型。

具体而言，为了能够有效地运作，BiDi光模块必须成对使用，通过调谐双工器以匹配发射器和接收器的期望波长，实现数据的双向传输，所述第二BIDI光模块特征信息为另一端BIDI光模块的光信号传输特征。根据所述第二BIDI光模块特征信息在所述光信号评估模型库中进行输入数据匹配，获得与光模块特征相匹配的模型匹配结果，所述预定匹配阈值为光模块数据特征和所述第二光信号质量分析模型的适应匹配程度范围。判断所述第一匹配结果是否在所述预定匹配阈值之内，如果所述第一匹配结果在所述预定匹配阈值之内，表明参数和所述模型可以实现匹配，确定所述光信号质量分析模型。通过所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行训练，获得模型更新后的第二强化光信号质量分析模型，维持模型不断更新的性能，提高了光信号质量分析的更新性能，以使得模型的数据训练输出结果更加准确的技术效果。

步骤S500：提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；

步骤S600：根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；

具体而言，提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息，如光信号传输参数、光信号接收发送参数等。根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建模型结合后的第三光信号质量分析模型，使得参数结合后的第三光信号质量分析模型更加合理准确。

步骤S700：根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；

步骤S800：如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

具体而言，根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，所述第一主用光线路是光纤信号主要传输线路，获得所述第三光信号质量分析模型的训练输出结果即第一光信号分析结果。所述预定切换阈值为主备光线路切换光信号传输质量阈值，如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，表明主用光纤传输质量未达标，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换，选择工作于主用光纤或切换到备用光纤。监测分析结果更加全面准确，及时对光纤路进行切换，实现对光传输系统线路的保护，进而提高光纤通信质量的技术效果。

如图3所示，进一步而言，其中，所述对所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，生成第一数值连续光信号集合，本申请实施例步骤S220还包括：

步骤S221：对所述第一光信号数据集进行遍历访问处理，生成第一均匀光信号数据集；

步骤S222：将所述第一均匀光信号数据集中的数据定义为P个聚类；

步骤S223：对所述P个聚类中的各自数据点的两两距离进行平均值计算，获得平均距离数据集；

步骤S224：根据所述平均距离数据集，获得类光信号数据集，所述类光信号数据集包括距离平均值最小的分类集；

步骤S225：根据所述类光信号数据集，对所述平均距离数据集进行逐层递归聚类，直至生成所述第一均匀光信号数据集的光信号聚类树；

步骤S226：根据所述光信号聚类树，对所述第一光信号数据集进行学习分类。

具体而言，通过计算机对所述第一光信号数据集中的所有光信号数据进行遍历访问，可以生成第一均匀光信号数据集，然后将所述第一均匀光信号数据集中的光信号数据定义为P个聚类。其中，所述聚类是指将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程。举例如古典生物学之中人们通过物种的形貌特征将其分门别类，就是一种朴素的人工聚类。进一步测算所述P个聚类中的各光信号数据点之间的两两距离，然后进行平均值计算，可以得到所述P个聚类中的各光信号数据点之间的平均距离，即为所述平均距离数据集。其中，所述平均距离数据集中共有P个平均值数据，分别与所述P个聚类一一对应。

进一步根据所述平均距离数据集，获得所述P个聚类平均光信号数据信息，即所述类光信号数据集。其中，所述类光信号数据集中包括有距离平均值最小的聚类集。根据所述类光信号数据集，对所述平均距离数据集进行逐层递归聚类，直至生成所述第一均匀光信号数据集的光信号聚类树。其中，所述逐层递归聚类是指按照平均距离数据的大小，按照从大到小或从小到大的顺序，将平均距离数据最大或最小的数据合并为一个大的类。最后根据所述光信号聚类树，对所述第一光信号数据集进行学习分类，达到了智能化计算并对光信号数据进行学习分类更加准确高效的技术效果。

如图4所示，进一步而言，本申请实施例步骤S250还包括：

步骤S251：根据所述第一数值连续光信号集合的补集，获得第一数值离散光信号集合；

步骤S252：获得所述第一数值离散光信号集合中超过预定时间阈值的第一连续离散光信号集合；

步骤S253：对所述第一连续离散光信号集合的数值进行方差计算，获得第一计算结果，所述第一计算结果包括第一光信号偏差度；

步骤S254：如果所述第一光信号偏差度超过预定偏差度阈值，获得第二预警指令，所述第二预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

具体而言，获得所述第一数值连续光信号集合的补集，即所述第一光信号数据集的剩余数据集第一数值离散光信号集合，所述第一数值离散光信号集合中的离散数据为受多种因素影响导致的离散结果，如设备信号干扰因素、外界压力因素、光纤损耗因素等，因此离散数据不能代表光信号实际值，需排除后再对其他检测数据进行分析。所述第一连续离散光信号集合是所述第一数值离散光信号集合中超过预定时间阈值的光信号集合，所述预定时间阈值为预设的离散光信号持续时间范围，表明需要对该数据离散结果进行分析。

