CN109541401B - 线缆检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种线缆检测方法、装置及电子设备，本实施例获取待测线缆的反射数据后，并不是直接将其与门限值进行比较，而是先对其进行跟踪滤波，得到该待测线缆的预测残差，再对预测残差进行相对峰检测，并对得到的多个相对峰值数据进行筛选，排除干扰峰后，利用得到所需的相对峰值及其对应峰位置，不仅能够准确得到待测线缆的长度，还能够检测终点状态及潜在故障的位置等，提高了线缆检测灵活性，且本申请是由预测残差数据确定阈值，筛选出所需的相对峰值后，再进一步计算得到检测结果，相比传统的直接根据阈值比较结果确定线缆检测结果的方式而言，提高了检测准确性。

Description

线缆检测方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及检测技术领域，更具体地说是涉及一种线缆检测方法、装置及电子设备。

背景技术

目前通常是TDR(Time-Domain Reflectometry，时域反射)法来检测线缆的质量，具体通过监测线缆的阶跃响应或其冲击响应(即对阶跃响应求微分)的方式，来计算得到该线缆长度。

发明人注意到，基于阶跃响应或其冲击响应的线缆检测方式，通常都是将获取的反射数据(如时域反射电压)直接与预设的门限值进行比较，依据比较结果来确定检测终点位置，进而计算出待测线缆的长度。

在实际检测过程中，线缆通常会存在断开、短路、老化、阻抗不均匀等多种问题，都会引起反射数据的突变，且对于不同长度或类型的线缆，获得的反射数据及其变化往往是不同的，所以，现有技术反射数据的变化直接确定门限值的方式，很难准确得到线缆终点的门限值，往往会受其他问题产生的数据突变的影响，无法准确得到线缆的长度。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种线缆检测方法、装置及电子设备，通过对相对峰检测结果进行筛选，能够高效且准确得到待测线缆的长度、终点状态及潜在故障等检测结果。

为了实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：

一种线缆检测方法，所述方法包括：

获取待测线缆的反射数据；

对所述反射数据进行跟踪滤波，得到所述待测线缆的预测残差；

对所述预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置；

对所述相对峰值进行筛选，利用筛选出的所述相对峰值及所述峰位置，得到所述待测线缆的检测结果，所述检测结果包括所述待测线缆的长度、终点状态及潜在故障的位置之中的一个或多个组合。

可选的，所述对所述预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置，包括：

对所述预测残差进行归一化处理，得到预测残差序列；

从预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及峰位置；

依据所述各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到所述各个峰的所述相对峰值。

可选的，所述从预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及所述峰位置，包括：

筛选所述预测残差序列中的极大值和极小值；

将所述极大值确定为当前峰的所述峰顶高度，并将所述极大值对应的位置确定为所述当前峰的所述峰位置；

将与所述极大值位置相邻的较小的极小值确定为所述当前峰的所述谷底高度；

所述依据所述各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到所述各个峰的所述相对峰值，包括：

对相邻的两个峰的所述峰顶高度以及所述谷底高度分别进行比较；

基于比较结果，计算所述相邻的两个峰的所述相对峰值。

可选的，将所述相邻的两个峰分别记为第一峰和第二峰，且所述第一峰早于所述第二峰产生；所述基于比较结果，计算所述相邻的两个峰的所述相对峰值，包括：

如果所述第二峰的所述峰顶高度大于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度大于所述第一峰的所述谷底高度；或者，所述第二峰的所述峰顶高度小于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度小于所述第一峰的所述谷底高度，计算所述第二峰的所述峰顶高度与所述第一峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第二峰的所述相对峰值，并计算所述第一峰的所述峰顶高度与所述第二峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第一峰的所述相对峰值；

如果所述第二峰的所述峰顶高度大于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度小于所述第一峰的所述谷底高度；或者，所述第二峰的所述峰顶高度小于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度大于所述第一峰的所述谷底高度，计算所述第二峰的所述峰顶高度与所述第二峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第二峰的所述相对峰值，并计算所述第一峰的所述峰顶高度与所述第一峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第一峰的所述相对峰值。

可选的，所述对所述相对峰值进行筛选，包括：

按照所述相对峰值的大小，对所述相对峰值对应的各个峰进行排序；

利用当前峰的所述峰位置及排序靠前的峰对应的所述峰位置，计算所述当前峰与所述排序靠前的峰产生的多重反射位置；

验证所述多重反射位置处的所述相对峰值是否大于阈值；

如果是，降低所述多重反射位置处的所述相对峰值；

筛选大于所述阈值的所述相对峰值。

可选的，所述利用筛选出的所述相对峰值及所述峰位置，得到所述待测线缆的检测结果，包括：

将筛选出的最高所述相对峰值对应的所述峰位置确定为检测起点，将筛选出的最后一个所述相对峰值对应的所述峰位置确定为检测终点，并计算所述检测终点与所述检测起点之间的位置差，得到所述待测线缆的长度；和/或，基于所述检测终点处的所述预测残差，确定所述检测终点的状态；和/或，如果所述检测起点与所述检测终点之间存在所述筛选出的所述相对峰值，确定所述待测线缆存在潜在故障，并确定所述潜在故障的位置。

一种线缆检测装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取待测线缆的反射数据；

跟踪过滤模块，用于对所述反射数据进行跟踪滤波，得到所述待测线缆的预测残差；

相对峰检测模块，用于对所述预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置；

特征筛选模块，用于对所述相对峰值进行筛选，利用筛选出的所述相对峰值及所述峰位置，得到所述待测线缆的检测结果，所述检测结果包括所述待测线缆的长度、终点状态及潜在故障的位置之中的一个或多个组合。

可选的，所述相对峰检测模块包括：

归一化处理单元，用于对所述预测残差进行归一化处理，得到预测残差序列；

数据获得单元，用于从所述预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及所述峰位置；

相对峰值计算单元，用于依据所述各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到所述各个峰的所述相对峰值。

