小波变换在OTDR事件分析中的应用

小波变换在OTDR事件分析中的应用

ID:40956025

大小:211.50 KB

页数:5页

时间:2019-08-11

小波变换在OTDR事件分析中的应用_第1页
小波变换在OTDR事件分析中的应用_第2页
小波变换在OTDR事件分析中的应用_第3页
小波变换在OTDR事件分析中的应用_第4页
小波变换在OTDR事件分析中的应用_第5页
资源描述:

《小波变换在OTDR事件分析中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、小波变换在OTDR事件分析中的应用摘要:光时域反射计(OTDR)作为现代光纤网络监控的重要部件,采集的数据只能反映光纤各点的衰耗值,无法实现智能的事件检测分析。基于小波变换信号去噪和奇异性检测的理论,通过算法实现了OTDR测量曲线的噪声抑制和OTDR事件点定位。实际测量结果表明了本算法在工程应用中的可行性和有效性。关键词:光时域反射计;小波分析;模极大值;奇异点TheApplicationofWaveletTransforminOTDREventAnalysisAbstract:Asanimportantpartoftheop

2、ticalfibernetworkmonitor,theopticaltimedomainreflectometer(OTDR)canmeasuretheattenuationvalueofeverysample,butitisincapableofdetectingandanalyzingtheeventpointsautomatically.Inthispaper,accordingtothetheoryofdenoisingandirregularityexaminationusingwavelettransform,w

3、erealizetheeliminationofnoiseandlocatingoftheeventpointsintheOTDRsurveycurvebyusingthewavelettransform.Thepracticalresultshowsthatouralgorithmisfeasibleandefficient.Keywords:opticaltimedomainreflectometer;wavelettransform;modulusmaxima;singularpoint随着目前光纤技术的不断成熟以及现代

4、通信对高效率、高带宽传输的要求,使得光纤通信系统得到大量普及和应用。寻找一种合适的光纤监测方法,实现光纤网络状态的实时检测、故障的及时上报和故障点的智能定位,是目前光纤通信面临的一个首要问题。OTDR(光时域反射计)作为一种光纤检测仪器,能够实现光纤的非破坏性测试,同时具有操作方便、快速直观等优点,在光缆网监测中得到广泛应用[1]。本文基于OTDR测量光纤线路的工程实际,将小波变换引入OTDR的曲线分析和处理。在实现小波变换去噪的基础上,提出了一种事件定位算法,通过实际测量验证了算法的可行性和有效性。1OTDR测量原理OTDR

5、是基于背向散射法的一种光纤测量仪器。它是将大功率的窄脉冲光注入被测光纤,然后在光入射端监测沿光纤背向返回的散射光功率。因为光纤主要的散射机理是瑞利散射[2],而瑞利散射光的光功率与入射光功率成正比,所以通过测量沿光纤返回的背向瑞利散射光功率就可以获得光沿光纤传输遭受损耗的信息,进而可以测得光纤的衰减。在OTDR显示的背向散射信号曲线上,存在以下几种事件:反射事件和非反射事件、饱和反射事件以及光纤末端。其中反射事件主要对应光纤耦合设备、前端面以及光纤断裂处造成的事件,非反射事件则包括光纤熔接、不均匀、老化等造成的事件。为了在测得

6、的原始光纤衰耗曲线上,实现光纤事件点的智能定位,需要在OTDR采集的数据基础上,进行相应的分析和处理。主要包括曲线噪声抑制以及曲线事件点的分析定位。2小波变换在OTDR曲线处理中的应用2.1小波变换基础设有一平方可积的函数,其傅立叶变换满足:(1)称其为允许小波函数或基小波,其中为的傅立叶变换。经伸缩和平移后得到下面一组函数序列:(2)称为小波基函数。其中为伸缩因子,为平移因子。则信号的积分变换称为连续小波变换:(3)在(3)式中,令,将连续小波的缩放因子离散化,得到二进制小波变换:(4)在(4)式基础上,进一步令,将连续小波

7、的缩放因子和平移因子都离散化,则得到离散小波变换:(5)从上面可以看到,小波变换实质是选择适当的基小波,通过对基小波平移、伸缩形成一系列的小波,然后,将要分析的信号投影到由平移、伸缩小波构成的信号空间中。因而,小波变换具有多分辨率分析的特点,可以对信号进行多尺度的细化分析,故在噪声处理、奇异性检测方面十分有效。2.2OTDR曲线去噪作为一种新的时频分析方法,小波变换具有多分辨率和在时频两域同时表征信号的能力,能够很好的实现信噪频带混叠情况下的去噪[3]。利用小波变换进行信号去噪,常用的方法有:小波分解重构法、阀值法、模极大值法

8、[3-5]。其中小波分解重构法多用于信号、噪声频带相分离的确定性噪声;阀值法和模极大值法主要用于高斯白噪声的处理。阀值法在处理信号噪声时,能够得到信号的近似最优估计,但是在不连续点会出现伪吉布斯现象;模极大值法适用于含有较多奇异点的信号,在去噪的同时可以有效保留信号的奇异点信

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。