空分复用弹性光网络多链路故障快速识别研究

随着空分复用弹性光网络规模的不断扩大，链路故障发生率持续增加，提出空分复用弹性光网络多链路故障快速识别方法。利用小波包分解方法将空分复用弹性光网络多链路信号分为高频和低频部分，使用Mallat算法快速重构链路信号，提取小波包能量谱特征和故障复合特征。根据特征提取结果采用改进贝叶斯算法对多链路故障进行定位，将定位结果输入到BP网络模式分类器中，完成多链路故障快速识别。实验结果表明，所提方法的故障定位时间最低仅为3.21 s,故障识别成功率在96%以上，故障误识率变化相对稳定，综合性能较为优越。