一种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供的一种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法及系统，该方法包括：在无源光网络运营初期，测试得到光纤正常工作时的健康曲线，对所述健康曲线进行事件检测，保存为第一事件检测结果；在进行无源光网络维护时，测试光纤工作状态时的问题曲线；将所述问题曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线，对所述差分曲线进行事件检测，得到第二事件检测结果；比较分析所述第一事件检测结果和所述第二事件检测结果，得到问题曲线上事件的变化情况，根据所述变化情况发出相应的告警信息。通过本发明可以减少虚警，为维修人员提供事件依据，缩短维护时间和维护的工作量。
【专利说明】-种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信领域无源光网络系统，尤其涉及一种实现无源光网络光纤故障自 动告警的方法及系统。
【背景技术】
[0002] 无源光网络作为高速、高带宽、环保和节能的宽带接入技术，一定程度上解决了由 于庞大的网络用户和各种网络应用带来的各种各样的网络问题，成为取代现有接入网络的 最佳候选者。
[0003] PON (Passive Optical Network :无源光纤网络)是由一个光纤线路终端（0LT)通 过主干光纤和光分配网络（0DN)的分光器连接多个分支光纤及相应的光网络单元（0NU)构 成的点到多点的结构，如图1所示。Ρ0Ν全部由分光器（Splitter)等无源器件组成，不需要 有源电子设备。Ρ0Ν网络的突出优点是消除了户外的有源设备，所有的信号处理功能均在交 换机和用户宅内设备完成，而且这种接入方式的前期投资小，大部分资金要推迟到用户真 正接入时才投入。它的传输距离比有源光纤系统的短，覆盖的范围较小，但它造价低，无须 另设机房，维护容易，因此这种结构可以经济地为居家用户服务。
[0004] 在无源光网络得到大量应用后，网络的管理和维护特别是光纤线路的检测和故障 的定位也变得越来越重要。传统的方法是使用0TDR(光时域反射仪)对光纤线路进行测试， 然后进行事件检测，检测出光纤上的反射事件和非反射事件，这些事件反应反映了光纤的 工作状态，维护人员就可以根据这些信息进行相应的管理和维护。
[0005] 采用上述传统的0TDR测试机制存在以下问题：
[0006] -、在无源光网络中，很多的器件和连接方式本身就会产生一些事件，这是它们本 身的特性所决定的，如图2所示，活动连接器和机械固定接头(有时也称机械冷接子)会导致 产生反射事件，熔接会导致产生非反射事件。另外分光器、0NU处会出现反射事件。显然这 些事件不是因为光纤出现故障而造成的。因此当用传统的0TDR测试机制进行光纤测试时， 检测出事件并不能说明一定是由于光纤出现故障造成的。如果将这些非故障引起的告警信 息告知维护人员就会导致虚警，从而导致维护人员工作量增加，维护时间延长，大大浪费了 人力和物力。
[0007] 二、实际中，无源光网络并不会经常出现故障，因此用传统的0TDR测试机制进行 光纤测试时，很多时候得到的事件信息是一样的，光纤工作状态并没有发生变化。虽然检测 出光纤上的各种事件，但是这些事件是一直都有的，如上述由光网络中的器件和连接方式 所导致的事件，那么就没有必要去关注这些事件。主要应该关注的是事件的增加、减少和事 件幅度的变化等。如光纤出现断纤，则会增加新的反射事件。活动连接器松动就会导致反 射增强，事件幅度变大。显然传统的0TDR测试机制并不能反映这些变化。
[0008] 三、传统的0TDR测试机制非常依赖于事件检测算法的性能。由于光纤本身状态变 化和各种噪声的影响，如果事件检测算法的性能不够，就会导致将一些非事件检测为事件， 或者漏掉一些事件，这样就会产生很多虚警和漏警。
【发明内容】
[0009] 本发明要解决的技术问题是提供一种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法 及系统，以减少虚警，为维修人员提供事件依据，缩短维护时间和维护的工作量。
[0010] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种实现无源光网络光纤故障自动告警的 方法，包括：
[0011] 在无源光网络运营初期，测试得到光纤正常工作时的健康曲线，对所述健康曲线 进行事件检测，保存为第一事件检测结果；
[0012] 在进行无源光网络维护时，测试光纤工作状态时的问题曲线；
[0013] 将所述问题曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线，对所述差分曲线进行事件检 测，得到第二事件检测结果；
[0014] 比较分析所述第一事件检测结果和所述第二事件检测结果，得到问题曲线上事件 的变化情况，根据所述变化情况发出相应的告警信息。
[0015] 进一步地，上述的方法还具有下面特点：所述进行事件检测包括：