可选的，所述特征筛选模块包括：

排序单元，用于按照所述相对峰值的大小，对所述相对峰值对应的各个峰进行排序；

多重反射位置计算单元，用于利用当前峰的所述峰位置及排序靠前的峰对应的所述峰位置，计算所述当前峰与所述排序靠前的峰产生的多重反射位置；

验证单元，用于验证所述多重反射位置处的所述相对峰值是否大于阈值；

波峰高度调整单元，用于在所述验证单元的验证结果为是时，降低所述多重反射位置处的所述相对峰值；

相对峰值筛选单元，用于筛选大于所述阈值的所述相对峰值。

本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器；其中：

存储器用于存储计算机指令；

处理器用于执行所述存储器存储的所述计算机指令，具体执行以上所述的线缆检测方法的各步骤。

由此可见，与现有技术相比，本发明提供一种线缆检测方法、装置及电子设备，本实施例获取待测线缆的反射数据后，并不是直接将其与门限值进行比较，而是先对其进行跟踪滤波，得到该待测线缆的预测残差，再对预测残差进行相对峰检测，并对得到的各个峰的相对峰值进行筛选，排除干扰峰后，利用得到所需的相对峰值及峰位置，能够准确得到待测线缆的长度、检测终点状态及潜在故障的位置等检测结果。可见，本实施例提供的线缆检测方法，并不是直接由检测到的反射数据设置阈值，而是由预测残差的相对数据，确定筛选所需相对峰值的阈值，且在该过程中排除了干扰峰值，从而根据筛选出的相对峰值及峰位置，能够可靠检测出待测线缆的潜在故障，以便对该潜在故障进行故障排除，提高待测线缆使用可靠性，且有效排除了向待测线缆施加激励信号而产生的多重反射的干扰，提高了检测准确性，解决了传统检测方法只能检测线缆长度，无法检测线缆潜在故障的计算问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1a示出了现有的一种基于阶跃响应的线缆检测方法示意图；

图1b示出了现有的另一种基于阶跃响应的线缆检测方法示意图；

图2a示出了现有的一种基于冲击响应的线缆检测方法示意图；

图2b示出了现有的另一种基于冲击响应的线缆检测方法示意图；

图3a示出了实现本发明提供的线缆检测方法的一种***架构示意图；

图3b示出了实现本发明提供的线缆检测方法的另一种***架构示意图；

图4示出了本发明实施例提供的一种线缆检测方法的流程示意图；

图5示出了本发明实施例提供的线缆检测方法中，对存在潜在故障的待测线缆进行跟踪滤波处理的示意图；

图6示出了本发明实施例提供的另一种线缆检测方法的流程示意图；

图7a示出了本发明实施例提供的线缆检测方法中，对预测残差进行相对峰检测过程的示意图；

图7b示出了本发明实施例提供的线缆检测方法中，对预测残差进行相对峰检测结果的示意图；

图8a示出了本发明实施例提供的线缆检测方法中涉及到的一种相对峰值的计算示意图；

图8b示出了本发明实施例提供的线缆检测方法中涉及到的另一种相对峰值的计算示意图；

图9示出了本发明实施例提供的另一种线缆检测方法的流程示意图；

图10a示出了本发明实施例提供的线缆检测方法适用于有打结的待测线缆的场景示意图；

图10b示出了本发明实施例提供的线缆检测方法适用于有耦合器的待测线缆的场景示意图；

图10c示出了本发明实施例提供的线缆检测方法适用于存在短路的待测线缆的场景示意图；

图11示出了本发明实施例提供的一种线缆检测装置的结构示意图；

图12示出了本发明实施例提供的另一种线缆检测装置的结构示意图；

图13示出了本发明实施例提供的又一种线缆检测装置的结构示意图；

图14示出了本发明实施例提供的一种线缆检测设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

本发明的发明人发现，在基于阶跃响应计算待测线缆长度时，由于线缆对激励信号的低通滤波作用，终点反射电压上升并不陡峭，这样，如图1a所示的待测线缆的时域反射电压曲线，门限设置太高(如图1a设置门限高于终点反射电压)将会增大距离测量误差，甚至能达到10％以上；反之如果门限电压设置太小(如图1b中设置门限电压小于终点反射电压，但大于潜在故障点的反射电压)，将会受潜在故障的影响，而造成误判。

同理，对于基于冲击响应计算待测线缆长度的构思中，参照图2a所示的冲击响应示意图，即对上述阶跃响应求微分得到的示意图，由于表征终点反射的响应通常是一个极值低且宽度大的峰，检测门限设置过高，很容易造成漏检，导致检测结果误差较大；如图2a所示的冲击响应示意图，若该门限设置过低，又很容易将潜在故障点误判为终点。

由此可见，无论是哪种检测方式，门限值设置是否合适，直接影响线缆检测结果的准确性，但是，由于影响各线缆的检测的不确定因素较多，很难预先得到合适的门限值，所以，发明人考虑不采用设置门限电压，实现对线缆长度检测的构思。

另外，发明人还注意到，现有的上述两种线缆检测方法，主要是解决单个线缆断开、短路故障的识别和定位，但若叠加上其他潜在故障因素，如连接器接触不良、线路老化、有耦合器、线缆阻抗不均匀等问题，现有线缆检测方法经常由于误差较大、受到干扰、多重反射等原因无法适用，导致检测结果准确性较低。

为了提高线缆检测准确性，并适用于多种问题的检测，本发明的发明人提出滤波估计+相对峰检测+特征提取筛选的方式，来实现线缆检测，具体实现方法可以参照下文相应实施例的描述，本实施例在此不作详述。

为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图3a和图3b，为实现本发明实施例提供的线缆检测方法的***结构示意图，在实际应用中，对待测线缆进行检测时，可以由线缆检测仪采用TDR(Time-DomainReflectometry，时域反射)测量方式，该TDR的测量方法不做详述。

可选的，本实施例可以采用如图3a所示的***结构，由线缆检测仪对待测线缆进行TDR测量时，即从检测端发射激励信号，并获取终点(线缆实际终点或故障点等)的反射电压，之后，直接由该线缆检测仪对获取的反射电压进行处理，以得到待测线缆的检测结果，如待测线缆的长度、终点状态及潜在故障的位置之中的一个或多个组合。

