本发明涉及一种低成本的光网络故障检测装置及其检测方法，具体而言，是一种利用通信信号自身实现光网络中多支路故障检测方法及装置。
背景技术：
光纤通信系统因其高传输率和大传输容量的特点，长期以来都是各界学者们的主要研究内容。随着光网络的迅速发展和大范围使用，人们对光通信网络的依赖越来越强。在这种情况下，一旦光纤通信链路出现故障将会造成很大的经济损失。因而，实时地诊断并且定位传输链路中的故障位置，保证网络系统传输的正常进行，长期以来都是光通信领域研究的热点内容。
光时域反射仪(OTDR)一直以来是诊断光纤链路故障点的主要手段。但是，OTDR有其自身的缺点，如精度不够高，尤其是存在检测分辨率随着检测距离增加下降很快的问题。而且，OTDR诊断链路故障点时需要暂停光通信网络中正常的通信业务，这在某些情况下会造成较大的损失。
为了解决光时域反射仪的上述缺点，国内外的多家研究机构开展了深入的研究，并取得了一些重要的技术。目前这些技术分有两类：
一是使用OTDR的光纤故障诊断方案。该方案的原理是通过测量后向瑞利散射光的到达时间及功率来推知光纤链路的故障情况。其中利用波长可调谐的激光器作为光源的OTDR，公开号为 CN102104423A的“一种多分枝无源光网络的故障检测方法和系统”，其波长可调谐的激光器可以输出不同的波长，不同波长的光进入不同的网络分支，进而达到对不同支路网络检测的目的；其中利用噪声信号作为信号源也可实现光纤链路的故障检测。公开号为 CN102684785A的“基于噪声信号的光网络故障检测装置及其检测方法”即为此类。该方案要求噪声源要有很宽的光谱，其光谱包含多个 ONU分支支路的中心波长。
二是不使用OTDR的检测方案。该方案的原理与前述基于OTDR的测量方案有本质不同。其中公开号为CN101226100的“混沌光时域反射仪及其测量方法”，利用单波长的混沌激光，通过互相关法原理计算参考信号和探测信号的互相关性来实现故障定位；其中公开号为 CN102291173A的“一种无源光网络故障检测装置及其检测方法”，利用波长可调的混沌光作为信号源，通过相关法进行故障检测和定位，并通过实验验证了它的可行性；还有利用光通信链路中的通信信号本身，结合相关探测法来实验光纤故障点的测量和定位，目前该技术只能测量光网络中单一支路的光纤故障点，还无法做到多支路的同时测量。
综上所述，本发明是基于现有技术，利用通信信号本身，结合相关探测法，提出一种成本较低、较有前途的多支路光纤故障诊断技术方案。
技术实现要素：
本发明利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测方法及检测装置，其目的在于解决现有传统的光时域反射仪(OTDR)的缺点，公开一种使用通信信号本身，结合相关探测法来实现光网络中多支路光纤故障点的测量和定位的技术方案。具有高精度、大动态范围、在线实时故障检测和低成本等优点。
本发明所述的检测方法是采用以下技术方案实现的：一种利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测方法，在光通信网络的主路光纤上引出一路信号作为参考光，并通过与主路光纤相连接的一个光环形器，将由主路光纤上的故障点产生的后向传输的瑞利散射及菲尼尔反射光引出作为探测光，将参考光和探测光分别转换成相应的电信号后做互相关运算，根据互相关曲线可以得出主路光纤上的故障点位置信息。
进一步的，在光通信网络的主路光纤上引出一路信号作为参考光，并通过与主路光纤相连接的一个光环形器，将由主路光纤上的故障点产生的后向传输的瑞利散射及菲尼尔反射光引出作为探测光，将参考光和探测光分别转换成相应的电信号后做互相关运算，根据互相关曲线可以得出主路光纤上的故障点位置信息。