[0016] 利用事件检测算法分析测试出的曲线，检测出该曲线上的事件以及事件的位置。
[0017] 进一步地，上述的方法还具有下面特点：所述事件检测算法包括以下的任一种：
[0018] 基于小波模极大值事件检测算法；
[0019] 基于斜率差事件检测算法。
[0020] 进一步地，上述的方法还具有下面特点：所述基于小波模极大值事件检测算法进 行检测包括：
[0021] 读取测试得到的光纤工作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理；
[0022] 选择指定的小波基利用小波变换对处理完的数据进行三层小波分解，选取三层的 高频系数；
[0023] 分别对所述三层的高频系数进行模极大值检测，得到三层的模极大值；
[0024] 以所述模极大值划分事件段，根据事件处模极大值在各层小波系数上的变化规律 和事件本身功率变化特性进行事件检测，确定检测出的每个事件的起点和终点，计算事件 参数；
[0025] 根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除虚警，得到最后的检 测结果。
[0026] 进一步地，上述的方法还具有下面特点：所述基于斜率差事件检测算法进行检测 包括：
[0027] 读取测试得到的光纤工作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理；
[0028] 对处理完的数据计算每个数据点处的斜率，根据每个数据点的斜率计算后一数据 点相对于前一数据点的斜率差；
[0029] 根据所述斜率差的变化情况得到候选事件、候选事件的起点和终点，根据所述起 点和终点计算候选事件的事件参数；
[0030] 根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除虚警，得到最后的检 测结果。
[0031] 进一步地，上述的方法还具有下面特点：
[0032] 所述事件参数包括：事件损耗和反射比，
[0033] 所述事件损耗包括事件点前后的光功率水平之差，
[0034] 所述反射比包括事件的反射光功率与入射光功率之比。
[0035] 进一步地，上述的方法还具有下面特点：所述将所述问题曲线与所述健康曲线做 差得到差分曲线之前还包括：
[0036] 分别对所述健康曲线和所述问题曲线进行去噪处理。
[0037] 为了解决上述问题，本发明还提供了一种实现无源光网络光纤故障自动告警的系 统，包括：
[0038] 第一测试模块，用于在无源光网络运营初期，测试得到光纤正常工作时的健康曲 线.
[0039] 第二测试模块，用于在进行无源光网络维护时，测试光纤工作状态时的问题曲 线.
[0040] 检测模块，用于对所述健康曲线进行事件检测，保存为第一事件检测结果；将所述 问题曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线，对所述差分曲线进行事件检测，得到第二事 件检测结果；
[0041] 告警模块，用于比较分析所述第一事件检测结果和所述第二事件检测结果，得到 问题曲线上事件的变化情况，根据所述变化情况发出相应的告警信息。
[0042] 进一步地，上述系统还具有下面特点：
[0043] 所述检测模块，进行事件检测包括：利用事件检测算法分析测试出的曲线，检测出 该曲线上的事件以及事件的位置。
[0044] 进一步地，上述系统还具有下面特点：
[0045] 所述检测模块，利用的事件检测算法包括以下的任一种：基于小波模极大值事件 检测算法和基于斜率差事件检测算法。
[0046] 进一步地，上述系统还具有下面特点：
[0047] 所述检测模块，基于小波模极大值事件检测算法进行检测包括：读取测试得到的 光纤工作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理；选择指定的小波基利用小波变换 对处理完的数据进行三层小波分解，选取三层的高频系数；分别对所述三层的高频系数进 行模极大值检测，得到三层的模极大值；以所述模极大值划分事件段，根据事件处模极大值 在各层小波系数上的变化规律和事件本身功率变化特性进行事件检测，确定检测出的每个 事件的起点和终点，计算事件参数；根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值 去除虚警，得到最后的检测结果。
[0048] 进一步地，上述系统还具有下面特点：
[0049] 所述检测模块，基于斜率差事件检测算法进行检测包括：读取测试得到的光纤工 作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理；对处理完的数据计算每个数据点处的斜 率，根据每个数据点的斜率计算后一数据点相对于前一数据点的斜率差；根据所述斜率差 的变化情况得到候选事件、候选事件的起点和终点，根据所述起点和终点计算候选事件的 事件参数；根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除虚警，得到最后的检 测结果。
