本发明公开了一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统，该方法包括以下步骤：在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声；在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声；选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿。本发明提高光纤通信系统的传输效率和可靠性；通过对特定范围内的光纤线缆进行线损的识别，并分为纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆线损识别；且根据不同的破损情况进行对应线损的信号补偿，解决了信号失真、误码率增加的问题。
1.一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声；
S2、在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声；
S3、选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿；包括以下步骤：对获取区域的光纤线缆的图像进行预处理，得到线损待识别图像；
对线损待识别图像进行破损特征提取，得到线损待分类图像；
基于小波神经网络对线损待分类图像进行分类，得到线缆破损类别；
所述基于小波神经网络对线损待分类图像进行分类，得到线缆破损类别包括以下步骤：通过3×3与2×2两种密度因子与线损待分类图像进行卷积，获得S3与S2；
式中，S3为通过3×3密度因子卷积后的特征，S2为通过2×2密度因子卷积后的特征，S0为子图像的总数；
将S0、F1及F2输入小波神经网络，并输出线缆破损类别结果；
其中，线缆破损类别结果包括纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆。
2.根据权利要求1所述的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，所述在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声包括以下步骤：利用数字信号处理技术对信号进行预处理；
将数字信号调制成相应的载波信号，并将调制的载波信号通过光放大器进行信号增强；
3.根据权利要求1所述的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，所述在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声包括以下步骤：接收端将接收到的光信号转换成电信号，并通过时钟恢复技术获得正确的位时序；
根据接收到的信号估计前向信道的失真情况，对信号进行前向误差修正处理；
4.根据权利要求1所述的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，所述对获取区域的光纤线缆图像进行预处理，得到线损待识别图像包括以下步骤：对获取区域的光纤线缆的图像进行图像增强处理，得到线缆增强图像；
对线缆增强图像进行图像分割处理，得到线缆分割图像；
对线缆分割图像进行噪声消除处理，得到线损待识别图像；
其中，所述对获取区域的光纤线缆图像进行图像增强处理，得到线缆增强图像包括以下步骤：获取光纤线缆图像中各点的隶属度，并将隶属度为0.5的像素的灰度值作为光纤线缆图像的全局阈值T；
通过全局阈值将光纤线缆图像分为两部分，且一部分的光纤线缆图像的灰度值大于全局阈值，另一部分的光纤线缆图像的灰度值小于全局阈值，并计算出两部分的平均灰度值；
若光纤线缆图像中隶属度等于1或0，则不进行增强，若光纤线缆图像中隶属度不等于1或0，则进行增强，并得到待增强图像区域；
对待增强图像区域进行均值滤波处理，并通过模糊增强算法对待增强图像区域进行隶属度的增强，模糊增强算法公式为：；
为模糊增强后 处像素的隶属度值， 为像素的坐标值；
通过逆变换函数将隶属度值转化为灰度值，并得到线缆增强图像；
所述对线缆增强图像进行图像分割处理，得到线缆分割图像包括以下步骤：将计算分离度最大时的灰度值作为最佳阈值T’；
通过最佳阈值将线缆增强图像分为两个部分，灰度值大于最佳阈值的为线缆破损图像，灰度值小于最佳阈值的为背景图像，并得到线缆分割图像；
所述对线缆分割图像进行噪声消除处理，得到线损待识别图像包括以下步骤：基于链码跟踪技术对线缆分割图像进行全局扫描，并获得线缆分割图像中的每一个目标块；
计算每一个目标块的像素面积大小，并将每个目标块的像素面积大小与事先设定的面积阈值进行比较；