这种情况下，上述线缆检测仪可以是集信号发射和采集，及信号处理于一体的设备，为了方便检测，其可以是手持设备，当然也可以是其他结构的设备，可以根据实际需要来配置线缆检测仪的结构组成及其外形结构和使用方式等等，本发明实施例在此不再一一详述。

在本发明另一可选实施例中，实现本发明提供的线缆检测方法的***结构，也可以采用如图3b所示的架构，这种架构中，线缆检测仪可以仅负责激励信号的发送及反射电压的采集，对于后续信号处理部分，可以由计算机设备来实现，且该计算机设备也可以控制线缆检测仪实现信号发射和采集，具体实现流程本实施例不做详述。

其中，计算机设备可以是笔记本电脑、手机、服务器或其他设备，本发明对该计算机设备的产品类型不做限定。

结合上图3a和图3b所示的***架构，参照图4，为本发明实施例提供的一种线缆检测方法的流程示意图，该方法可由图3a所示的线缆检测仪或图3b所示的计算机设备执行，即具有数据处理能力的设备执行，如图4所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S11，获取待测线缆的反射数据；

线缆检测仪的发射电路向待测线缆发射激励信号(即阶跃电压)后，采样电路可以对反射电压进行采样，具体可以按照一定的时间间隔进行采样，从而得到电压随时间变化的曲线，记为时域反射电压曲线。本实施例步骤S11获取的反射数据可以表示该时域反射电压曲线，即构成该时域反射电压曲线的各时域发射电压。

可选的，为了提高检测可靠性及准确性，对于直接采样得到的反射数据，可以进行预处理后再进行后续检测处理，对采样得到的反射数据的预处理可以包括低通滤波处理，如采用一个过渡带平缓的低通滤波器，对反射数据进行过滤，以消除一些突变的反射数据，即消除曲线毛刺的同时不改变曲线趋势与变化，以提高后续峰值检测的准确性。

其中，本发明实施例可以使用一个10阶左右的FIR(Finite Impulse Response)滤波器，对直接采样得到的反射数据的低通滤波处理，具体实现过程本实施例不作详述，且并不局限于这种滤波器，可以根据实际需要确定。

步骤S12，对反射数据进行跟踪滤波，得到待测线缆的预测残差；

结合上文描述，获取的反射数据是一组与时间关联的时域反射电压，具体可以是时域反射电压随着时间(即采样时间)或距离(即当前采样点与检测点之间的距离)的变化生成的曲线，此时的该曲线可以是预处理后的曲线。

由于在待测线缆无任何激励和响应的情况下，按照上述方式进行时域反射电压采样，得到的反射电压曲线应该是一条保持平滑不变的直线。本实施例向待测线缆施加激励信号，可以利用在先采样得到的反射电压，对后续采样的反射电压进行预测，若预测值与实测值(即实际采样到的时域反射电压)差异较大，可以认为待测线缆中存在激励信号或响应信号(即受激励信号影响产生的反射电压)。

基于这种构思，本实施例可以采用跟踪滤波算法，对获取的反射电压数据进行估计，以得到后续反射电压的预测值，并计算该预测值与实际获取的相应实测值(即实际获取的反射电压)的差值，本实施例将该差值记为预测残差，以便对该预测残差进行后续处理。

参照图5所示的反射数据的跟踪滤波曲线示意图，由于本实施例获取的反射数据可以是曲线(如图5中的曲线①)，经过跟踪滤波算法，得到的预测值也是随时间改变而变化，从而得到预测曲线(如图5中的曲线②)，同理，由对应时刻采样到的反射数据即实测值与预测值之间的差值，也可以得到一条预测差值曲线(如图5中的曲线③)。

可选的，上述跟踪滤波算法可以是α-β跟踪滤波算法，即：

S_p(n)＝α*S_o(n-1)+β*S_p(n-1) (1)

在上述公式(1)中，S_p(n)可以表示n时刻的曲线预测值，S_o(n-1)可以表示n-1时刻的实测值即实际采样得到的反射数据，α是前一时刻采样得到的实测值与当前时刻得到的预测值的影响程度，通常不大于20％，本实施例对α的具体数值不做限定；β是累计的预测值对当前时刻采样得到实测值的影响程度，通常情况下α+β＝100％。

由公式(1)可以得知，当需要预测当前时刻反射数据的预测值，可以利用前一时刻获取的预测值及实测值，按照这两者之间的比例关系，进行加权求和，计算得到当前时刻的预测值，依次类推，可以继续得到下一个时刻的预测值，从而得到预测值曲线。

需要说明，关于步骤S12中的跟踪滤波算法，并不局限于本实施例描述的这种α-β跟踪滤波算法，本发明仅以此为例来得到预测残差。

步骤S13，对预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置；

其中，相对峰值是预测残差中出现的峰的相对高度，该峰位置可以由该峰产生位置与检测点之间的距离表示，也可以由该峰产生位置的采样时间与开始检测时间之间的时间差表示等。

需要说明的是，本实施例进行相对峰检测之前，可以先对得到的预测残差取绝对值，再进行相对峰检测处理，具体可以参照下文实施例相应部分的描述。

本实施例可以利用相对峰检测的方式，来提取反射数据的特征，由于理论上正常的线缆通常不会出现峰(即突变数据)，但实际的线缆因不均匀和噪声的因素，可能会出现如0％-5％预设范围内的峰，通常情况下，可以认为出现该范围内的峰属于正常情况，若超过该预设范围，可以认为线缆出现了问题。因此，本发明可以基于该预设范围，排除因多重反射等因素产生的信号波对检测结果的干扰，具体实现过程可以参照下文相应实施例的描述。

步骤S14，对相对峰值进行筛选；

继上文描述，由待测线缆中存在的潜在故障点、终点等位置的反射数据，产生的峰值高，而对于多重反射等造成的峰值一般比较小，且这两种峰的峰值差距较大，所以，本实施例可以利用预设阈值(即上文预设范围)，筛选超过该预设阈值的相对峰值，排除干扰峰值，从得到的多个相对峰值，筛选出所需的相对峰值及对应的峰位置，即能够直接确定出待测线缆的检测结果的相对峰值及峰位置。