[0050] 进一步地，上述系统还具有下面特点：
[0051] 所述检测模块，计算的事件参数包括：事件损耗和反射比，所述事件损耗包括事件 点前后的光功率水平之差，所述反射比包括事件的反射光功率与入射光功率之比。
[0052] 进一步地，上述系统还具有下面特点：
[0053] 所述检测模块，将所述问题曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线之前还用于： 分别对所述健康曲线和所述问题曲线进行去噪处理。
[0054] 综上，本发明提供的一种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法及系统，可以 减少虚警，为维修人员提供事件依据，缩短维护时间和维护的工作量。
【专利附图】
【附图说明】
[0055] 图1为现有技术的无源光网络的示意图；
[0056] 图2为光纤上各事件的示意图；
[0057] 图3为最小二乘法进行直线拟合的示意图；
[0058] 图4为本发明实施例的计算事件参数的图解示意图；
[0059] 图5为本发明实施例的计算斜率的图解示意图；
[0060] 图6为本发明实施例的一种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法的流程图； [0061] 图7为本发明实施例的一种实现无源光网络光纤故障自动告警的系统的示意图。
【具体实施方式】
[0062] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明 的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中 的特征可以相互任意组合。
[0063] 鉴于上述传统的0TDR测试机制的不足，本发明提出一种无源光网络光纤故障自 动告警的实现方法，如图6所示，包括如下步骤：
[0064] 步骤101、在无源光网络搭建完成，正常运营初期，用0TDR测试得到光纤正常工作 时的曲线，称为健康曲线，记为healthdata，并对健康曲线进行事件检测，保存事件检测结 果 health_detec〇
[0065] 之所以需要对健康曲线进行检测是由于：当问题曲线上既有增加或减少的事件， 又有事件幅度急剧变化的事件时，将它与健康曲线做差后这两种情形会形成相似的"突 起"，这样检测后就不能够判断该处事件是新增的事件还是幅度急剧变化的事件。因此需要 原健康曲线的检测结果，当原健康曲线在某处没有事件，而在残差曲线的该处上检测出事 件就说明问题曲线新增了事件。如果健康曲线某处原本有事件，而残差曲线在该处检测出 事件，说明问题数据在该处事件的幅度发生急剧变化，甚至该处的事件已经消失。
[0066] 步骤102、在进行无源光网络维护时，测试得到此时光纤工作状态曲线，称为问题 曲线（prob 1 emdata )。
[0067] 对健康曲线和问题曲线进行去噪处理，然后将问题曲线与健康曲线做差得到差分 曲线。
[0068] 不能直接将健康曲线与问题曲线相减，这是因为曲线上有很多噪声，特别是在曲 线末尾处有比较强的噪声电平，这些噪声是随机的。将健康曲线与问题曲线直接相减，对噪 声来说，它们变化不大。但是对事件来说，相减后它们的功率急剧下降，会使其淹没在噪声 中而无法检测出来，因此需要对其进行去噪处理。
[0069] 这里去噪处理主要是指去除末尾噪声。
[0070] 对于末尾噪声采用均值滤噪的方法，末尾的噪声虽然较强但是相对于信号功率来 讲还是比较小的，因此处理方法是：寻找一个功率阈值Th，将功率小于Th的点置零，功率大 于Th的点减去Th，作为新的功率。
[0071] 设曲线为P⑴，i表示第i个数据点，P⑴为第i个数据点处的功率值，P'⑴为 处理后的曲线。功率的阈值为Th，在本算法中Th为所有点功率的平均值。则
[0072]
【权利要求】
1. 一种实现无源光网络光纤故障自动告警的方法，包括： 在无源光网络运营初期，测试得到光纤正常工作时的健康曲线，对所述健康曲线进行 事件检测，保存为第一事件检测结果； 在进行无源光网络维护时，测试光纤工作状态时的问题曲线； 将所述问题曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线，对所述差分曲线进行事件检测， 得到第二事件检测结果； 比较分析所述第一事件检测结果和所述第二事件检测结果，得到问题曲线上事件的变 化情况，根据所述变化情况发出相应的告警信息。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述进行事件检测包括： 利用事件检测算法分析测试出的曲线，检测出该曲线上的事件以及事件的位置。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述事件检测算法包括以下的任一种： 基于小波模极大值事件检测算法； 基于斜率差事件检测算法。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述基于小波模极大值事件检测算法进行 检测包括： 读取测试得到的光纤工作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理； 选择指定的小波基利用小波变换对处理完的数据进行三层小波分解，选取三层的高频 系数； 分别对所述三层的高频系数进行模极大值检测，得到三层的模极大值； 以所述模极大值划分事件段，根据事件处模极大值在各层小波系数上的变化规律和 事件本身功率变化特性进行事件检测，确定检测出的每个事件的起点和终点，计算事件参 数； 根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除虚警，得到最后的检测结 果。