对所述第一连续离散光信号集合的数值进行方差计算，获得的所有方差结果组成所述第一计算结果即第一光信号偏差度。其中，方差代表接地光信号数据的离散程度，方差越大说明检测结果的离散程度越高，表明光信号传输质量越差。所述预定偏差度阈值为预设数值偏差度范围，如果所述第一光信号偏差度超过预定偏差度阈值，表明光纤传输设备、环境等外界因素造成传输质量未达到标准，根据所述第二预警指令对所述第一主用光线路进行预警切换至备用光线路。通过考虑传输环境、设备自身等因素对光信号传输的影响，提高监测结果的精度，及时对光纤路进行切换，实现对光传输系统线路的保护，进而提高光纤通信质量的技术效果。

如图5所示，进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S910：根据所述第二BIDI光模块特征信息，生成第二数值连续光信号集合；

步骤S920：根据所述第二数值连续光信号集合，构建第二光纤信号变化曲线；

步骤S930：对所述第一光纤信号变化曲线和所述第二光纤信号变化曲线进行斜率分析，分别获得第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数；

步骤S940：将所述第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数进行平均值计算，获得第三光信号衰减系数；

步骤S950：如果所述第三光信号衰减系数超过预定光衰减阈值，获得第三预警指令，所述第三预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

具体而言，同上述步骤根据所述第二BIDI光模块特征信息，生成第二数值连续光信号集合，并根据所述第二数值连续光信号集合，构建第二光纤信号变化曲线，所述第二光纤信号变化曲线是对光信号实时监测获得的连续信号变化曲线。对所述第一光纤信号变化曲线和所述第二光纤信号变化曲线进行斜率分析，分别获得对应的第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数，衰减系数是每公里光纤对光信号功率的衰减值，是光纤最重要的特性参数，在很大程度上决定了光纤通信的中继距离。测试光衰减系数必须进行双向测试，将所述第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数进行平均值计算，取平均值第三光信号衰减系数，使得光衰减系数更加合理准确。所述预定光衰减阈值为预设光衰减系数范围，如果所述第三光信号衰减系数超过预定光衰减阈值，表明光纤传输线路衰减值超出标准，需要对线路进行更换，根据所述第三预警指令对所述第一主用光线路进行预警切换至备用光线路。通过考虑光纤传输材料等因素对光信号传输的影响，及时对光纤路进行切换，实现对光传输系统线路的保护，进而提高光纤通信质量的技术效果。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S1010：基于加密算法，对所述第一BIDI光模块特征信息进行加密，获得第一加密光信号特征信息；

步骤S1020：按照光信号时序将所述第一加密光信号特征信息通过分布式存储，集成存储至第一BIDI光模块特征单元中。

具体而言，为保障数据安全性对交易数据进行加密，加密的基本过程就是对原来为明文的文件或数据按某种算法进行处理，使其成为不可读的一段代码为“密文”，使其只能在输入相应的密钥之后才能显示出原容，通过这样的途径来达到保护数据不被非法人窃取、阅读的目的。基于加密算法，对所述第一BIDI光模块特征信息进行加密，获得加密后的第一加密光信号特征信息，加密算法包括DES、3DES、IDEA国际数据加密算法等。按照光信号时序将所述第一加密光信号特征信息通过分布式存储，集成存储至第一BIDI光模块特征单元中，所述光信号时序为光信号传输顺序，所述第一BIDI光模块特征单元用以对光信号特征数据进行存储存档。所述分布式存储为一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落，通过区块链的方式将信息存储到一个识别码里，达到提升溯源不可更改性和安全性的效果。

综上所述，本申请实施例所提供的一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法具有如下技术效果：

由于采用了根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；根据第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；根据第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，对所述第一主用光线路进行预警切换。进而达到通过OLP对工作光纤状态进行实时监测，监测结果更加全面准确，当监测到当前工作光纤上质量未达标时，及时对光纤路进行切换，实现对光传输装置线路的保护，进而提高光纤通信质量的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测装置，如图7所示，所述装置包括：

第一调用单元11，所述第一调用单元11用于根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；

第一获得单元12，所述第一获得单元12用于通过光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息；

第二获得单元13，所述第二获得单元13用于根据所述第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；

第三获得单元14，所述第三获得单元14用于通过所述光纤信号采集装置获得第二BIDI光模块特征信息，并根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；

第一提取单元15，所述第一提取单元15用于提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；

第一构建单元16，所述第一构建单元16用于根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；

第四获得单元17，所述第四获得单元17用于根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；

第一预警单元18，所述第一预警单元18用于如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

进一步的，所述装置还包括：

第五获得单元，所述第五获得单元用于通过所述光纤信号采集装置对第一BIDI光模块进行信号采集，获得第一光信号数据集；

第一生成单元，所述第一生成单元用于对所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，生成第一数值连续光信号集合；

