基于GIS的通信光纜故障定位技術(shù)中期報告

基于GIS的通信光纜故障定位技術(shù)中期報告一、課題背景隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，通信基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)也得到了迅猛的發(fā)展。通信光纜作為通信基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，成為了現(xiàn)代社會不可或缺的組成部分。然而，在通信光纜運(yùn)行的過程中，不可避免地會出現(xiàn)各種故障問題，這些問題會嚴(yán)重影響通信系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，甚至?xí)?dǎo)致通信系統(tǒng)崩潰。針對通信光纜故障問題，目前雖然有很多的故障定位技術(shù)，但很多技術(shù)存在著定位不準(zhǔn)確、成本高昂等問題，并且無法及時進(jìn)行故障定位?；贕IS的通信光纜故障定位技術(shù)就是一種互聯(lián)網(wǎng)+GIS技術(shù)的新型故障定位技術(shù)，在GIS空間信息處理的基礎(chǔ)上，通過對通信光纜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)備狀態(tài)、傳輸性能等方面的進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，從而實(shí)現(xiàn)對故障位置的快速、準(zhǔn)確定位，提高故障定位效率。二、研究目的本課題旨在研究基于GIS的通信光纜故障定位技術(shù)，通過對通信光纜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)備狀態(tài)、傳輸性能等方面數(shù)據(jù)采集和分析，實(shí)現(xiàn)對故障位置的快速、準(zhǔn)確定位，提高故障定位效率，縮短故障排除時間，降低故障排除成本。三、研究內(nèi)容1.基于GIS的通信光纜網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建。通過對通信光纜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)備狀態(tài)、傳輸性能等方面數(shù)據(jù)采集和分析，構(gòu)建通信光纜網(wǎng)絡(luò)的GIS模型，為故障定位提供數(shù)據(jù)支持。2.通信光纜故障監(jiān)測技術(shù)的研究。通過對通信光纜網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能、設(shè)備狀態(tài)等方面信息的監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)，為故障定位提供準(zhǔn)確的信息支持。3.基于GIS的通信光纜故障定位技術(shù)的研究和實(shí)現(xiàn)。根據(jù)通信光纜故障監(jiān)測技術(shù)提供的準(zhǔn)確信息，結(jié)合通信光纜網(wǎng)絡(luò)的GIS模型，開發(fā)基于GIS的通信光纜故障定位系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對故障位置的快速、準(zhǔn)確定位。4.系統(tǒng)的測試和優(yōu)化。對研發(fā)的基于GIS的通信光纜故障定位系統(tǒng)進(jìn)行測試和優(yōu)化，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠性和高效性。四、預(yù)期成果1.基于GIS的通信光纜網(wǎng)絡(luò)模型。2.通信光纜故障監(jiān)測技術(shù)。3.基于GIS的通信光纜故障定位系統(tǒng)。4.系統(tǒng)測試和優(yōu)化報告。五、進(jìn)度安排1.第一周至第二周：研究基于GIS的通信光纜故障定位技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)，并對相關(guān)項目進(jìn)行調(diào)研。2.第三周至第五周：完成基于GIS的通信光纜網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建。3.第六周至第七周：完成通信光纜故障監(jiān)測技術(shù)的研究。4.第八周至第十周：完成基于GIS的通信光纜故障定位系統(tǒng)的研究和實(shí)現(xiàn)。5.第十一周至第十二周：系統(tǒng)測試和優(yōu)化。6.第十三周：撰寫論文中期報告。六、參考文獻(xiàn)[1]MaY,WangF,LuY,etal.Faultlocationdataminingframeworkanddecision-makingmodelforpolarization-maintainingopticalfiberpile-upevents[J].OpticalEngineering,2018,58(6):13.[2]XuH,ZhaoZ,YangQ,etal.Statisticalmethodbasedonadaptivethresholdforfaultlocationinfiber-opticcabletrunknetwork[J].JournalofOpticalCommunications,2018,39(2):28-32.[3]OuH,ZhangB,ZhangY,etal.ASemi-supervisedLearningApproachforMulti-modalFaultDiagnosisinOpticalFiberCommunicationSystem[J].IEEEPhotonicsJournal,2020,12(3):1-12.[4]HuangX,WangS,ChenP,etal.ImprovedTransientAnalysisandDeepLearning-BasedFaultDiagnosisforPowerCableUsingAcousticEmissionSignals