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。     

基于激光点云数据的遥感图像目标融合技术

不同遥感图像之间存在特征差异性，且图像含有噪声，对融合过程造成了干扰，影响最终融合结果的准确性。基于此，提出基于激光点云数据的遥感图像目标融合方法。对遥感设备获取到的点云数据预处理，去除噪声点；从个体特征和群体特征两方面提取遥感图像目标特征，并将其关联；通过合理分配两幅待融合图像的权重系数，使拼接缝平滑过渡，完成遥感图像目标融合。通过对比实验测试可知，所提方法取得的目标点融合精准，拼接缝不明显，融合效果较好，所提方法的熵、峰值信噪比较高，体现了遥感图像目标融合的优异性能。