Les réseaux de fibre optique sont essentiels aux communications modernes, mais restent vulnérables aux dommages physiques, notamment ceux causés par les travaux d'excavation. Les systèmes de surveillance traditionnels, tels que l'OTDR et le DWDM, sont réactifs : ils ne détectent les défauts qu'après la survenue d'une panne. Cette étude propose un cadre proactif basé sur l'intelligence artificielle qui analyse les données de puissance optique en temps réel et historiques afin de détecter les premiers signes de coupures potentielles de câbles. En combinant des règles basées sur des seuils avec un modèle d'apprentissage automatique d'ensemble multi-échelle, le système identifie à la fois les pannes soudaines et les perturbations subtiles. Les résultats montrent une précision supérieure à 95 %, ce qui permet une intervention précoce, réduit les temps d'indisponibilité et améliore la résilience du réseau. Cette approche est économique, évolutive et adaptée à un déploiement en temps réel dans les réseaux de télécommunications.
AmazonPagina's: 72, Paperback, Editions Notre Savoir
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