若某个目标块的像素面积小于或等于该面积阈值，则将该目标块设置为背景；
若某个目标块的像素面积大于该面积阈值，则不对该目标块进行处理，并得到线损待识别图像。
5.根据权利要求4所述的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，所述对线损待识别图像进行破损特征提取，得到线损待分类图像包括以下步骤：将线损待识别图像划分为若干64*64的子图像；
若某一子图像中破损像素的百分比大于等于百分之一，则对该子图像赋值为1，并记为破损子图像；
若某一子图像中破损像素的百分比小于百分之一，则对该子图像赋值为0，并记为不破损子图像；
6.根据权利要求4所述的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，所述若出现线损则进行线损的信号补偿之前包括以下步骤：构建纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆的通信信号局部曲线图数据集；
计算相同线缆距离下，若干纵向破损光纤线缆与完好光纤线缆的通信信号局部曲线图的第一差异值、若干横向破损光纤线缆与完好光纤线缆的通信信号局部曲线图的第二差异值；
根据若干第一差异值及若干第二差异值，计算得到平均第一差异值及平均第二差异值。
7.根据权利要求6所述的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，所述若出现线损则进行线损的信号补偿包括以下步骤：若线缆破损类别结果为纵向破损光纤线缆，则将接收端获取的通信信号曲线图中的局部添加相应的平均第一差异值；
若线缆破损类别结果为横向破损光纤线缆，则将接收端获取的通信信号曲线图中的局部添加相应的平均第二差异值；
8.一种用于光纤通信系统的信号补偿系统，用于实现权利要求1‑7任一项所述的用于光纤通信系统的信号补偿方法，其特征在于，该系统包括前向补偿模块、后向补偿模块及线损信号补偿模块；
其中，所述前向补偿模块，用于在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声；
所述后向补偿模块，用于在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声；
所述线损信号补偿模块，用于选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿。
一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及光纤通信领域，具体来说，涉及一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统。
背景技术
[0002] 光纤通信系统是一种利用光纤作为传输介质，将信息信号转化成光信号进行传输的通信系统。它具有传输带宽大、传输距离远、抗干扰能力强等优点，已经成为现代通信领域的重要组成部分。可以预见的是，未来光纤通信系统将会在更加广泛的领域得到应用和发展。
[0003] 在光纤通信中，信号会因为调制过程等原因出现失真、噪声、色散等问题。这些问题会导致信号的质量下降，甚至无法正确地传输到接收端，进而降低信号传输的可靠性和传输速率。为了解决这些问题，在光纤通信系统中需要进行信号补偿的操作，例如利用数字信号处理技术进行信号前向纠错、自适应均衡、时钟恢复等处理，利用光学器件进行光调制、光放大等操作，以及利用光纤光栅等传感器进行信号的反馈控制。现有的光纤通信系统领域中出现了一些信号补偿方法。
[0004] 例如中国专利202010716133.4公开了一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统，其基于带动量的自适应梯度下降法更新当前迭代的非线性补偿过程中的参量，并基于该参量采用数字反向传播算法对数字信号进行非线性补偿，加快了非线性补偿过程的收敛速度和复杂度。但是上述信号补偿方法还存在以下不足：光纤通信系统的信号在传输过程中会由于光纤在使用过程中会出现光源发生器老化、外部破坏等因素，导致信号传输过程中出现了线损，进而造成信号干扰和衰减。如果信号补偿方法没有考虑到线损的影响，会造成以下不利影响：信号失真、误码率增加。因此，考虑线损的影响对于信号补偿方法的研究至关重要。
[0005] 针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
[0006] 针对相关技术中的问题，本发明提出一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0007] 为此，本发明采用的具体技术方案如下：