需要说明，本发明对如何对多个相对峰值进行筛选，排除干扰峰值的实现方法不做限定，可以参照下文相应实施例描述的方法，但并不局限于本文描述的方法。

步骤S15，利用筛选出的相对峰值及峰位置，得到待测线缆的检测结果。

其中，本实施例得到的检测结果可以包括该待测线缆的长度、终点状态及潜在故障的位置之中的一个或多个组合。

可选的，本实施例可以对筛选出的相对峰值(即高于阈值的相对峰值，本发明可以将这类相对峰值所在峰称为检出峰)进行比较，将最高相对峰值对应的峰位置标记为激励信号开始点，也就是检测起点即向待测线缆施加激励信号的位置，将最后一个相对峰值对应的峰位置确定为检测终点，此时，由于已经排除多重反射产生的峰值对检测结果的干扰，因此，能够直接利用检测起点和检测终点的相对峰值和对应的峰高度，得到所需的检测结果。

如，可经过简单的加减运算，计算出待测线缆的长度，即检测终点的波峰位置与检测起点的波峰位置之间的位置差，得到待测线缆的长度；若检测终点的预测残差为正数，可以认为终点位置短路；若检测终点的预测残差为负数，认为终点位置开路；若检测起点与检测终点之间的还有其他检出峰(即筛选出的相对峰值大于阈值的峰)，说明待测线缆存在潜在故障，可以记录这些检出峰的位置及波峰高度，以便后续监测或进一步排查。

综上所述，本实施例获取待测线缆的反射数据后，并不是直接将其与门限值进行比较，而是先对其进行跟踪滤波，得到该待测线缆的预测残差，再对预测残差进行相对峰检测，并对得到的多个相对峰值进行筛选，排除干扰峰值，得到所需的相对峰值及其对应的峰位置，从而利用筛选出的相对峰值及其峰位置，准确得到待测线缆的长度、检测终点状态及潜在故障的位置等检测结果。

可见，并不是直接利用检测到的反射数据的变化，来确定待测线缆的检测结果，而是利用预测残差的相对峰检测结果实现，相对于反射数据的变化，本实施例通过对预测残差的相对峰检测后，能够明显突出线缆正常位置与非正常位置(如起点、终点、潜在故障点)处的峰值差距，无论对于什么长度的线缆，按照本实施例这种处理，所得到的这两种位置处的峰值差距基本相同，因此，本实施例由此确定的阈值，能够更加准确筛选出非正常位置及其峰值，即能够可靠检测出待测线缆的潜在故障，以便对该潜在故障进行故障排除，提高待测线缆使用可靠性，且有效排除了向待测线缆施加激励信号而产生的多重反射的干扰，提高了检测准确性。

参照图6，为本发明实施例提供的另一种线缆检测方法的流程示意图，该方法与上述方法的适用对象类似，本实施例主要对预测残差的相对峰检测过程进行示例描述，关于得到预测残差的过程，可以参照上述实施例步骤S11和步骤S12的描述，本实施例不做赘述，如图6所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S21，对预测残差进行归一化处理，得到预测残差序列；

在实际应用中，归一化方法可以包括将数据(即预测残差)变换为(0,1)之间的小数，或者将有量纲的表达式变为无量纲表达式，以方便后续进行数据提取。基于此，对于上述图5中组成曲线③的预测残差，对其取绝对值后进行归一化处理，可以得到如图7a所示的曲线(即预测残差序列)，但并不局限于图7a所示的曲线。

步骤S22，从预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及峰位置；

对于归一化后的预测残差序列中的多个预测残差，本实施例可以直接根据数值大小，从中筛选出其包含的所有的峰，并获取各峰的峰顶高度和谷底高度。

具体的，本实施例可以搜索预测残差序列包含的多个极大值，即确定其包含的多个峰的峰顶高度h_max和对应的序列n，如图7a中的各倒三角标记的位置，之后，从预测残差中的多个极小值，确定相应峰的谷底高度h_min及其序列n。

其中，由于每个极大值左右会有两个极小值，本实施例可以将与极大值位置相邻的较小的极小值，确定为与该极大值对应的极小值，从而确定每一个峰的峰顶高度及谷底高度，并记录该峰所处的序列n。需要说明，关于本实施例的序列n的值可以表示时刻，也可以表示电压信号在单位时间内传播的距离，其可以与图7a所示的曲线横坐标数据保持一致。

步骤S23，依据各个峰的峰顶高度及谷底高度进行相对峰值计算，得到各个峰的相对峰值；

本实施例中，可以通过计算每个峰的峰顶高度与谷底高度的差值，得到该峰的相对峰值(即峰顶到谷底的高度)，再基于相邻两个峰的峰顶高度与谷底高度的比较结果，调整相应峰的相对峰值，以便利用调整后的相对峰值进行后续检测处理，得到如图7b所示曲线包含的各峰。

具体的，可以从序列n＝1开始，按照H(n)＝h_max(n)-h_min(n)这种计算方式，计算每个峰的相对峰值，对于序列值为1的峰的高度可以为H(1)＝h_max(1)-h_min(1)，对于序列值为2的峰的高度可以为H(2)＝h_max(2)-h_min(2)。如此类推，可以得到各序列值对应的每一个峰的相对峰值，并由该序列值表示该峰的位置，以实现对各峰的定位。

在实际应用中，对于按照上述方式筛选出的峰，可能并不是独立的，也就是说，可能存在两个或更多个峰属于同一座山，这种情况下，需要确定这座山的主峰，以使得一座山保留一个主峰，进行后续处理。

