基于OTDR原理的光網絡智能測試技術方案

       3.2智能分析算法

　　智能分析算法是實現智能測試的核心，其數據處理的基本思想是：基于采集到不同脈寬的數據，通過合并、綜合分析，智能判斷出光網絡的鏈路組成以及鏈路故障原因。智能分析算法的數據流圖如圖3所示。

　　圖3智能分析算法的數據流圖

在智能分析算法中，首先要確定脈寬的選擇，根據鏈路的實際情況動態選擇脈寬。在開始測試時，以一固定脈寬做一次試探測量，初步估計出鏈路的長度，再根據鏈路的長度選擇比較合適的3~5個脈寬完成整個測量過程。然后，對不同的脈寬數據進行合并、取舍。取舍的原則依據各脈寬數據查找出的元件位置。例如，測試過程中采用的脈寬有40ns、80ns、160ns和320ns，在光纖鏈路中存在兩個元件，分別位于距離測試點5km處和30km處，則5km處元件采用80ns脈寬的測試數據，30km處元件采用320ns脈寬的測試數據。這樣實現了用短脈寬測試光纖的近距離部分，用長脈寬測試光纖的遠距離部分的原理。最后，判斷出鏈路的元件組成以及故障原因。依據計算出的元件的插入損耗和回波損耗，可辨別元件的類型和故障原因。通常，光纖鏈路中的元件有接頭、連接器和分光器，三者在光纖鏈路中引入的插入損耗和回波損耗有明顯的區別，根據插入損耗和回波損耗的差別可分辨出元件的類型及故障原因。

　　另外，光網絡的智能測試是一個復雜的過程，智能分析算法需要不斷地完善，并且根據每次測量的實際經驗建立智能決策分析庫，這樣才能做到更加準確無誤地分析和判斷。

　　4結束語

　　相比于傳統的測試技術，采用鏈路感知技術的智能測試技術能確定光網絡的鏈路組成，分析判斷光纖鏈路的故障原因，便于測試人員更好地解決光網絡的各種問題，幫助測試人員快速準確地完成測試任務。同時，應用這一技術降低了對操作人員的技術要求，可提高光網絡測試的效率，大大降低光網絡，特別是PON網絡的維護成本。