【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及在通信，尤其涉及基于光引擎多通道耦合技术的通信网络信号监测方法。
技术介绍
1、通信网络信号监测是为了确保通信网络的正常运行和性能优化而进行的重要任务。监测通信网络信号可以帮助及时发现和解决网络故障、识别性能瓶颈以及进行网络优化。
2、传统通信网络检测方法主要通过电信号传感器来监测通信网络中的信号。这些传感器可以测量电压、电流、功率等电信号参数，并将其转换为数字信号进行处理和分析。在无线通信网络中，传统的检测方法会使用无线信号传感器来监测无线信号的强度、频率、调制方式等参数。这些传感器可以捕捉到无线信号的无线电频谱，并进行频谱分析和信号特征提取。信号处理和分析：传统通信网络检测方法会对采集到的信号进行数字信号处理和分析。然后再通过分析信号的异常变化来识别和定位通信网络中的故障。例如，检测到信号强度下降或频率偏移等异常，可以推断可能存在信号中断或设备故障。
3、总的来说，传统的通信网络检测方法主要依赖于电信号和无线信号传感器，通过对通信网络中的信号进行监测和分析，以确保网络的正常运行和性能优化，但是随着通信网络的输入多样性和复杂度的提升，采用传统的通信网络监测方法已经不能保持监测的精确度。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供基于光引擎多通道耦合技术的通信网络信号监测方法，能够至少解决现有技术中随着通信网络的输入多样性和复杂度的提升，采用传统的通信网络监测方法已经不能保持监测的精确度的问题。
2、一种通信网络信号监测方法，包括：p>
3、确定可使用的光引擎设备的光输入通道；
4、将待监测的通信网络中的信号通过光纤与光引擎设备中的光输入通道进行耦合，以使所述光引擎设备的光输入通道将接收来自通信网络的光信号；
5、控制所述光引擎设备将所述光信号转换为相应的电信号；
6、针对多个光输入通道对应的电信号进行特征提取，得到处理后的信号；
7、将处理后的信号进行可视化图像展示。
8、可选地，针对多个光输入通道对应的电信号进行特征提取，得到处理后的信号的步骤，包括：
9、对所述电信号进行时域特征提取，得到时域特征；
10、基于小波变换特征提取对所述电信号进行频域特征提取，得到频域特征；
11、根据所述时域特征和所述频域特征确定所述处理后地信号。
12、可选地，对所述电信号进行时域特征提取的步骤，包括：
13、根据每个光输入通道的电信号动态调整滤波器的系数，以适应光输入通道对应的电信号变化；
14、基于调整后的滤波器系数对每个光输入通道对应的电信号进行自适应滤波，得到滤波后的信号；
15、根据所述滤波后信号确定所述电信号的时域特征。
16、可选地，包括：
17、自适应滤波采用的滤波器设计如下：
18、定义滤波器的初始系数w＝[w0,w1,…,wn-1]，其中n是滤波器的长度；
19、当光输入通道接收到一个新的信号x，计算滤波器的输出y，计算公式的表达式如下：
20、y＝wtx
21、其中，x＝[x0,x1,…,xn-1]是滤波器的输入向量，t表示向量的转置；
22、所述调整后的滤波器系数为：
23、wnew＝wold+μ·e·x
24、其中，计算误差e＝d-y，d是期望输出，μ是自适应滤波器的学习率。
25、可选地，基于小波变换特征提取对所述电信号进行频域特征提取，得到频域特征的步骤，包括：
26、对每个光输入通道的电信号进行小波变换，将电信号分解为多个尺度的子带信号；
27、对每个子带信号进行频域特征提取，得到频域特征；
28、将每个子带信号的频域特征组合起来，形成一个综合的频域特征向量。
29、可选地，对每个光输入通道的电信号进行小波变换，将电信号分解为多个尺度的子带信号的步骤，包括：
30、使用小波变换对每个光输入通道的电信号进行变换，以使小波变换将信号分解为低频和高频部分，其中，低频部分代表电信号的整体趋势信息，高频部分代表电信号的细节信息。
31、可选地，使用小波变换对每个光输入通道的电信号进行变换的步骤，包括：
32、确定光输入通道的电信号的信号特点；
33、根据所述电信号的信号特点确定小波基函数；
34、基于所述小波基函数将每个光输入通道的电信号分解为低频和高频部分，低频部分代表信号的整体趋势信息，高频部分代表信号的细节信息。
35、可选地，基于所述小波基函数将每个通道的电信号分解为低频和高频部分的步骤，包括：
36、将光输入通道的电信号设置为离散序列得到输入信号x[n]，其中，n＝0,1,2,…,n-1；
37、定义一个长度为l的小波滤波器系数：h[m]，其中m＝0,1,2,…,l-1。所述小波滤波器系数用于决定小波基函数的形状；
38、对输入信号x[n]和小波滤波器系数h[m]进行卷积操作，得到一个长度为n+l-1的中间结果：y[n]＝x[n]*h[n]，其中*表示卷积操作；