可选的，为了方便描述，对于任意相邻的两个峰，本实施例可以将其中晚产生的峰记为第一峰，将另一个峰记为第二峰，所以说，第一峰早于第二峰产生。

本实施例可以对第一峰与第二峰的峰顶高度进行比较，同时对第一峰与第二峰的谷底高度进行比较，以便基于比较结果，确定如何调整这两个峰的高度。

具体的，经过比较，如图8a所示，如果第二峰的峰顶高度大于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度大于第一峰的谷底高度，即h_max(2)>h_max(1),h_min(1)<h_min(2)，说明新产生的第二峰的波峰比第一峰的波峰更高，且波谷更高，这种情况下，可以认为新产生的波峰与之前产生的波峰位于同一座山，即同一个峰上，即第一峰和第二峰属于同一个峰，且该峰产生了两个波峰，但晚产生的波峰为主波峰。此时，本实施例重新计算该波峰的相对峰值。

可选的，本实施例计算第二峰的峰顶高度与第一峰的谷底高度之间的差值，得到第二峰的相对峰值(即主波峰的相对峰值)，当然，对于第一峰的相对峰值也会发生改变，即为第一峰的峰顶高度与第二峰的谷底高度之间的差值。因此，经过上述相对峰值的计算，最终得到的第二峰的相对峰的波峰高度H(2)＝h_max(2)-h_min(1)，更新后的第一峰的相对峰的波峰高度H(1)＝h_max(1)-h_min(2)。

同理，如图8b所示，若第二峰的峰顶高度大于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度小于第一峰的谷底高度，计算第二峰的峰顶高度与第二峰的谷底高度之间的差值，得到第二峰的相对峰值，H(2)＝h_max(2)-h_min(2)，并计算第一峰的峰顶高度与第一峰的谷底高度之间的差值，得到第一峰的相对峰值，即H(1)＝h_max(1)-h_min(1)。

另外，若第二峰的峰顶高度小于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度小于第一峰的谷底高度，可以采用上文描述的H(2)＝h_max(2)-h_min(1)，H(1)＝h_max(1)-h_min(2)计算方式，来得到第一峰的相对峰值和第二峰的相对峰值。

若第二峰的峰顶高度小于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度大于第一峰的谷底高度，可以采用上文描述的H(1)＝h_max(1)-h_min(1)，H(2)＝h_max(2)-h_min(2)计算方式，来得到第一峰的相对峰值和第二峰的相对峰值。本发明实施例不再一一详述。

以上图7a和图7b为例，图7a示出了相对峰检索过程，如图7a所示，在对预测残差序列进行相对峰检测过程中，可能会检测到很多峰，经过本发明实施例上文描述的相对峰值计算过程，本实施例可以仅保留属于同一座山的主峰，得到的图7b所示的曲线中的相对较少的峰，减少后续处理工作量。需要说明，图7a和图7b仅用来说明采用相对峰检测对预测残差序列中峰的相关数据改变，并不表示上图所示待测线缆的预测残差曲线实际的相对峰检测过程。

基于上文各实施例描述的线缆检测方法，参照图9为本发明实施例提供的又一种线缆检测方法的流程示意图，本实施例主要对完成相对峰检测后，如何对得到的相对峰值进行筛选，以得到待测线缆的检测结果过程进行描述，在此之前的实现步骤，可以参照上述各实施例相应部分的描述，本实施例不再赘述，如图9所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S31，按照相对峰值的大小，对相对峰值对应的各个峰进行排序；

如上文实施例描述，在相对峰检测过程中，对原始预测残差的特征做了进一步加强处理，使得所需相对峰值的筛选变得容易，如图7a所示，由于大部分相对峰值都维持在1％到2％之间，极少数相对峰值会出现在5％以上，因此，本实施例可以基于筛选出的所有峰的相对峰值，确定阈值，以便后续基于该阈值实现各相对峰值的筛选，得到超出阈值的相对峰。

需要说明，本实施例上述峰值的量纲为1，即100％，由于相对峰检测过程中进行了归一化处理，理论上正常的待测线缆不会出现相对峰，即计算得到的相对峰值为0，但由于噪声和待测线缆不均匀等因素，如图7b所示，可能会出现0％～5％之间的相对峰值，所以，本实施例可以将5％确定为阈值，可以认为超过该阈值的相对峰值得波峰位置处可能存在问题。但该阈值并不局限于5％，可以根据相对峰检测结果确定，本发明仅以此为例进行说明。

另外，对于常规待测线缆，按照上述处理归一化后的阈值可以设置为5％，或5％左右，若待测线缆是5类以上的网线，可以适当将阈值降低至3％；若待测线缆是WTB绞式列车总线，可以将该阈值提高至6％左右等等，可见，对于不同类型的待测线缆，确定的阈值往往会有所差别，可以根据实际情况确定，并不局限于本文列举的阈值。

如上文分析，对于故障点、检测起点和检测终点处的相对峰值往往会比较大，本实施例可以对经过上述实施例描述的相对峰检测，得到的所有相对峰值进行排序(如从大到小排序等)，此时，可以将相对峰值最高的点标记为激励信号开始点，即检测起点，对于检测终点，还需要对得到的相对峰值做进一步筛选，排除多重反射的干扰。

步骤S32，利用与当前峰的峰位置及其排序靠前的峰对应的峰位置，计算当前峰与排序靠前的峰产生的多重反射位置；

实际应用中，电信号在介质中传播，在阻抗不连续处(如检测设备与待测线缆的连接处)可能出现反射，而多次反射的信号会与原信号叠加，造成误判，因此，本实施例需要消除多重反射位置处的干扰峰，具体可以先确定多重反射位置，再检测该位置处的峰是否为干扰峰。

关于多重反射位置的确定方法可以为：确定相对峰值最高的峰位置为检测起点位置，之后，按照相对峰值排序结果，对于第二高的峰，可以计算其与第一高的峰产生的多重反射位置；对于第三高的峰，可以分别计算其与第二高的峰产生的多重反射位置，以及其与第一高的峰产生的多重反射位置，依次类推，对应排序靠后的峰，需要确定该峰与其排序靠前的每一个峰产生的多重反射位置。