5. 如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述基于斜率差事件检测算法进行检测包 括： 读取测试得到的光纤工作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理； 对处理完的数据计算每个数据点处的斜率，根据每个数据点的斜率计算后一数据点相 对于前一数据点的斜率差； 根据所述斜率差的变化情况得到候选事件、候选事件的起点和终点，根据所述起点和 终点计算候选事件的事件参数； 根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除虚警，得到最后的检测结 果。
6. 如权利要求4或5所述的方法，其特征在于： 所述事件参数包括：事件损耗和反射比， 所述事件损耗包括事件点前后的光功率水平之差， 所述反射比包括事件的反射光功率与入射光功率之比。
7. 如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述将所述问题曲线与所述健康曲线做差 得到差分曲线之前还包括： 分别对所述健康曲线和所述问题曲线进行去噪处理。
8. -种实现无源光网络光纤故障自动告警的系统，包括： 第一测试模块，用于在无源光网络运营初期，测试得到光纤正常工作时的健康曲线； 第二测试模块，用于在进行无源光网络维护时，测试光纤工作状态时的问题曲线； 检测模块，用于对所述健康曲线进行事件检测，保存为第一事件检测结果；将所述问题 曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线，对所述差分曲线进行事件检测，得到第二事件检 测结果； 告警模块，用于比较分析所述第一事件检测结果和所述第二事件检测结果，得到问题 曲线上事件的变化情况，根据所述变化情况发出相应的告警信息。
9. 如权利要求8所述的系统，其特征在于： 所述检测模块，进行事件检测包括：利用事件检测算法分析测试出的曲线，检测出该曲 线上的事件以及事件的位置。
10. 如权利要求9所述的系统，其特征在于： 所述检测模块，利用的事件检测算法包括以下的任一种：基于小波模极大值事件检测 算法和基于斜率差事件检测算法。
11. 如权利要求10所述的系统，其特征在于： 所述检测模块，基于小波模极大值事件检测算法进行检测包括：读取测试得到的光纤 工作状态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理；选择指定的小波基利用小波变换对处 理完的数据进行三层小波分解，选取三层的高频系数；分别对所述三层的高频系数进行模 极大值检测，得到三层的模极大值；以所述模极大值划分事件段，根据事件处模极大值在各 层小波系数上的变化规律和事件本身功率变化特性进行事件检测，确定检测出的每个事件 的起点和终点，计算事件参数；根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除 虚警，得到最后的检测结果。
12. 如权利要求10所述的系统，其特征在于： 所述检测模块，基于斜率差事件检测算法进行检测包括：读取测试得到的光纤工作状 态曲线，对该曲线进行采样和末尾噪声处理；对处理完的数据计算每个数据点处的斜率，根 据每个数据点的斜率计算后一数据点相对于前一数据点的斜率差；根据所述斜率差的变化 情况得到候选事件、候选事件的起点和终点，根据所述起点和终点计算候选事件的事件参 数；根据所述事件参数、事件的功率阈值和事件间距离阈值去除虚警，得到最后的检测结 果。
13. 如权利要求11或12所述的系统，其特征在于： 所述检测模块，计算的事件参数包括：事件损耗和反射比，所述事件损耗包括事件点前 后的光功率水平之差，所述反射比包括事件的反射光功率与入射光功率之比。
14. 如权利要求8所述的系统，其特征在于： 所述检测模块，将所述问题曲线与所述健康曲线做差得到差分曲线之前还用于：分别 对所述健康曲线和所述问题曲线进行去噪处理。
【文档编号】H04B10/079GK104301037SQ201310297990
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2013年7月16日 优先权日:2013年7月16日
【发明者】桑农, 陆建鑫, 罗松, 高常鑫, 甘海涛 申请人:中兴通讯股份有限公司