1.一种通信电缆故障检测方法，其特征在于，包括：S1：通过电压传感器监测通信电缆各处的电压信号；

S2：根据所述电压信号，判断是否存在扰动，若是，进入S3，否则，返回S1继续监测；

S3：根据所述电压信号，计算互相关参数；

S4：判断所述互相关参数是否大于预设互相关值，若是，确定通信电缆初步诊断存在故障，进入S5，否则，返回S1继续监测；

S5：通过卡尔曼滤波器，对所述电压信号进行预测，得到电压估计信号；

S6：计算所述电压信号与所述电压估计信号之间的残差信号；

S7：根据所述残差信号计算半周期标准偏差；

S8：以各个时刻的互相关参数为横坐标，各个时刻的半周期标准偏差为纵坐标，生成状态图；

S9：根据所述状态图，通过卷积神经网络进行精细诊断，确定故障类型；

S10：记录电压传感器的编号、位置、初步诊断结果以及精细诊断结果，在检测到通信电缆存在故障时，以电压传感器的位置作为故障发生位置进行定位预警。

2.根据权利要求1所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述S2中的根据所述电压信号，判断是否存在扰动具体包括：判断所述电压信号是否满足以下条件，若是，确定不存在扰动，否则，确定存在扰动：V

其中，V

所述扰动下限值V

V

其中，α

所述扰动上限值V

V

其中，α

3.根据权利要求1所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述互相关参数的计算方式具体为：其中，C

4.根据权利要求1所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述S5具体包括：S501：将理想状态下的电压估计信号通过余弦信号进行表示：其中，S

S502：基于余弦信号的基本性质，构建电压动态方程：S

其中，S

S503：根据所述电压动态方程，构建卡尔漫滤波器的状态空间：X

y

其中，y

S504：通过卡尔曼滤波器，对电压传感器测量到的实际状态下的电压信号进行预测，求解电压估计信号。

5.根据权利要求4所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述S504具体包括：初始化状态向量和误差协方差；

计算卡尔曼滤波器的瞬时卡尔曼增益：K

其中，K

根据瞬时卡尔曼增益，更新状态向量：其中，

根据更新后的状态向量，确定各个时刻的电压估计信号。

6.根据权利要求1所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述残差信号的计算方式具体为：VSR

其中，VSR

7.根据权利要求1所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述半周期标准偏差的计算方式具体为：其中，Sd

8.根据权利要求1所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、分类层以及输出层，所述S9具体包括：S901：在输入层中，获取所述状态图；

S902：在卷积层中，提取所述状态图的特征：其中，

S903：在池化层中，对提取的特征进行降维：其中，down表示下采样函数，S904：在全连接层中，对特征进行汇总，得到隐状态；

S905：在分类层中，计算属于各个故障类型的概率值：P

P

其中，P

S906：在输出层中，将概率值最大的故障类型作为精细诊断结果，并输出。

9.根据权利要求8所述的通信电缆故障检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络的训练方式具体为：以均方差损失函数最小为目标，通过改进的粒子群优化算法，确定卷积神经网络的最佳网络参数。

10.一种通信电缆故障检测系统，其特征在于，包括：处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的通信电缆故障检测方法。