具体的，本实施例可以利用多重反射的传输距离对称性，来计算多重反射位置，如第一高峰的峰位置为N1，第二高峰的峰位置为N2，第三高峰的峰位置为N3，依次类型，第m高的峰的峰位置为Nm。若N2>N1，第一高峰和第二高峰产生的多重反射位置可以是N2+(N2-N1)；若N3>N2，且N3>N1(即与第一高峰和第二高峰相比，第三高峰距离检测起点最远)，第三高峰与第二高峰产生的多重反射位置可以是N3+(N3-N2)，第三高峰与第一高峰产生的多重反射位置可以是N3+(N3-N1)。

由此可见，多重反射产生位置通常在当前峰的远端，在计算多重反射位置时，当前峰比其排序靠前的峰的位置数值大，可以用当前峰的位置减去排序靠前的峰的峰位置，得到当前峰与排序靠前峰之间的距离，再加上当前峰的位置，可以得到该排序靠前的所有峰与当前峰产生的多重反射位置。

步骤S33，验证多重反射位置处的相对峰值是否大于阈值，如果是，执行步骤S35；如果否，执行步骤S34；

其中，该阈值的数值大小可以基于上文相对峰检测结果确定，如5％，本实施例对其具体数值不做限定。

步骤S34，删除该多重反射位置的峰；

如上述分析，本实施例可以认为波峰高度小于阈值的峰属于干扰波峰，可以直接剔除。

步骤S35，降低该多重反射位置处的相对峰值；由于产生的多重反射会导致该多重反射位置处的原信号的相对峰值增大所以，为了提高检测准确性，在初步确定多重反射位置处的峰为检出峰的情况下，本申请可以通过降低多重反射位置处的相对峰值，来进一步验证该多重反射位置处的峰是否为检出峰，本申请对多重反射位置处的相对峰值的调整方式不做限定，如按照预设的峰值调整量(可以是具体数值，或者是当前相对峰值的百分比等)，将多重反射位置处的相对峰值降低该峰值调整量，或者利用产生多重反射的两个峰的相对峰值，确定峰值调整量等等。

其中，对于上段提出的确定峰值调整量的第二种方式的具体实现，可以利用H_new＝H_ori-H_mir方式计算得到。其中，H_new可以是该多重反射位置处的峰的降低后的相对峰值，H_ori为该多重反射位置处的峰的降低前的相对峰值，H_mir为多重反射位置对相对峰值的影响，具体的H_mir＝H_ref1×H_ref2，H_ref1和H_ref2分别是产生该多重反射的两个峰的相对峰值H。

之后，本实施例可以进一步判断降低后的所有相对峰值是否小于阈值，以删除相对峰值小于阈值的峰，即删除干扰峰。

步骤S36，筛选大于阈值的相对峰值；

本实施例中，经过相对峰检测后，可以进一步排除多重反射对相对峰值的干扰，以保证筛选出的相对峰值是由原始信号导致波峰高度大于阈值，而不是因多重反射叠加导致相对峰值大于阈值。需要说明，关于多重反射干扰的排除方法，并不局限于上文描述的方式。

步骤S37，将筛选出的最高相对峰值对应的峰位置确定为检测起点，筛选出的最后一个相对峰值对应的峰位置确定为检测终点，计算检测终点与检测起点之间的位置差，得到待测线缆的长度；

可见，筛选出的最高相对峰值对应的峰位置实际上是激励信号开始位置，而最后一个相对峰值的峰位置，即所有检出峰(即相对峰值大于阈值的峰)中位置最靠后的一个峰所处的位置是待测线缆终点位置。因此，待测线缆长度＝检测终点的峰位置-检测起点的峰位置。

其中，峰位置可以是电压信号在单位时间内传播的距离，也可以是时刻等，若为时刻，还可以乘以电压信号在待测线缆中的传播速度，计算得到其传播距离，以得到待测线缆的长度。

步骤S38，基于该检测终点的预测残差，确定待测线缆的检测终点的状态；

可选的，若检测终点的预测残差为正数，可以认为检测终点为短路；反之，若检测终点的预测残差为负数，可以认为检测终点为开路。

步骤S39，若该检测终点与检测起点之间存在筛选出的相对峰值，确定待测线缆存在潜在故障，并确定该潜在故障的位置。

经过上述筛选处理后，若检测终点与检测起点之间还存在检出峰，可以认为检测终点与检测起点之间存在潜在故障，本实施例可以记录存在的检出峰的相对峰值及峰位置，由记录的该峰位置，确定潜在故障的位置。当需要进一步检测分析潜在故障的类型，即潜在故障具体是什么故障，什么原因造成的该潜在故障，可以结合记录的潜在故障位置处的相对峰值进行分析，具体实现方法本申请不做详述。

由此可见，若待测线缆存在断开、短路情况，按照本实施例上文描述的方法，计算得到的待测线缆的长度实际就是断开/短路位置；若待测线缆中存在连接器接触不良、线路老化、有耦合器、线缆阻抗不均匀等问题，能够检测出这些潜在故障位置，且不会影响待测线缆长度的计算。也就是说，本发明通过单端测试TDR，有效排除多重反射干扰，根据检测需求，能够高效且准确地计算得到待测线缆长度，给出检测终点开/短路状态，且还能够定位潜在故障点位置。

举例说明，参照图10a和图10b所示的325米的线缆检测示意图，从采样时刻开始，本实施例可以根据电压信号传播速度，将横坐标从时间转换为距离，按照上述实施例描述的相对峰检测方式，计算得到的最高相对峰出现在260米左右(如图10a中的最高处的星号位置)，其他两个较高的相对峰出现在410米、590米左右。此时，可以认为260米左右的相对峰为激励信号开始的位置，即检测起点位置，590米左右的相对峰处为待测线缆的检测终点位置，这两个位置之间的410米左右的相对峰可以是潜在故障的位置。

按照上文描述的检测结果获取方式，可以计算得待测线缆长度327.9米，检测终点对应的预测残差为负，确定该检测终点为开路；由于存在410米处的峰较高的相对峰，此处可能存在潜在故障，即在距线缆检测起点150米处存在一个电缆打结、阻抗升高的潜在故障。

