CN114696893B - 基于otdr的事件定位方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于OTDR的事件定位方法、系统、装置及存储介质，包括：控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图；根据OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数；根据OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据系列动态斜率阈值过滤斜率曲线图；根据过滤后的斜率曲线图定位事件。本发明实施例采用动态的斜率阈值过滤噪声，在保留事件的基础上，去噪效果好，可广泛应用于光通信技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及光通信技术领域，尤其涉及一种基于OTDR的事件定位方法、系统、装置及存储介质。
背景技术
OTDR（optical time-domain reflectometer，光时域反射仪）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。定位这些事件就是曲线分析的目的，如对OTDR测试曲线图进行分析可以找出光纤是否有断裂、接头、宏弯等事件。
对于OTDR曲线事件分析，常用的方法有两点法、最小二乘法、小波去噪法等。其基本思想是对OTDR后向散射曲线求斜率，然后在斜率曲线上定位事件。斜率曲线中的峰值和谷值即标志着事件发生的位置及类型。但是随着测量距离的增加，信噪比迅速恶化，导致斜率曲线出现很多无效的峰值/谷值，需要采用阈值进行过滤。如果曲线上采用统一的斜率阈值，会容易过滤掉曲线初始端的事件。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种基于OTDR的事件定位方法、系统、装置及存储介质，采用动态的斜率阈值过滤噪声，在保留事件的基础上，去噪效果好。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位方法，包括以下步骤：
控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图；
根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，所述预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数；
根据所述OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图；
根据过滤后的斜率曲线图定位事件。
可选地，所述预设的噪声模型通过以下方法确定：
根据后向散射功率建立OTDR线性模型；
根据所述OTDR线性模型确定预设的噪声模型。
可选地，所述OTDR线性模型通过以下方法建立：
将所述后向散射功率进行对数转换得到第一函数；
对所述第一函数中的所述后向散射功率进行函数变换得到第二函数；其中，所述第二函数包含噪声项和非噪声项，所述非噪声项包含事件信息的线性信号；
将所述第二函数中的所述噪声项和所述非噪声项进行分离，并将所述噪声项进行函数变换得到第三函数；其中，所述第三函数包含后向瑞利散射参数、后向散射功率参数及事件发生点的突变信息。
可选地，所述根据所述OTDR线性模型确定预设的噪声模型，具体包括：
提取所述第三函数以建立初始噪声模型；
对所述初始噪声模型进行函数变换得到预设的噪声模型。
可选地，所述根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值，具体包括：
根据所述OTDR测试曲线图及采样周期计算离散的后向散射功率及高斯白噪声；
根据所述离散的后向散射功率及所述高斯白噪声输入到所述预设的噪声模型计算系列动态斜率阈值。
可选地，所述根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图，具体包括：
将所述系列动态斜率阈值连接形成阈值曲线；其中，所述阈值曲线包含正值曲线和负值曲线；
将所述阈值曲线范围内的区域作为过滤区，并去掉过滤区内的事件；
将所述阈值曲线范围外的区域作为保留区，对保留区的事件不做处理。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位系统，包括：
第一模块，用于控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图；
第二模块，用于根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，所述预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数；
第三模块，用于根据所述OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图；
第四模块，用于根据过滤后的斜率曲线图定位事件。
第三方面，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的方法。
第五方面，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位系统，包括OTDR以及与所述OTDR连接的计算机设备；其中，
所述OTDR，用于按照控制信号发射预设脉冲宽度的测试光信号；
所述计算机设备包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
实施本发明实施例包括以下有益效果：本实施例中根据采样确定的OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值，预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数，并根据系列动态斜率阈值过滤斜率曲线图，最后对过滤后的斜率曲线图定位事件；从而实现斜率阈值随OTDR测试曲线图中噪声信号的变化而动态变化，减少人工干预的因素，更准确地过滤更多的噪声，同时保留OTDR测试曲线图中的事件。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于OTDR的事件定位方法的步骤流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种OTDR测试曲线图；
图3是本发明实施例提供的一种斜率曲线图；
图4是本发明实施例提供的一种阈值曲线过滤斜率曲线的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种过滤区域的局部放大示意图；
图6是本发明实施例提供的一种采用动态阈值过滤后的斜率曲线的事件定位的示意图；