[0008] 根据本发明的一个方面，提供了一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，该方法包括以下步骤：
[0009] S1、在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声；
[0010] S2、在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声；
[0011] S3、选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿。
[0012] 进一步的，所述在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声包括以下步骤：
[0013] 利用数字信号处理技术对信号进行预处理；
[0014] 将数字信号调制成相应的载波信号，并将调制的载波信号通过光放大器进行信号增强；
[0015] 将增强后的信号通过光纤进行传输。
[0016] 进一步的，所述在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声包括以下步骤：
[0017] 接收端将接收到的光信号转换成电信号，并通过时钟恢复技术获得正确的位时序；
[0018] 利用自适应均衡算法对信号进行均衡处理；
[0019] 根据接收到的信号估计前向信道的失真情况，对信号进行前向误差修正处理；
[0020] 利用反馈控制技术对信号进行跟踪和控制。
[0021] 进一步的，所述选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别包括以下步骤：
[0022] 对获取区域的光纤线缆的图像进行预处理，得到线损待识别图像；
[0023] 对线损待识别图像进行破损特征提取，得到线损待分类图像；
[0024] 基于小波神经网络对线损待分类图像进行分类，得到线缆破损类别。
[0025] 进一步的，所述对获取区域的光纤线缆图像进行预处理，得到线损待识别图像包括以下步骤：
[0026] 对获取区域的光纤线缆的图像进行图像增强处理，得到线缆增强图像；
[0027] 对线缆增强图像进行图像分割处理，得到线缆分割图像；
[0028] 对线缆分割图像进行噪声消除处理，得到线损待识别图像；
[0029] 其中，所述对获取区域的光纤线缆图像进行图像增强处理，得到线缆增强图像包括以下步骤：
[0030] 获取光纤线缆图像中各点的隶属度，并将隶属度为0.5的像素的灰度值作为光纤线缆图像的全局阈值T；
[0031] 通过全局阈值将光纤线缆图像分为两部分，且一部分的光纤线缆图像的灰度值大于全局阈值，另一部分的光纤线缆图像的灰度值小于全局阈值，并计算出两部分的平均灰度值；
[0032] 若光纤线缆图像中隶属度等于1或0，则不进行增强，若光纤线缆图像中隶属度不等于1或0，则进行增强，并得到待增强图像区域；
[0033] 对待增强图像区域进行均值滤波处理，并通过模糊增强算法对待增强图像区域进行隶属度的增强，模糊增强算法公式为：
[0034] ；
[0035] 式中， 为均值滤波后 处像素的隶属度值；
[0036] 为模糊增强后 处像素的隶属度值， 为像素的坐标值；
[0037] 通过逆变换函数将隶属度值转化为灰度值，并得到线缆增强图像。
[0038] 所述对线缆增强图像进行图像分割处理，得到线缆分割图像包括以下步骤：
[0039] 将计算分离度最大时的灰度值作为最佳阈值T’；
[0040] 通过最佳阈值将线缆增强图像分为两个部分，灰度值大于最佳阈值的为线缆破损图像，灰度值小于最佳阈值的为背景图像，并得到线缆分割图像。
[0041] 所述对线缆分割图像进行噪声消除处理，得到线损待识别图像包括以下步骤：
[0042] 基于链码跟踪技术对线缆分割图像进行全局扫描，并获得线缆分割图像中的每一个目标块；
[0043] 计算每一个目标块的像素面积大小，并将每个目标块的像素面积大小与事先设定的面积阈值进行比较；
[0044] 若某个目标块的像素面积小于或等于该面积阈值，则将该目标块设置为背景；
[0045] 若某个目标块的像素面积大于该面积阈值，则不对该目标块进行处理，并得到线损待识别图像。
[0046] 进一步的，所述对线损待识别图像进行破损特征提取，得到线损待分类图像包括以下步骤：
[0047] 将线损待识别图像划分为若干64*64的子图像；
[0048] 计算每个子图像中破损像素的百分比；
[0049] 若某一子图像中破损像素的百分比大于等于百分之一，则对该子图像赋值为1，并记为破损子图像；
[0050] 若某一子图像中破损像素的百分比小于百分之一，则对该子图像赋值为0，并记为不破损子图像；
