【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其涉及一种基于射频技术的线缆检测系统及方法。
技术介绍
1、在现有的线缆检测技术中，通常采用电信号或光信号进行检测。然而，这些技术存在一定的局限性。例如，电信号在长距离传输过程中容易受到干扰，且难以对多芯线缆进行快速检测。光信号虽然具有高速传输的优点，但在对多芯线缆进行检测时，需要逐芯进行检测，检测效率低下。此外，现有的技术难以实现自动控制和监测，无法快速准确地识别线缆状态，难以满足现代社会对高速、高效、可靠的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于射频技术的线缆检测系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、本专利技术一方面提供了一种基于射频技术的线缆检测系统，包括：
4、用于发射射频信号和激光信号的信号发射模块，所述信号发射模块包括至少一个射频信号发生器和至少一个激光信号发生器，所述射频信号发生器与激光信号发生器联动控制；
5、用于接收反射回来的信号并对其进行处理的信号接收模块，所述信号接收模块包括至少一个射频信号接收器和和至少一个激光信号接收器，所述射频信号接收器用于接收来自射频信号发生器发出的射频信号，所述激光信号接收器用于接收来自激光信号发生器发出的激光信号，所述射频信号接收器和激光信号接收器均可进行高速数据采样和数字化处理；
6、用于处理接收到的信号并提取与线缆相关的特征的处理模块，其具体结构包括至少一个数字信号
7、以及用于通过比较这些特征与已知的线缆特征来识别线缆的识别模块，其具体结构包括至少一个模式识别模块和至少一个机器学习模块，所述机器学习模块基于先验知识和训练数据来识别线缆。
8、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述信号发射模块和信号接收模块配备有相应的天线和光路系统，可以在2.4ghz或5ghz的频段上实现高速数据传输和接收。
9、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述处理模块采用高性能的数字信号处理硬件和机器学习算法，可以进行高速实时的信号处理和特征提取。
10、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述识别模块使用高级的模式识别或机器学习算法来进行线缆识别，这些算法包括但不限于深度学习、神经网络、支持向量机等。
11、本专利技术另一方面提供了一种使用上述系统进行线缆检测的方法，该方法包括以下步骤：
12、s1.通过信号发射模块发射射频信号和激光信号，这些信号可在2.4ghz或5ghz的频段上发射；
13、s2.通过信号接收模块接收反射回来的信号，这些信号可进行高速数据采样和数字化处理；
14、s3.通过处理模块处理接收到的信号并提取与线缆相关的特征，并对接收的信号进行降噪、滤波、特征提取处理；
15、s4.通过识别模块比较接收信号的特征与已知的线缆特征来识别线缆，线缆特征基于先验知识和训练数据来识别线缆。
16、作为本专利技术一种优选的技术方案，其中步骤1和2中使用的射频信号和激光信号在2.4ghz或5ghz的频段上发射，这些信号可进行高速数据传输和接收。
17、作为本专利技术一种优选的技术方案，其中步骤3中使用处理模块使用数字信号处理技术进行处理，这些处理可进行降噪、滤波、特征提取操作。
18、作为本专利技术一种优选的技术方案，其中步骤4中，识别模块可以通过模式识别或机器学习算法实现线缆识别，所述模式识别算法或机器学习算法均基于先验知识和训练数据来识别线缆。
19、作为本专利技术一种优选的技术方案，其中通过步骤4识别到的线缆可用于自动控制或监测系统中，实现光缆中断检测，对目标光缆中的纤芯进行快速检测，获取纤芯的监测信息并生成光缆中断结果。
20、作为本专利技术一种优选的技术方案，通过步骤4识别到的线缆状态被用于自动调整系统中的各种设备或组件的工作状态或参数。
21、本专利技术的有益效果为：
22、1、该系统通过发射射频信号和激光信号，接收反射回来的信号并对其进行处理，提取与线缆相关的特征，并使用机器学习算法进行线缆识别，可快速准确地识别线缆状态，不仅可以提高检测的精度和速度，而且可以实现自动化和智能化检测，大大提高了工作效率和可靠性。
23、2、该系统在2.4ghz或5ghz的频段上发射射频信号和激光信号，可进行高速数据传输和接收，具有更高的数据传输速度和更低的信号衰减，使得线缆检测更加高效和准确。
24、3、通过自动调整系统中的各种设备或组件的工作状态或参数，提高系统的性能和可靠性。这种智能化的线缆检测系统可以广泛应用于各种自动控制或监测系统中，如光缆中断检测、纤芯快速检测等场景，具有非常广泛的应用前景。
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1.一种基于射频技术的线缆检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信号发射模块和信号接收模块配备有相应的天线和光路系统，可以在2.4GHz或5GHz的频段上实现高速数据传输和接收。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述处理模块采用高性能的数字信号处理硬件和机器学习算法，可以进行高速实时的信号处理和特征提取。
4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的系统，其特征在于，所述识别模块使用高级的模式识别或机器学习算法来进行线缆识别，这些算法包括但不限于深度学习、神经网络、支持向量机等。
5.一种使用权利要求1所述的系统进行线缆检测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中步骤1和2中使用的射频信号和激光信号在2.4GHz或5GHz的频段上发射，这些信号可进行高速数据传输和接收。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，其中步骤3中使用处理模块使用数字信号处理技术进行处理，这些处理可进行降噪、滤波、特征提取操作。>
8.根据任一权利要求所述的方法，其特征在于，其中步骤4中，识别模块可以通过模式识别或机器学习算法实现线缆识别，所述模式识别算法或机器学习算法均基于先验知识和训练数据来识别线缆。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中通过步骤4识别到的线缆可用于自动控制或监测系统中，实现光缆中断检测，对目标光缆中的纤芯进行快速检测，获取纤芯的监测信息并生成光缆中断结果。
10.根据权利要求5或6或7或8或9所述的方法，其特征在于，通过步骤4识别到的线缆状态被用于自动调整系统中的各种设备或组件的工作状态或参数。
...【技术特征摘要】
1.一种基于射频技术的线缆检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信号发射模块和信号接收模块配备有相应的天线和光路系统，可以在2.4ghz或5ghz的频段上实现高速数据传输和接收。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述处理模块采用高性能的数字信号处理硬件和机器学习算法，可以进行高速实时的信号处理和特征提取。
4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的系统，其特征在于，所述识别模块使用高级的模式识别或机器学习算法来进行线缆识别，这些算法包括但不限于深度学习、神经网络、支持向量机等。
5.一种使用权利要求1所述的系统进行线缆检测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中步骤1和2中使用的射频信号和激光信号在2...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘云飞，刘海，
申请(专利权)人：南京科舜通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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