进一步的，在对主路光纤进行故障点检测时，还可以对各支路光纤进行检测，方法如下：在待检测的各条支路光纤上分别接入一个支路光环形器，通过支路光环形器将支路光纤上由故障点产生的后向传输的瑞利散射及菲尼尔反射光引出作为探测光；首先对主路光纤上的参考信号和探测信号进行互相关运算，确定光网络中所有的故障点，再将各条支路光纤上采集到的探测光转换成相应的电信号并分别与主路光纤上的参考信号进行互相关运算，确定光网络中各条支路光纤中的故障点；最后根据多次互相关运算处理的结果以及支路光纤的特性综合分析，确定光网络中所有故障点的具体位置。该方案可适用于支路光纤长度相同的情况。
进一步的，在对参考信号和探测信号进行互相关运算前，通过随机信号提取算法分别提取参考信号和探测信号中的随机信号，然后再进行互相关运算；所述随机信号提取算法包括如下步骤：
步骤一：提取探测信号或者参考信号上有用的传输信号；
步骤二：对步骤一得到的有用的传输信号作自相关计算，得到自相关曲线；
步骤三：根据步骤二中所得到的自相关曲线中的相邻相关峰之间的间距来确定周期T；
步骤四：任意选择时长为T的整数倍的信号把整体信号分成N段，分别计算各段的排列熵即HPE值，得到关于各段信号的HPE曲线；
步骤五：如果HPE曲线中存在由小的HPE值向大的HPE值突变的一段或多段曲线，则该HPE曲线可用于提取随机信号；如果HPE曲线不存在这样的突变段，则减小时长返回到步骤四；
步骤六：针对步骤五得到的HPE曲线，比较各突变段的HPE值，提取一段明显突变的信号，对提取的信号做自相关，若自相关曲线中只有一条主相关峰，则为最终提取的随机信号；否则减小时长，重复步骤四，五，直到提取到符合前述要求的随机信号。
其中随机信号提取算法具体如下：排列熵算法为度量时间序列复杂性的一种方法。其中HPE值的大小表示时间序列X(i)i＝1,2,…,n 的随机程度。HPE的值越小，说明时间序列越规则，反之，则时间序列越复杂。
根据以上理论，以任意时长T把时间序列信号分成N段，分别计算各段HPE值，随机振荡部分的HPE值会远高于周期信号间的HPE值，观察HPE完整曲线，明显突变的位置即为随机信号和周期信号的分界位置，进而可在对应位置将随机振荡部分提取出来用于光纤故障的相关法探测。
本发明所述的检测装置是采用以下技术方案实现的：一种利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测装置，包括光通信网络部分和信号采集及处理部分；所述光通信网络部分包括顺次连接的光线路终端机OLT、主路光纤、光分配网络单元ODN、支路光纤、光网络用户ONU；所述信号采集及处理部分包括光耦合器、光环形器、第一光电探测器、第二光电探测器和示波器或相关处理单元；光耦合器和光环形器连接在光线路终端机OLT和主路光纤之间，光耦合器具有两个输出端，其中一个输出端与光环形器的第一端口相连接，另一个输出端与第一光电探测器相连接；光环形器的第二端口与主路光纤相连接，光环形器的第三端口与第二光电探测器相连接；第一、第二光电探测器的信号输出端均与示波器或相关处理单元的信号输入端相连接。
进一步的，在光分配网络单元ODN与每路支路光纤之间均串接有一个支路光环形器，该支路光环形器的第一端口、第二端口分别与光分配网络单元ODN和支路光纤相连接，第三端口连接有支路光电探测器；所述支路光电探测器的信号输出端与示波器或相关处理单元的信号输入端相连接。
本发明的特点是利用光通信链路中的通信信号本身进行光纤故障点的实时测量和定位的监测装置，整套装置由光通信网络和信号采集及检测两部分组成。
其中光通信网络部分由光线路终端机OLT、主路光纤、光分配网络单元ODN、支路光纤、光网络用户ONU组成。在光接入网中，完成数据传送时，信号借助光纤从OLT发出，然后在远程节点进行分配，再传送到每个ONU，同样的，用户端的信号也可以通过该路径传回到终端，以此实现它们之间的相互通讯。这就是最简单的无源光网络系统。