[0051] 将所有子图像合并记为线损待分类图像。
[0052] 进一步的，所述基于小波神经网络对线损待分类图像进行分类，得到线缆破损类别包括以下步骤：
[0053] 通过3×3与2×2两种密度因子与线损待分类图像进行卷积，获得S3与S2；
[0054] 若子图像的总数为S0，则对线损特征进行计算：
[0055] ；
[0056] 式中，S3为通过3×3密度因子卷积后的特征，S2为通过2×2密度因子卷积后的特征，S0为子图像的总数；
[0057] F1及F2均为线损特征；
[0058] 将S0、F1及F2输入小波神经网络，并输出线缆破损类别结果。
[0059] 其中，线缆破损类别结果包括纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆。
[0060] 进一步的，所述若出现线损则进行线损的信号补偿之前包括以下步骤：
[0061] 构建纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆的通信信号局部曲线图数据集；
[0062] 计算相同线缆距离下，若干纵向破损光纤线缆与完好光纤线缆的通信信号局部曲线图的第一差异值、若干横向破损光纤线缆与完好光纤线缆的通信信号局部曲线图的第二差异值；
[0063] 根据若干第一差异值及若干第二差异值，计算得到平均第一差异值及平均第二差异值。
[0064] 进一步的，所述若出现线损则进行线损的信号补偿包括以下步骤：
[0065] 若线缆破损类别结果为纵向破损光纤线缆，则将接收端获取的通信信号曲线图中的局部添加相应的平均第一差异值；
[0066] 若线缆破损类别结果为横向破损光纤线缆，则将接收端获取的通信信号曲线图中的局部添加相应的平均第二差异值；
[0067] 若线缆破损类别结果为完好光纤线缆，则不处理。
[0068] 根据本发明的另一方面，提供了一种用于光纤通信系统的信号补偿系统，该系统包括前向补偿模块、后向补偿模块及线损信号补偿模块。
[0069] 其中，所述前向补偿模块，用于在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声。
[0070] 所述后向补偿模块，用于在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声。
[0071] 所述线损信号补偿模块，用于选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿。
[0072] 本发明的有益效果为：
[0073] （1）本发明的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，通过在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声，实现了光纤通信系统中对信号进行前向补偿，在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声，实现了光纤通信系统中对信号进行后向补偿，可以有效地改善光信号在传输过程中的质量，提高光纤通信系统的传输效率和可靠性。
[0074] （2）本发明通过对光纤线缆的图像进行预处理、破损特征提取及线缆破损分类，将对特定范围内的光纤线缆进行线损的识别，并分为纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆线损识别；且根据不同的破损情况进行对应线损的信号补偿，解决了信号失真、误码率增加的问题。
附图说明
[0075] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0076] 图1是根据本发明实施例的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法的流程图。
具体实施方式
[0077] 为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
[0078] 根据本发明的实施例，提供了一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统。
[0079] 现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明的一个实施例，提供了一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，该方法包括以下步骤：
[0080] S1、在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声。
