15、SONET技术:原理、优势与应用解析

SONET技术:原理、优势与应用解析

1. SONET同步特性

同步光网络(SONET)或同步数字体系(SDH)这类同步系统中,所有时钟的平均频率相同(同步)或近乎相同(准同步)。每个时钟都能追溯到高度稳定的参考源,使得STS - 1速率稳定在标称的51.84 Mbps。这一特性让多个同步的STS - 1信号在复用堆叠时无需比特填充。指针可适应参考源频率差异和相位漂移,防止同步失败时出现频率差异,便于在更高的STS - n速率下访问STS - 1信号。低速同步VT信号也能轻松交错并以更高速率传输,单步复用至STS - 1无需比特填充,且VT信号易于访问。

SONET网络需从第3级或更高级别的时钟获取定时。其网络元素的内部时钟可从综合大楼集成定时供应(BITS)获取定时信号,BITS常用于中心局或服务节点的语音交换系统及其他设备。接收BITS输入的SONET网元可作为其他SONET节点的主时钟,通过输出的OC - n信号提供定时。其他SONET节点则以称为环路定时的从模式运行,其内部时钟由输入的OC - n信号定时。

2. SONET的OAM&P优势

运营商十分重视操作、管理、维护和供应(OAM&P)以及网络管理。SONET在OAM&P方面表现出色,能降低运营商的运营和支持成本,这类成本通常占运营商总预算的25%左右。

异步网络(如网络中的DS1/DS2/DS3部分,尤其是缺乏SONET基础设施支持时)存在一些局限性:
- OAM&P带宽和信息有限。
- 使用独立的操作支持系统(OSS)提供维护功能。
- 需要独立的数据链路网络将OSS连接到每个网元。

为解

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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