基于通信信號本身實現(xiàn)光纖故障檢測

薛 欣，閆慧文，易小剛

太原理工大學物理與光電工程學院，山西太原 030024

光纖通信系統(tǒng)因具有高傳輸率和大傳輸容量的特點已被廣泛使用．人類社會在當前已越來越離不開光纖通信網(wǎng)絡．但隨著光纖的大量鋪設，一旦光纖通信網(wǎng)絡出現(xiàn)故障，將會給信息傳輸造成嚴重后果．因此，如何簡單快速地判斷出無源光網(wǎng)中光纖鏈路故障點的精確位置，以保護網(wǎng)絡系統(tǒng)傳輸?shù)恼＿\行，一直都是光通信領域的研究熱點[1-3]．

光時域反射法是當前診斷光纖鏈路故障點的主要技術[4-8]．光時域反射儀(optical time domain reflectometry, OTDR)不僅能夠檢測各種情況光纖故障，還可以檢測光信號在光纖傳輸中的衰減，其在光通信檢測領域具有不可替代的作用，常被用于光纖通信的各個環(huán)節(jié)，如檢測新生產(chǎn)光纖光纜的質量；實時監(jiān)測和長期維護光通信網(wǎng)絡的運行狀態(tài)；輔助光通信中光纖的鋪設等．然而采用光時域反射儀檢測光纖故障點，在原理上也有諸多缺陷，① 測量的動態(tài)范圍(測量距離)和空間分辨率(測量精度)這兩個重要指標存在原理上的矛盾，越遠的測量距離對應越差的位置分辨率，越高的測量精度則只能用于越短的測量距離；② 使用OTDR診斷光纖鏈路中的故障點需要暫時中斷光網(wǎng)絡的正常通信業(yè)務；③ 光通信網(wǎng)絡中的通信信號和光時域反射儀發(fā)出的脈沖信號同時在光纖中傳輸時，會發(fā)生受激拉曼散射，影響系統(tǒng)的正常通信業(yè)務．為保障光通信網(wǎng)絡的正常運轉，需要探尋一種成本低、裝置簡單，且能夠實時工作的光纖故障檢測方案．

本研究在課題組前期工作[9-13]基礎上，提出基于光網(wǎng)絡中的通信信號自身檢測光纖鏈路故障點，采用排列熵算法進行數(shù)據(jù)處理的檢測方案．該方案無需借助外部信號且能夠實時工作，是一種新的檢測方法，可用于時分復用無源光網(wǎng)絡和波分復用無源光網(wǎng)絡等光接入網(wǎng)系統(tǒng)中．實驗中使用的是中興通訊股份有限公司的ZAX10 C220光終端和長飛光纖光纜有限公司的G652單模光纖等．利用網(wǎng)絡傳輸?shù)耐ㄐ判盘栕鳛闄z測信號，通過排列熵算法和互相關法探測技術實現(xiàn)光纖故障的精確定位．

1 測量原理

圖1為基于通信信號自身實現(xiàn)光纖故障檢測的原理圖，故障檢測單元為虛線框所示，包括光耦合器、光環(huán)形器、數(shù)據(jù)采集單元和算法處理單元．光線路終端(optical line terminal，OLT)把計算機傳輸?shù)臄?shù)字電信號轉換為光傳輸信號．光耦合器將光傳輸信號分為：① 光耦合器分出的絕大部分光信號繼續(xù)在光路中正常傳輸，承擔著光網(wǎng)絡的通信任務(同時也是本方案中的檢測信號)； ② 小部分信號作為參考光直接進入數(shù)據(jù)采集裝置．光環(huán)形器收集光纖中反射回來以及攜帶光纖故障點信息的菲涅爾反射信號(反射信號中還包含無用的瑞利散射信號，可視為噪聲)．數(shù)據(jù)采集單元采集上述的原始參考信號和帶有故障點信息的反射信號．算法處理單元對采集到的兩部分信號做互相關運算，通過分析互相關曲線中互相關峰的位置來定位光纖鏈路的故障點．

圖1 基于通信信號檢測光纖斷點的原理圖Fig.1 Schematic diagram of detecting fiber breakpoints based on communication signals

前期研究證實，完全的隨機信號(如光混沌信號)與其反射信號的互相關曲線具有類似δ函數(shù)的特征[13]，互相關曲線峰值的位置對應原始信號和反射信號的相對延遲時間，通過這一時間延遲量可進一步推知故障點發(fā)生的位置．因此，如何準確判別互相關曲線的峰值位置是本方案實施的關鍵．本方案中使用的光通信信號并不是完全的隨機信號，也包含有周期部分．因為光通信信號與自身反射信號的互相關曲線上除了主峰外還會在兩側出現(xiàn)多個次峰，相鄰次峰之間的時間差即為周期信號的周期．這些次峰會嚴重干擾主峰位置的判別，進而影響測量結果的位置分辨率，需盡可能地剔除．