[0081] 在一个实施例中，所述在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声包括以下步骤：
[0082] 利用数字信号处理技术对信号进行预处理，如预编码、数字滤波等；
[0083] 将数字信号调制成相应的载波信号，并将调制的载波信号通过光放大器进行信号增强；
[0084] 将增强后的信号通过光纤进行传输。
[0085] S2、在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声。
[0086] 在一个实施例中，所述在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声包括以下步骤：
[0087] 接收端将接收到的光信号转换成电信号，并通过时钟恢复技术获得正确的位时序；时钟恢复技术是一种在数字通信系统中用于从接收的数据信号中提取时钟信号和恢复原始数据的技术。时钟恢复技术的主要原理是根据已知的数据结构和编码方式，利用一个特定的电路或算法从接收到的数据信号中提取出符合数据结构的相应时钟信号。时钟恢复技术可以通过多种方式实现，例如锁相环（PLL）、延迟锁相环（DLL）、相位插值（PI）等技术。时钟恢复技术的使用可以提高数字通信系统的可靠性和稳定性，使数据传输更加准确和高效。
[0088] 利用自适应均衡算法对信号进行均衡处理；自适应均衡算法根据反馈的信息实时调整参数，使滤波器的输出尽可能接近期望值，从而达到信号增强或干扰抑制的目的。
[0089] 根据接收到的信号估计前向信道的失真情况，对信号进行前向误差修正处理。
[0090] 利用反馈控制技术对信号进行跟踪和控制；反馈控制技术是一种运用于控制系统中的技术，通过对输出信号与参考信号之间的比较来自动调整系统的输入，使输出信号达到既定目标。
[0091] S3、选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿。
[0092] 在一个实施例中，所述选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别包括以下步骤：
[0093] 对获取区域的光纤线缆的图像进行预处理，得到线损待识别图像；
[0094] 对线损待识别图像进行破损特征提取，得到线损待分类图像；
[0095] 基于小波神经网络对线损待分类图像进行分类，得到线缆破损类别。
[0096] 在一个实施例中，所述对获取区域的光纤线缆图像进行预处理，得到线损待识别图像包括以下步骤：
[0097] 对获取区域的光纤线缆的图像进行图像增强处理，得到线缆增强图像；
[0098] 对线缆增强图像进行图像分割处理，得到线缆分割图像；
[0099] 对线缆分割图像进行噪声消除处理，得到线损待识别图像。
[0100] 其中，所述对获取区域的光纤线缆图像进行图像增强处理，得到线缆增强图像包括以下步骤：
[0101] 获取光纤线缆图像中各点的隶属度，并将隶属度为0.5的像素的灰度值作为光纤线缆图像的全局阈值T；
[0102] 通过全局阈值将光纤线缆图像分为两部分，且一部分的光纤线缆图像的灰度值大于全局阈值，另一部分的光纤线缆图像的灰度值小于全局阈值，并计算出两部分的平均灰度值；这样，光纤线缆的原始图像的像素被分为两部分：清晰像素和模糊像素。
[0103] 若光纤线缆图像中隶属度等于1或0，则不进行增强，若光纤线缆图像中隶属度不等于1或0，则进行增强，并得到待增强图像区域。
[0104] 隶属度的计算公式为：
[0105] ；
[0106] 式中，T1及T2均为阈值，T为全局阈值；
[0107] 为灰度值。
[0108] 对待增强图像区域进行均值滤波处理，并通过模糊增强算法对待增强图像区域进行隶属度的增强，模糊增强算法公式为：
[0109] ；
[0110] 式中， 为均值滤波后 处像素的隶属度值；
[0111] 为模糊增强后 处像素的隶属度值， 为像素的坐标值；
[0112] 通过逆变换函数将隶属度值转化为灰度值，并得到线缆增强图像；对于模糊域上的隶属度值，其逆变换函数可以将其转化为空间域上的灰度值。
[0113] 所述对线缆增强图像进行图像分割处理，得到线缆分割图像包括以下步骤：
[0114] 将计算分离度最大时的灰度值作为最佳阈值T’；
[0115] 分离度的计算公式为：
[0116] ；
[0117] 式中， 为类间方差， 为类内方差， 为最佳阈值。
[0118] 通过最佳阈值将线缆增强图像分为两个部分，灰度值大于最佳阈值的为线缆破损图像，灰度值小于最佳阈值的为背景图像，并得到线缆分割图像。
[0119] 所述对线缆分割图像进行噪声消除处理，得到线损待识别图像包括以下步骤：
