基于自适应滤波的网络异常检测制造技术

一种方法，包括：控制器执行对网络质量指标的自适应滤波，以预测所述网络质量指标的未来值；所述控制器计算所述网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差；所述控制器分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值；以及所述控制器使用所述网络质量指标的所述残差和所述测量值，在已经超出阈值的频带上检测所述网络的异常事件。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于自适应滤波的网络异常检测本专利申请要求于2015年7月28日提交的、申请号为No.14/810,968、名称为“基于自适应滤波的网络异常检测(ADAPTIVEFILTERINGBASEDNETWORKANOMALYDETECTION)”的美国申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术介绍
无线蜂窝网络等网络的性能可以通过使用诸如关键质量指标(KQI)和关键性能指标(KPI)等数字指标的集合来测量。这些指标的值受到网络流量负载、网络当前用户数量以及环境无线射频(RF)传输条件等多个因素的影响。而这些因素通常是时变的，难以预测。所以需要的是对异常网络行为(例如，KQI或其它此类指标的异常值)的实时检测或预测，以有效管理无线网络。
技术实现思路
本申请提供了执行对无线和有线网络性能指标的自适应滤波的方法、装置和机器存储介质，旨在建模和/或在网络性能发生异常之前对其进行预测。一方面，一种方法包括：控制器执行对无线网络质量指标的自适应滤波，以预测所述无线网络质量指标的未来值。所述控制器计算所述无线网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差，分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值(“异常事件”)，以及使用所述无线网络质量指标的所述残差，或所述残差的时间序列和所述测量值，在已经超出阈值的频带上检测所述无线网络的异常事件。另一方面，提供了一种用于无线网络通信的控制器，所述控制器包括：处理器以及耦连到所述处理器的存储设备，所述存储设备具有用于由所述处理器实行的代码，以执行包括以下步骤的方法：执行对无线网络质量指标的自适应滤波，以预测所述无线网络质量指标的未来值；计算所述无线网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差；分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值；以及使用所述无线网络质量指标的所述残差和所述测量值，在已经超出阈值的频带上检测所述无线网络的异常事件。各种实施例包括在所述无线网络中的一个以上的控制器，并且包括通过分布式处理来执行所述方法。提供了一种机器可读存储设备，所述机器可读存储设备包括用于由所述机器的处理器实行的指令，以由控制器执行对无线网络质量指标的自适应滤波，以预测所述无线网络质量指标的未来值。计算所述无线网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差，并且分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值。使用所述无线网络质量指标的所述残差和所述测量值，可以在已经超出阈值的频带上检测所述无线网络的异常事件。附图说明图1示出了根据示例实施例的用于无线网络中的异常检测的方法的流程图。图2示出了根据示例实施例的无线网络中的异常检测的系统的框图。图3示出了根据示例实施例的无线网络中的异常检测的框图。图4示出了根据示例实施例的用于无线网络中的异常检测的滤波的方法的方框流程图。图5示出了根据示例实施例的用于无线网络中的异常检测的示例滤波器的框图。图6-7示出了根据示例实施例的在无线网络中使用异常检测导出的数据的曲线图。图8示出了根据示例实施例的用于实现执行方法的设备的电路的框图。具体实施方式在下面的描述中，参考了形成本文的一部分并且以说明的方式示出了可以实践的具体实施例的附图。这些实施例的描述足够详细，使得本领域技术人员能够实践本专利技术。此外，应当理解，在不脱离本专利技术范围内，可以利用其它实施例，并且可以做出结构的、逻辑的或电的改变。因此，下述示例实施例的描述并没有限制的意思，而是应当如所附示例所限定的那样，在本专利技术的范围内作宽泛解释。在一实施例中，本文所描述的功能或算法可以在软件或软件和人实施过程的组合中实施。该软件可以是存储在计算机可读介质或诸如本地或联网的一个或多个非暂存存储器或其它类型的基于硬件的存储设备的计算机可读存储设备上的计算机可执行指令的形式。此外，这样的功能可对应于模块，这些模块可以是软件、硬件、固件或其任意组合。多个功能可以如所期望的在一个或多个模块中执行，且所描述的实施例仅仅是示例。软件可以在数字信号处理器、ASIC、微处理器或者在计算机系统(如个人计算机、服务器或者其它计算机系统)上操作的其它类型的处理器上运行。各种实施例包括在无线网络中的一个以上的控制器，并且包括通过分布式处理来执行本主题。在各种实施例中，使用基于自适应滤波的异常检测和对一个或多个网络质量指标参数(如关键质量指标(KQI)和关键性能指标(KPI))的预测来增强无线和/或有线网络性能。在各种实施例中，使用冰山方法(icebergmethod)，其中“尖端(tip)”检测方法用于识别随后的轮廓修复(contourcompletion)和所得到的异常事件(“冰山”)检测的频率和时间周期。图1示出了根据示例实施例的用于无线网络中的异常检测的方法的流程图。在各种实施例中，该方法可用于有线网络中的异常检测。在102处，该方法包括：控制器执行对无线网络质量指标的自适应滤波，以预测无线网络质量指标的未来值。