第二构建单元，所述第二构建单元用于根据所述第一数值连续光信号集合，构建第一光纤信号变化曲线；

第六获得单元，所述第六获得单元用于对所述第一光纤信号变化曲线进行曲率分析，获得第一光纤信号曲率变化结果；

第七获得单元，所述第七获得单元用于将所述第一光纤信号曲率变化结果输入光信号特征评估模型，获得第一BIDI光模块特征信息。

进一步的，所述装置还包括：

第二生成单元，所述第二生成单元用于对所述第一光信号数据集进行遍历访问处理，生成第一均匀光信号数据集；

第一定义单元，所述第一定义单元用于将所述第一均匀光信号数据集中的数据定义为P个聚类；

第八获得单元，所述第八获得单元用于对所述P个聚类中的各自数据点的两两距离进行平均值计算，获得平均距离数据集；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述平均距离数据集，获得类光信号数据集，所述类光信号数据集包括距离平均值最小的分类集；

第三生成单元，所述第三生成单元用于根据所述类光信号数据集，对所述平均距离数据集进行逐层递归聚类，直至生成所述第一均匀光信号数据集的光信号聚类树；

第一分类单元，所述第一分类单元用于根据所述光信号聚类树，对所述第一光信号数据集进行学习分类。

进一步的，所述装置还包括：

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述第一数值连续光信号集合的补集，获得第一数值离散光信号集合；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于获得所述第一数值离散光信号集合中超过预定时间阈值的第一连续离散光信号集合；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于对所述第一连续离散光信号集合的数值进行方差计算，获得第一计算结果，所述第一计算结果包括第一光信号偏差度；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于如果所述第一光信号偏差度超过预定偏差度阈值，获得第二预警指令，所述第二预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

进一步的，所述装置还包括：

第四生成单元，所述第四生成单元用于根据所述第二BIDI光模块特征信息，生成第二数值连续光信号集合；

第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述第二数值连续光信号集合，构建第二光纤信号变化曲线；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于对所述第一光纤信号变化曲线和所述第二光纤信号变化曲线进行斜率分析，分别获得第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于将所述第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数进行平均值计算，获得第三光信号衰减系数；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于如果所述第三光信号衰减系数超过预定光衰减阈值，获得第三预警指令，所述第三预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

进一步的，所述装置还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第二BIDI光模块特征信息在所述光信号评估模型库中进行输入数据匹配，获得第一匹配结果；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得预定匹配阈值，所述预定匹配阈值与所述第二光信号质量分析模型相对应；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一匹配结果是否在所述预定匹配阈值之内；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于如果所述第一匹配结果在所述预定匹配阈值之内，获得所述第二光信号质量分析模型。

进一步的，所述装置还包括：

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于基于加密算法，对所述第一BIDI光模块特征信息进行加密，获得第一加密光信号特征信息；

第一存储单元，所述第一存储单元用于按照光信号时序将所述第一加密光信号特征信息通过分布式存储，集成存储至第一BIDI光模块特征单元中。

前述图1实施例一中的一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测装置，通过前述对一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测装置的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

此外，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

示例性电子设备

具体的，参见图8所示，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。

在本发明实施例中，该电子设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。

收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。

本发明实施例中，总线架构（用总线1110来代表），总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。

总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线和存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。

处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括：通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本发明实施例中公开的各方法、步骤和逻辑框图。例如，处理器可以是单核处理器或多核处理器，处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。

处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本发明实施例所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成，或者由译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

总线1110还可以将，例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本发明实施例不再对其进行进一步描述。

收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机装置的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。

应理解，在本发明实施例中，存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以和两个或更多个上述网络的组合。例如，蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信装置、码分多址装置、全球微波互联接入装置、通用分组无线业务装置、宽带码分多址装置、长期演进装置、LTE频分双工装置、LTE时分双工装置、先进长期演进装置、通用移动通信装置、增强移动宽带装置、海量机器类通信装置、超可靠低时延通信装置等。

应理解，本发明实施例中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器包括：只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器，或闪存。

易失性存储器包括：随机存取存储器，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如：静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本发明实施例描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。

在本发明实施例中，存储器1150存储了操作装置1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。

具体而言，操作装置1151包含各种装置程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务和处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器、浏览器，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构和其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机装置可执行指令。

此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

以上所述，仅为本发明实施例的具体实施方式，但本发明实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此，本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测方法，其中，所述方法应用于一OLP光线路保护切换监测装置，所述装置包括一光纤信号采集装置，所述方法包括：

根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；

通过所述光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息；

根据所述第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；

通过所述光纤信号采集装置获得第二BIDI光模块特征信息，并根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；

