基于OTDR原理的光网络智能测试技术方案

       3.2智能分析算法

　　智能分析算法是实现智能测试的核心，其数据处理的基本思想是：基于采集到不同脉宽的数据，通过合并、综合分析，智能判断出光网络的链路组成以及链路故障原因。智能分析算法的数据流图如图3所示。

　　图3智能分析算法的数据流图

在智能分析算法中，首先要确定脉宽的选择，根据链路的实际情况动态选择脉宽。在开始测试时，以一固定脉宽做一次试探测量，初步估计出链路的长度，再根据链路的长度选择比较合适的3~5个脉宽完成整个测量过程。然后，对不同的脉宽数据进行合并、取舍。取舍的原则依据各脉宽数据查找出的元件位置。例如，测试过程中采用的脉宽有40ns、80ns、160ns和320ns，在光纤链路中存在两个元件，分别位于距离测试点5km处和30km处，则5km处元件采用80ns脉宽的测试数据，30km处元件采用320ns脉宽的测试数据。这样实现了用短脉宽测试光纤的近距离部分，用长脉宽测试光纤的远距离部分的原理。最后，判断出链路的元件组成以及故障原因。依据计算出的元件的插入损耗和回波损耗，可辨别元件的类型和故障原因。通常，光纤链路中的元件有接头、连接器和分光器，三者在光纤链路中引入的插入损耗和回波损耗有明显的区别，根据插入损耗和回波损耗的差别可分辨出元件的类型及故障原因。

　　另外，光网络的智能测试是一个复杂的过程，智能分析算法需要不断地完善，并且根据每次测量的实际经验建立智能决策分析库，这样才能做到更加准确无误地分析和判断。

　　4结束语

　　相比于传统的测试技术，采用链路感知技术的智能测试技术能确定光网络的链路组成，分析判断光纤链路的故障原因，便于测试人员更好地解决光网络的各种问题，帮助测试人员快速准确地完成测试任务。同时，应用这一技术降低了对操作人员的技术要求，可提高光网络测试的效率，大大降低光网络，特别是PON网络的维护成本。