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TruEvent ayuda a los OTDRs a superar los puntos débiles

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Viene de Análisis de eventos con un OTDR TruEvent

En esta sección explicamos la pregunta que habrá surgido tras la lectura del anterior artículo: ¿Por qué TruEvent ayuda a los OTDRs a superar los puntos débiles del análisis de eventos?

El análisis de eventos en un OTDR tradicional siempre ha utilizado técnicas de detección de evento basadas en la magnitud aparente de la pérdida de inserción y la reflectancia. El usuario establece un “umbral de evento” y, si la magnitud supera este límite, se “detecta” y muestra.

Figura 1 – Comparación de la precisión de un análisis de eventos en OTDRs
Figura 1 – Comparación de la precisión de un análisis de eventos en OTDRs.

Este método es sensible al ruido. Por lo tanto, los picos de ruido se pueden clasificar erróneamente como evento (falso evento). La precisión también decrece con el rango, ya que el ruido aumenta y la magnitud del evento disminuye con mayor rango. Esto provoca la pérdida de eventos. Una relación entre los eventos verdaderos y falsos se puede observar en la Figura 1 (para varios OTDRs comerciales).

A diferencia de otros OTDRs, la Serie M emplea el algoritmo TruEvent, que consiste en una técnica de detección de evento que permite incrementar la sensibilidad, sin aumentar el número de eventos falsos. Al usar TruEvent a la hora de analizar la traza OTDR, se consigue analizar la traza en su totalidad. Por lo tanto, los instrumentos de AFL están equipados con tecnología TruEvent para superar los puntos débiles del proceso y ofrecer al usuario final una mayor ratio de evento compartido sin descubrir más eventos falsos. De forma más clara, mejora la confianza en la validez de los resultados del OTDR. Esto evita que los usuarios tengan que realizar suposiciones y nuevas pruebas y, por consiguiente, eliminan cualquier posibilidad de diagnóstico erróneo de la red de fibra.

OTDRs TruEvent ante un reto de 16 eventos

Los resultados de la Figura 2 muestran la diferencia de eventos encontrados entre un M310 y una unidad no-AFL. La red está configurada con 16 eventos conocidos. Las trazas tomadas por ambos OTDR indican que el M310 es capaz de localizar los 16 eventos (pérdida y ubicación) sin eventos falsos, mientras que el equipo de otro fabricante ha encontrado un total de 29 eventos. Como se aprecia en la misma figura, existen 13 eventos falsos producidos por la unidad no-AFL.

Figura 2 – Resultados de la medición de eventos en el M310 versus OTDRs no-AFL para una red de 16 eventos
Figura 2 – Resultados de la medición de eventos en el M310 versus OTDRs no-AFL para una red de 16 eventos.

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