相关法的原理具体如下：假设连续信号或随机变量为x(t)，则其在不同时刻的乘积平均即称为自相关函数，用Rx(τ)来表示即对于离散信号，则其自相关函数为 Rx(n)＝E[x(m)x(m+n)]。其中，τ为两时刻的时间延迟，E[.]为数学期望。若信号为周期性的，则其自相关曲线中会出现多个峰值，且峰值的间隔与周期一致；若信号是随机的，则相关曲线中只有在延迟点位置会出现峰值，其他位置均很低，可看作噪声。根据最高峰在相关曲线对应的位置，即可获得相应的延迟时间。因此，在相关探测法故障检测中，对故障位置返回的探测信号和参考信号做相关运算，最高峰的位置即反映了探测光遇到故障后反射回去所用的时间，再结合光在光纤中传播的速度即可计算出故障发生的位置。
本发明利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测方法与现有传统的光时域反射仪(OTDR)装置相比优点在于：
1.高分辨率，大动态范围，实时性好；
2.装置简单，成本低廉；
3.不需要中断光通信网络中的正常通信业务。
附图说明
图1光接入网无源光网络PON的基本结构示意图。
1、光线路终端机OLT，2、主路光纤，3、光分配网络单元ODN(1X2 光分路器)4、支路光纤，5、光网络用户ONU；
图2利用通信信号自身实现光网络中主路和支路两路故障检测装置图。
1、光线路终端机OLT，2、主路光纤，3、光分配网络单元ODN(1X2 光分路器)4、支路光纤，5、光网络用户ONU，6、光耦合器(99:1) 7、光环形器，8、第一光电探测器，9、第二光电探测器，10、示波器及相关处理单元，11、信号采集及处理单元，12、主路故障点，13、第一支路故障点；
图3利用通信信号自身实现光网络中主路和支路两路故障检测实验结果图。
图4利用通信信号自身实现光网络中多支路故障检测装置图。
1、光线路终端机OLT，2、主路光纤，3、光分配网络单元ODN(1X2 光分路器)4、支路光纤，5、光网络用户ONU，6、光耦合器(99:1)， 7、光环形器，8、第一光电探测器，9、第二光电探测器，10、示波器及相关处理单元，11、信号采集及处理单元，14、第二支路故障点，15、第三支路故障点，16、第一支路光电探测器，17、第二支路光电探测器，18、第一支路光环形器，19-第二支路光环行器。
图5实际采集到的通信信号。
图6步骤一中提取有用的传输信号示意图。
图7步骤二获得的自相关曲线。
图8步骤四中计算各段HPE值得到的曲线。
图9步骤六得到的自相关曲线。
图10为根据随机信号提取算法提取的随机信号中有周期信号的结果图。
图11为根据随机信号提取算法提取的完全为随机信号的结果图。
具体实施方式
本发明所述方法和装置解决了现有传统的光时域反射仪(OTDR) 原理上的弊端，针对无源光通信网络提出了利用光通信网络中的信号自身，结合相关探测法来诊断链路故障点的方案，以达到边传输边检测的目的。光通信网络中的通信信号，和它在光纤中传输时产生的后向瑞利散射信号，具有δ函数型的相关曲线。曲线上的峰值的位置，以及大小都携带着光纤反射点的信息，其次光纤的特性也有所不同，根据这些信息再结合相关法检测技术便可诊断出光网络中的多支路故障的位置。本发明利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测的方法是可行的，而且它不随检测距离的变化而变化，检测过程对网络的正常通信业务也没有干扰。
下面结合附图1、附图2、附图3和附图4进一步说明本发明利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测方法在光接入网系统中光纤故障点的检测和实时定位的应用。
按照附图1将由光线路终端机OLT1、主路光纤2、光分配网络单元ODN3、支路光纤4、光网络用户OUN5等组成单元搭建成无源光网络系统，给出具体的无源光网络系统的结构示意图。在搭建好的光接入网中，数据传送的具体过程是，信号由光纤从OLT发出，然后在远程节点进行分配，再传送到每个ONU，同样的，用户端的信号也可以通过该路径传回到终端，以此实现它们之间的相互通讯。
实施方式1：