图7是本发明实施例提供的一种采用动态阈值过滤后的斜率曲线与OTDR测试曲线图的对比图；
图8是本发明实施例提供的另一种采用动态阈值过滤后的斜率曲线与OTDR测试曲线图的对比图；
图9是本发明实施例提供的一种基于OTDR的事件定位系统的结构框图；
图10是本发明实施例提供的一种基于OTDR的事件定位装置的结构框图；
图11是本发明实施例提供的一种基于OTDR的事件定位系统的另一种结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位方法，其包括如下所示的步骤S100-S400。
S100、控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图。
S200、根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，所述预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数。
S300、根据所述OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图。
S400、根据过滤后的斜率曲线图定位事件。
参阅图2，OTDR发出一定脉冲宽度的测试光之后，对经过光纤传播并散射回来的光信号按照一定的时间间隔进行采样；以采样点的相对背向散射功率dB值作为纵坐标，根据采样点的传播时间计算出该采样点在光纤上的位置作为横坐标，就可以画出OTDR测试曲线图。
参阅图3，以测试脉宽的采样距离为参数，对OTDR后向散射曲线求斜率。因为曲线中事件曲线持续的宽度与测试脉宽采样距离密切相关，采用此间隔求曲线斜率，能滤除较大部分的噪声。
OTDR测试曲线上的事件主要可分为以下几种：
盲区：在测量曲线起始端有一段盲区，这是由于光纤起始端强烈的菲涅尔反射造成的。
非反射事件：又可分为衰减事件和伪增益事件两类。衰减事件：在光纤有熔接头或者弯折的情况下，光纤衰减会发生急速下降，在事件发生位置产生一个比较大的衰减，表现在OTDR曲线上出现下降的台阶。伪增益事件：在OTDR曲线上出现上升的台阶，这是由于事件点之后反射回来的背向反射功率比事件点之前的高所造成的。事实上，光脉冲通过事件点始终会存在损耗，不可能有真的增益出现。因此，当伪增益事件出现时，需要在光纤对端进行二次测试，对伪增益事件点的损耗取平均值作为实际测试结果。
反射事件：在光纤活接头、光纤断裂或者光纤末端，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，同时也会有比较大的衰减。
正常衰减区：由于光纤内部杂质等因素，引起光传输能量的损耗。该区域的衰减与光纤正常衰减系数成比例，在测试曲线图上表现为按照一定斜率均匀下降的直线。
斜率曲线的峰值意味着原始数据出现一个上升沿，其出现位置对应上升沿范围内；斜率曲线的谷值意味着原始数据出现一个下降沿，其出现位置对应下降沿范围内。如果在事件范围内的斜率曲线只包含峰值特征点，则表明原始数据在该范围内只有上升沿，即对应伪增益事件；如果在事件范围内的斜率曲线只包含谷值特征点，则表明原始数据在该范围内只有下降沿，即对应衰减事件；如果在事件范围内的斜率曲线先后出现峰值特征点和谷值特征点，则表明原始数据在该范围内包含上升沿和下降沿，即对应反射事件。
可选地，所述预设的噪声模型通过步骤S010至S020确定：
S010、根据后向散射功率建立OTDR线性模。
可选地，所述OTDR线性模型通过步骤S011至S013建立：
S011、将所述后向散射功率进行对数转换得到第一函数；
S012、对所述第一函数中的所述后向散射功率进行函数变换得到第二函数；其中，所述第二函数包含噪声项和非噪声项，所述非噪声项包含事件信息的线性信号；
S013、将所述第二函数中的所述噪声项和所述非噪声项进行分离，并将所述噪声项进行函数变换得到第三函数；其中，所述第三函数包含后向瑞利散射参数、后向散射功率参数及事件发生点的突变信息。
具体地，假设采集的后向散射功率为
，对采集的功率曲线求对数操作，即可转
换为对应dB值的线性功率模型。与时间t相关的OTDR线性模型
如下：
其中，
是后向瑞利散射的模型，
是模型中的衰减因子，
为
控制脉宽的阶跃信号；
是事故发生点的菲涅尔反射脉冲或损耗突变；
为高斯白噪
声，根据OTDR曲线末尾部分的数据求均方差得到；变换后，
为含有事件信息
的线性信号，
为对数变换后的噪声项。
表示第一函数，
表示第二函数，
表示第三函数。
S020、根据所述OTDR线性模型确定预设的噪声模型。
可选地，所述根据所述OTDR线性模型确定预设的噪声模型，具体包括步骤S021至S022：
S021、提取所述第三函数以建立初始噪声模型；
S022、对所述初始噪声模型进行函数变换得到预设的噪声模型。
具体地，根据上述OTDR线性模型可得到噪声模型为：
可选地，所述根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值，具体包括步骤S210至S220：
S210、根据所述OTDR测试曲线图及采样周期计算离散的后向散射功率及高斯白噪声；
S220、根据所述离散的后向散射功率及所述高斯白噪声输入到所述预设的噪声模型计算系列动态斜率阈值。
具体地，首先根据OTDR测试曲线图计算后向散射功率和高斯白噪声，然后将后向散射功率和高斯白噪声输入到公式（2）中计算动态斜率阈值。
可选地，所述根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图，具体包括步骤S310至S330：
S310、将所述系列动态斜率阈值连接形成阈值曲线；其中，所述阈值曲线包含正值曲线和负值曲线；
S320、将所述阈值曲线范围内的区域作为过滤区，并去掉过滤区内的事件；
S330、将所述阈值曲线范围外的区域作为保留区，对保留区的事件不做处理。
参阅图4，根据公式（2）计算的阈值曲线有两条，一条阈值曲线分布在坐标0轴以上的附近区域，一条阈值曲线分布在坐标0轴以下的附近区域，两条阈值曲线之间经过坐标0轴的区域形成过滤区，过滤区以外的区域是保留区。参阅图5，从局部放大图可知，过滤区中的峰值和谷值被过滤掉了；参阅图6，过滤区以外的保留区中的峰值和谷值未被过滤，用于事件定位判断。
在一个具体的实施例中，参阅图7及图8，图7及图8中原始数据表示OTDR测试曲线图，斜率曲线表示经过动态斜率阈值过滤后的曲线；从图7及图8可知，经过动态斜率阈值过滤后的斜率曲线，只是过滤掉了噪声部分，仍保留了OTDR测试曲线中定位事件信息。
实施本发明实施例包括以下有益效果：本实施例中根据采样确定的OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值，预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数，并根据系列动态斜率阈值过滤斜率曲线图，最后对过滤后的斜率曲线图定位事件；从而实现斜率阈值随OTDR测试曲线图中噪声信号的变化而动态变化，减少人工干预的因素，更准确地过滤更多的噪声，同时保留OTDR测试曲线图中的事件。