在104处，该方法的各种实施例包括：控制器计算无线网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差。在106处，各种方法实施例包括：控制器分析至少一个所选择的频带上的残差(或在一实施例中，残差的时间序列)，以确定对于至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值。在各种实施例中，至少一个所选择的频带包括多个频带。根据各种实施例，在108处，该方法包括：控制器使用无线网络质量指标的残差和测量值，在已经超出阈值的频带上检测无线网络的异常事件。在各种实施例中，网络质量指标的示例包括KQI和KPI。在各种实施例中，KQI的示例包括初始视频下载时延和平均视频下载吞吐量。在各种实施例中，KPI的示例包括下行拥塞计数器(指示下行链路流量状况的计数器)和Ec/No(用于指示小区覆盖的载波信号的功率信噪比)。在不脱离本主题的范围内，可以使用其它网络质量指标，如其它KQI和KPI。图2示出了根据示例实施例的无线网络中的异常检测的系统的框图。在各种实施例中，KQI计数器204用于从数据文件202中获得KQI值。自适应滤波(如卡尔曼滤波206)用于预测未来时隙中的KQI值，所得到的预测值用于冰山检测(icebergdetection)210。在各种实施例中，使用冰山检测识别的异常候选与使用由学习行为208生成的全局阈值关联212，以获得最终的KQI异常列表214。虽然所提供的示例使用KQI值进行异常检测，但是在不脱离本主题的范围内，可以使用其它参数(KPI等)。图3示出了根据示例实施例的无线网络中的异常检测的框图。如上所述，这种异常检测也可以在有线网络中使用。根据各种实施例，使用来自KQI计数器304的KQI的测量值和使用自适应滤波生成的KQI预测302来执行残差计算306。在各种实施例中，使用残差计算的结果执行频域分析308(在各种实施例中，使用一个或多个无限脉冲响应(IIR)滤波器310或者有限脉冲响应(FIR)滤波器)。在各种实施例中，使用来自残差计算和频域分析的结果检测冰山的尖端312。根据本主题的各种实施例，在尖端被检测之后，执行冰山轮廓修复314，以获得异常候选316。根据各种实施例，本主题提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：控制器执行对无线网络质量指标的自适应滤波，以预测所述无线网络质量指标的未来值；所述控制器计算所述无线网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差；所述控制器分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值；以及所述控制器使用所述无线网络质量指标的所述残差和所述测量值，在已经超出阈值的频带上检测所述无线网络的异常事件。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.07.28 US 14/810,9681.一种方法，包括：控制器执行对无线网络质量指标的自适应滤波，以预测所述无线网络质量指标的未来值；所述控制器计算所述无线网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差；所述控制器分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值；以及所述控制器使用所述无线网络质量指标的所述残差和所述测量值，在已经超出阈值的频带上检测所述无线网络的异常事件。2.根据示例1所述的方法，其中所述自适应滤波包括卡尔曼滤波。3.根据示例1-2中任一项所述的方法，其中所述至少一个所选择的频带包括多个频带。4.根据示例1-3中任一项所述的方法，其中所述无线网络质量指标包括关键质量指标(KQI)。5.根据示例1-2中任一项所述的方法，其中所述无线网络质量指标包括关键性能指标(KPI)。6.根据示例1-5中任一项所述的方法，其中分析所述至少一个所选择的频带上的所述残差包括：对于所述至少一个所选择的频带使用无限脉冲响应(IIR)滤波器。7.根据示例6所述的方法，包括：使用所述残差和由所述IIR滤波器生成的数据流执行残差聚类算法，以确定所预测的未来值偏离测量值的时隙。8.根据示例7所述的方法，包括执行轮廓修复算法，以检测所确定的时隙的所述异常事件。9.根据示例1-8中任一项所述的方法，其中检测所述异常事件包括使用形态滤波处理来修复轮廓。10.根据示例1-9中任一项所述的方法，其中所述自适应滤波包括使用线性状态空间模型。11.根据示例1-10中任一项所述的方法，还包括：如果已经检测到异常事件，提供告警。12.一种用于网络通信的控制器，所述控制器包括：处理器；以及耦连到所述处理器的存储设备，所述存储设备具有用于由所述处理器实行的代码，以执行包括以下步骤的方法：执行对网络质量指标的自适应滤波，以预测所述网络质量指标的未来值；计算所述网络质量指标的所预测的未来值和测量值之间的残差；分析至少一个所选择的频带上的所述残差，以确定对于所述至少一个所选择的频带是否已经超出了阈值；以及使用所述网络质量指标的所述残差和所述测量值，在已经超出阈值的频带上检测所述网络的异常事件。13.根据示例12所述的控制器，其中由所述处理器执行的所述方法包括：使用所述残差和由IIR滤波器生成的数据流执行残差聚类算法，以确定所预测的未来值偏离测量值的时隙。14.根据示例13所述的控制器，其中由所述处理器执行的所述方法包括：执行轮廓修复算法，以检测所确定的时隙的所述异常事件。15.根据示例12-14中任一项所述的控制器，其中所述自适应滤波包括卡尔曼滤波。16.根据示例12-15中任一项所述的控制器，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨恺，宝玲·S·辛，胡安·罗亚，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44