如附图2，本发明利用通信信号自身实现光网络中主路和其中一条支路两路故障检测的具体实施步骤如下，基于图1，然后在光线路终端OLT后接光耦合器6，以一定比例被分为参考光和传输光两部分：其中的绝大部分作为传输光，之后增加一个光环形器7，后面接入主路光纤2，主路光纤2后接1x2的光分路器(即光分配网络单元ODN)，其中松动主光纤与光分路器之间的接头，以模拟光纤链路中故障的发生在待测主路光纤2上的断点即主路故障点12，之后光分路器后分别接一段支路光纤，然后分别接各自的光网络用户ONU5，其中一个支路光纤4与光网络用户ONU5之间的法兰头松动，以模拟光纤支路中故障的发生在待测支路光纤4上的第一支路故障点13，光耦合器的另外小部分将作为参考光，直接经第一光电探测器8转换为参考电信号。通信信号在待测光纤传输过程中遇到故障点时，会产生后向传输的瑞利散射及菲尼尔反射信号。由光环形器7收集到的反射光被导入另外一只相同型号的第二光电探测器9，转换为电信号。最后使用示波器对两组信号进行采集，具体装置如图2所示。
将两组信号采集存储以后，我们对采集到的参考信号与回波信号进行了互相关运算，发现相关峰确实反映了待测光纤的断点位置，但是相关峰附近还有许多旁瓣，如图3(a)所示，这些旁瓣就是信号中周期部分作用的结果。为了避免这些周期信号产生的旁瓣影响测量结果的准确性，我们采用本课题组提出的随机信号提取法算法提取了两组信号中的随机信号，然后再进行互相关运算，如图3(b)所示，最后发现这种方法完全可以实时的确定主路光纤和支路光纤的断点位置，具体实验结果如图3(c)所示。这表明，本发明利用通信信号自身实现光网络中主路和其中一条支路两路故障检测的方法在光网络中检测光纤故障点是完全可行的。
实施方式2：
如附图4，本发明利用通信信号自身实现光网络中多支路故障检测的具体实施步骤如下，基于图2，其中光环形器7后面接主路光纤 2，主路光纤2后接1x3的光分路器，之后光分路器后分别接一段支路光纤，然后分别接各自的光网络用户ONU，其中一个支路光纤4 前增加一个支路光环形器(第一支路光环形器18)，支路光纤4后与光网络用户ONU5之间的法兰头松动，以模拟光纤支路中故障的发生在待测支路光纤4上的第二支路故障点14，另一支路光纤4前同样增加一个相同的支路光环形器(第二支路光环行器19)，该支路光纤4与光网络用户ONU5之间的法兰头松动，以模拟光纤支路中故障的发生在待测支路光纤4上的第三支路故障点15，通过两条支路光纤前的支路光环形器收集各支路通信信号传输过程中遇到故障点反射回的支路信号；光耦合器的另外小部分将作为参考光，直接经第一光电探测器8转换为参考电信号。通信信号在待测光纤传输过程中遇到故障点时，会产生后向传输的瑞利散射及菲尼尔反射信号。由光环形器7收集到的所有支路的反射光被导入另外一只相同型号的第二光电探测器9，转换为电信号。最后使用示波器对四组信号进行采集，具体装置如图4所示。
将四组信号采集存储以后，我们采用实施方式1中提取随机信号的方法对四组信号进行处理，然后首先对第一光电探测器8和第二光电探测器9处理后的信号进行互相关运算，确定光网络中所有的故障点；然后再对第一支路光电探测器16、第二支路光电探测器17分别与第一光电探测器8处理后的信号进行互相关运算，确定光网络中各支路光纤中的故障点；最后根据多次互相关运算处理的结果以及支路光纤的特性综合分析，确定光网络中所有故障点的具体位置。这种方法完全可以实时的确定主路光纤和支路光纤的所有的断点位置。这表明，本发明利用通信信号自身实现光网络中多支路故障检测的方法在光网络中检测光纤故障点也是完全可行的。
在实施上述基于通信信号的光网络故障检测装置中，通信信号是光网络中的正常上传或下载的通信业务信号。不需要外接信号源。所以必须保证该光网络有正常的通信业务。
实施上述方法是基于相关法检测的技术原理，发明了一种利用光通信网络中的信号，结合相关探测法来诊断链路故障点的方案，以达到边传输边检测的目的。本发明利用通信信号自身实现光网络中的多支路故障检测方法及检测装置是可行的，而且它不随检测距离的变化而变化，检测过程对网络的正常通信业务也没有干扰。
