【摘 要】
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光时域反射仪（Optical Time Domain Reflectometry,OTDR）作为一种光纤故障检测仪表,可对光纤的长度、光纤的传输衰减和故障定位等进行测量,在光纤光缆的各领域得到了广泛的应用。OTDR信号曲线可以反映背向散射光沿光纤传输中的损耗分布情况,但由于环境及系统的影响使得曲线上的事件点容易被噪声淹没,当曲线受噪声污染严重时,曲线中的事件难以识别。为了解决光时域反射仪中背向散射
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光时域反射仪（Optical Time Domain Reflectometry,OTDR）作为一种光纤故障检测仪表,可对光纤的长度、光纤的传输衰减和故障定位等进行测量,在光纤光缆的各领域得到了广泛的应用。OTDR信号曲线可以反映背向散射光沿光纤传输中的损耗分布情况,但由于环境及系统的影响使得曲线上的事件点容易被噪声淹没,当曲线受噪声污染严重时,曲线中的事件难以识别。为了解决光时域反射仪中背向散射信号受噪声干扰严重问题,本文提出了三种OTDR信号的去噪方法,全文工作如下:（1）提出了一种OTDR信号的改进小波阈值去噪算法。传统的小波硬阈值去噪在重构后的信号会产生伪吉布斯现象,小波软阈值去噪在重构信号时会带来一定的重构误差,为克服传统小波软、硬阈值去噪方法中存在的缺陷,从小波阈值去噪的分解层数、阈值的选取及阈值函数的选取三方面进行改进。结果表明,改进算法相较于小波软、硬阈值去噪方法信噪比有明显的提升,并伴随着均方根误差的减小,获得较好的去噪效果。（2）提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）与改进小波阈值相结合的OTDR信号去噪算法。该方法利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态混叠现象、降低重构误差等优点,将信号分解为若干本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量,根据相关系数的分析方法,找到噪声占主导的IMF分量和信号占主导的IMF分量的临界点,去除噪声占主导的IMF分量,并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪,最后重构信号得到去噪信号。结果表明,本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比,能更好地抑制噪声,得到更好的去噪效果,突显OTDR事件特征,更易于事件的检测。（3）提出了一种OTDR信号的奇异值重叠分段去噪方法。传统的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）去噪对信号去噪过程中,重构信号时选取的统一的临界点作为重构阈值,会使得重构后的去噪信号出现信号失真或去噪效果差的现象。因此,将含噪信号进行重叠分段,对各段进行SVD去噪,通过得到的奇异值计算奇异值差分谱,并以差分谱各突变点为重构的阈值,重构得到的去噪信号与传统的奇异值分解去噪得到的信号相比,信噪比有明显的提升,保留了OTDR信号有用信息,噪声明显减少,获得较好的去噪效果。
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