提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；

根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；

根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；

如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换；

其中，所述通过所述光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息，包括：

通过所述光纤信号采集装置对第一BIDI光模块进行信号采集，获得第一光信号数据集；

对所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，生成第一数值连续光信号集合；

根据所述第一数值连续光信号集合，构建第一光纤信号变化曲线；

对所述第一光纤信号变化曲线进行曲率分析，获得第一光纤信号曲率变化结果；

将所述第一光纤信号曲率变化结果输入光信号特征评估模型，获得第一BIDI光模块特征信息。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，生成第一数值连续光信号集合，包括：

对所述第一光信号数据集进行遍历访问处理，生成第一均匀光信号数据集；

将所述第一均匀光信号数据集中的数据定义为P个聚类；

对所述P个聚类中的各自数据点的两两距离进行平均值计算，获得平均距离数据集；

根据所述平均距离数据集，获得类光信号数据集，所述类光信号数据集包括距离平均值最小的分类集；

根据所述类光信号数据集，对所述平均距离数据集进行逐层递归聚类，直至生成所述第一均匀光信号数据集的光信号聚类树；

根据所述光信号聚类树，对所述第一光信号数据集进行学习分类。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

根据所述第一数值连续光信号集合的补集，获得第一数值离散光信号集合；

获得所述第一数值离散光信号集合中超过预定时间阈值的第一连续离散光信号集合；

对所述第一连续离散光信号集合的数值进行方差计算，获得第一计算结果，所述第一计算结果包括第一光信号偏差度；

如果所述第一光信号偏差度超过预定偏差度阈值，获得第二预警指令，所述第二预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

根据所述第二BIDI光模块特征信息，生成第二数值连续光信号集合；

根据所述第二数值连续光信号集合，构建第二光纤信号变化曲线；

对第一光纤信号变化曲线和所述第二光纤信号变化曲线进行斜率分析，分别获得第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数；

将所述第一光信号衰减系数和第二光信号衰减系数进行平均值计算，获得第三光信号衰减系数；

如果所述第三光信号衰减系数超过预定光衰减阈值，获得第三预警指令，所述第三预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型，包括：

根据所述第二BIDI光模块特征信息在所述光信号评估模型库中进行输入数据匹配，获得第一匹配结果；

获得预定匹配阈值，所述预定匹配阈值与所述第二光信号质量分析模型相对应；

判断所述第一匹配结果是否在所述预定匹配阈值之内；

如果所述第一匹配结果在所述预定匹配阈值之内，获得所述第二光信号质量分析模型。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

基于加密算法，对所述第一BIDI光模块特征信息进行加密，获得第一加密光信号特征信息；

按照光信号时序将所述第一加密光信号特征信息通过分布式存储，集成存储至第一BIDI光模块特征单元中。

7.一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测装置，其中，所述装置包括：

第一调用单元，所述第一调用单元用于根据第一BIDI光模块参数信息，从光信号评估模型库中调用第一光信号质量分析模型；

第一获得单元，所述第一获得单元用于通过光纤信号采集装置获得第一BIDI光模块特征信息；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一BIDI光模块特征信息对所述第一光信号质量分析模型进行训练，获得第一强化光信号质量分析模型；

第三获得单元，所述第三获得单元用于通过所述光纤信号采集装置获得第二BIDI光模块特征信息，并根据所述第二BIDI光模块特征信息对第二光信号质量分析模型进行更新训练，获得第二强化光信号质量分析模型；

第一提取单元，所述第一提取单元用于提取所述第一强化光信号质量分析模型的第一参数信息和所述第二强化光信号质量分析模型的第二参数信息；

第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，构建第三光信号质量分析模型；

第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第三光信号质量分析模型，对第一主用光线路进行光信号监测，获得第一光信号分析结果；

第一预警单元，所述第一预警单元用于如果所述第一光信号分析结果超过预定切换阈值，获得第一预警指令，所述第一预警指令用于对所述第一主用光线路进行预警切换；

第五获得单元，所述第五获得单元用于通过所述光纤信号采集装置对第一BIDI光模块进行信号采集，获得第一光信号数据集；

第一生成单元，所述第一生成单元用于对所述第一光信号数据集进行无监督学习分类，生成第一数值连续光信号集合；

第二构建单元，所述第二构建单元用于根据所述第一数值连续光信号集合，构建第一光纤信号变化曲线；

第六获得单元，所述第六获得单元用于对所述第一光纤信号变化曲线进行曲率分析，获得第一光纤信号曲率变化结果；

第七获得单元，所述第七获得单元用于将所述第一光纤信号曲率变化结果输入光信号特征评估模型，获得第一BIDI光模块特征信息。

8.一种基于BIDI系统的OLP光线路保护切换监测电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。

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