如图9所示，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位系统，包括：
第一模块，用于控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图；
第二模块，用于根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，所述预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数；
第三模块，用于根据所述OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图；
第四模块，用于根据过滤后的斜率曲线图定位事件。
可见，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
如图10所示，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
可见，上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
此外，本申请实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行上述的事件定位方法。同样地，上述方法实施例中的内容均适用于本存储介质实施例中，本存储介质实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
如图11所示，本发明实施例提供了一种基于OTDR的事件定位系统，包括OTDR以及与所述OTDR连接的计算机设备；其中，
所述OTDR，用于按照控制信号发射预设脉冲宽度的测试光信号；
所述计算机设备包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
具体地，而对于所述计算机设备，其可为不同类型的电子设备，包含但不限于有台式电脑、手提电脑等终端。
可见，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种基于OTDR的事件定位方法，其特征在于，包括：
控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图；
根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，所述预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数；
根据所述OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图；
根据过滤后的斜率曲线图定位事件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的噪声模型通过以下方法确定：
根据后向散射功率建立OTDR线性模型；
根据所述OTDR线性模型确定预设的噪声模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述OTDR线性模型通过以下方法建立：
将所述后向散射功率进行对数转换得到第一函数；
对所述第一函数中的所述后向散射功率进行函数变换得到第二函数；其中，所述第二函数包含噪声项和非噪声项，所述非噪声项包含事件信息的线性信号；
将所述第二函数中的所述噪声项和所述非噪声项进行分离，并将所述噪声项进行函数变换得到第三函数；其中，所述第三函数包含后向瑞利散射参数、后向散射功率参数及事件发生点的突变信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述OTDR线性模型确定预设的噪声模型，具体包括：
提取所述第三函数以建立初始噪声模型；
对所述初始噪声模型进行函数变换得到预设的噪声模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值，具体包括：
根据所述OTDR测试曲线图及采样周期计算离散的后向散射功率及高斯白噪声；
根据所述离散的后向散射功率及所述高斯白噪声输入到所述预设的噪声模型计算系列动态斜率阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图，具体包括：
将所述系列动态斜率阈值连接形成阈值曲线；其中，所述阈值曲线包含正值曲线和负值曲线；
将所述阈值曲线范围内的区域作为过滤区，并去掉过滤区内的事件；
将所述阈值曲线范围外的区域作为保留区，对保留区的事件不做处理。
7.一种基于OTDR的事件定位系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于控制OTDR向待测光纤发射预设脉冲宽度的测试光信号，并对反射信号进行采样以确定OTDR测试曲线图；
第二模块，用于根据所述OTDR测试曲线图及预设的噪声模型计算采样周期对应的系列动态斜率阈值；其中，所述预设的噪声模型包含后向散射功率参数及高斯白噪声参数；
第三模块，用于根据所述OTDR测试曲线图计算对应的斜率曲线图，并根据所述系列动态斜率阈值过滤所述斜率曲线图；
第四模块，用于根据过滤后的斜率曲线图定位事件。
8.一种基于OTDR的事件定位装置，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种基于OTDR的事件定位系统，其特征在于，包括OTDR以及与所述OTDR连接的计算机设备；其中，
所述OTDR，用于按照控制信号发射预设脉冲宽度的测试光信号；
所述计算机设备包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
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Denomination of invention: Event localization method, system, device, and storage medium based on OTDR Effective date of registration: 20231130 Granted publication date: 20220816 Pledgee: Industrial and Commercial Bank of China Limited Guangzhou tianpingjia sub branch Pledgor: Gaokan (Guangzhou) Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023980068506 |
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