其中，原始时域反射电压中，如图10a中的实测值(即采样值)曲线可知，位于激励信号后515米处(即775米处)，由多重反射造成的曲线突变，而产生的相对峰值，按照上述筛选处理方式，能够自动排除，不会对检测结果造成干扰，保证了待测线缆的检测结果的可靠性。

同理，如图10b所示的325米长的有耦合器的线缆检测方法示意图，该待测线缆在150米处过了耦合器后，按照上文实施例提供的处理手段，最终筛选出260米、410米及590米左右处，相对峰值大于阈值的峰，由此可以确定第一个峰为检测起点的峰，第二个峰是潜在偏感性故障引起的相对峰，第三个峰是检测终点的峰，进一步可以自动计算出该待测线缆的长度为324.1米，该耦合器并未对线缆长度的计算造成误判，且标记处了潜在故障的峰位置。

另外，参照图10c所示的出现短路的线缆检测方法示意图，关于该待测线缆的检测起点和检测终点的位置确定方法类似，由此自动计算出该待测线缆长度为148.5米，且检测起点和检测终点之间不存在相对峰值大于阈值的峰(即检出峰，如图10c中星点组成的曲线)，因此，待测线缆不存在潜在故障，且由于检测终点的预测差数据为正，所以说，待测线缆的检测终点可以是短路故障。

参照图11，为本发明实施例提供的一种线缆检测装置的结构示意图，该装置可以应用于如图3a所示的线缆检测仪或如图3b所示的计算机设备，如图11所示，该装置可以包括：

数据获取模块11，用于获取待测线缆的反射数据；

跟踪过滤模块12，用于对反射数据进行跟踪滤波，得到待测线缆的预测残差；

其中，关于对反射数据的跟踪滤波实现过程，可以参照上述方法实施例相应部分的描述。

相对峰检测模块13，用于对预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置；

可选的，如图12所示，该相对峰检测模块13可以包括：

归一化处理单元131，用于对预测残差进行归一化处理，得到预测残差序列；

数据筛选单元132，用于从预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及峰位置；

相对峰值计算单元133，用于依据各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到各个峰的相对峰值。

在本发明另一可选实施例中，数据筛选单元132可以包括：

极值筛选子单元，用于筛选预测残差序列中的极大值和极小值；

峰顶高度确定子单元，用于将所述极大值确定为当前峰的峰顶高度，并将该极大值对应的位置确定为当前峰的峰位置；

谷底高度确定子单元，用于将与极大值相邻的较小的极小值，确定为当前峰的谷底高度；

相应地，相对峰值计算单元133可以包括：

比较子单元，用于对相邻的两个峰的峰顶高度及谷底高度分别进行比较；

相对峰值计算子单元，用于基于比较结果，计算相邻的两个峰的相对峰值。

在本实施例实际应用中，若将相邻峰记为第一峰和第二峰，且第一峰早于第二峰产生，上述相对峰值计算子单元具体可以包括：

第一计算子单元，用于当第二峰的峰顶高度大于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度大于第一峰的谷底高度；或者，第二峰的峰顶高度小于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度小于第一峰的谷底高度，计算第二峰的峰顶高度与第一峰的谷底高度之间的差值，得到第二峰的相对峰值，并计算第一峰的峰顶高度与第二峰的谷底高度之间的差值，得到第一峰的相对峰值；

第二计算子单元，用于当第二峰的峰顶高度大于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度小于第一峰的谷底高度；或者第二峰的峰顶高度小于第一峰的峰顶高度，且第二峰的谷底高度大于第一峰的谷底高度，计算第二峰的峰顶高度与第二峰的谷底高度之间的差值，得到第二峰的相对峰值，并计算第一峰的峰顶高度与第一峰的谷底高度之间的差值，得到第一峰的相对峰值。

特征筛选模块14，用于对相对峰值进行筛选，利用筛选出的相对峰值及峰位置，得到待测线缆的检测结果；

其中，该检测结果包括待测线缆的长度、终点状态及潜在故障的位置之中的一个或多个组合，具体可以根据实际检测需求确定。

可选的，如图13所示，该特征筛选模块14可以包括：

排序单元141，用于按照相对峰值的大小，对相对峰值对应的各个峰进行排序；

多重反射位置计算单元142，用于利用当前峰的峰位置及排序靠前的峰对应的峰位置，计算当前峰与排序靠前的峰产生的多重反射位置；

验证单元143，用于验证多重反射位置处的相对峰值是否大于阈值；

波峰高度调整单元门144，用于在验证单元的验证结果为是时，降低多重反射位置处的相对峰值；

相对峰值筛选单元145，用于筛选降低后的相对峰值大于阈值的相对峰值。

在本发明另一可选实施例，如图13所示，该特征筛选模块14还可以包括：

线缆长度计算单元146，用于将筛选出的最高相对峰值对应的峰位置确定为检测起点，筛选出的最后一个相对峰值对应的峰位置确定为检测终点，并计算检测终点与检测起点之间的位置差，得到待测线缆的长度；和/或，

线缆终点状态确定单元147，用于基于筛选出的最后一个相对峰值对应的峰位置处的预测残差，确定待测线缆的检测终点的状态；和/或，

潜在故障确定单元148，用于检测起点与检测终点之间存在筛选出的相对峰值，确定待测线缆存在潜在故障，并确定潜在故障的位置。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；其中：

存储器用于存储计算机指令；

处理器用于执行所述存储器存储的所述计算机指令，具体执行上述的线缆检测方法的各步骤。具体实现过程可以参照上述方法实施例相应部分的描述。

在本实施例实际应用中，该存储器还可以用来存储获取的待测线缆的反射数据，待测电缆的检测结果，以及对反射数据进行处理以得到检测结果的中间数据等，可以根据实际需要确定。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例还提供了一种线缆检测设备，参照上图3a和图3b所示的***结构示意图，该线路检测设备可以是线缆检测仪，或者线缆检测仪与计算机设备组合而成的设备等，本发明对此不做限定。如图14所示的线缆检测设备的硬件结构示意图，该线缆检测设备可以包括：