以下对本发明提出的随机信号提取算法做一个说明。
排列熵算法提取随机数
随后通过查阅文献知，设一时间序列{x(i),i＝1,...,n}对其进行相空间重构，得到矩阵：
式中m、τ分别为嵌入维数和延迟时间，k＝n-(m-1)τ。矩阵中的每一行可看作一个重构分量，共有k个重构分量。将X(i)重构矩阵中的第j个重构分量x(j)x(j+τ)…x[j+(m-1)τ]，根据数值大小按照升序重新排列，j1,j2,j3,...jm表示重构分量中各个元素所在列的索引，即
x[i+(j1-1)τ]≤x[i+(j2-1)τ]≤...≤x[i+(jm-1)τ]
如果重构分量中存在相等的值，即
x[i+(j1-1)τ]＝x[i+(j2-1)τ]
此时就按照j1,j2值的大小来排序，即当j1＜j2时，有
x[i+(j1-1)τ]≤x[i+(j2-1)τ]
因此，对于任意一个时间序列X(i)重构所得的矩阵中每一行都可以得到一组符号序列
s(l)＝(j1,j2,j3,...jm)
式中l＝1,2…,k，且k≤m！，m维相空间映射不同的符号序列 (j1,j2,j3,...jm)总共有m！，符号序列S(l)是其中的一种排列。若计算每一种符号序列出现的概率为P1,P2,…,Pk，则按照Shannon熵的形式，时间序列X(i)的k种不同符号序列的排列熵可以定义为
当pj＝1m！时，HPE(m)就达到最大值ln(m！)。为了方便，通常用ln(m！)将HPE(m)进行归一化处理，即
0≤HPE＝HPEln(m！)≤1
HPE值的大小表示时间序列X(i)i＝1,2,…,n的随机程度。HPE的值越小，说明时间序列越规则，反之，则时间序列越复杂。HPE的变化反映并放大了时间序列的微小细节变化。
根据以上理论，以任意时长T把时间序列信号分成N段，分别计算各段HPE值，随机振荡部分的HPE值会远高于周期信号间的HPE值，观察HPE完整曲线，明显突变的位置即为随机信号和周期信号的分界位置，进而可在对应位置将随机振荡部分提取出来用于光纤故障的相关法探测。实际的通信系统中，由于不是每一时刻都有通信的，所以实际采集到的通信信号如图5所示。
图中明显突变的为通信系统中的传输信号，其他部分为基底噪声。
使用排列熵算法提取随机信号具体操作步骤如下：
步骤一：将图5采集的信号分成n等份(n尽量大)，计算每段的排列熵，提取有用的传输信号。如图6所示；
步骤二：对步骤一得到的有用的传输信号作自相关计算，得到自相关曲线，结果如图7所示；
步骤三：根据步骤二中所得到的自相关曲线中的相邻相关峰之间的间距来确定周期T；间距如图7所示；
步骤四：任意选择时长为T的整数倍的信号把整体信号分成N段，分别计算各段的排列熵即HPE值，得到关于各段信号的HPE曲线；计算结果如图8所示
步骤五：如果HPE曲线如图8所示，其中曲线中由小的HPE值向大的HPE值突变的一段为随机信号，否则改变时长返回到步骤4。
步骤六：若得到HPE曲线如图8所示，比较HPE，提取一段明显突变的信号，如图8虚线部分所示，对提取的信号做自相关，若结果如图9所示，只有一个主相关峰，则为最终提取的随机信号，否则重复步骤四，五。
对比图10和图11，可以明显看到图11比图10中旁瓣很少，说明采取随机信号提取算法以后可以明显减小通信信号中周期信号对光纤链路断点判断的影响。
对于实施方式1，由上面的方法，将采集到的参考信号与探测信号中的周期部分去除，再次对两路信号做互相关运算，其互相关曲线如图3(b)所示。观察图3(b)，在10km处对应的地方有一个幅度大约为0.6的单一峰值，而且噪声的幅度也下降到了0.05以下。我们选用的光纤为10km单模光纤，且光纤与分路器之间的法兰是松动的，即表示在整个通讯的过程中，大约10km处有故障发生。图3(b)中峰值的位置在10km处，其他位置均没有，说明通过本方案定位到的故障位置在10km的地方。这与故障的实际位置是相符的。