基于线性化 Bregman 迭代中故障簇分析并采用近似反卷积的光纤测量系统
信号处理
2021-11-05 v1
摘要
光纤故障的自动检测是一个活跃的研究领域，在可靠且稳定的光网络设计中发挥着重要作用。结合自动数据采集与处理的光纤测量系统，凭借其快速可靠的事件检测能力，对光纤网络的管理产生了颠覆性影响。已有文献表明，线性化 Bregman 迭代 (LBI) 算法及其变体可成功用于处理并精确识别光纤剖面中的故障。影响这些算法性能的因素之一是空间分辨率的退化，这主要是由于迭代次数减少导致故障簇的出现所致。本文提出了一种基于近似反卷积的方法来提高空间分辨率，该方法建立在对算法输出中出现的故障簇进行彻底分析的基础之上。结果表明，这种近似反卷积的效果不仅限于空间分辨率的提升，还能在更短的处理时间内达到更好的性能。此外，本文还提出并讨论了一种实现该近似反卷积的高效硬件架构，该架构与近期提出的用于 LBI 算法的硬件结构相兼容。
引用
@article{arxiv.2111.02798,
title = {A Fiber Measurement System with Approximate Deconvolution Based on the Analysis of Fault Clusters in Linearized Bregman Iterations},
author = {Yuneisy Garcia Guzman and Felipe Calliari and Gustavo C. Amaral and Michael Lunglmayr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02798},
year = {2021}
}