网络故障定位方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了网络故障定位方法、装置、设备及介质。该方法包括：对工参配置基本数据进行审核校验，以获得核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据；基于核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR数据构建训练样本数据；对无线信令XDR数据进行归一化处理；基于训练样本数据创建无线环境评估模型并输出无线信令XDR的分析结果；基于训练样本数据与核心网信令异常事件分析结果生成判决器；将无线信令XDR的分析结果及核心网信令异常事件分析结果输入至判决器，并由判决器输出网络异常事件的最终分析结果。本发明专利技术能够对异常事件进行精准定界。

Network Fault Location Method, Device, Equipment and Media

【技术实现步骤摘要】
网络故障定位方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种网络故障定位方法、装置、设备及介质。
技术介绍
移动通信领域(LTE/VOLTE)的网络优化，尤其是VOLTE网络下异常事件的端到端定位分析及用户投诉问题的自动化处理，主要分为宏观、微观两个分析方向。宏观分析，即采用聚类方法，把一定范围内发生的相同的异常事件按终端、小区、时间等不同维度进行汇聚，找到其中的共性，从而发现问题归属；微观分析，即采用信令面分析，按照信令流程，寻找异常信令所在网元，从而定位问题归属。然而，宏观分析仅适合于宏观估计，例如，仅适合某个网络节点发生严重故障导致群体性异常的情形，对于单一的异常事件无法做到问题的精准定位。而对于微观定位，目前的主流自动分析系统主要针对核心网信令面进行分析，未考虑无线环境影响，无法实现问题的精准定界。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种网络故障定位方法、装置、设备及介质，能够解决现有技术没有考虑无线环境分析导致对异常事件定界不准确的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种网络故障定位方法，所述方法包括：对工参配置基本数据进行审核校验，以获得核心网信令本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络故障定位方法，其特征在于，所述方法包括：对工参配置基本数据进行审核校验，以获得核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据；基于核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据构建训练样本数据；基于训练样本数据创建无线环境评估模型并通过无线环境评估模型输出无线信令XDR的分析结果；基于训练样本数据与核心网信令异常事件分析结果生成判决器；及将无线信令XDR的分析结果及核心网信令异常事件分析结果输入至判决器，并由判决器输出网络异常事件的最终分析结果。

【技术特征摘要】
1.一种网络故障定位方法，其特征在于，所述方法包括：对工参配置基本数据进行审核校验，以获得核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据；基于核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据构建训练样本数据；基于训练样本数据创建无线环境评估模型并通过无线环境评估模型输出无线信令XDR的分析结果；基于训练样本数据与核心网信令异常事件分析结果生成判决器；及将无线信令XDR的分析结果及核心网信令异常事件分析结果输入至判决器，并由判决器输出网络异常事件的最终分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建训练样本数据包括：整理核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据；对无线信令XDR的异常事件分析数据进行归一化处理；及将归一化处理的无线信令XDR的异常事件分析数据及核心网信令异常事件分析结果整理为训练样本数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对无线信令XDR的异常事件分析数据进行归一化处理包括：取K＝{(X1|Y1)，(X2|Y2)，...(Xi|Yi)...，(Xm|Ym)}，其中，K为无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数据集，m为无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数量，(X1|Y1)代表一个无线信令XDR的异常事件分析数据的样本，X1代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第1个样本的特征列X1＝{X11，X12，......，X1r}，r代表无线信令XDR的异常事件分析数据的样本的特征数量，X1r代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第1个样本的第r个特征的值，Y1代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第1个样本的分析结果；采用如下公式对无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数据的每一个特征进行归一化处理，所述公式为：其中，Ej代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本的第j个特征的均值，δj代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本的第j个特征的方差，xij代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本的第j个特征归一化以后的值，xi＝{xi1，xi2，......，xir}代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本归一化后的特征列；采用字典A存储无线信令XDR的预设分析结果，其中，无线信令XDR的预设分析结果为A＝{1：″上行干扰″；2：″下行弱覆盖；......；a：″无线环境正常″}；使用字典索引yi代替无线信令XDR的异常事件分析数据中的分析结果，a为字典A的最大索引值，则yi∈[1,a]；将xi及yt替换K中(Xi|Yi)，则归一化后的无线信令XDR的异常事件分析数据为：4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将归一化处理的无线信令XDR的异常事件分析数据及核心网信令异常事件分析结果整理为训练样本数据包括：Z＝{Z1，Z2，...Zi...，Zm}为核心网信令异常事件分析结果样本数据集，m为与无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数据集长度相同的样本数量，Zi代表第i个异常事件的核心网信令级异常事件分析结果；采用字典存储核心网信令级异常事件分析结果C＝{1：″MAC失败″；2：″未知IMSI-HSS″；......c}，c为字典集C的最大索引值，则字典集C的索引zi∈[1,c]；使用字典索引zi代替集合Z中Zi，代替后的核心网信令异常事件分析结果样本数据集为结合归一化后无线信令XDR的异常事件分析数据生成训练样本数据为5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述创建无线环境评估模型包括：获取所述训练样本数据的类别；根据训练样本数据的类别的数量，确定编码长度L；根据训练样本数据的类别的数量及编码长度编码矩阵M...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔庆军，胡丁丁，李旭光，王蔚，王天琦，张卫星，
申请(专利权)人：中国移动通信集团辽宁有限公司，中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21