小波包与SVM：提升光纤故障识别精度与速度

本文主要探讨了在现代光纤通信中，如何通过一种创新的故障识别方法来提高光时域反射仪（Optical Time Domain Reflectometry, OTDR）在机载光缆故障诊断中的效率和准确性。针对传统OTDR故障识别方法存在的问题，如处理过程复杂、耗时较长以及识别精度较低，研究者提出了一种结合小波包分析和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的技术。 首先，小波包分析被用来对OTDR采集的光信号进行精细的事件点定位。通过对信号进行小波分解，可以选取最佳的基小波和尺度参数，实现对事件信号的高效分解和重构。这种分析方法能够提取出信号的局部特征，特别是对于光纤故障引起的信号变化具有很高的敏感性。小波包能量被归一化后，作为事件信号的重要特征向量，用于后续的分析。 然后，支持向量机模型被构建，利用这些特征向量作为输入进行训练和测试。SVM作为一种强大的非线性分类器，能够在高维特征空间中找到最优决策边界，从而实现对反射事件和非反射事件的有效区分。通过对机载光缆中连接器反射事件和弯折造成的非反射事件进行二分类测试，结果显示，当使用1750个训练样本和750个测试样本时，该方法能够达到99%的识别精度，同时检测时间仅为3.03秒。 与传统的反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BNN）方法相比，新方法在保持较高识别率的同时，显著降低了计算时间，耗时仅为BNN的约1%。这一改进表明，基于小波包分析和支持向量机的方法不仅提高了故障识别的准确性，还极大地提高了实时性，这对于实际应用中的设备检测具有重要意义。 这项研究成果已经成功地应用到作者团队自主研发的机载光缆组件的现场检测设备中，为光纤通信系统的维护提供了高效且准确的故障诊断手段。小波包分析和SVM技术的结合展示了在信号处理领域的潜力，特别是在复杂环境下的模式识别任务，为未来的光纤通信故障预警和快速响应系统提供了新的思路和技术支持。