1.一种无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，在PON布网之后运营之前，通过对支持向量机进行训练得到最佳支持向量机，则在PON开始运营之后，所述方法包括：通过光时域反射仪获取PON支路中损耗与距离之间的曲线关系，并存为离散数据；从获取到的离散数据中，读取能够反应支路故障与否的一个或多个特征参数；将所述一个或多个特征参数导入最佳支持向量机，并利用最佳支持向量机进行计算；根据最佳支持向量机的计算结果，对PON中故障支路进行定位；其中，所述特征参数包括损耗与距离之间的曲线关系中的反射峰的位置、反射峰的峰值、反射峰的半高全宽以及损耗曲线的平均斜率中的一项或者多项。
2.根据权利要求1所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，所述通过对支持向量机进行训练得到最佳支持向量机，具体包括：通过光时域反射仪进行多次测量，以获取PON中各种支路故障组合下对应的损耗与距离的曲线关系，并分别存为离散数据；从获取的离散数据中选取一个或多个特征参数，并结合各支路是否故障，构造训练样本集D；构建支持向量机模型；其中，所述支持向量机模型对应的数学表达式中包含多个待定参数；利用样本集D对构建的支持向量机进行训练，确定支持向量机模型中各待定参数的最优解，从而得到最佳支持向量机。
3.根据权利要求2所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，PON中的每个支路均存在故障和正常两种情况，则当PON中包含t个支路时，PON中的支路故障组合总数为2 t ；则在训练过程中，采用光时域反射仪针对每种支路故障组合进行一次测量，测量的总次数相应为2 t ；其中，t≥2。
4.根据权利要求2所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，PON运营之后的故障定位过程中读取的特征参数与训练过程中选取的特征参数保持性质一致。
5.根据权利要求2所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，所述样本集D具体为：其中， 中的 表示第i条支路所具有第j个的特征参数；y i ＝1或-1，y i ＝1表示第i条支路没有出现故障，y i ＝-1表示第i条支路出现故障；1≤i≤n，1≤j≤m，n表示PON中的支路个数，m表示特征参数的个数。
6.根据权利要求5所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，所述支持向量机模型的数学表达式为：其中，r表示“距离”；x为由各特征参数构成的列向量， ω为法向量，ω＝(ω 1 ；ω 2 ；ω 3 ；...；ω mn )；b为位移项；||||表示范数。
7.根据权利要求6所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，所述确定支持向量机模型中各待定参数的最优解具体为：不断矫正所述支持向量机模型中的法向量、位移项的值和范数的阶数，使得样本集D中的各元素通过支持向量机计算之后得到的“距离”r的整体效果最佳。
8.根据权利要求5所述的无源光网络中故障支路的定位方法，其特征在于，所述根据最佳支持向量机的计算结果，对PON中故障支路进行定位，具体为：根据最佳支持向量机计算得到的各支路对应y i 值，确认各支路是否出现故障，进而完成故障支路的定位；其中，如果y i ＝1，则确认对应的第i条支路未出现故障；如果y i ＝-1，则确认对应的第i条支路出现故障。
9.一种无源光网络中故障支路的定位系统，其特征在于，用于实现权利要求1-8任一所述的无源光网络中故障支路的定位方法，包括光时域反射仪，以及顺次连接的光线路终端、环形器、分光器和至少两个光网络单元，所述光时域反射仪与所述环形器连接；其中，所述光线路终端用于接入数据，并将数据转换为光信号后通过所述环形器输入至所述分光器；所述分光器用于将接收到的光信号分成至少两个支路，并分别输入至所述至少两个光网络单元；所述光时域反射仪用于接收各支路中的反射光进行处理，获取损耗与距离之间的曲线关系，以便通过支持向量机的计算进行故障定位。
10.根据权利要求9所述的无源光网络中故障支路的定位系统，其特征在于，所述环形器包括第一端口、第二端口和第三端口，所述第一端口与所述光线路终端连接，所述第二端口与所述分光器连接，所述第三端口与所述光时域反射仪连接，使得所述光线路终端输出的光信号由所述第一端口进入所述环形器，并从所述第二端口输出至所述分光器；各支路的反射光由所述第二端口进入所述环形器，并从所述第三端口输出至所述光时域反射仪。
