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龙图腾网获悉北京联广通网络科技有限公司申请的专利一种基于光时域反射技术的光纤故障检测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120074664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510303272.7，技术领域涉及：H04B10/079；该发明授权一种基于光时域反射技术的光纤故障检测系统及方法是由蒋章建;杨刚;段利民;岳晨辉;靳方龙设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光时域反射技术的光纤故障检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光时域反射技术OTDR的光纤故障检测系统及方法。所述方法通过OTDR检测模块采集反射信号，采用小波变换对信号进行分解、去噪及重构，去除高频噪声并保留关键特征，随后将处理后的信号输入卷积神经网络CNN模型进行特征提取与分类，实现故障类型自动识别及位置精确定位，其中对于故障点的定位中，阈值采用动态可调整的阈值。系统包括光源模块、环形器、待测光纤、OTDR检测模块及数据处理模块，其中光源模块发射双波长光脉冲以解决传统OTDR短距离盲区问题，结合动态阈值算法增强复杂环境适应性。通过小波变换与CNN的智能融合，显著提升了信号去噪能力、故障检测精度及自动化水平，降低了人工分析成本，满足现代光纤网络高精度、实时化的检测需求。

本发明授权一种基于光时域反射技术的光纤故障检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光时域反射的光纤故障检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1：利用OTDR检测模块采集反射信号； S2：对信号进行小波变换去噪处理； S3：将去噪后的信号输入CNN模型，进行特征提取； S4：CNN模型输出故障类型和位置； 其中，在步骤S3和S4中，所述CNN模型通过其深度学习能力，能够自动学习从所述去噪后的信号中提取用于识别所述故障类型和给出准确的位置的所述特征； 所述步骤S2具体包括以下步骤： S21：对所述反射信号进行小波变换，使用所述小波进行信号分解； S22：分解信号后，去除小波系数中低于某一阈值的高频噪声成分，保留主要的信号特征； S23：通过小波逆变换重构信号，得到去噪后的清晰信号作为所述CNN模型的输入； 所述方法还包括在所述步骤S2之后，所述步骤S3之前进行故障点检测的步骤；所述步骤具体为： 计算小波分解的第i层高频分量的平方和；； 其中，所述CDi为第i层的高频分量；当所述E大于设定阈值T时，则认为该点存在故障；N为分解层数； 计算第二层高频分量的均值和标准差； 计算所述设定阈值T，其值为根据所述第二层高频分量的统计特性所确定的动态调整阈值；所述设定阈值T根据公式：计算得到；其中是调节系数； 当所述E大于所述设定阈值T时，则认定所述信号中存在故障点，并将所述去噪后的信号输入所述CNN模型进行特征提取。

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