39、对中间结果y[n]进行下采样操作，将其长度减半，得到一个长度为(n+l-1)/2的低频部分：ylow[n]＝y[2n]，其中n＝0,1,2,…,(n+l-1)/2-1；
40、对中间结果y[n]进行下采样操作，并通过一个长度为l的间隔为2的滤波器系数：g[m]，进行卷积操作，得到一个长度为(n+l-1)/2的高频部分：yhigh[n]＝y[2n+1]，其中n＝0,1,2,…,(n+l-1)/2-1。
41、可选地，将处理后的信号进行可视化图像展示的步骤，包括：
42、对所述处理后的信号进行预处理得到中间信号；
43、基于所述中间信号的特征提取关键特征信息；
44、将所述关键特征信息映射到图像空间；将生成的图像进行展示。
45、可选地，基于所述中间信号的特性提取关键特征信息的步骤，包括：
46、对所述中间信号进行特征提取时，利用离散小波变换提取所述中间信号的频域特征，其中，离散小波变换包括多级小波变换；
47、根据所述中间信号的局部特征确定自适应选择尺度；
48、将所述自适应选择尺度引入所述多级小波变换，捕捉所述中间信号的特征信息。
49、本专利技术通过确定可使用的光引擎设备的光输入通道；将待监测的通信网络中的信号通过光纤与光引擎设备中的光输入通道进行耦合，以使所述光引擎设备的光输入通道将接收来自通信网络的光信号；控制所述光引擎设备将所述光信号转换为相应的电信号；针对多个光输入通道对应的电信号进行特征提取，得到处理后的信号；将处理后的信号进行可视化图像展示基于光引擎多通道耦合技术的通信网络信号监测方法通过光引擎设备将通信网络中的光信号转换为电信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种通信网络信号监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，针对多个光输入通道对应的电信号进行特征提取，得到处理后的信号的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，对所述电信号进行时域特征提取的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，包括：
5.根据权利要求2所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，基于小波变换特征提取对所述电信号进行频域特征提取，得到频域特征的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，对每个光输入通道的电信号进行小波变换，将电信号分解为多个尺度的子带信号的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，使用小波变换对每个光输入通道的电信号进行变换的步骤，包括：
8.根据权利要求7所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，基于所述小波基函数将每个通道的电信号分解为低频和高频部分的步骤，包括：
9.根据权利要求1
10.根据权利要求9所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，基于所述中间信号的特性提取关键特征信息的步骤，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种通信网络信号监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，针对多个光输入通道对应的电信号进行特征提取，得到处理后的信号的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，对所述电信号进行时域特征提取的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，包括：
5.根据权利要求2所述的通信网络信号监测方法，其特征在于，基于小波变换特征提取对所述电信号进行频域特征提取，得到频域特征的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的通信网络信号监测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱子超，王桥，王四俊，马梅芳，马干彦，唐宁，
申请(专利权)人：深圳市力子光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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