[0120] 基于链码跟踪技术对线缆分割图像进行全局扫描，并获得线缆分割图像中的每一个目标块；
[0121] 计算每一个目标块的像素面积大小，并将每个目标块的像素面积大小与事先设定的面积阈值进行比较；
[0122] 若某个目标块的像素面积小于或等于该面积阈值，则将该目标块设置为背景；
[0123] 若某个目标块的像素面积大于该面积阈值，则不对该目标块进行处理，并得到线损待识别图像。
[0124] 在一个实施例中，所述对线损待识别图像进行破损特征提取，得到线损待分类图像包括以下步骤：
[0125] 将线损待识别图像划分为若干64*64的子图像；
[0126] 计算每个子图像中破损像素的百分比；
[0127] 若某一子图像中破损像素的百分比大于等于百分之一，则对该子图像赋值为1，并记为破损子图像；
[0128] 若某一子图像中破损像素的百分比小于百分之一，则对该子图像赋值为0，并记为不破损子图像；
[0129] 将所有子图像合并记为线损待分类图像。
[0130] 在一个实施例中，所述基于小波神经网络对线损待分类图像进行分类，得到线缆破损类别包括以下步骤：
[0131] 通过3×3与2×2两种密度因子与线损待分类图像进行卷积，获得S3与S2；
[0132] 若子图像的总数为S0，则对线损特征进行计算：
[0133] ；
[0134] 式中，S3为通过3×3密度因子卷积后的特征，S2为通过2×2密度因子卷积后的特征，S0为子图像的总数；
[0135] F1及F2均为线损特征；
[0136] 将S0、F1及F2输入小波神经网络，并输出线缆破损类别结果；
[0137] 小波神经网络（WNN）是一种基于小波基函数为隐含层节点、激活函数误差反向传播的神经网络。小波神经网络可以用于分类问题，其训练过程类似于传统神经网络。
[0138] 其中，线缆破损类别结果包括纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆。
[0139] 在一个实施例中，所述若出现线损则进行线损的信号补偿之前包括以下步骤：
[0140] 构建纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆的通信信号局部曲线图数据集；
[0141] 计算相同线缆距离下，若干纵向破损光纤线缆与完好光纤线缆的通信信号局部曲线图的第一差异值、若干横向破损光纤线缆与完好光纤线缆的通信信号局部曲线图的第二差异值；
[0142] 根据若干第一差异值及若干第二差异值，计算得到平均第一差异值及平均第二差异值。
[0143] 在一个实施例中，所述若出现线损则进行线损的信号补偿包括以下步骤：
[0144] 若线缆破损类别结果为纵向破损光纤线缆，则将接收端获取的通信信号曲线图中的局部添加相应的平均第一差异值；其中，通信信号曲线图有若干局部组成。且在光纤通信系统中，光功率随传输距离的变化曲线通常是呈周期性循环的，单个循环的补偿即可完成线损的信号补偿。
[0145] 若线缆破损类别结果为横向破损光纤线缆，则将接收端获取的通信信号曲线图中的局部添加相应的平均第二差异值；
[0146] 若线缆破损类别结果为完好光纤线缆，则不处理。
[0147] 根据本发明的另一个实施例，提供了一种用于光纤通信系统的信号补偿系统，该系统包括前向补偿模块、后向补偿模块及线损信号补偿模块。
[0148] 其中，所述前向补偿模块，用于在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声。
[0149] 所述后向补偿模块，用于在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声。
[0150] 所述线损信号补偿模块，用于选定光纤通信系统中的任一区域，并获取该区域的光纤线缆的图像，且对光纤线缆的图像进行线损识别，若出现线损则进行线损的信号补偿。
[0151] 综上所述，本发明的一种用于光纤通信系统的信号补偿方法，通过在信号传输之前，对信号进行预处理，并使信号传输过程中减少失真及噪声，实现了光纤通信系统中对信号进行前向补偿，在信号传输至接收端之后，对接收到的信号进行后续处理，并消除信号传输过程中的失真及噪声，实现了光纤通信系统中对信号进行后向补偿，可以有效地改善光信号在传输过程中的质量，提高光纤通信系统的传输效率和可靠性。本发明通过对光纤线缆的图像进行预处理、破损特征提取及线缆破损分类，将对特定范围内的光纤线缆进行线损的识别，并分为纵向破损光纤线缆、横向破损光纤线缆及完好光纤线缆线损识别；且根据不同的破损情况进行对应线损的信号补偿，解决了信号失真、误码率增加的问题。
[0152] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