由距離公式結合互相關曲線上主峰的位置便可定位出光纖鏈路的故障點位置．假設由光耦合器輸出的參考光通信信號為f(t)， 則由光環(huán)形器收集到的遇到故障點后反射回的光通信信號為αf(t+τ)．其中，光纖衰減和故障點反射所引起信號衰減的混合系數(shù)為α， 參考信號與反射信號之間的延遲時間為τ． 互相關計算為

f(t)?αf(t+τ)≈kδ(τ)

(1)

其中，卷積計算標記為?；計算后的歸一化系數(shù)記為k． 由式(1)可知， 在τ位置處互相關曲線會出現(xiàn)互相關反射峰，若定義Dfault為光纖故障點的位置，v為激光在光纖中傳播速度(實驗所用光通信信號的波長為1 550 nm，其在G652單模光纖中的傳播速度為2.045×105km/s)，則

Dfault=vτ/2

(2)

由式(2)可確定光纖故障點的精確位置，由此實現(xiàn)光纖故障定位．

2 實 驗

2.1 實驗裝置

圖2為利用通信信號相關法實現(xiàn)光纖故障檢測的實驗裝置示意圖．其中，實線框為簡單的無源光網(wǎng)絡；虛線框為實時監(jiān)測裝置．實驗中的OLT為中興公司的ZAX10 C220型號．該終端后接一個分光比為99∶1的光耦合器．經(jīng)耦合器1%端口輸出的原始通信信號作為參考信號，直接被光電探測器(KG-PT-10G-A, 10 Gbit/s)轉化為電信號后進入示波器；耦合器99%端口輸出的信號作為探測信號，經(jīng)由環(huán)形器后進入一段長約6 km的單模光纖，而后接到用戶單元(optical network unit, ONU)．光通信信號在光纖傳輸過程中會有后向瑞利散射信號和故障點產(chǎn)生的菲涅爾反射信號．這部分散(反)射信號由環(huán)形器收集后導入另外一個相同型號的光電探測器，轉換為電信號后輸入到示波器．用計算機對示波器采集到的參考信號和探測信號做互相關運算，通過分析互相關曲線的特征可對故障進行精確定位．

圖2 基于通信信號檢測光纖斷點的實驗裝置示意圖Fig.2 Diagram of experimental setup for detecting fiber breakpoint based on communication signal

2.2 通信信號分析

圖3為OLT發(fā)出通信信號的時序圖片段，信號中大致包含點劃線左側以相同規(guī)律周期性出現(xiàn)的信號，以及點劃線右側的隨機信號．周期信號部分來自光傳輸網(wǎng)絡的通信協(xié)議和規(guī)范(如網(wǎng)絡傳輸?shù)墓芾砗烷_銷等信息)，隨機震蕩部分才是通信網(wǎng)絡中真正傳輸?shù)男盘?，承載有用信息．

圖3 通信信號特性Fig.3 Characteristics of the communication signal

3 算法分析及討論

3.1 初步結果

首先，對故障點檢測情況進行驗證．實驗將長度約為6 km的光纖與用戶端ONU連接處的法蘭盤松動，以模擬故障的發(fā)生，然后進行采集數(shù)據(jù)，并將采集到的參考信號與探測信號作互相關運算，檢測結果見圖4．可見，互相關曲線最高峰周圍還有很多旁瓣，這些旁瓣會嚴重干擾測量結果的準確性，導致帶有故障點信息的最高互相關峰會淹沒在旁瓣中，從而影響故障點的判斷．分析得知，這些旁瓣是由通信信號內(nèi)的周期信號引起，需要找到一種剔除掉這些周期信號的方法．

圖4 原始參考信號與原始反射信號的互相關曲線Fig.4 The correlation curve between original reference signal and original reflected signal

3.2 排列熵算法

本研究提出利用排列熵算法提取光網(wǎng)絡信號中的隨機部分，以壓縮互相關曲線中的旁瓣．排列熵算法是度量時域范圍內(nèi)時間序列復雜性的一種算法，其基本原理[14-17]如下．

假設一維時間序列為

X={x(1),x(2),…,x(n)}

(3)

對序列(3)中任意x(i)利用重構維數(shù)為m和延遲時間為l的相空間重構法進行重構，得

Xi={x(i),x(i+1),…,

x(i+(m-1)×l)}

(4)