信号收发电路21，用于向待测线缆发射激励信号，并采集待测线缆的反射数据；

本发明对信号收发电路的具体电路结构不做限定，且对如何向待测线缆发射激励信号，如何采集反射数据的具体过程不做详述。

存储器22，用于存储实现上述线缆检测方法的计算机程序；

处理器23，用于加载并执行存储器存储的计算机程序，实现上述线缆检测方法的各步骤。

可选的，本发明提供的线缆检测设备的硬件结构并不局限于上文列举的几部分，还可以包括各种调解按钮、显示器等等，可以根据检测需要设置或扩展，本发明不在一一详述。

最后，需要说明的是，关于上述各实施例中，诸如第一、第二等之类的关系术语仅仅用来将一个操作或单元与另一个操作或单元区分开来，而不一定要求或者暗示这些单元或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、电子设备、设备而言，由于其与实施例公开的方法对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种线缆检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待测线缆的反射数据；

对所述反射数据进行跟踪滤波，得到所述待测线缆的预测残差；其中，所述预测残差为同一时刻所述反射数据的预测值与实测值的差值；

对所述预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置；其中，所述相对峰值为峰顶高度与谷底高度的差值；

对所述相对峰值进行筛选，利用筛选出的所述相对峰值及所述峰位置，得到所述待测线缆的检测结果，所述检测结果包括所述待测线缆的长度、终点状态及潜在故障的位置之中的一个或多个组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置，包括：

对所述预测残差进行归一化处理，得到预测残差序列；

从所述预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及所述峰位置；

依据所述各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到所述各个峰的所述相对峰值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及所述峰位置，包括：

筛选所述预测残差序列中的极大值和极小值；

将所述极大值确定为当前峰的所述峰顶高度，将所述极大值对应的位置确定为所述当前峰的所述峰位置；

将与所述极大值相邻的较小的极小值确定为所述当前峰的所述谷底高度；

所述依据所述各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到所述各个峰的所述相对峰值，包括：

对相邻的两个峰的所述峰顶高度以及所述谷底高度分别进行比较；

基于比较结果，计算所述相邻的两个峰的所述相对峰值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述相邻的两个峰分别记为第一峰和第二峰，且所述第一峰早于所述第二峰产生；所述基于比较结果，计算所述相邻的两个峰的所述相对峰值，包括：

如果所述第二峰的所述峰顶高度大于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度大于所述第一峰的所述谷底高度；或者，所述第二峰的所述峰顶高度小于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度小于所述第一峰的所述谷底高度，计算所述第二峰的所述峰顶高度与所述第一峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第二峰的所述相对峰值，并计算所述第一峰的所述峰顶高度与所述第二峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第一峰的所述相对峰值；

如果所述第二峰的所述峰顶高度大于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度小于所述第一峰的所述谷底高度；或者，所述第二峰的所述峰顶高度小于所述第一峰的所述峰顶高度，且所述第二峰的所述谷底高度大于所述第一峰的所述谷底高度，计算所述第二峰的所述峰顶高度与所述第二峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第二峰的所述相对峰值，并计算所述第一峰的所述峰顶高度与所述第一峰的所述谷底高度之间的差值，得到所述第一峰的所述相对峰值。

5.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述相对峰值进行筛选，包括：

按照所述相对峰值的大小，对所述相对峰值对应的各个峰进行排序；

利用当前峰的所述峰位置及排序靠前的峰对应的所述峰位置，计算所述当前峰与所述排序靠前的峰产生的多重反射位置；

验证所述多重反射位置处的所述相对峰值是否大于阈值；

如果是，降低所述多重反射位置处的所述相对峰值；

筛选大于所述阈值的所述相对峰值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用筛选出的所述相对峰值及所述峰位置，得到所述待测线缆的检测结果，包括：

将筛选出的最高所述相对峰值对应的所述峰位置确定为检测起点，将筛选出的最后一个所述相对峰值对应的所述峰位置确定为检测终点，并计算所述检测终点与所述检测起点之间的位置差，得到所述待测线缆的长度；和/或，

基于所述检测终点处的所述预测残差，确定所述检测终点的状态；和/或，

如果所述检测起点与所述检测终点之间存在所述筛选出的所述相对峰值，确定所述待测线缆存在潜在故障，并确定所述潜在故障的位置。

7.一种线缆检测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取待测线缆的反射数据；

跟踪过滤模块，用于对所述反射数据进行跟踪滤波，得到所述待测线缆的预测残差；其中，所述预测残差为同一时刻所述反射数据的预测值与实测值的差值；

相对峰检测模块，用于对所述预测残差进行相对峰检测，得到各个峰的相对峰值及峰位置；其中，所述相对峰值为峰顶高度与谷底高度的差值；

特征筛选模块，用于对所述相对峰值进行筛选，利用筛选出的所述相对峰值及所述峰位置，得到所述待测线缆的检测结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述相对峰检测模块包括：

归一化处理单元，用于对所述预测残差进行归一化处理，得到预测残差序列；

数据获得单元，用于从所述预测残差序列中，获得各个峰的峰顶高度、谷底高度及所述峰位置；

相对峰值计算单元，用于依据所述各个峰的峰顶高度、谷底高度进行相对峰值计算，得到所述各个峰的所述相对峰值。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述特征筛选模块包括：

排序单元，用于按照所述相对峰值的大小，对所述相对峰值对应的各个峰进行排序；

多重反射位置计算单元，用于利用当前峰的所述峰位置及排序靠前的峰对应的所述峰位置，计算所述当前峰与所述排序靠前的峰产生的多重反射位置；

验证单元，用于验证所述多重反射位置处的所述相对峰值是否大于阈值；

波峰高度调整单元，用于在所述验证单元的验证结果为是时，降低所述多重反射位置处的所述相对峰值；

相对峰值筛选单元，用于筛选大于所述阈值的所述相对峰值。

10.一种电子设备，包括处理器和存储器；其中：

所述存储器用于存储计算机指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述计算机指令，具体执行如权利要求1-6中任意一项所述的线缆检测方法。

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