對重構向量Xi各元素進行升序排列得

Xi′={x(i+(j1-1)×l),

x(i+(j2-1)×l), …,

x(i+(jm-1)×l)}

(5)

其中，x(i+(j1-1)×l)≤x(i+(j2-1)×l)≤…≤x(i+(jm-1)×l). 上述排列的方式為

{j1,j2,…,jm}

(6)

對X序列的各種排列進行統(tǒng)計，假定各種排列出現(xiàn)的頻率作為概率p1,p2,…,pk(k≤m!)，計算歸一化的排列熵為

(7)

其中，H值的大小表示時間序列X(i)的隨機程度．時間序列越規(guī)則，H值越?。环粗?，若時間序列越復雜，H值就越大．根據(jù)H的變化可以判斷出時間序列微小細節(jié)的變化．

根據(jù)以上分析，若以時長T把采集的時間序列信號分成N段，計算并比較各段排列熵的值．在正常的通信系統(tǒng)中，傳輸信號中管理和開銷部分的H值會很小，而包含真正傳輸內(nèi)容通信信號的H值會很大．在H最大值附近為傳輸?shù)恼嬲盘柤措S機信號，由此可以提取出通信信號中的隨機信號，進而更準確定位光纖鏈路中的故障位置．

提取隨機信號的具體方法如下：

步驟1對采集到的傳輸信號(如圖3)作自相關卷積計算，結果見圖5(a)；

圖5 排列熵算法提取步驟Fig.5 The step of permutation entropy

步驟2在步驟1得出的互相關曲線中計算相鄰相關峰之間的間距，進而確定周期信號的周期T；

步驟3時長為T的整數(shù)倍的信號把整體信號分成N段，分別計算各段的排列熵，即H值，得到各段信號的H曲線，如圖5(b)；

步驟4若H曲線中存在由小的H值向大的H值突變的一段或多段曲線，則該H曲線可用于提取隨機信號，進行步驟5；否則，減小時長返回到步驟3；

步驟5針對步驟3得到的H曲線，比較各突變段的H值，提取一段明顯突變的信號，如圖5(b)虛線部分所示，對提取的信號做自相關，若結果只有1條主相關峰，如圖5(c)，則為最終提取的隨機信號；否則減小時長，重復步驟3和步驟4，直到提取到符合前述要求的隨機信號．

3.3 算法處理后的結果

利用排列熵算法對前述實驗采集的兩路信號進行數(shù)據(jù)處理，將處理后的數(shù)據(jù)進行互相關運算，結果如圖6．由圖6(a)可見，旁瓣的數(shù)量明顯減少．光纖故障點的位置可精確定位，在6.22 km處有一明顯反射峰，即為故障點位置．

圖6 算法處理后的檢測結果圖Fig.6 The results of the communication signal after processing by the algorithm

根據(jù)相關探測法原理，相關曲線主峰的半高全寬反映了測量方案的位置分辨率[18]，測量峰的寬度由探測信號的帶寬、示波器帶寬及光電探測器的帶寬決定．在示波器和光電探測器帶寬一定的情況下，傳輸信號的帶寬越大，分辨率越高，探測精度也就相應提高了．圖6(b)是圖6(a)的局部放大圖．可見，本次測量的半高全寬為15 cm，與商用OTDR(位置分辨率為25～4 000 cm)相比，該測量結果的分辨率更加精確．

對比圖4和圖6(a)發(fā)現(xiàn)，排列熵算法可以明顯去除通信信號中的開銷信號的影響，提高光纖檢測的位置分辨率．

結 語

本研究提出基于通信信號自身來檢測光纖鏈路故障點的方法，以中興通訊股份有限公司的ZAX10 C220光端機和長飛光纖光纜有限公司的G652單模光纖為實驗對象，利用相關探測法進行了實驗驗證．結果表明，該檢測方法能夠實現(xiàn)光纖故障的定位．在本方案中，通信信號中的開銷信息會嚴重影響測量結果．為消除開銷信號的影響，利用排列熵提取算法對采集到的信號進行處理，通過對比算法處理前后的實驗結果，發(fā)現(xiàn)此方法有效改善了測量精度，測量結果更加精確．該檢測方法的優(yōu)勢是基于光網(wǎng)絡中的通信信號自身來檢測光纖鏈路故障點，無需額外添加信號，不需中斷正常的通信網(wǎng)絡，操作便捷，節(jié)約檢測成本，為無源光網(wǎng)絡光纖故障檢測提供新思路．